题目
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：
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
解答
- DFS（深度优先遍历）
使用了递归的方式。首先判断根节点是否为空，如果为空，则返回深度为0；如果根节点没有左右子节点，返回深度为1；如果有左右子节点，则分别递归计算左子树和右子树的深度，取两者的较小值再加1，即为该树的最小深度。
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
* };
*/
class Solution {
public:
int minDepth(TreeNode* root) {
// 如果当前节点为空，则返回0
if (root == nullptr) {
return 0;
}
// 如果当前节点没有左右子节点，则返回1
if (root->left == nullptr && root->right == nullptr) {
return 1;
}
int left_depth = INT_MAX, right_depth = INT_MAX;
// 如果当前节点有左子节点，则计算左子树的深度
if (root->left != nullptr) {
left_depth = minDepth(root->left);
}
// 如果当前节点有右子节点，则计算右子树的深度
if (root->right != nullptr) {
right_depth = minDepth(root->right);
}
// 返回左右子树深度的较小值加1
return min(left_depth, right_depth) + 1;
}
};- BFS（广度优先遍历）
该代码使用了队列来实现广度优先搜索，从根节点开始，逐层访问该节点的左右子节点，并将子节点及其所在的层数入队，直到找到叶子节点，即没有左右子节点的节点，此时返回该节点所在的层数即可。如果整个二叉树中没有叶子节点，则返回0。
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
* TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
* };
*/
class Solution {
public:
int minDepth(TreeNode* root) {
if (root == nullptr) {
return 0;
}
// 创建队列， 存储节点以及其所在的层数
queue<pair<TreeNode*, int>> q;
// 将根节点和所在的层数入队
q.push(make_pair(root, 1));
while (!q.empty()) {
// 取出队首节点和所在的层数
TreeNode* node = q.front().first;
int depth = q.front().second;
q.pop();
// 如果该节点为叶子节点， 直接返回其所在的层数
if (node->left == nullptr && node->right == nullptr) {
return depth;
}
// 如果该节点有左子节点，则将其左子节点和所在的层数入队
if (node->left != nullptr) {
q.push(make_pair(node->left, depth+1));
}
// 如果该节点有右子节点，则将其右子节点和所在的层数入队
if (node->right != nullptr) {
q.push(make_pair(node->right, depth+1));
}
}
return 0;
}
};一般来说，DFS和BFS的效率取决于二叉树的结构和分布。如果二叉树比较平衡，那么BFS可能更快，因为它可以更早地找到最小深度的叶子节点。如果二叉树比较不平衡，那么DFS可能更快，因为它可以避免访问很多不必要的节点。