LeetCode 104. Maximum Depth of Binary Tree

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• LeetCode 系列笔记来源于 LeetCode 题库¹，在个人思考的基础之上博采众长，令鄙人受益匪浅；故今记此文，感怀于心，更多题解及代码，参见 Github²；
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1. LeetCode 104

• 递归：
  • 时间复杂度：$O(n)$；
  • 空间复杂度：在最坏情况下（即 skewed tree）为$O(n)$；
• 迭代：
  • 时间复杂度：$O(n)$；
  • 空间复杂度：在最坏情况下（即 skewed tree）为$O(n)$；
• n 的含义：表示二叉树中的节点数量；

2. 递归

• 求解流程：
  • 若某个节点为空，则深度值为0；
  • 对某个节点的左子节点和右子节点分别进行递归调用;
  • 将两个子节点中较大的深度值加1，作为当前节点的深度值；

3. 迭代

• 求解流程：
  • 创建一个类用于保存一个键值对（以节点为键，以深度为值）；
  • 从栈中弹出一个节点；
  • 若当前节点不为 null，则将该节点的深度值与 ans 比较，取两者中的较大值更新 ans；
  • 将当前节点的左右子节点中的非空节点入栈，取当前节点的深度值加1作为键值对的值；
  • 若栈不为空，则重复以上步骤；

4. 代码

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

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

// Approach 2: Iteration
class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        int ans = 0;
        Stack<st> stack = new Stack<>();
        stack.push(new st(root, 1));
        while (!stack.empty())
        {
            st temp = stack.pop();
            TreeNode node = temp.getNode();
            int depth = temp.getDepth();
            if (node != null)
            {
                ans = Math.max(ans, depth);
                stack.push(new st(node.left, depth + 1));
                stack.push(new st(node.right, depth + 1));
            }
        }
        return ans;  
    }     
}

public class st {		// 可用 Java 类库中的键值对实现;
    private TreeNode node;
    private int depth;

    public st(TreeNode node, int depth)
    {
        this.node = node;
        this.depth = depth;
    }

    public TreeNode getNode()
    {
        return node;
    }

    public int getDepth()
    {
        return depth;
    }
}

References

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1. https://leetcode-cn.com/u/hqpan/. ↩︎

2. https://github.com/hqpan/LeetCode. ↩︎