寻找BST…的最小深度findHeight函数不起作用

基础概念

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。

类型

普通BST：标准的二叉搜索树。
平衡BST：如AVL树和红黑树，通过保持树的平衡来确保操作的高效性。

应用场景

数据库索引：用于快速查找和排序数据。
文件系统：用于组织和管理文件。
编译器符号表：用于存储变量和函数的信息。

问题分析

findHeight函数不起作用可能有以下几种原因：

逻辑错误：函数内部的逻辑可能不正确，导致无法正确计算最小深度。
边界条件：函数可能没有正确处理空树或只有一个节点的树。
递归或迭代错误：如果使用递归或迭代方法，可能存在栈溢出或无限循环的问题。

解决方案

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

参考链接

进一步优化

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。