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[题目链接:543. 二叉树的直径 - 力扣(LeetCode)](#题目链接:543. 二叉树的直径 - 力扣(LeetCode))
题目链接:543. 二叉树的直径 - 力扣(LeetCode)
注:下述题目描述和示例均来自力扣
题目描述
给你一棵二叉树的根节点,返回该树的 直径 。
二叉树的 直径 是指树中任意两个节点之间最长路径的 长度 。这条路径可能经过也可能不经过根节点 root
。
两节点之间路径的 长度 由它们之间边数表示。
示例
示例 1:
输入:root = [1,2,3,4,5]
输出:3
解释:3 ,取路径 [4,2,1,3] 或 [5,2,1,3] 的长度。
示例 2:
输入:root = [1,2]
输出:1
提示:
- 树中节点数目在范围
[1,
]
内 -100 <= Node.val <= 100
解法一:深度优先搜索
直径是二叉树中任意两节点间最长路径的长度。思路是通过深度优先遍历来逐个节点进行递归计算,最终找出最长路径。
实现思路:
-
全局变量
res
的作用:- 该变量用于动态保存当前发现的最长路径。初始值设为
0
,但在进入根节点时被初始化为1
,因为树至少包含根节点。
- 该变量用于动态保存当前发现的最长路径。初始值设为
-
diameterOfBinaryTree
方法:- 入口方法,接收二叉树的根节点作为输入。
- 首先检查根节点是否为空,若为空,则二叉树的直径为
0
。 - 调用辅助方法
depthFirst
,以深度优先的方式遍历整棵树。 - 最终返回
res - 1
,这是因为路径的长度是节点数减1。
-
深度优先遍历
depthFirst
:- 每个节点通过递归方式遍历其左子树和右子树,分别获取左子树和右子树的深度。
- 更新全局变量
res
,这个过程通过比较当前节点左子树和右子树的深度和当前保存的res
,取最大的那个值。res
的更新逻辑是左子树深度 + 右子树深度 + 1(代表当前节点)。 - 返回当前节点的深度,即左子树和右子树深度的最大值加1,作为给上层节点使用的深度值。
关键点:
- 深度优先搜索 (DFS):通过递归的方式遍历每一个节点。
- 动态维护最长路径 :每次计算出左右子树的深度时,更新全局变量
res
,并确保保存的是最长路径。 - 最终结果调整 :二叉树的直径是节点数减去1(路径的长度是节点数减1),因此最后返回
res - 1
。
Java写法:
java
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
// 定义一个全局变量用于动态保存res
int res = 0;
public int diameterOfBinaryTree(TreeNode root) {
if(root != null){
res = 1;
}else{
return 0;
}
// 深度优先遍历
depthFirst(root);
// 由于我们最终得到是节点的个数
// 而题目要的是路径的长度,那么只需要-1即可
return res - 1;
}
/**
深度优先遍历
*/
public int depthFirst(TreeNode node){
// 非空判断
if(node == null){
return 0;
}
// 遍历左子树
int leftDepth = depthFirst(node.left);
// 遍历右子树
int rightDepth = depthFirst(node.right);
// 动态维护res,由于我们要找的是最长两个节点的长度
// 那么res的值=左子树的深度+右子树的深度+node节点(也就是1)
res = Math.max(res, leftDepth + rightDepth + 1);
// 返回当前树的深度给上一节点
return Math.max(leftDepth,rightDepth) + 1;
}
}
运行时间
C++写法:
cpp
/**
* 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:
// 定义一个全局变量用于动态保存res
int res = 0;
int diameterOfBinaryTree(TreeNode* root) {
if(root == NULL){
return 0;
}else{
res = 1;
}
// 深度优先遍历
depthFirst(root);
// 由于我们最终得到是节点的个数
// 而题目要的是路径的长度,那么只需要-1即可
return res - 1;
}
/**
深度优先遍历
*/
int depthFirst(TreeNode* node){
// 非空判断,结束条件
if(node == NULL){
return 0;
}
// 遍历左子树
int leftDepth = depthFirst(node->left);
// 遍历右子树
int rightDepth = depthFirst(node->right);
// 动态维护res,由于我们要找的是最长两个节点的长度
// 那么res的值=左子树的深度+右子树的深度+node节点(也就是1)
res = max(res, leftDepth + rightDepth + 1);
// 返回当前树的深度给上一节点
return max(leftDepth,rightDepth) + 1;
}
};
运行时间
总结
其实就是深度优先搜索的一个扩展现实,多维护了一个res结果,在每次的深度优先搜索的过程中动态的维护一个res,来坚持判断当前两个最远的节点的值,这里最远的节点的值,肯定是存在于两个叶子结点之间的(其实我也在思考这句话对不对,我目前分析来说是对的,没有找到反例,不知道各位同学、大佬能不能发现这句话的问题,欢迎指正),这就是这道题目的关键点所在。