LeetCode-Maximum/Minimum Depth of Binary Tree-蒲公英云

LeetCode-Maximum/Minimum Depth of Binary Tree

iven a binary tree, find its maximum/minimum depth.

The maximum/minimum depth is the number of nodes along the shortest path from the root node down to the nearest leaf node.

两个很相似的题，但是解法完全不怎么一样。

求max比较简单，见如下：

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

非常精简的代码，彰显了树这种数据结构的特性。

求min就不一样了，因为是root到leaf的距离，所以就必须是叶子节点。如下代码很容易写出来，但是是错了。

public int minDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) return 0;
        return Math.min(minDepth(root.left), minDepth(root.right))+1;
    }

因为上述代码并没有保证到叶子节点，为什么求max就可以呢？自己想吧。

更改过之后的版本：

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

但是其实发现，求min值是不需要遍历所有节点的，所以按照层次遍历会节省时间：

public int minDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.add(root);
        int depth = 0;
        while (!queue.isEmpty()) {
            depth++;
            int len = queue.size();
            for (int i = 0; i < len; i++) {
                TreeNode node = queue.poll();
                if (node.left == null && node.right == null) {
                    return depth;
                }
                if (node.left != null) {
                    queue.add(node.left);
                }
                if (node.right != null) {
                    queue.add(node.right);
                }
            }
        }
        return 0;
    }