当前位置: 首页 > news >正文

LeetCode 算法:二叉树的直径 c++

原题链接🔗:二叉树的直径
难度:简单⭐️

题目

给你一棵二叉树的根节点,返回该树的 直径 。

二叉树的 直径 是指树中任意两个节点之间最长路径的 长度 。这条路径可能经过也可能不经过根节点 root 。

两节点之间路径的 长度 由它们之间边数表示。

示例 1
在这里插入图片描述
输入:root = [1,2,3,4,5]
输出:3
解释:3 ,取路径 [4,2,1,3] 或 [5,2,1,3] 的长度。

示例 2

输入:root = [1,2]
输出:1

提示:

  • 树中节点数目在范围 [1, 104] 内
  • -100 <= Node.val <= 100

二叉树直径

二叉树的直径通常指的是二叉树中任意两个节点间的最长路径的长度。这个路径不一定经过根节点。二叉树的直径可以通过以下步骤求解:

  • 计算高度:首先,需要计算二叉树的高度。这可以通过递归函数实现,递归地计算左子树和右子树的高度,并返回两者中较大的一个加上当前节点的高度。

  • 更新直径:在计算高度的同时,可以更新直径。对于每个节点,其左子树的高度加上其右子树的高度就是通过该节点的路径长度,这个长度可能是当前的直径。

  • 返回结果:最终,返回记录的最大直径值。

题解

递归法

  1. 解题思路
  • 理解问题:首先,明确题目要求的“直径”是指二叉树中任意两个节点之间的最长路径长度。这个路径可以不经过根节点。

  • 递归计算高度:二叉树的高度可以通过递归计算得到。对于每个节点,其高度是其左子树和右子树高度的最大值加1。

  • 同时更新直径:在计算高度的过程中,可以同时更新直径。对于每个节点,其左子树的高度加上其右子树的高度,就是通过该节点的一条可能的最长路径长度。这个长度可能是当前的直径。

  • 使用辅助变量:由于直径的计算依赖于递归过程中的信息,因此可以使用一个辅助变量来存储遍历过程中发现的最长路径长度。

  • 遍历结束:当递归遍历完整棵树后,辅助变量中存储的就是二叉树的直径。

  • 注意边界条件:在递归函数中,如果当前节点为空,应该返回0,因为空树的高度是0。

  • 返回结果:最终,返回辅助变量中的值作为二叉树的直径。

  1. 复杂度
  • 时间复杂度:O(N),其中 N 为二叉树的节点数,即遍历一棵二叉树的时间复杂度,每个结点只被访问一次。
  • 空间复杂度:O(Height),其中 Height 为二叉树的高度。由于递归函数在递归过程中需要为每一层递归函数分配栈空间,所以这里需要额外的空间且该空间取决于递归的深度,而递归的深度显然为二叉树的高度,并且每次递归调用的函数里又只用了常数个变量,所以所需空间复杂度为 O(Height)。
  1. c++ demo
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <climits>
#include <queue>// 定义二叉树的节点结构
struct TreeNode {int val;TreeNode* left;TreeNode* right;TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};// 解决方案类
class Solution {
public:// 计算二叉树的直径int diameterOfBinaryTree(TreeNode* root) {this->maxDiameter = 0; // 初始化最大直径为0calculateHeight(root); // 计算树的高度并更新最大直径return maxDiameter;}private:int maxDiameter; // 用于存储最大直径// 计算以node为根的二叉树的高度,并更新最大直径int calculateHeight(TreeNode* node) {if (!node) return 0; // 如果节点为空,返回高度0// 计算左子树和右子树的高度int leftHeight = calculateHeight(node->left);int rightHeight = calculateHeight(node->right);// 更新最大直径,如果通过当前节点的路径更长maxDiameter = std::max(maxDiameter, leftHeight + rightHeight);// 返回当前节点的高度,即左右子树高度的最大值加1return std::max(leftHeight, rightHeight) + 1;}
};// 主函数,用于测试算法
int main() {// 创建一个示例二叉树//       1//      / \//     2   3//    / \//   4   5TreeNode* root = new TreeNode(1);root->left = new TreeNode(2);root->right = new TreeNode(3);root->left->left = new TreeNode(4);root->left->right = new TreeNode(5);// 创建解决方案实例Solution solution;// 计算并输出二叉树的直径std::cout << "The diameter of the binary tree is: " << solution.diameterOfBinaryTree(root) << std::endl;// 清理分配的内存(在实际应用中应该使用智能指针来避免内存泄漏)delete root->left->left;delete root->left->right;delete root->left;delete root->right;delete root;return 0;
}
  • 输出结果:

