力扣111. 二叉树的最小深度

博客围绕二叉树展开,虽未给出具体内容,但可推测与二叉树这一信息技术领域的数据结构相关。二叉树在数据存储、算法设计等方面有重要应用。
class Solution {
    public int minDepth(TreeNode root) {
        if(root == null) return 0;
        int m1 = minDepth(root.left);
        int m2 = minDepth(root.right);
        //1.如果左孩子和右孩子有为空的情况,直接返回m1+m2+1
        //2.如果都不为空,返回较小深度+1
        return root.left == null || root.right == null ? m1 + m2 + 1 : Math.min(m1,m2) + 1;
    }
}
class Solution {
    public int minDepth(TreeNode root) {
        if(root == null) return 0;
        //这道题递归条件里分为三种情况
        //1.左孩子和有孩子都为空的情况,说明到达了叶子节点,直接返回1即可
        if(root.left == null && root.right == null) return 1;
        //2.如果左孩子和由孩子其中一个为空,那么需要返回比较大的那个孩子的深度        
        int m1 = minDepth(root.left);
        int m2 = minDepth(root.right);
        //这里其中一个节点为空,说明m1和m2有一个必然为0,所以可以返回m1 + m2 + 1;
        if(root.left == null || root.right == null) return m1 + m2 + 1;
        
        //3.最后一种情况,也就是左右孩子都不为空,返回最小深度+1即可
        return Math.min(m1,m2) + 1; 
    }
}
<think>好的,我现在需要帮助用户找到LeetCode第111题的C语言解决方案。首先,我得确认题目内容。LeetCode 111题是“二叉树最小深度”,要求找出从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 用户明确要求用C语言实现,所以我需要回忆或查找相关的解决方案。根据之前的引用,解决方案通常包括递归、迭代和使用Morris遍历。不过Morris遍历在C语言中可能比较复杂,而递归和迭代方法更常见。 首先考虑递归方法。二叉树最小深度不是简单的取左右子树深度的较小值,因为如果某子树为空,就不能取它,否则会得到错误的结果。例如,当左子树为空时,最小深度应取决于右子树。因此,递归的终止条件需要处理节点为空的情况,以及左右子树是否存在的情况。 接下来是迭代方法,通常使用层序遍历(BFS),这样可以逐层检查,一旦遇到叶子节点就返回当前深度,这样效率更高,因为不需要遍历整个树。这在C语言中可以通过队列来实现,但需要手动实现队列结构,因为C没有内置的数据结构。 另外,用户提供的引用中提到递归和迭代的时间复杂度都是O(n),空间复杂度递归为O(n)(调用栈),而迭代的队列也是O(n)。Morris遍历可以达到O(1)的空间,但实现起来较为复杂,可能在面试中不太常见,但用户可能希望了解所有方法。 现在需要编写C语言的代码。首先处理递归方法。结构体TreeNode的定义是必要的。递归函数需要考虑左右子树是否存在的情况。如果左子树不存在,就递归右子树;反之亦然。如果都存在,取较小值。 然后是迭代方法,使用队列进行层序遍历。每次处理一层节点,遇到第一个叶子节点就返回当前深度。C语言中需要自己实现队列,可能用数组或链表。需要注意内存分配和释放,避免泄漏。 还需要注意测试用例,例如树为空的情况,或者只有左子树或右子树的情况。确保代码在这些情况下都能正确运行。 现在,整理思路,写出递归和迭代的C代码。同时,根据用户要求,生成相关问题,帮助用户进一步理解题目和相关知识点。</think>### LeetCode 111 二叉树最小深度(C语言实现) #### 题目描述 给定一个二叉树,找出其最小深度最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量[^1]。 --- #### 方法1:递归解法 **核心思路** 递归遍历左右子树,注意处理单边子树为空的情况(例如左子树为空时,最小深度由右子树决定)。 ```c #include <stdlib.h> #include <math.h> struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; }; int minDepth(struct TreeNode* root) { if (root == NULL) return 0; if (root->left == NULL) return 1 + minDepth(root->right); // 左子树为空 if (root->right == NULL) return 1 + minDepth(root->left); // 右子树为空 return 1 + fmin(minDepth(root->left), minDepth(root->right)); // 左右子树均非空 } ``` **复杂度分析** - 时间复杂度:$O(n)$,每个节点遍历一次 - 空间复杂度:$O(h)$,递归栈深度与树高$h$相关[^1] --- #### 方法2:迭代解法(层序遍历) **核心思路** 使用队列实现BFS,首次遇到叶子节点时立即返回当前层数。 ```c #include <stdlib.h> struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; }; typedef struct QueueNode { struct TreeNode* tree_node; int depth; struct QueueNode* next; } QueueNode; int minDepth(struct TreeNode* root) { if (root == NULL) return 0; QueueNode* queue = (QueueNode*)malloc(sizeof(QueueNode)); queue->tree_node = root; queue->depth = 1; queue->next = NULL; QueueNode* front = queue; QueueNode* rear = queue; while (front != NULL) { struct TreeNode* current = front->tree_node; int current_depth = front->depth; if (current->left == NULL && current->right == NULL) { free(queue); return current_depth; // 找到第一个叶子节点 } if (current->left != NULL) { rear->next = (QueueNode*)malloc(sizeof(QueueNode)); rear = rear->next; rear->tree_node = current->left; rear->depth = current_depth + 1; rear->next = NULL; } if (current->right != NULL) { rear->next = (QueueNode*)malloc(sizeof(QueueNode)); rear = rear->next; rear->tree_node = current->right; rear->depth = current_depth + 1; rear->next = NULL; } QueueNode* temp = front; front = front->next; free(temp); } return 0; // 不会执行到此 } ``` **复杂度分析** - 时间复杂度:$O(n)$,每个节点入队一次 - 空间复杂度:$O(n)$,队列存储节点数量[^1] ---
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