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无畏LeetCode挑战-javascript:104.二叉树的最大深度

前端

算法解析:

本算法基于二叉树的后序遍历,以递归的方式计算每个节点的最大深度。以下为算法步骤:

  1. 计算子节点的深度:

    • 首先,我们需要计算左子节点和右子节点的最大深度。
    • 对于每一个子节点,我们都递归地调用函数来计算其最大深度。
  2. 确定当前节点的深度:

    • 一旦我们有了子节点的深度,我们就可以确定当前节点的深度。
    • 当前节点的深度等于其子节点最大深度加一。
  3. 更新最大深度:

    • 在遍历整个二叉树的过程中,我们会不断更新最大深度。
    • 如果当前节点的深度大于当前的最大深度,那么我们将更新最大深度为当前节点的深度。

代码实现:

/*
 * Given a binary tree, find its maximum depth.
 *
 * The maximum depth is the number of nodes along the longest path from the root node down to the farthest leaf node.
 *
 * Note: A leaf node is a node with no children.
 *
 * Example:
 *
 *     1
 *    / \
 *   2   3
 *  / \
 * 4   5
 *
 * The maximum depth of the given binary tree is 3.
 */
const maxDepth = (root) => {
  if (root === null) {
    return 0;
  }
  const leftDepth = maxDepth(root.left);
  const rightDepth = maxDepth(root.right);
  return Math.max(leftDepth, rightDepth) + 1;
};

复杂度分析:

  • 时间复杂度: O(n),其中n为二叉树中的节点数。这是因为算法需要遍历整个二叉树来计算最大深度。
  • 空间复杂度: O(n),这是因为算法需要使用栈来存储二叉树中的节点。在最坏的情况下,当二叉树退化为一个链表时,栈中将存储所有节点。

结语:

通过这篇文章,我们一起探索了如何在javascript中找到二叉树的最大深度。从算法解析到代码实现,我们一步步揭示了问题的解决过程。希望这篇文章能够帮助您在LeetCode的挑战中取得成功,也期待您在算法的道路上继续前进,不断挑战自我。