当树的一侧为空时，查找二叉树的最小深度解决方案不起作用

Question

我试图理解为什么当树的一侧为None时，寻找二叉树最小深度的解决方案不起作用。

这里已经有一个问题要问- 为什么我的解决方案无法找到二叉树的最小深度？ 但是那里的答案仍然无法使我理解。

我的实现代码如下。

class Solution:
    def minDepth(self, root: 'TreeNode') -> 'int':
        if root is None:
            return 0

        left = self.minDepth(root.left)
        right = self.minDepth(root.right)

        min_depth = min(left, right)

        return 1 + min_depth

将最后一行修改为以下内容后，它将起作用。

    if left == 0 or right == 0:
        return 1 + left + right

    return 1 + min_depth

我的问题是，为什么您需要检查一侧是否为None或最后是否将它们全部加起来- return 1 + left + right ？

测试用例是

class TreeNode:
    def __init__(self, x):
        self.val = x
        self.left = None
        self.right = None

# [1, 2]
root = TreeNode(1)
root.left = TreeNode(2)

solution = Solution()
solution.minDepth(root)

我的代码返回1 ，应该返回2 。

编辑树的深度定义为从树的根到叶节点的最短路径中的节点数。

Answer 1

当您在只有一个孩子的节点上时，则在您的第一个代码版本中，该节点的min_depth将为0（因为其中一个递归调用将返回0）。

这确实是错误的，因为该节点不是叶子。 仅当节点为叶子（无子代）时才是正确的。

在您的示例中，根就是这样一个节点（有一个孩子）。 这是发生了什么：

• minDepth(root)被称为
• .... minDepth(root.left)被调用
• ........ minDepth(root.left.left) is called and returns 0, because it is None。
• ........ minDepth(root.left.right) is called and returns 0, because it is None。
• ........ min_depth = min(left, right)值为0
• ........ minDepth(root.left)的返回值为1
• .... minDepth(root.right)被调用并返回0，因为它是None
• .... min_depth = min(left, right)值为0，这是错误的。
• ....因此，最终的返回值为1（错误）。

当您处于left或right为0的情况下，您需要获取剩余孩子的minDepth并将其添加1。 这就是为什么当您添加以下内容时它会起作用：

if left == 0 or right == 0:
    return 1 + left + right