LeetCode:Maximun Depth of Binary Tree二叉树深度_maximun distance of binary-优快云博客

本文对比了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）在解决树结构深度求解问题时的原理、实现方式及性能差异，并通过代码示例展示了两种算法的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

主要思路：
（1）深度优先搜索DFS；
（2）递归需要考虑的问题（递归结束条件，递归返回值）
（3）算法简单，性能一般。

P.S.当然，这种求深度的题完全可以用广度优先搜索BFS来做，不过需要引入队列，实现起来更容易理解一些。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    public int maxDepth(TreeNode root){
    return helper(root, 0);
}

public int helper(TreeNode root, int depth){
    if(root == null) return depth;//递归结束条件
    return Math.max(helper(root.left, depth + 1), helper(root.right, depth + 1));//深度优先DFS
}
}

BFS实现：

struct TreeNode {
    int            val;
    TreeNode*    left;
    TreeNode*    right;
    TreeNode(int x): val(x), left(NULL),right(NULL) {}
};

//采用BFS的方法，引入队列
int maxDepth(TreeNode *root)
{
    if (NULL == root)
        return 0;
    queue <TreeNode *> que;
    int nCount = 1;
    int nDepth = 0;// 记录队列里面每一层上的元素

    que.push(root);
    while(!que.empty()) {
        TreeNode *pTemp = que.front();
        que.pop();
        nCount --;

        if (pTemp->left)
            que.push(pTemp->left);
        if (pTemp->right)
            que.push(pTemp->right);

        if (nCount == 0) {
            nDepth ++;
            nCount = que.size();
        }
    }
    return nDepth;
}