【学习打卡】第13天 数据结构之“树”

课程名称：JavaScript版数据结构与算法
课程章节：第8章 数据结构之“树”
主讲老师：lewis

课程内容：

今天学习的内容包括：
8-5 LeetCode：104. 二叉树的最大深度——基于深度优先遍历获取二叉树的最大深度。
8-6 LeetCode：111. 二叉树的最小深度——基于广度优先遍历获取二叉树的最小深度。

课程收获：

二叉树的最大深度

1、为了更好的理解二叉树的最大深度获取方法，在这里先复习下深度优先遍历：尽可能的搜索树的分支，对子节点按哥进行深度优先遍历，直至无节点。
2、因此我们在二叉树进行深度优先遍历时，获取到最大的层数就可以了，也就是最大深度。

var maxDepth = function(root) {
    let res = 0
    const dfs = (n,l) =>{
        if(!n) return
        if(!n.left && !n.right){
            res = Math.max(res,l)
        }
        dfs(n.left,l+1)
        dfs(n.right,l+1)
    }
    dfs(root,1)
    return res
};

二叉树的最小深度

1、为了更好的理解二叉树的最小深度获取方法，在这里先复习下广度优先遍历：基于队列的先进先出，把子节点挨个入队，然后出队。
2、因此我们在二叉树进行广度优先遍历时，当出队的节点无子节点时，返回当前的层级就可以了，也就是最小深度。

var minDepth = function(root) {
    if(!root) return 0
    let q = [[root,1]]
    while(q.length){
        const [n,l] = q.shift()
        if(!n.left && !n.right){
            return l
        }
        if(n.left) q.push([n.left,l+1])
        if(n.right) q.push([n.right,l+1])
    }
};

今天重新看了下昨天的先中后序的算法，通过堆栈实现，理解了，感觉很快就会忘掉，今天学习了二叉树的最大深度、最小深度，是基于前天学习的深度广度优先遍历实现，由此可见算法是持续性的，需要不断学习，也需要不断复习，不断的实践，对自己说一句，加油😀~

坚持打卡，坚持学习！明天见💪~

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