【小Y学算法】⚡️每日LeetCode打卡⚡️——31. 二叉树的最小深度

📢前言

• 🌲 每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程😜
• 🌲 提示：本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题
• 🌲 要保持一个每天都在学习的状态，让我们一起努力成为算法大神吧🧐！
• 🌲 今天是力扣算法题持续打卡第31天🎈！

🌲原题样例：二叉树的最小深度

给定一个二叉树，找出其最小深度。

最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。

说明：叶子节点是指没有子节点的节点。

示例 1：

输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]
输出：2

示例 2：

示例 2：

输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6]
输出：5

提示：

• 树中节点数的范围在 [0, 105] 内
• -1000 <= Node.val <= 1000

🌻C#方法：深度优先搜索

既然是求解二叉树的最小深度，那我们就把二叉树整个遍历一遍然后判断深度就好了

使用深度优先搜索的方法，遍历整棵树，记录最小深度。

对于每一个非叶子节点，我们只需要分别计算其左右子树的最小叶子节点深度。

这样就将一个大问题转化为了小问题，可以递归地解决该问题。

思路解析

代码：

public class Solution {
    public int MinDepth(TreeNode root) {
         if (root == null) return 0;
        else if (root.left == null) return MinDepth(root.right) + 1;
        else if (root.right == null) return MinDepth(root.left) + 1;
        else return Math.Min(MinDepth(root.left), MinDepth(root.right)) + 1;
    }
}

执行结果

通过
执行用时：272 ms，在所有 C# 提交中击败了46.32%的用户
内存消耗：50 MB，在所有 C# 提交中击败了50.00%的用户

复杂度分析

时间复杂度：O( n ),其中 n 是树的节点数
空间复杂度：O( H )，其中 H 是树的高度

🌻Java 方法一：深度优先搜索

思路解析
首先可以想到使用深度优先搜索的方法，遍历整棵树，记录最小深度。

对于每一个非叶子节点，我们只需要分别计算其左右子树的最小叶子节点深度。

这样就将一个大问题转化为了小问题，可以递归地解决该问题。

代码：

class Solution {
    public int minDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }

        if (root.left == null && root.right == null) {
            return 1;
        }

        int min_depth = Integer.MAX_VALUE;
        if (root.left != null) {
            min_depth = Math.min(minDepth(root.left), min_depth);
        }
        if (root.right != null) {
            min_depth = Math.min(minDepth(root.right), min_depth);
        }

        return min_depth + 1;
    }
}

执行结果

通过
执行用时：6 ms，在所有 Java  提交中击败了60.65%的用户
内存消耗：59 MB，在所有 Java 提交中击败了16.41%的用户

复杂度分析

时间复杂度：O( n ),其中 n 是树的节点数
空间复杂度：O( H )，其中 H 是树的高度

🌻Java 方法二：广度优先搜索

思路解析

同样，我们可以想到使用广度优先搜索的方法，遍历整棵树。

当我们找到一个叶子节点时，直接返回这个叶子节点的深度。

广度优先搜索的性质保证了最先搜索到的叶子节点的深度一定最小。

代码：

class Solution {
    class QueueNode {
        TreeNode node;
        int depth;

        public QueueNode(TreeNode node, int depth) {
            this.node = node;
            this.depth = depth;
        }
    }

    public int minDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }

        Queue<QueueNode> queue = new LinkedList<QueueNode>();
        queue.offer(new QueueNode(root, 1));
        while (!queue.isEmpty()) {
            QueueNode nodeDepth = queue.poll();
            TreeNode node = nodeDepth.node;
            int depth = nodeDepth.depth;
            if (node.left == null && node.right == null) {
                return depth;
            }
            if (node.left != null) {
                queue.offer(new QueueNode(node.left, depth + 1));
            }
            if (node.right != null) {
                queue.offer(new QueueNode(node.right, depth + 1));
            }
        }

        return 0;
    }
}

执行结果

通过
执行用时：1 ms，在所有 Java  提交中击败了99.43%的用户
内存消耗：58 MB，在所有 Java 提交中击败了58.59%的用户

复杂度分析

时间复杂度：O(n)其中 n 是树的节点数
空间复杂度：O(n)其中 n 是树的节点数

💬总结

• 今天是力扣算法题打卡的第三十一天！
• 文章采用 C#和 Java 两种编程语言进行解题
• 一些方法也是参考力扣大神写的，也是边学习边分享，再次感谢算法大佬们
• 那今天的算法题分享到此结束啦，明天再见！