python计算n叉树的最大深度

本文介绍了一个关于求解N叉树最大深度的问题及其实现方法。通过递归方式,详细阐述了如何从根节点出发计算整棵树的深度,并提供了Python实现代码示例。

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今天有些仓促,只刷了一道题目,关于输入根节点来输出n叉树的最大深度。算法本身不难理解,简单的一个递归而已。但那种题目的写法让我有点苦恼,为此我专门查阅了资料。现给出python写法的基本框架解释:

def f(text:str,max_len:'int>0'=80) ->str:
    """这个是函数的帮助说明文档,help时会显示"""
    return True
"""
函数声明中,text:str
text 是参数 :冒号后面  str是参数的注释。
如果参数有默认值,还要给注释,如下写。
max_len:'int>0'=80
->str 是函数返回值的注释。
这些注释信息都是函数的元信息,保存在f.__annotations__字典中、
需要注意,python对注释信息和f.__annotations__的一致性,不做检查
不做检查,不做强制,不做验证!什么都不做。
"""

详情见https://blog.youkuaiyun.com/yqyangcyq/article/details/105611579
题目详情
在这里插入图片描述

题目的代码`

"""
# Definition for a Node.
class Node:
    def __init__(self, val=None, children=None):
        self.val = val
        self.children = children
"""

class Solution:
    def maxDepth(self, root: 'Node') -> int:
        if not root:
            return 0
        d = 1
        for child in root.children:
            d = max(d, self.maxDepth(child) + 1)
        return d

决策树的最大树深度在Python中可以通过设置参数进行控制。在sklearn库中,决策树算法的函数DecisionTreeClassifier中有一个参数max_depth用于指定决策树的最大深度。通过设置这个参数,可以限制决策树生成的深度,以控制模型的复杂度和泛化能力。默认情况下,max_depth的值为None,表示决策树会继续分裂直到所有叶节点都是纯净的(所有样本都属于同一类别)或者达到其他终止条件。如果将max_depth设置为一个正整数,决策树的生成过程会在达到指定深度后停止分裂。例如,将max_depth设置为2,决策树的最大深度就是2层。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Python算法:决策树分类](https://blog.youkuaiyun.com/qq_52417436/article/details/127022698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Python机器学习——决策树](https://blog.youkuaiyun.com/calisenanming/article/details/127390253)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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