The diameter of the binary tree is: 3
在这里插入图片描述

相关文章:

LeetCode 算法:二叉树的直径 c++

原题链接&#x1f517;&#xff1a;二叉树的直径 难度&#xff1a;简单⭐️ 题目 给你一棵二叉树的根节点&#xff0c;返回该树的 直径 。 二叉树的 直径 是指树中任意两个节点之间最长路径的 长度 。这条路径可能经过也可能不经过根节点 root 。 两节点之间路径的 长度 由…...

盘立方期货Kdj幅图指标公式源码

盘立方期货Kdj幅图指标公式源码&#xff1a; N:250; WR1:100-100*(HHV(HIGH,N)-CLOSE)/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N)),DOT,COLORLIGHTGREEN; EW:EMA(WR1,5); STICKLINE(WR1<20,WR1,20,1,0),COLORYELLOW; STICKLINE(WR1>80,WR1,80,1,0),COLORYELLOW; RSV:(CLOSE-LLV(LOW…...

SkyWalking 极简入门

1. 概述 1.1 概念 SkyWalking 是什么&#xff1f; FROM Apache SkyWalking 分布式系统的应用程序性能监视工具&#xff0c;专为微服务、云原生架构和基于容器&#xff08;Docker、K8s、Mesos&#xff09;架构而设计。 提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体…...

本篇内容:ArkTS开发系列之事件(2.8.1触屏、键鼠、焦点事件)

上篇回顾&#xff1a; ArkTS开发系列之导航 (2.7动画&#xff09; 本篇内容&#xff1a;ArkTS开发系列之事件&#xff08;2.8.1触屏、键鼠、焦点事件&#xff09; 一、知识储备 1. 触屏事件&#xff1a;包括点击事件、拖拽事件、触摸事件。 点击事件 Button()....onClick(…...

测试的基础知识大全【测试概念、分类、模型、流程、测试用例书写、用例设计、Bug、基础功能测试实战】

测试基础笔记 Day01阶段⽬标⼀、测试介绍⼆、测试常⽤分类2.1 阶段划分单元测试集成测试系统测试验收测试 2.2 代码可⻅度划分⿊盒测试&#xff1a;主要针对功能&#xff08;阶段划分->系统测试&#xff09;灰盒测试&#xff1a;针对接⼝测试&#xff08;阶段划分->集成测…...

Power Apps

目录 一、引言1、Power Apps2、应用场景3、Power Apps的优势与前景4、补充 二、数据源介绍1、SharePoint2、Excel3、Dataverse4、SQL5、补充&#xff08;1&#xff09;OneDrive 三、Power Apps应用类型1、画布应用2、模型驱动应用3、网站 Power Pages 四、Power Automate五、Po…...

qt图像处理-将OpenCV的cv::Mat类型转换为QImage类型

在使用Qt进行图像处理时,经常需要将OpenCV的cv::Mat类型转换为QImage类型。以下是几种有效的方法,可以根据具体情况选择合适的方法进行转换。 方法一:直接使用QImage构造函数 这种方法直接使用QImage的构造函数,通过传递cv::Mat的指针和相关参数来创建QImage对象。这种方…...

