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【算法训练-二叉树 三】【最大深度与直径】求二叉树的最大深度、求二叉树的直径

废话不多说,喊一句号子鼓励自己:程序员永不失业,程序员走向架构!本篇Blog的主题是【求二叉树的直径】,使用【二叉树】这个基本的数据结构来实现,这个高频题的站点是:CodeTop,筛选条件为:目标公司+最近一年+出现频率排序,由高到低的去牛客TOP101去找,只有两个地方都出现过才做这道题(CodeTop本身汇聚了LeetCode的来源),确保刷的题都是高频要面试考的题。

名曲目标题后,附上题目链接,后期可以依据解题思路反复快速练习,题目按照题干的基本数据结构分类,且每个分类的第一篇必定是对基础数据结构的介绍

求二叉树的最大深度【EASY】

求二叉树的最大深度

题干

直接粘题干和用例

解题思路

最大深度是所有叶子节点的深度的最大值,深度是指树的根节点到任一叶子节点路径上节点的数量,因此从根节点每次往下一层深度就会加1。因此二叉树的深度就等于根节点这个1层加上左子树和右子树深度的最大值

  1. 终止条件: 当进入叶子节点后,再进入子节点,即为空,没有深度可言,返回0.
  2. 返回值: 每一级按照上述公式,返回两边子树深度的最大值加上本级的深度,即加1.
  3. 本级任务: 每一级的任务就是进入左右子树,求左右子树的深度。

在这里插入图片描述

代码实现

给出代码实现基本档案

基本数据结构二叉树
辅助数据结构
算法递归、DFS
技巧

其中数据结构、算法和技巧分别来自:

  • 10 个数据结构:数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树
  • 10 个算法:递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法
  • 技巧:双指针、滑动窗口、中心扩散

当然包括但不限于以上

import java.util.*;/** public class TreeNode {*   int val = 0;*   TreeNode left = null;*   TreeNode right = null;*   public TreeNode(int val) {*     this.val = val;*   }* }*/public class Solution {/*** 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可*** @param root TreeNode类* @return int整型*/public int maxDepth (TreeNode root) {// 1 如果只有根节点,返回1if (root == null) {return 0;}// 2 递归获取左子树最大深度int leftMaxLenth = maxDepth(root.left);// 3 递归获取右子树最大深度int rightMaxLenth = maxDepth(root.right);// 4 返回当前最大深度return Math.max(leftMaxLenth, rightMaxLenth) + 1;}
}

复杂度分析

时间复杂度:O(n),其中n为二叉树的节点数,遍历整棵二叉树
空间复杂度:O(n),最坏情况下,二叉树化为链表,递归栈深度最大为n

求二叉树的直径【EASY】

相对于求深度难度有所升级。

题干

直接粘题干和用例

解题思路

依据题意可以得出,直径最大应该是两个叶子节点之间的路径。首先我们知道一条路径的长度为该路径经过的节点数减一,所以求直径(即求路径长度的最大值)等效于求路径经过节点数的最大值减一任意一条路径均可以被看作由某个节点为起点,从其左儿子和右儿子向下遍历的路径拼接得到,也就是其两边子树最大深度之和,但需要注意的是,这个节点不一定是根节点,只是直径路径上两个节点的公共节点而已

所以问题就转换成了求两个叶子节点之间最大距离的公共节点

在这里插入图片描述

代码实现

给出代码实现基本档案

基本数据结构二叉树
辅助数据结构
算法迭代
技巧

其中数据结构、算法和技巧分别来自:

  • 10 个数据结构:数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树
  • 10 个算法:递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法
  • 技巧:双指针、滑动窗口、中心扩散

当然包括但不限于以上

 private int maxNodeNum;public int diameterOfBinaryTree(TreeNode root) {// 1 处理异常情况if (root == null) {return 0;}// 2 初始途径节点设置为1maxNodeNum = 1;// 3 递归获取根节点最大深度,过程中求最大直径maxDepth(root);// 4 全部途径节点数-1为最终结果直径return maxNodeNum - 1;}/*** 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可*** @param root TreeNode类* @return int整型*/public int maxDepth (TreeNode root) {// 1 如果只有根节点,返回1if (root == null) {return 0;}// 2 递归获取左子树最大深度int leftMaxLenth = maxDepth(root.left);// 3 递归获取右子树最大深度int rightMaxLenth = maxDepth(root.right);// 4 直径为左右最大深度和+1(要算上根节点)int curNodeNum = leftMaxLenth + rightMaxLenth + 1;maxNodeNum = Math.max(maxNodeNum, curNodeNum);return Math.max(leftMaxLenth, rightMaxLenth) + 1;}

复杂度分析

时间复杂度:遍历了整棵树节点,时间复杂度为O(N)
空间复杂度:极端情况下,二叉树退化为链表,递归栈的深度为O(N),空间复杂度为O(N)

拓展知识:二叉树的最大深度与直径

二叉树的直径和最大深度是树结构中两个不同但相关的概念。

  1. 最大深度(Maximum Depth):
    最大深度是指二叉树中从根节点到叶子节点的最长路径的长度。通常,可以使用递归算法来计算最大深度,如下所示的伪代码:
function maxDepth(node):if node is null:return 0leftDepth = maxDepth(node.left)rightDepth = maxDepth(node.right)return max(leftDepth, rightDepth) + 1
  1. 二叉树的直径(Diameter of a Binary Tree):
    二叉树的直径是指二叉树中任意两个节点之间的最长路径的长度这个路径不一定通过根节点。计算二叉树的直径通常需要通过递归来查找,可以使用以下方法:
function diameterOfBinaryTree(root):if root is null:return 0# 计算左子树的最大深度leftDepth = maxDepth(root.left)# 计算右子树的最大深度rightDepth = maxDepth(root.right)# 计算经过根节点的直径rootDiameter = leftDepth + rightDepth# 计算左子树的直径leftDiameter = diameterOfBinaryTree(root.left)# 计算右子树的直径rightDiameter = diameterOfBinaryTree(root.right)# 返回三者中的最大值return max(rootDiameter, leftDiameter, rightDiameter)

请注意,这个算法的时间复杂度较高,因为它在每个节点上都会多次计算最大深度。如果需要优化性能,可以使用动态规划或记忆化搜索来避免重复计算。

http://www.lryc.cn/news/171609.html

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