二叉树的最小深度

最新推荐文章于 2025-12-26 21:45:18 发布
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#leetcode #算法 #职场和发展 

class Solution {
    public int minDepth(TreeNode root) {
        if(root==null)return 0;
        else if(root.left==null)return minDepth(root.right)+1;
        else if(root.right==null)return minDepth(root.left)+1;
        else return Math.min(minDepth(root.left),minDepth(root.right))+1;
        
    }
}

算法-求二叉树最小深度
春天的熊的博客
06-14 1837
算法-求二叉树最小深度基本概念：二叉树的最小深度：从根节点出发到达叶子节点的经过的最少的节点数。上述这个图，最短路径应该是A-E这一支。算法思路： 利用深度优先遍历，递归地返回节点路径长度。递归算法不是很好理解，这里用上图例子说明。对于算法开始，判断是A否节点是否为空，如果是空则返回0。此时想知道A节点的到最小深度的叶子节点要根据A节点的两个叶子节点决定，此时，递归开始，run(root-
【经典算法】LeetCode 111 二叉树的最小深度(Java/C/Python3/Go实现含注释说明,Easy)
2401_84427485的博客
04-29 2108
以下是使用深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种方式实现二叉树最小深度计算的总结表格。请注意，这里我们只对比DFS和BFS两种算法在解决二叉树最小深度问题时的特点，不涉及具体语言实现。方式优点缺点时间复杂度空间复杂度其他DFS代码相对简洁可能会遍历不必要的节点O(n)O(h)，h为树的高度适用于树不平衡的情况BFS直观且易于理解需要使用队列，可能增加代码复杂度O(n)O(n)适用于树平衡或接近平衡的情况DFS优点。
二叉树最小深度
算法channel
07-22 1507
求二叉树最小深度Day47: 题目给定一个二叉树，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。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...
13-二叉树最小深度-深度优先（DFS）
m0_67213461的博客
02-18 1300
二叉树的最小深度是指从根节点到最近的的最短路径上的节点数。叶子节点是指没有子节点的节点。举个例子：1/ \2 34这棵树的最小深度是 2，因为从根节点1到叶子节点3的路径最短，只需要经过1和3两个节点。
二叉树最小深度问题
sinat_35803474的博客
04-11 4238
【问题描述】： Given a binary tree, find its minimum depth.The minimum depth is the number of nodes along the shortest path from the root node down to the nearest leaf node. 给定一个二叉树，求出它的最小深度，最小深度是从根节点到最近的叶子节
111. 二叉树的最小深度
YouMing_Li的博客
09-22 898
那么使用后序遍历，其实求的是根节点到叶子节点的最小距离，就是求高度的过程，不过这个最小距离 也同样是最小深度。以下讲解中，遍历顺序上依然采用后序遍历（因为要比较递归返回之后的结果，本文我也会给出前序遍历的写法）。，本题还可以使用层序遍历的方式来解决，思路是一样的。什么是叶子节点，左右孩子都为空的节点才是叶子节点！直觉上好像和求最大深度差不多，其实还是差不少的。如果左子树为空，右子树不为空，说明最小深度是。反之，右子树为空，左子树不为空，最小深度是。说明：叶子节点是指没有子节点的节点。1 + 左子树的深度。
二叉树最小深度-深度优先
zsz1231231的博客
07-17 278
深度优先遍历，返回二叉树的最小深度。
111.二叉树的最小深度 python
sysu63的博客
02-13 1133
使用广度优先搜索可以确保我们找到的第一个叶子节点就是最短路径上的节点，因为BFS是逐层探索的。通过递归的方式也可以解决问题，但需要注意的是，如果只简单地取左右子树深度的最小值，可能会误判。对于这个问题，它特别有用，因为它能保证第一次遇到的叶子节点就是距离根节点最近的那个。输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6]输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]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。树中节点数的范围在 [0,
LeetCode111——二叉树最小深度c++多方法详解
Marvel-C的博客
10-19 1100
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。 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 既然提到了深度的问题那就不得不先提到最大深度的获取，这道题在leetcode上面也有，不过大家就按字...
LeetCode 2483.商店的最少代价：两次遍历 -＞ 一次遍历
<font color="Pink">Tisfy的博客</font>
12-26 491
LeetCode 2483.商店的最少代价：两次遍历 -> 一次遍历 给你一个顾客访问商店的日志，用一个下标从 0 开始且只包含字符 'N' 和 'Y' 的字符串 customers 表示： 如果第 i 个字符是 'Y' ，它表示第 i 小时有顾客到达。 如果第 i 个字符是 'N' ，它表示第 i 小时没有顾客到达。 如果商店在第 j 小时关门（0 <= j <= n），代价按如下方式计算： 在开门期间，如果某一个小时没有顾客到达，代价增加 1 。 在关门期间，如果某一个小时有顾客到达，代价增加 1
LeetCode 97
2301_79994479的博客
12-26 148
除初始化第一行与第一列外，判断是否是T的条件为左或上为T且此位置的字母与S3对应位置的字母相同。
LeetCode 373. Find K Pairs with Smallest Sums：从暴力到堆优化的完整思路与踩坑