代码随想录训练营第十八天 530二叉搜索树的最小绝对差 501二叉搜索树中的众数 236二叉树的最近公共祖先

第一题&#xff1a; 原题链接&#xff1a;530. 二叉搜索树的最小绝对差 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路&#xff1a; 使用中序遍历的方式&#xff1a;左中右。 定义一个pre节点来存放当前节点的前一个节点。 在中序的时候处理递归逻辑&#xff1a; 首先先向…...

微信小程序之横向列表展示

效果图 参考微信小程序可看 代码&#xff1a; <view class"lbtClass"><view class"swiper-container"><scroll-view class"swiper" scroll-x"true" :scroll-left"scrollLeft"><block v-for"(six…...

无人机巡检小羊仿真

详细视频地址 仿真效果 可视化三维仿真 gazebo物理仿真 px4 飞控仿真 仿qgc简易地面站 详细视频地址...

springboot redission 分布式锁

Spring Boot中使用Redisson实现分布式锁的方法如下&#xff1a; 1. 首先&#xff0c;需要在项目中引入Redisson依赖。在pom.xml文件中添加以下依赖&#xff1a; xml <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson<…...

Vuex中的重要核心属性

Vuex 是一个专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式。它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态&#xff0c;并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。 Vuex 的核心属性包括&#xff1a; State: State 是 Vuex 存储数据的地方&#xff0c;类似于组件中的 data。它…...

Redis哨兵集群搭建

一、安装Redis 1.安装依赖 yum install -y gcc tcl2.将Redis压缩包解压到对应的目录 tar -zxvf redis-2.8.0.tar.gz mv redis-2.8.0 /usr/local3.编译 cd /usr/local/redis-2.8.0 make && make install4.配置redis.conf # 任意ip都可以访问 bind 0.0.0.0 # 关闭保…...

网络爬虫requests库使用指南

目录 引言 安装requests库 基本用法 发送GET请求 发送POST请求 处理请求头和Cookies 设置请求头 使用Cookies 会话管理 异常处理 流式上传和下载 结语 引言 在Python中进行HTTP请求时&#xff0c;requests库是一个强大且易于使用的第三方库。它允许你发送各种HTTP请…...

VSCODE 配置C++ 与OPENCV

主要是两个json设置 c_cpp_properties.json {"configurations": [{"name": "Win32","includePath": ["${workspaceFolder}/**"],"defines": ["_DEBUG","UNICODE","_UNICODE"],&qu…...

C语言小例程28/100

题目&#xff1a;利用递归方法求5!。 程序分析&#xff1a;递归公式&#xff1a;fnfn_1*4! #include <stdio.h>int main() {int i;int fact(int);for(i0;i<6;i){printf("%d!%d\n",i,fact(i));} } int fact(int j) {int sum;if(j0){sum1;} else {sumj*fac…...

WPF文本绑定显示格式StringFormat设置-特殊格式时间日期和多数据绑定

WPF文本绑定显示格式StringFormat设置 特殊格式设置日期/时间使用系统默认样式自定义格式&#xff1a; 绑定多个属性&#xff08;多重绑定&#xff09;多重绑定中的特殊字符示例&#xff1a; 特殊格式设置 在Textblock等文本控件中&#xff0c;我们经常要显示一些日期和时间&a…...

Java包介绍

今天看jdk文档&#xff0c;顺便写一下java几个包的作用。 java.applet 主要用于创建java applet小应用程序&#xff0c;可以嵌入到网页中能够呈现出特殊的效果&#xff0c;现在基本已经被废弃&#xff0c;很少使用。 java.awt AWT 是Abstract Window ToolKit (抽象窗口工具包…...

【2024.6.21】今日科技时事:科技前沿大事件

人不走空 &#x1f308;个人主页&#xff1a;人不走空 &#x1f496;系列专栏&#xff1a;算法专题 ⏰诗词歌赋&#xff1a;斯是陋室&#xff0c;惟吾德馨 目录 &#x1f308;个人主页&#xff1a;人不走空 &#x1f496;系列专栏&#xff1a;算法专题 ⏰诗词歌…...

