深度遍历解析LeetCode #1123：寻找最深叶节点的最近公共祖先
2023-11-29 16:42:28
在深度遍历的优雅之旅中，揭秘最深叶节点的最近公共祖先
理解深度优先搜索的精髓
在数据结构的浩瀚领域中，树形结构以其层次分明的美感和遍历算法的巧妙性而备受推崇。在这场探索之旅中，深度优先搜索（DFS）脱颖而出，成为我们深入剖析树形结构的利器。它沿着一条路径向下探索，直至穷尽所有节点，再回溯至最近未探索的分支，继续我们的深入考察。
寻根问祖：揭开最深叶节点的秘密
LeetCode #1123 "最深叶节点的最近公共祖先" 是一道算法难题，考验着我们对 DFS 的理解。在这道题中，我们的任务是找出二叉树中最深叶节点的最近公共祖先。所谓最近公共祖先，是指两个节点最近的共同祖先。由于我们并不知道最深叶节点，因此需要一种巧妙的方法来解开这个谜团。
解题步骤：步步为营，抽丝剥茧
1. 丈量深度：计算节点到最深叶节点的距离
首先，我们使用 DFS 遍历二叉树，计算每个节点到最深叶节点的深度。深度是指从该节点到最深叶节点所经过的边的数量。
2. 寻找最深叶节点：直指树冠，追寻最深处
一旦我们计算了每个节点的深度，就可以轻松找出最深叶节点。这些叶节点就是二叉树中最深的节点，也是我们探索的重点。
3. 追溯公共祖先：沿路回溯，寻觅共同根源
现在，我们从最深叶节点开始向上回溯，同时比较每个节点的深度。如果两个叶节点的父节点的深度相同，那么该父节点就是最深叶节点的最近公共祖先。
代码实现：以代码为帆，扬帆远航
def deepestLeavesAncestor(root):
# DFS 函数，返回每个节点到最深叶节点的深度
def dfs(node):
if not node:
return 0
left_depth = dfs(node.left)
right_depth = dfs(node.right)
return max(left_depth, right_depth) + 1
# 计算每个节点的深度
depth = dfs(root)
# 寻找最深叶节点
stack = [root]
while stack:
node = stack.pop()
if dfs(node) == depth:
return node
if node.left:
stack.append(node.left)
if node.right:
stack.append(node.right)
结论：峰回路转，拨开云雾见天明
LeetCode #1123 "最深叶节点的最近公共祖先" 是一场算法之旅，考验着我们对 DFS 的理解和巧妙运用。通过巧妙地结合深度计算和公共祖先寻找，我们成功揭开了这道难题的奥秘。掌握深度遍历的技术对于解决各种树形结构问题至关重要，这篇文章为我们提供了宝贵的见解和实践经验。
常见问题解答：扫除疑惑，豁然开朗
-
DFS 和 BFS 的区别是什么？
DFS 采用深度优先的策略，沿着一条路径向下探索，而 BFS 则采用广度优先的策略，逐层探索。 -
如何确定最深叶节点的深度？
使用 DFS 计算每个节点到最深叶节点的深度，最大深度即为最深叶节点的深度。 -
如何找出最深叶节点？
从最深叶节点向上回溯，深度最大的节点即为最深叶节点。 -
为什么需要寻找最深叶节点的最近公共祖先？
最深叶节点的最近公共祖先可以帮助我们理解树形结构的层次关系和祖先关系。 -
这道题目的难度如何？
这道题目属于中等难度，需要对 DFS 有基本的理解，以及巧妙的思维。