六六哥的博客
12-24 976
int index1;int index2;int sum;} pair_t;int cnt;} heap_t;int i;for (i = 0;for (i = 0;*b = temp;free(heap);int parent;break;break;return;i < k;
【Golang】LeetCode 416. 分割等和子集
最新发布
YGGP的博客
12-26 299
基于 Golang 解决 LeetCode 416. 分割等和子集。思路是动态规划。
【Golang】LeetCode 139. 单词拆分
YGGP的博客
12-26 179
基于 Golang 解决 LeetCode 139. 单词拆分。
day124—二分查找—最小化数组中的最大值（LeetCode-2439）
the_dry的博客
12-24 351
摘要：给定一个非负整数数组，通过操作（将元素i减1并使其左侧元素加1）调整数组，目标是使调整后的数组最大值最小化。解决方案采用二分查找：猜测最大值并用贪心算法验证。从右向左遍历数组，将超出限制的值向左传递，最后检查首元素是否满足限制。时间复杂度为O(nlogM)，其中M是数组最大值。该方法利用单调性和贪心策略高效找到最优解。
记力扣42.接雨水 练习理解
目前主攻编程，目标是把屏幕上的红波浪线变成流畅运行的程序♪（＾∀＾●）ﾉｼ
12-23 212
这个问题我最开始想到的是通过相邻的列数进行比较看他是不是最小的那个进行统计他的接水量，依次遍历，按照这个思路：先用一个空列表left_max去遍历出从左往右相邻最大列数的数字，再用一个从右往左去遍历相邻最大的列数，然后每一列的接水量就是左右相邻的最小值减去该位置的列数。上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水）。的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。个非负整数表示每个宽度为。
leetcode 2483. 商店的最少代价 中等
2401_88085478的博客
12-26 118
在第 2 或第 4 小时关门代价都最小。由于第 2 小时更早，所以最优关门时间是 2。- 第 0 小时关门，总共 1+1+0+1 = 3 代价。- 第 1 小时关门，总共 0+1+0+1 = 2 代价。- 第 2 小时关门，总共 0+0+0+1 = 1 代价。- 第 3 小时关门，总共 0+0+1+1 = 2 代价。- 第 4 小时关门，总共 0+0+1+0 = 1 代价。最优关门时间是 0 ，因为自始至终没有顾客到达。最优关门时间是 4 ，因为每一小时均有顾客到达。小时以及之后商店处于关门状态。
求二叉树最小深度
12-11
求解二叉树最小深度可以使用递归的方法。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。叶子节点是指没有子节点的节点。 以下是几种不同语言实现求解二叉树最小深度的代码示例： **Java 实现**： ```java class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int x) { val = x; } } public class MinDepth { public int minDepth(TreeNode root) { if (root == null) { return 0; } if (root.left == null) { return minDepth(root.right) + 1; } if (root.right == null) { return minDepth(root.left) + 1; } return Math.min(minDepth(root.left), minDepth(root.right)) + 1; } } ``` **另一种 Java 实现**： ```java class Solution { public int minDepth(TreeNode root) { if (root == null) { return 0; } int leftDepth = minDepth(root.left); int rightDepth = minDepth(root.right); // 左子树为空，右子树不为空，最小深度为 1+右子树的深度 if (root.left == null && root.right != null) { return rightDepth + 1; } // 左子树不为空，右子树为空，最小深度为 1+左子树的深度 if (root.left != null && root.right == null) { return leftDepth + 1; } // 左右子树均不为空，或者左右子树均为空，最小深度为左右子树的最小长度加 1 return Math.min(leftDepth, rightDepth) + 1; } } ``` **C++ 实现**： ```cpp #include <algorithm> struct TreeNode { int val; TreeNode *left; TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} }; int minDepth(TreeNode* root) { int result = 0; if (root == nullptr) { result = 0; } else if (root->left == nullptr && root->right != nullptr) { result = minDepth(root->right) + 1; } else if (root->left != nullptr && root->right == nullptr) { result = minDepth(root->left) + 1; } else if (root->left != nullptr && root->right != nullptr) { result = std::min(minDepth(root->left), minDepth(root->right)) + 1; } return result; } ``` ### 代码解释 - 当根节点为空时，最小深度为 0。 - 当左子树为空，右子树不为空时，最小深度为右子树的最小深度加 1。 - 当左子树不为空，右子树为空时，最小深度为左子树的最小深度加 1。 - 当左右子树都不为空时，最小深度为左右子树最小深度的较小值加 1。
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