☆打卡算法☆LeetCode 104、二叉树的最大深度 算法解析

简介: “给定二叉树,找出最大深度。”

一、题目


1、算法题目

“给定二叉树,找出最大深度。”

题目链接:

来源:力扣(LeetCode)

链接:104. 二叉树的最大深度 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)


2、题目描述

给定一个二叉树,找出其最大深度。

二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。

说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。

网络异常,图片无法展示
|

示例 1:
输入: [3,9,20,null,null,15,7]
输出: 3
复制代码


二、解题


1、思路分析

今天又双叒叕是二叉树的题,这道题依旧可以用广度优先算法的思路来接替。

广度优先搜索算法存放的是当前层的所有节点,每次拓展下一层的时候,从队列中拿出一个节点。

这道题,我们需要将队列中的所有节点都拿出来进行拓展,这样可以保证拓展完的队列中存放的是当前层的所有节点,然后一层层进行拓展,最后得到拓展的次数,就是该二叉树的深度。


2、代码实现

代码参考:

class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
        queue.offer(root);
        int ans = 0;
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();
            while (size > 0) {
                TreeNode node = queue.poll();
                if (node.left != null) {
                    queue.offer(node.left);
                }
                if (node.right != null) {
                    queue.offer(node.right);
                }
                size--;
            }
            ans++;
        }
        return ans;
    }
}
复制代码

网络异常,图片无法展示
|


3、时间复杂度

时间复杂度 : O(n)

其中n是二叉树的节点数,每个节点都只会被访问一次。

空间复杂度: O(n)

此方法的空间消缺主要在于队列存储的元素数量,在最坏的情况下回答道O(n)的时间复杂度。


三、总结

这道题使用了广度优先搜索算法,层序遍历。

在遍历的过程中,取出队列中的所有元素进行下一层的遍历。

节点为空时说明高度为0;否则,就进行层序遍历,最后遍历的次数就是最高节点的高度。



相关文章
|
4月前
|
存储 人工智能 算法
从零掌握贪心算法Java版:LeetCode 10题实战解析(上)
在算法世界里,有一种思想如同生活中的"见好就收"——每次做出当前看来最优的选择,寄希望于通过局部最优达成全局最优。这种思想就是贪心算法,它以其简洁高效的特点,成为解决最优问题的利器。今天我们就来系统学习贪心算法的核心思想,并通过10道LeetCode经典题目实战演练,带你掌握这种"步步为营"的解题思维。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
从零构建短视频推荐系统:双塔算法架构解析与代码实现
短视频推荐看似“读心”,实则依赖双塔推荐系统:用户塔与物品塔分别将行为与内容编码为向量,通过相似度匹配实现精准推送。本文解析其架构原理、技术实现与工程挑战,揭秘抖音等平台如何用AI抓住你的注意力。
1473 7
从零构建短视频推荐系统:双塔算法架构解析与代码实现
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
动态规划算法深度解析:0-1背包问题
0-1背包问题是经典的组合优化问题,目标是在给定物品重量和价值及背包容量限制下,选取物品使得总价值最大化且每个物品仅能被选一次。该问题通常采用动态规划方法解决,通过构建二维状态表dp[i][j]记录前i个物品在容量j时的最大价值,利用状态转移方程避免重复计算子问题,从而高效求解最优解。
689 1
|
5月前
|
算法 搜索推荐 Java
贪心算法:部分背包问题深度解析
该Java代码基于贪心算法求解分数背包问题,通过按单位价值降序排序,优先装入高价值物品,并支持部分装入。核心包括冒泡排序优化、分阶段装入策略及精度控制,体现贪心选择性质,适用于可分割资源的最优化场景。
409 1
贪心算法:部分背包问题深度解析
|
5月前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 人工智能
粒子群算法模型深度解析与实战应用
蒋星熠Jaxonic是一位深耕智能优化算法领域多年的技术探索者,专注于粒子群优化(PSO)算法的研究与应用。他深入剖析了PSO的数学模型、核心公式及实现方法,并通过大量实践验证了其在神经网络优化、工程设计等复杂问题上的卓越性能。本文全面展示了PSO的理论基础、改进策略与前沿发展方向,为读者提供了一份详尽的技术指南。
粒子群算法模型深度解析与实战应用
|
5月前
|
机器学习/深度学习 资源调度 算法
遗传算法模型深度解析与实战应用
摘要 遗传算法(GA)作为一种受生物进化启发的优化算法,在复杂问题求解中展现出独特优势。本文系统介绍了GA的核心理论、实现细节和应用经验。算法通过模拟自然选择机制,利用选择、交叉、变异三大操作在解空间中进行全局搜索。与梯度下降等传统方法相比,GA不依赖目标函数的连续性或可微性,特别适合处理离散优化、多目标优化等复杂问题。文中详细阐述了染色体编码、适应度函数设计、遗传操作实现等关键技术,并提供了Python代码实现示例。实践表明,GA的成功应用关键在于平衡探索与开发,通过精心调参维持种群多样性同时确保收敛效率
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
1112 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 资源调度
大语言模型的核心算法——简要解析
大语言模型的核心算法基于Transformer架构,以自注意力机制为核心,通过Q、K、V矩阵动态捕捉序列内部关系。多头注意力增强模型表达能力,位置编码(如RoPE)解决顺序信息问题。Flash Attention优化计算效率,GQA平衡性能与资源消耗。训练上,DPO替代RLHF提升效率,MoE架构实现参数扩展,Constitutional AI实现自监督对齐。整体技术推动模型在长序列、低资源下的性能突破。
699 8
|
5月前
|
算法 API 数据安全/隐私保护
深度解析京东图片搜索API:从图像识别到商品匹配的算法实践
京东图片搜索API基于图像识别技术,支持通过上传图片或图片URL搜索相似商品,提供智能匹配、结果筛选、分页查询等功能。适用于比价、竞品分析、推荐系统等场景。支持Python等开发语言,提供详细请求示例与文档。
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
280页PDF,全方位评估OpenAI o1,Leetcode刷题准确率竟这么高
【10月更文挑战第24天】近年来,OpenAI的o1模型在大型语言模型(LLMs)中脱颖而出,展现出卓越的推理能力和知识整合能力。基于Transformer架构,o1模型采用了链式思维和强化学习等先进技术,显著提升了其在编程竞赛、医学影像报告生成、数学问题解决、自然语言推理和芯片设计等领域的表现。本文将全面评估o1模型的性能及其对AI研究和应用的潜在影响。
413 1

热门文章

最新文章