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1.问题描述

给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。

叉树的「最大深度」是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。

示例 1：

输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出：3

示例 2：

输入：root = [1,null,2]
输出：2

提示：

树中节点的数量在 [0, 104] 区间内。
-100 <= Node.val <= 100

2.难度等级

Easy。

3.热门指数

★★★★★

出题公司：阿里、腾讯、字节。

4.解题思路

方法一：深度优先搜索

如果我们知道了左子树和右子树的最大深度 l 和 r，那么该二叉树的最大深度即为 max(l, r) + 1。

而左子树和右子树的最大深度又可以以同样的方式进行计算。因此我们可以用「深度优先搜索」的方法来计算二叉树的最大深度。

具体而言，在计算当前二叉树的最大深度时，可以先递归计算出其左子树和右子树的最大深度，然后在 O(1) 时间内计算出当前二叉树的最大深度。递归在访问到空节点时退出。

时间复杂度： O(n)，其中 n 为二叉树节点的个数。每个节点在递归中只被遍历一次。

空间复杂度： O(height)，其中 height 表示二叉树的高度。递归函数需要栈空间，而栈空间取决于递归的深度，因此空间复杂度等价于二叉树的高度。

Golang

func maxDepth(root *TreeNode) int {if root == nil {return 0}l := maxDepth(root.Left)r := maxDepth(root.Right)if l > r {return l + 1}return r + 1
}

C++

class Solution {
public:int maxDepth(TreeNode* root) {if (root == nullptr) return 0;return max(maxDepth(root->left), maxDepth(root->right)) + 1;}
};

方法二：广度优先搜索

我们也可以用「广度优先搜索」的方法来解决这道题目，但我们需要对其进行一些修改，此时我们广度优先搜索的队列里存放的是「当前层的所有节点」。

每次拓展下一层的时候，不同于广度优先搜索的每次只从队列里拿出一个节点，我们需要将队列里的所有节点都拿出来进行拓展，这样能保证每次拓展完的时候队列里存放的是当前层的所有节点，即我们是一层一层地进行拓展，最后我们用一个变量 height 来维护拓展的次数，该二叉树的最大深度即为 height。

时间复杂度： O(n)，其中 n 为二叉树的节点个数。与方法一同样的分析，每个节点只会被访问一次。

空间复杂度： 此方法空间的消耗取决于队列存储的元素数量，其在最坏情况下会达到 O(n)。

Golang

/*** Definition for a binary tree node.* type TreeNode struct {*     Val int*     Left *TreeNode*     Right *TreeNode* }*/
func maxDepth(root *TreeNode) int {var queue []*TreeNodeif root != nil {queue = append(queue, root)}var height intfor len(queue) > 0 {height++sz := len(queue)// 遍历每一层的所有结点。for ; sz > 0;  sz-- {node := queue[0]queue = queue[1:]if node.Left != nil {queue = append(queue, node.Left)}if node.Right != nil {queue = append(queue, node.Right)}}}return height
}

C++

class Solution {
public:int maxDepth(TreeNode* root) {if (root == nullptr) return 0;queue<TreeNode*> Q;Q.push(root);int ans = 0;while (!Q.empty()) {int sz = Q.size();while (sz > 0) {TreeNode* node = Q.front();Q.pop();if (node->left) Q.push(node->left);if (node->right) Q.push(node->right);sz -= 1;}ans += 1;} return ans;}
};

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参考文献

104. 二叉树的最大深度