树的层级遍历？用队列实现层次遍历，所以不需要另写一个helper函数递归

1. 层级遍历 无意的ac 误打误撞的

看了题解面试题55 - I. 二叉树的深度（后序遍历、层序遍历，清晰图解） - 二叉树的深度 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)，仿照着写了c++，但是这里我res初始化是-1，最后也ac了，看了下代码，区别是判断语句

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int maxDepth(TreeNode* root) {
        queue<TreeNode*> que;
        que.push(root);
        int res= -1;
        while(!que.empty()){
            queue<TreeNode*> tmp;
            while( !que.empty()){
                TreeNode* head = que.front();
                que.pop();
                if(head)tmp.push(head->left);
                if(head)tmp.push(head->right);
            }
            que = tmp;
            res ++;
        }
        return res;
    }
};

 就是如下的判断语句：1是判断head为空而不是判断左右子节点为空，2是res可以初始化为-1这样做最开始不用判断root是否为空，而且当root为空的时候也能返回正确答案。

 

2. 常规解法-层级遍历

这里如果判断的是left和right，就需要先判断root是不是空

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int maxDepth(TreeNode* root) {
        if(root==NULL)return 0;
        queue<TreeNode*> que;
        que.push(root);
        int res= 0;
        while(!que.empty()){
            queue<TreeNode*> tmp;
            while( !que.empty()){
                TreeNode* head = que.front();
                que.pop();
                if(head->left)tmp.push(head->left);
                if(head->right)tmp.push(head->right);
            }
            que = tmp;
            res ++;
        }
        return res;
    }
};

 

 2. 常规解法-深度优先搜索

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int maxDepth(TreeNode* root) {
        if(root==NULL)return 0;
        return max(maxDepth(root->left), maxDepth(root->right)) + 1;

    }
};