Tree: Height/Depth/Level

二叉树高度定义与C/C++实现陷阱解析 二叉树高度是数据结构中最基础也最易误解的概念之一,其本质是从根节点到最远叶子节点的最长路径所含边的数量。该定义直接决定递归基设计、空树处理逻辑及算法正确性。在C/C++工程实践中,空指针判定(NULL vs nullptr)、内存布局对齐、栈溢出风险、编译器优化差异等底层因素,都会导致看似正确的代码在边界场景下失效。尤其当涉及AVL平衡判断、层序遍历或嵌入式环境时,高度计算的鲁棒性直接影响系统稳定性。本文结合调试实证、汇编分析与生产级模板,系统梳理从数学定义到工业落地的关键断点。 阅读详情

Tree: Height/Depth/Level

Tree:Height/Level/Depth

Height

Height of node:

  • The height of a node is the number of edges on the longest downward path between that node and a leaf.

Height of tree:

  • The height of a tree is the number of edges on the longest downward path between the root and a leaf.
  • The height of a tree is the height of its root.
  • Height starts from max(depth)
  • The height of None is -1
  • The height of a root(w/o any leaf node) is 0.
  • The height of a root(w/ at least one leaf node) is 1.
  • The height of an inner node is 1 + max(height(node.left), height(node.right)).
  • The height of a leaf(w/o any child node) is 0.

110.Balanced Binary Tree

110.Balanced Binary Tree.

A height-balanced binary tree is defined as: a binary tree in which the left and right subtrees of every node differ in height by no more than 1.

def height(self, root):
     if not root: return -1
     return 1 + max(self.height(root.left), self.height(root.right))
def isBalanced(self, root):
    if not root: return True
    return abs(self.height(root.left) - self.height(root.right)) < 2 \
			and self.isBalanced(root.left) \
			and self.isBalanced(root.right)

Depth

Depth:

  • The depth of a node is the number of edges from the node to the tree’s root node.
  • Depth starts from 1
  • The depth of None is -1
  • The depth of a root is 0.

104. Maximum Depth of Binary Tree

104. Maximum Depth of Binary Tree.

A binary tree’s maximum depth is the number of nodes along the longest path from the root node down to the farthest leaf node.

def maxDepth(self, root):
     if not root: return 0
     return 1 + max(self.maxDepth(root.left), self.maxDepth(root.right))

111. Minimum Depth of Binary Tree

111. Minimum Depth of Binary Tree.

The minimum depth is the number of nodes along the shortest path from the root node down to the nearest leaf node.

def minDepth(self, root):
    if not root: return 0 
    children = [root.left, root.right]
    # if we're at leaf node
    if not any(children): return 1
    min_depth = float('inf')
    for c in children:
        if c:
        	# here we do not plus 1
            min_depth = min(self.minDepth(c), min_depth)
    return min_depth + 1 

Level

Level:

  • The level of a node is defined by 1 + the number of connections between the node and the root.
  • Level = Depth + 1
  • Level starts from 1
  • The level of None is 0
  • The level of the root is 1

102. Binary Tree Level Order Traversal

102. Binary Tree Level Order Traversal

def levelOrder(self, root):
    levels = []
    if not root: return levels
    
    def helper(node, level):
        # start the current level
        if len(levels) == level:
            levels.append([]
        # append the current node value
        levels[level].append(node.val)
        # process child nodes for the next level
        if node.left:
            helper(node.left, level + 1)
        if node.right:
            helper(node.right, level + 1)
        
    helper(root, 0)
    return levels
树结构:从基础概念到工程实践全解析 树结构作为计算机科学中的基础数据结构,通过节点和边的层级关系模拟现实世界的组织方式。其核心原理包括节点度、层次深度等数学特性,以及双亲表示法、孩子表示法等存储结构。在工程实践中,二叉树特别是完全二叉树和二叉搜索树(BST)因其高效的查找性能被广泛应用,而AVL树和红黑树通过旋转操作维持平衡,确保操作复杂度稳定在O(log n)。从数据库索引使用的B+树到游戏开发的四叉树碰撞检测,再到搜索引擎的Trie树实现,树结构在各类场景展现强大威力。理解树遍历算法如DFS和BFS,以及内存管理和多线程处理等高级话题,是 阅读详情

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AlfredaYu
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