二叉搜索树(Binary Search Tree,BST)是一种特殊的二叉树,其中每个节点的值都大于其左子树中的任何节点值,并且小于其右子树中的任何节点值。最小深度是从根节点到最近的叶子节点的最短路径上的节点数量。
findHeight
函数不起作用可能有以下几种原因:
以下是一个正确的findHeight
函数的实现示例:
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def findHeight(root):
if not root:
return 0
left_height = findHeight(root.left)
right_height = findHeight(root.right)
return min(left_height, right_height) + 1
# 示例用法
root = TreeNode(1)
root.left = TreeNode(2)
root.right = TreeNode(3)
root.left.left = TreeNode(4)
print(findHeight(root)) # 输出: 2
如果需要处理大规模数据,可以考虑使用迭代方法来避免递归带来的栈溢出问题:
def findHeightIterative(root):
if not root:
return 0
queue = [(root, 1)]
min_depth = float('inf')
while queue:
node, depth = queue.pop(0)
if not node.left and not node.right:
min_depth = min(min_depth, depth)
if node.left:
queue.append((node.left, depth + 1))
if node.right:
queue.append((node.right, depth + 1))
return min_depth
# 示例用法
print(findHeightIterative(root)) # 输出: 2
通过以上方法,可以确保findHeight
函数能够正确计算二叉搜索树的最小深度。