104. 二叉树的最大深度

思路

这一道题用深度优先遍历的思想即可

这道题只需要在深度遍历的时候，顺带计算一下深度即可

代码

解法1

深度优先遍历出整个树，记录层级即可

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * class TreeNode {
 *     val: number
 *     left: TreeNode | null
 *     right: TreeNode | null
 *     constructor(val?: number, left?: TreeNode | null, right?: TreeNode | null) {
 *         this.val = (val===undefined ? 0 : val)
 *         this.left = (left===undefined ? null : left)
 *         this.right = (right===undefined ? null : right)
 *     }
 * }
 */

/**
 * 深度优先遍历出整个树，记录层级即可
 */

function maxDepth(root: TreeNode | null): number {
    let deepLen = 0

    /**
     *
     * @param root {TreeNode | null} 树的节点
     * @param len {number} 节点的长度
     * @returns
     */
    const dfs = (root: TreeNode | null, len: number) => {
        if (!root) {
            return
        }

        console.log(root.val)

        // 这一行不用每个遍历都判断，只需要判断是否为 “叶子节点” 即可
        // deepLen = Math.max(deepLen, len)
        if (!root.left && !root.right) {
            deepLen = Math.max(deepLen, len)
        }

        dfs(root.left, len + 1)
        dfs(root.right, len + 1)
    }

    dfs(root, 1)

    return deepLen
}

复杂度分析

时间复杂度: 时间复杂度其实就是遍历最大深度，也就是 O(N), N 为树的最大深度

空间复杂度: 虽然在代码里面没有线性增长的数据结构，但是在代码里面有调用堆栈,只要函数没有调用完成，存储的 deepLen 都是要存储在内存中的。在上述代码里面，只需要存储树的深度，最坏的情况下就是遍历出所有的树节点，也就是 也就是 O(N)

解法二

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * class TreeNode {
 *     val: number
 *     left: TreeNode | null
 *     right: TreeNode | null
 *     constructor(val?: number, left?: TreeNode | null, right?: TreeNode | null) {
 *         this.val = (val===undefined ? 0 : val)
 *         this.left = (left===undefined ? null : left)
 *         this.right = (right===undefined ? null : right)
 *     }
 * }
 */

function maxDepth(root: TreeNode | null): number {
    if (!root) {
        return 0
    }

    const leftHeight = maxDepth(root.left)
    const rightLighe = maxDepth(root.right)

    return Math.max(leftHeight, rightLighe) + 1
}