LeetCode:经典题之1491、896 题解与延伸

系列目录 88.合并两个有序数组 52.螺旋数组 567.字符串的排列 643.子数组最大平均数 150.逆波兰表达式 61.旋转链表 160.相交链表 83.删除排序链表中的重复元素 389.找不同 1491.去掉最低工资和最高工资后的工资平均值 896.单调序列 206.反转链表 92.反转链表II 141.环形链表 …...

AI Agent与Agentic AI:原理、应用、挑战与未来展望

文章目录 一、引言二、AI Agent与Agentic AI的兴起2.1 技术契机与生态成熟2.2 Agent的定义与特征2.3 Agent的发展历程 三、AI Agent的核心技术栈解密3.1 感知模块代码示例&#xff1a;使用Python和OpenCV进行图像识别 3.2 认知与决策模块代码示例&#xff1a;使用OpenAI GPT-3进…...

智慧工地云平台源码,基于微服务架构+Java+Spring Cloud +UniApp +MySql

智慧工地管理云平台系统&#xff0c;智慧工地全套源码&#xff0c;java版智慧工地源码&#xff0c;支持PC端、大屏端、移动端。 智慧工地聚焦建筑行业的市场需求&#xff0c;提供“平台网络终端”的整体解决方案&#xff0c;提供劳务管理、视频管理、智能监测、绿色施工、安全管…...

【JVM】- 内存结构

引言 JVM&#xff1a;Java Virtual Machine 定义&#xff1a;Java虚拟机&#xff0c;Java二进制字节码的运行环境好处&#xff1a; 一次编写&#xff0c;到处运行自动内存管理&#xff0c;垃圾回收的功能数组下标越界检查&#xff08;会抛异常&#xff0c;不会覆盖到其他代码…...

Device Mapper 机制

Device Mapper 机制详解 Device Mapper&#xff08;简称 DM&#xff09;是 Linux 内核中的一套通用块设备映射框架&#xff0c;为 LVM、加密磁盘、RAID 等提供底层支持。本文将详细介绍 Device Mapper 的原理、实现、内核配置、常用工具、操作测试流程&#xff0c;并配以详细的…...

GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析

1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器&#xff08;ADC&#xff09;&#xff0c;支持8kHz~96kHz采样率&#xff0c;集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器&#xff0c;适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性 高精度&#xff1a;24位分辨率&#xff0c…...

【Java学习笔记】BigInteger 和 BigDecimal 类

BigInteger 和 BigDecimal 类 二者共有的常见方法 方法功能add加subtract减multiply乘divide除 注意点&#xff1a;传参类型必须是类对象 一、BigInteger 1. 作用&#xff1a;适合保存比较大的整型数 2. 使用说明 创建BigInteger对象 传入字符串 3. 代码示例 import j…...

三分算法与DeepSeek辅助证明是单峰函数

前置 单峰函数有唯一的最大值&#xff0c;最大值左侧的数值严格单调递增&#xff0c;最大值右侧的数值严格单调递减。 单谷函数有唯一的最小值&#xff0c;最小值左侧的数值严格单调递减&#xff0c;最小值右侧的数值严格单调递增。 三分的本质 三分和二分一样都是通过不断缩…...

wpf在image控件上快速显示内存图像

wpf在image控件上快速显示内存图像https://www.cnblogs.com/haodafeng/p/10431387.html 如果你在寻找能够快速在image控件刷新大图像&#xff08;比如分辨率3000*3000的图像&#xff09;的办法&#xff0c;尤其是想把内存中的裸数据&#xff08;只有图像的数据&#xff0c;不包…...

提升移动端网页调试效率:WebDebugX 与常见工具组合实践

在日常移动端开发中&#xff0c;网页调试始终是一个高频但又极具挑战的环节。尤其在面对 iOS 与 Android 的混合技术栈、各种设备差异化行为时&#xff0c;开发者迫切需要一套高效、可靠且跨平台的调试方案。过去&#xff0c;我们或多或少使用过 Chrome DevTools、Remote Debug…...

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++

更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限,一是网络的最佳深度因应用场景而异,这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...