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  • 【广度优先搜索】leetcode 111. 二叉树的最小深度


    111. 二叉树的最小深度

    文章目录

    • 题目描述
      • 示例1:
      • 示例2:
      • 提示
    • 方法:广度优先搜索
      • 解题思路
      • 代码
      • 复杂度分析

    题目描述

    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1:

    在这里插入图片描述

    输入: root = [3,9,20,null,null,15,7]
    输出: 2

    示例2:

    输入: root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6]
    输出: 5

    提示

    • 树中节点数的范围在 [ 0 , 1 0 5 ] 内 树中节点数的范围在 [0, 10^5] 内 树中节点数的范围在[0,105]内
    • − 1000 < = N o d e . v a l < = 1000 -1000 <= Node.val <= 1000 −1000<=Node.val<=1000

    方法:广度优先搜索

    解题思路

    广度优先遍历是按层层推进的方式,遍历每一层的节点。广度优先需要用队列作为辅助结构,我们先将根节点放到队列中,然后不断遍历队列。

    首先拿出根节点,如果左子树/右子树不为空,就将他们放入队列中。第一遍处理完后,根节点已经从队列中拿走了,而根节点的两个孩子已放入队列中了,现在队列中就有两个节点 9 和 20。

    第二次处理,会将 9 和 20 这两个节点从队列中拿走,然后再将 9 和 20 的子节点放入队列中,现在队列中就有两个节点 15,7。

    在遍历的过程中如果遇到有一个节点的左右子树均为空,此时说明根节点到该节点的距离最小,即为二叉树的最小深度。

    代码

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * struct TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode *left;
     *     TreeNode *right;
     *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
     *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
     *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
     * };
     */
    class Solution {
    public:
        int minDepth(TreeNode* root) {
            queue<TreeNode*> que;
            if(root != NULL)    que.push(root);
            int depth = 0;
            while(!que.empty()) {
                int size = que.size();
                int i;
                depth++;
                for(i = 0; i < size; i++) {
                    TreeNode* node = que.front();
                    que.pop();
                    if(node->left == NULL && node->right == NULL)
                        break;
                    if(node->left)  que.push(node->left);
                    if(node->right) que.push(node->right);
                }
                if(i < size)
                    break;
            }
            return depth;
        }
    };
    
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    复杂度分析

    • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)。
    • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)。
  • 相关阅读:
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/lele_ne/article/details/126453753
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