欢迎大家参与本项目,贡献其他语言版本的代码,拥抱开源,让更多学习算法的小伙伴们收益!

## 513.找树左下角的值 给定一个二叉树,在树的最后一行找到最左边的值。 示例 1: ![513.找树左下角的值](https://img-blog.csdnimg.cn/20210204152956836.png) 示例 2: ![513.找树左下角的值1](https://img-blog.csdnimg.cn/20210204153017586.png) ## 思路 本地要找出树的最后一行找到最左边的值。此时大家应该想起用层序遍历是非常简单的了,反而用递归的话会比较难一点。 我们依然还是先介绍递归法。 ## 递归 咋眼一看,这道题目用递归的话就就一直向左遍历,最后一个就是答案呗? 没有这么简单,一直向左遍历到最后一个,它未必是最后一行啊。 我们来分析一下题目:在树的**最后一行**找到**最左边的值**。 首先要是最后一行,然后是最左边的值。 如果使用递归法,如何判断是最后一行呢,其实就是深度最大的叶子节点一定是最后一行。 如果对二叉树深度和高度还有点疑惑的话,请看:[二叉树:我平衡么?](https://mp.weixin.qq.com/s/isUS-0HDYknmC0Rr4R8mww)。 所以要找深度最大的叶子节点。 那么如果找最左边的呢?可以使用前序遍历,这样才先优先左边搜索,然后记录深度最大的叶子节点,此时就是树的最后一行最左边的值。 递归三部曲: 1. 确定递归函数的参数和返回值 参数必须有要遍历的树的根节点,还有就是一个int型的变量用来记录最长深度。 这里就不需要返回值了,所以递归函数的返回类型为void。 本题还需要类里的两个全局变量,maxLen用来记录最大深度,maxleftValue记录最大深度最左节点的数值。 代码如下: ``` int maxLen = INT_MIN; // 全局变量 记录最大深度 int maxleftValue; // 全局变量 最大深度最左节点的数值 void traversal(TreeNode* root, int leftLen) ``` 有的同学可能疑惑,为啥不能递归函数的返回值返回最长深度呢? 其实很多同学都对递归函数什么时候要有返回值,什么时候不能有返回值很迷茫。 **如果需要遍历整颗树,递归函数就不能有返回值。如果需要遍历某一条固定路线,递归函数就一定要有返回值!** 初学者可能对这个结论不太理解,别急,后面我会安排一道题目专门讲递归函数的返回值问题。这里大家暂时先了解一下。 本题我们是要遍历整个树找到最深的叶子节点,需要遍历整颗树,所以递归函数没有返回值。 2. 确定终止条件 当遇到叶子节点的时候,就需要统计一下最大的深度了,所以需要遇到叶子节点来更新最大深度。 代码如下: ``` if (root->left == NULL && root->right == NULL) { if (leftLen > maxLen) { maxLen = leftLen; // 更新最大深度 maxleftValue = root->val; // 最大深度最左面的数值 } return; } ``` 3. 确定单层递归的逻辑 在找最大深度的时候,递归的过程中依然要使用回溯,代码如下: ```C++ // 中 if (root->left) { // 左 leftLen++; // 深度加一 traversal(root->left, leftLen); leftLen--; // 回溯,深度减一 } if (root->right) { // 右 leftLen++; // 深度加一 traversal(root->right, leftLen); leftLen--; // 回溯,深度减一 } return; ``` 完整代码如下: ```C++ class Solution { public: int maxLen = INT_MIN; int maxleftValue; void traversal(TreeNode* root, int leftLen) { if (root->left == NULL && root->right == NULL) { if (leftLen > maxLen) { maxLen = leftLen; maxleftValue = root->val; } return; } if (root->left) { leftLen++; traversal(root->left, leftLen); leftLen--; // 回溯 } if (root->right) { leftLen++; traversal(root->right, leftLen); leftLen--; // 回溯 } return; } int findBottomLeftValue(TreeNode* root) { traversal(root, 0); return maxleftValue; } }; ``` 当然回溯的地方可以精简,精简代码如下: ```C++ class Solution { public: int maxLen = INT_MIN; int maxleftValue; void traversal(TreeNode* root, int leftLen) { if (root->left == NULL && root->right == NULL) { if (leftLen > maxLen) { maxLen = leftLen; maxleftValue = root->val; } return; } if (root->left) { traversal(root->left, leftLen + 1); // 隐藏着回溯 } if (root->right) { traversal(root->right, leftLen + 1); // 隐藏着回溯 } return; } int findBottomLeftValue(TreeNode* root) { traversal(root, 0); return maxleftValue; } }; ``` 如果对回溯部分精简的代码 不理解的话,可以看这篇[二叉树:找我的所有路径?](https://mp.weixin.qq.com/s/Osw4LQD2xVUnCJ-9jrYxJA)和[二叉树:以为使用了递归,其实还隐藏着回溯](https://mp.weixin.qq.com/s/ivLkHzWdhjQQD1rQWe6zWA) 。这两篇文章详细分析了回溯隐藏在了哪里。 ## 迭代法 本题使用层序遍历再合适不过了,比递归要好理解的多! 只需要记录最后一行第一个节点的数值就可以了。 如果对层序遍历不了解,看这篇[二叉树:层序遍历登场!](https://mp.weixin.qq.com/s/Gb3BjakIKGNpup2jYtTzog),这篇里也给出了层序遍历的模板,稍作修改就一过刷了这道题了。 