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。
示例：
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]
3
/ \
9 20
/ \
15 7
返回它的最大深度 3 。
解题思路:递归法很简单，不断往下迭代，知道孩子节点为null，返回当前左右最深的节点的最大值+1
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
if(root == null)
return 0;
else {
int left_height = maxDepth(root.left);
int right_height = maxDepth(root.right);
return Math.max(left_height, right_height) + 1;
}
}
}
复杂度分析
时间复杂度：我们每个结点只访问一次，因此时间复杂度为 O(N)，
其中 N 是结点的数量。
空间复杂度：在最糟糕的情况下，树是完全不平衡的，例如每个结点只剩下左子结点，递归将会被调用 N 次（树的高度），因此保持调用栈的存储将是 O(N)。但在最好的情况下（树是完全平衡的），树的高度将是 log(N)。因此，在这种情况下的空间复杂度将是 O(log(N))。
方法二：迭代
我们还可以在栈的帮助下将上面的递归转换为迭代。
我们的想法是使用 DFS 策略访问每个结点，同时在每次访问时更新最大深度。
所以我们从包含根结点且相应深度为 1 的栈开始。然后我们继续迭代：将当前结点弹出栈并推入子结点。每一步都会更新深度。
import javafx.util.Pair;
import java.lang.Math;
class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
Queue<Pair<TreeNode, Integer>> stack = new LinkedList<>();
if (root != null) {
stack.add(new Pair(root, 1));
}
int depth = 0;
while (!stack.isEmpty()) {
Pair<TreeNode, Integer> current = stack.poll();
root = current.getKey();
int current_depth = current.getValue();
if (root != null) {
depth = Math.max(depth, current_depth);
stack.add(new Pair(root.left, current_depth + 1));
stack.add(new Pair(root.right, current_depth + 1));
}
}
return depth;
}
};
复杂度分析时间复杂度：O(N)。
空间复杂度：O(N)。
