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题目描述
原题链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree
给定一个二叉树，找出其最大深度。
二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。
说明：叶子节点是指没有子节点的节点。
示例：
给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]，
3
/ \
9 20
/ \
15 7返回它的最大深度 3 。
解题思路
题目要求求出二叉树的最大深度，我们知道，每个节点的深度与它左右子树的深度有关，且等于其左右子树最大深度值加上 1，可以写作：
maxDepth(root) = max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1以 [3,9,20,null,null,15,7] 为例，根节点 3 的深度取决于它左右子树的深度：
因其左右子树深度尚不可知，我们需要对其一一求解。
先来看左子树，即以 4 为根节点的子树，因为它没有左右子节点，所以深度为 1:
再来看以 20 为根节点的右子树，同理，它的深度也取决于左右子树的深度：
它的左子节点 15 与右子节点 7 的情况与上述节点 4 相同，左右子节点均为空，所以这两个节点的深度也是 1。由此我们可以得出节点 20 的深度为 2，推导过程如下：
max(左子树最大深度, 右子树最大深度) + 1
=
max(1, 1) + 1
=
1 + 1
=
2这样一来，我们知道了所有子节点的深度，各节点深度如下：
由此可得根节点 3 的深度为：
max(左子树最大深度, 右子树最大深度) + 1
=
max(1, 2) + 1
=
2 + 1
=
3上述推导过程整体如下：
maxDepth(3-root)
=
max(maxDepth(4-sub), maxDepth(20-sub)) + 1
=
max(1, max(maxDepth(15-sub), maxDepth(7-sub)) + 1) + 1
=
max(1, maxDepth(1, 1) + 1) + 1
=
max(1, 2) + 1
=
2 + 1
=
3在推导过程中我们看到 maxDepth() 函数频繁出现，即我们在频繁地求取某节点的最大深度。由此可见，「求节点的最大深度」是该题的子问题，该题最直观的解答方式是用递归求解。
递归设计
在递归算法中，递归函数的设计非常重要，首先我们要先明确该函数的作用，然后再确定何时结束与何时调用该函数。
明确函数作用
该函数的作用用一句话概括就是：计算节点的最大深度。
- 函数输入：确定的节点
- 函数输出：该节点的最大深度
何时结束
当输入的节点为空节点时，我们无需继续计算其子树的深度，此时可以直接结束递归函数，并返回空节点的深度为 0。
何时调用
当输入节点为非空节点时，该节点的深度取决于其左右子树的深度，即：
maxDepth(root) = max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1此时需要进行函数的递归调用。
具体实现
Python
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def maxDepth(self, root: TreeNode) -> int:
if root is None:
return 0
return max(self.maxDepth(root.left), self.maxDepth(root.right)) + 1Golang
/**
* Definition for a binary tree node.
* type TreeNode struct {
* Val int
* Left *TreeNode
* Right *TreeNode
* }
*/
func maxDepth(root *TreeNode) int {
if root == nil {
return 0
}
return max(maxDepth(root.Left), maxDepth(root.Right)) + 1
}
func max(a int, b int) int {
if a > b {
return a
}
return b
}复杂度
假设节点的数量为 n。
时间复杂度
因为每个节点都需要被访问一次，因此时间复杂度为 O(n)。
空间复杂度
考虑到递归使用调用栈（call stack）的情况。
- 最坏情况：树完全不平衡。例如每个节点都只有右节点，此时将递归 n 次，需要保持调用栈的存储为
O(n) - 最好情况：树完全平衡。即树的高度为
log(n)，此时空间复杂度为O(log(n))
总结一下
与树相关的题目常用递归来解，对于递归而言，我们需要明确：
- 递归函数的用途
- 递归函数的结束条件
- 递归函数自身调用的时机
除此之外，在计算空间复杂度时，我们也要考虑到递归时调用栈的情况。
当然了，这道题还可以用迭代法来做，由于篇幅有限，就不在本篇叙述了。大家可以想想要怎么用迭代法解答本题，我们下次再来细说~