节点数据结构

class TreeNode {
TreeNode left = null;
TreeNode right = null;
}

最大深度,基本思路是:使用递归,分别求出左子树的深度、右子树的深度,两个深度的较大值+1就是最大深度。

// 获取最大深度
public static int getMaxDepth(TreeNode treeNode) {
if (treeNode == null)
return 0;
else {
int left = getMaxDepth(treeNode.left);
int right = getMaxDepth(treeNode.right);
return 1 + Math.max(left, right);
}
}
// 获取最小深度
public static int getMinDepth(TreeNode treeNode) {
if (treeNode == null)
return 0;
else {
int left = getMinDepth(treeNode.left);
int right = getMinDepth(treeNode.right);
return 1 + Math.min(left, right);
}
}

最大宽度,基本思路:使用队列,按层次遍历二叉树。在上一层遍历完成后,下一层的所有节点已经放到队列中,此时队列中的元素个数就是下一层的宽度。以此类推,依次遍历下一层即可求出二叉树的最大宽度。

// 获取最大宽度
public static int getMaxWidth(TreeNode treeNode) {
if (treeNode == null)
return 0; Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<TreeNode>();
int maxWitdth = 1; // 最大宽度
queue.add(treeNode); // 入队 while (true) {
int len = queue.size(); // 当前层的节点个数
if (len == 0)
break;
while (len > 0) {// 如果当前层,还有节点
TreeNode node = queue.poll();
len--;
if (node.left != null)
queue.add(node.left); // 下一层节点入队
if (node.right != null)
queue.add(node.right);// 下一层节点入队
}
maxWitdth = Math.max(maxWitdth, queue.size());
}
return maxWitdth;
}

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