leetcode刷题（50）——111. 二叉树的最小深度

老马的编程之旅

发布于 2022-06-22 13:40:28

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发布于 2022-06-22 13:40:28

文章被收录于专栏：深入理解Android

给定一个二叉树，找出其最小深度。

最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。

说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。

示例:

给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7],

返回它的最小深度 2.

方法1:递归对比求最大深度，只有一个地方需要注意，那就是如果左右子树有一边为null而另一边不为null，最小深度不是0+1，而是另一个不为null子树的最小深度+1

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public int minDepth(TreeNode root) {
        return findDepth(root);
    }

     public int findDepth(TreeNode root){
         if(root==null){
            return 0;
        }
        if(root.left==null&&root.right==null){
            return 1;
        }
        int leftDepth = findDepth(root.left);
        int rightDepth = findDepth(root.right);
        if(leftDepth==0&&rightDepth!=0){
            return rightDepth+1;
        }
        if(rightDepth==0&&leftDepth!=0){
            return leftDepth+1;
        }
        return Math.min(leftDepth,rightDepth)+1;
    }
}

上面还可以整理成更整洁的写法：

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public int minDepth(TreeNode root) {
        return findDepth(root);
    }

     public int findDepth(TreeNode root){
         if(root==null){
            return 0;
        }
        int leftDepth = findDepth(root.left);
        int rightDepth = findDepth(root.right);
        
        return leftDepth==0||rightDepth==0?leftDepth+rightDepth+1:Math.min(leftDepth,rightDepth)+1;
    }
}

简洁不少，巧妙之处在于leftDepth+rightDepth+1

2.使用dfs深度优先搜索

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
import javafx.util.Pair;
import java.lang.Math;

class Solution {
  public int minDepth(TreeNode root) {
    Queue<Pair<TreeNode, Integer>> stack = new LinkedList<>();
    if(root == null){
        return 0;
    }
    if (root != null) {
      stack.add(new Pair(root, 1));
    }

     int depth = Integer.MAX_VALUE;
    while (!stack.isEmpty()) {
      Pair<TreeNode, Integer> current = stack.poll();
      root = current.getKey();
      int current_depth = current.getValue();
      
        if(root.left==null&&root.right==null){
            depth = Math.min(depth, current_depth);
          
        }
        if(root.left!=null){
            stack.add(new Pair(root.left, current_depth + 1));
        }
        if(root.right!=null){
            stack.add(new Pair(root.right, current_depth + 1));
        }
      }
    
    return depth;
  }
}

关键点这里的int depth = Integer.MAX_VALUE;

3.BFS广度优先搜索广度优先搜索，结合的数据结构是队列，代码如下：

class Solution {
  public int minDepth(TreeNode root) {
      if(root == null){
          return 0;
      }
      Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
      queue.add(root);
      // root 本身就是一层，depth 初始化为 1
      int deep = 1;
      while(!queue.isEmpty()){
          int size = queue.size();
          for(int i=0;i < size;i++){
              TreeNode node = queue.poll();
              if(node.left==null&&node.right==null){
                  return deep;
              }
              if(node.left!=null){
                  queue.add(node.left);
              }
              if(node.right!=null){
                  queue.add(node.right);
              }
          }
          deep++;
      }
      return deep;
  }
}

这里只需要注意一个地方，就是这句 int size = queue.size();不能在for循环里使用queue.size();作为边界，因为每层size是变化的

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。

原始发表：2020-01-27，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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