原文链接: https://leetcode-cn.com/problems/er-cha-shu-de-shen-du-lcof

中文题目

输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。

例如：

给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]，

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

返回它的最大深度 3 。

 

提示：

1. 节点总数 <= 10000

注意：本题与主站 104 题相同：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/

通过代码

高赞题解

树的遍历方式总体分为两类：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）；

• 常见的 DFS ： 先序遍历、中序遍历、后序遍历；
• 常见的 BFS ： 层序遍历（即按层遍历）。

• 求树的深度需要遍历树的所有节点，本文将介绍基于 后序遍历（DFS） 和 层序遍历（BFS） 的两种解法。

方法一：后序遍历（DFS）

• 树的后序遍历 / 深度优先搜索往往利用 递归 或 栈 实现，本文使用递归实现。
• 关键点： 此树的深度和其左（右）子树的深度之间的关系。显然，此树的深度 等于 左子树的深度 与 右子树的深度 中的 最大值 $+1$ 。

{:width=450}

算法解析：

1. 终止条件： 当 root​ 为空，说明已越过叶节点，因此返回 深度 $0$ 。
2. 递推工作： 本质上是对树做后序遍历。
   1. 计算节点 root​ 的 左子树的深度 ，即调用 maxDepth(root.left)；
   2. 计算节点 root​ 的 右子树的深度 ，即调用 maxDepth(root.right)；
3. 返回值： 返回 此树的深度 ，即 max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1。

<,,,,,,,,,>

复杂度分析：

• 时间复杂度 $O(N)$ ： $N$ 为树的节点数量，计算树的深度需要遍历所有节点。
• 空间复杂度 $O(N)$ ： 最差情况下（当树退化为链表时），递归深度可达到 $N$ 。

[]
class Solution:
    def maxDepth(self, root: TreeNode) -> int:
        if not root: return 0
        return max(self.maxDepth(root.left), self.maxDepth(root.right)) + 1

[]
class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        if(root == null) return 0;
        return Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1;
    }
}

方法二：层序遍历（BFS）

• 树的层序遍历 / 广度优先搜索往往利用 队列 实现。
• 关键点： 每遍历一层，则计数器 $+1$ ，直到遍历完成，则可得到树的深度。

算法解析：

1. 特例处理： 当 root​ 为空，直接返回 深度 $0$ 。
2. 初始化： 队列 queue （加入根节点 root ），计数器 res = 0。
3. 循环遍历： 当 queue 为空时跳出。
   1. 初始化一个空列表 tmp ，用于临时存储下一层节点；
   2. 遍历队列： 遍历 queue 中的各节点 node ，并将其左子节点和右子节点加入 tmp；
   3. 更新队列： 执行 queue = tmp ，将下一层节点赋值给 queue；
   4. 统计层数： 执行 res += 1 ，代表层数加 $1$；
4. 返回值： 返回 res 即可。

<,,,,,>

复杂度分析：

• 时间复杂度 $O(N)$ ： $N$ 为树的节点数量，计算树的深度需要遍历所有节点。
• 空间复杂度 $O(N)$ ： 最差情况下（当树平衡时），队列 queue 同时存储 $N/2$ 个节点。

[]
class Solution:
    def maxDepth(self, root: TreeNode) -> int:
        if not root: return 0
        queue, res = [root], 0
        while queue:
            tmp = []
            for node in queue:
                if node.left: tmp.append(node.left)
                if node.right: tmp.append(node.right)
            queue = tmp
            res += 1
        return res

[]
class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        if(root == null) return 0;
        List<TreeNode> queue = new LinkedList<>() {{ add(root); }}, tmp;
        int res = 0;
        while(!queue.isEmpty()) {
            tmp = new LinkedList<>();
            for(TreeNode node : queue) {
                if(node.left != null) tmp.add(node.left);
                if(node.right != null) tmp.add(node.right);
            }
            queue = tmp;
            res++;
        }
        return res;
    }
}

统计信息

通过次数	提交次数	AC比率
189060	239179	79.0%

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提交时间	提交结果	执行时间	内存消耗	语言