代码如下: ```C++ class Solution { public: int findBottomLeftValue(TreeNode* root) { queue que; if (root != NULL) que.push(root); int result = 0; while (!que.empty()) { int size = que.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { TreeNode* node = que.front(); que.pop(); if (i == 0) result = node->val; // 记录最后一行第一个元素 if (node->left) que.push(node->left); if (node->right) que.push(node->right); } } return result; } }; ``` ## 总结 本题涉及如下几点: * 递归求深度的写法,我们在[二叉树:我平衡么?](https://mp.weixin.qq.com/s/isUS-0HDYknmC0Rr4R8mww)中详细的分析了深度应该怎么求,高度应该怎么求。 * 递归中其实隐藏了回溯,在[二叉树:以为使用了递归,其实还隐藏着回溯](https://mp.weixin.qq.com/s/ivLkHzWdhjQQD1rQWe6zWA)中讲解了究竟哪里使用了回溯,哪里隐藏了回溯。 * 层次遍历,在[二叉树:层序遍历登场!](https://mp.weixin.qq.com/s/Gb3BjakIKGNpup2jYtTzog)深度讲解了二叉树层次遍历。 所以本题涉及到的点,我们之前都讲解过,这些知识点需要同学们灵活运用,这样就举一反三了。 ## 其他语言版本 Java: ```java // 递归法 class Solution { private int Deep = -1; private int value = 0; public int findBottomLeftValue(TreeNode root) { value = root.val; findLeftValue(root,0); return value; } private void findLeftValue (TreeNode root,int deep) { if (root == null) return; if (root.left == null && root.right == null) { if (deep > Deep) { value = root.val; Deep = deep; } } if (root.left != null) findLeftValue(root.left,deep + 1); if (root.right != null) findLeftValue(root.right,deep + 1); } } ``` ```java //迭代法 class Solution { public int findBottomLeftValue(TreeNode root) { Queue queue = new LinkedList<>(); queue.offer(root); int res = 0; while (!queue.isEmpty()) { int size = queue.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { TreeNode poll = queue.poll(); if (i == 0) { res = poll.val; } if (poll.left != null) { queue.offer(poll.left); } if (poll.right != null) { queue.offer(poll.right); } } } return res; } } ``` Python: ```python //递归法 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val=0, left=None, right=None): # self.val = val # self.left = left # self.right = right class Solution: def findBottomLeftValue(self, root: TreeNode) -> int: depth=0 self.res=[] def level(root,depth): if not root:return if depth==len(self.res): self.res.append([]) self.res[depth].append(root.val) level(root.left,depth+1) level(root.right,depth+1) level(root,depth) return self.res[-1][0] ``` Go: JavaScript: 1. 递归版本 ```javascript var findBottomLeftValue = function(root) { //首先考虑递归遍历 前序遍历 找到最大深度的叶子节点即可 let maxPath = 0,resNode = null; // 1. 确定递归函数的函数参数 const dfsTree = function(node,curPath){ // 2. 确定递归函数终止条件 if(node.left===null&&node.right===null){ if(curPath>maxPath){ maxPath = curPath; resNode = node.val; } // return ; } node.left&&dfsTree(node.left,curPath+1); node.right&&dfsTree(node.right,curPath+1); } dfsTree(root,1); return resNode; }; ``` 2. 层序遍历 ```javascript var findBottomLeftValue = function(root) { //考虑层序遍历 记录最后一行的第一个节点 let queue = []; if(root===null){ return null; } queue.push(root); let resNode; while(queue.length){ let length = queue.length; for(let i=0; i