LeetCode 力扣热题100 二叉树的直径
class Solution {
public:
// 定义一个变量 `maxd`,用于存储当前二叉树的最大直径。
int maxd = 0;
// 主函数,计算二叉树的直径。
int diameterOfBinaryTree(TreeNode* root) {
// 调用 `maxDepth` 函数进行递归计算,并更新 `maxd`。
maxDepth(root);
// 返回计算得到的最大直径。
return maxd;
}
// 定义 `maxDepth` 函数,计算二叉树的深度,同时更新直径。
public:
int maxDepth(TreeNode* root) {
// 如果当前节点为空,则返回深度为 0。
if (root == nullptr) {
return 0;
}
// 递归计算左子树的深度。
int l_depth = maxDepth(root->left);
// 递归计算右子树的深度。
int r_depth = maxDepth(root->right);
// 更新最大直径:通过当前节点的左右子树深度之和来计算路径长度。
maxd = max(l_depth + r_depth, maxd);
// 返回当前节点的最大深度(左右子树深度的最大值 + 当前节点)。
return max(l_depth, r_depth) + 1;
}
};
假设我们有一个二叉树如下:
1
/ \
2 3
/ \
4 5
运行过程:
1. 初始化阶段:
• maxd = 0
• 调用 diameterOfBinaryTree(root),其中 root 指向节点 1。
2. 递归展开 maxDepth(root):
• 以节点 1 为根,计算左子树和右子树的深度。
左子树递归(以 2 为根):
• 调用 maxDepth(root->left),进入节点 2。
左子树的左子树递归(以 4 为根):
• 调用 maxDepth(root->left->left),进入节点 4。
• 节点 4 的左右子树为空:
• 调用 maxDepth(root->left->left->left) 返回 0。
• 调用 maxDepth(root->left->left->right) 返回 0。
• 通过节点 4 的路径长度为 0 + 0 = 0。
• maxd = max(0, maxd) = 0。
• 返回节点 4 的深度:max(0, 0) + 1 = 1。
左子树的右子树递归(以 5 为根):
• 调用 maxDepth(root->left->right),进入节点 5。
• 节点 5 的左右子树为空:
• 调用 maxDepth(root->left->right->left) 返回 0。
• 调用 maxDepth(root->left->right->right) 返回 0。
• 通过节点 5 的路径长度为 0 + 0 = 0。
• maxd = max(0, maxd) = 0。
• 返回节点 5 的深度:max(0, 0) + 1 = 1。
回到节点 2:
• 左子树深度为 1(节点 4)。
• 右子树深度为 1(节点 5)。
• 通过节点 2 的路径长度为 1 + 1 = 2。
• maxd = max(2, maxd) = 2。
• 返回节点 2 的深度:max(1, 1) + 1 = 2。
右子树递归(以 3 为根):
• 调用 maxDepth(root->right),进入节点 3。
• 节点 3 的左右子树为空:
• 调用 maxDepth(root->right->left) 返回 0。
• 调用 maxDepth(root->right->right) 返回 0。
• 通过节点 3 的路径长度为 0 + 0 = 0。
• maxd = max(0, maxd) = 2。
• 返回节点 3 的深度:max(0, 0) + 1 = 1。
回到节点 1:
• 左子树深度为 2(节点 2)。
• 右子树深度为 1(节点 3)。
• 通过节点 1 的路径长度为 2 + 1 = 3。
• maxd = max(3, maxd) = 3。
• 返回节点 1 的深度:max(2, 1) + 1 = 3。
结果:
• 最终,maxd = 3,表示二叉树的最大直径为 3。
• 返回值为 3。
递归总结:
• 每次递归调用时,我们计算左右子树的深度,并利用它们更新全局变量 maxd。
• maxDepth 返回的是当前节点的深度,而 maxd 更新的是路径长度(左深度 + 右深度)。