前言
数据结构与算法属于开发人员的内功，不管前端技术怎么变，框架怎么更新，版本怎么迭代，它终究是不变的内容。 始终记得在参加字节青训营的时候，月影老师说过的一句话，不要问前端学不学算法。计算机学科的每一位都有必要了解算法，有
写出高质量代码的潜意识。
一、N叉树的最大深度
1.1 问题描述
给定一个 N 叉树，找到其最大深度。
最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点总数。
N 叉树输入按层序遍历序列化表示，每组子节点由空值分隔（请参见示例）。
示例 1：
输入：root = [1,null,3,2,4,null,5,6] 输出：3
示例 2：
输入：root = [1,null,2,3,4,5,null,null,6,7,null,8,null,9,10,null,null,11,null,12,null,13,null,null,14] 输出：5
1.2 实现思路 + AC代码
先简单看一下关于N叉树题目给的定义吧；
* // Definition for a Node. * function Node(val,children) { * this.val = val; * this.children = children; * }; */
思路一：深度优先遍历
递归求出每个子树的最大深度。
var maxDepth = function(root) { let max = -1 const rec = (root,index)=>{ if(!root) return max = Math.max(max,index) for(const child of root.children){ rec(child,index+1) } } rec(root,0) return max==-1? 0 : max+1 };
二、N叉树的前序遍历
2.1 问题描述
给定一个 n 叉树的根节点 root ，返回 其节点值的 前序遍历 。
n 叉树 在输入中按层序遍历进行序列化表示，每组子节点由空值 null 分隔（请参见示例）。
示例 1：
网络异常，图片无法展示
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输入： root = [1,null,3,2,4,null,5,6] 输出： [1,3,5,6,2,4]
示例 2：
输入：root = [1,null,2,3,4,5,null,null,6,7,null,8,null,9,10,null,null,11,null,12,null,13,null,null,14] 输出：[1,2,3,6,7,11,14,4,8,12,5,9,13,10]
2.2 题解分析
注意好前序遍历的几个要点这个问题就非常简单
- 先访问当前节点
- 在访问当前节点的左子节点
- 最后访问当前节点的右子节点
- 递归重复上述步骤
2.3 AC代码
/** * // Definition for a Node. * function Node(val, children) { * this.val = val; * this.children = children; * }; */ var preorder = function(root) { const res = [] const rec = (root)=>{ if(!root) return res.push(root.val) for(const child of root.children){ rec(child) } } rec(root) return res };
总结
对称性质的算法一共有六个系列
- # 【算法之路】😉 吃透对称性递归 (一)
- # 【算法之路】😎 吃透对称性递归 (二)
- # 【算法之路】😎 吃透对称性递归 (三)
- # 【算法之路】🤦♂️ 吃透对称性递归 (四)
- # 【算法之路】✌ 吃透对称性递归 (五)
- # 【算法之路】📝 吃透对称性递归 (六)
好了，本篇 【算法之路】✌ 吃透对称性递归 (五)到这里就结束了，我是邵小白，一个在前端领域摸爬滚打的大三学生，欢迎👍评论。
