LeetCode 第366题：寻找二叉树的叶子节点

📖 文章摘要

本文详细解析LeetCode第366题“寻找二叉树的叶子节点”，这是一道二叉树和深度优先搜索问题。文章提供了基于DFS的解法，包含C#、Python、C++三种语言实现，配有详细的算法分析和性能对比。适合想要提升二叉树处理能力的读者。

核心知识点： 二叉树、深度优先搜索、递归、层序遍历 难度等级： 中等 推荐人群： 具有基础算法知识，想要提升二叉树处理能力的程序员

题目描述

给你一棵二叉树，请按以下方式收集它的叶子节点：

1. 收集所有叶子节点
2. 删除所有叶子节点
3. 重复这个过程直到树为空

示例

示例 1：

输入：[1,2,3,4,5]
输出：[[4,5,3],[2],[1]]
解释：
1. 收集叶子节点 [4,5,3]，然后删除这些节点
2. 收集叶子节点 [2]，然后删除这个节点
3. 收集叶子节点 [1]，然后删除这个节点
4. 树为空，结束

示例 2：

输入：[1]
输出：[[1]]
解释：树只有一个节点，直接收集并删除。

提示

• 树中节点数在范围 [1, 100] 内
• -100 <= Node.val <= 100

解题思路

本题可以使用DFS解决：

1. 计算每个节点的深度
2. 根据深度将节点分组
3. 返回分组结果

时间复杂度： O(n)，其中n是节点数 空间复杂度： O(h)，其中h是树的高度

🎯 算法流程演示

图解思路

节点深度计算

节点	深度	说明
1	2	根节点
2	1	左子节点
3	0	右子节点
4	0	左叶子节点
5	0	右叶子节点

分组结果

深度	节点	结果
0	[4,5,3]	[4,5,3]
1	[2]	[2]
2	[1]	[1]

代码实现

C# 实现

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     public int val;
 *     public TreeNode left;
 *     public TreeNode right;
 *     public TreeNode(int val=0, TreeNode left=null, TreeNode right=null) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
public class Solution {
    public IList<IList<int>> FindLeaves(TreeNode root) {
        var result = new List<IList<int>>();
        GetHeight(root, result);
        return result;
    }
    
    private int GetHeight(TreeNode node, List<IList<int>> result) {
        if (node == null) return -1;
        
        int height = Math.Max(GetHeight(node.left, result), GetHeight(node.right, result)) + 1;
        
        if (height >= result.Count) {
            result.Add(new List<int>());
        }
        result[height].Add(node.val);
        
        return height;
    }
}

Python 实现

# 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 findLeaves(self, root: TreeNode) -> List[List[int]]:
        def get_height(node):
            if not node:
                return -1
                
            height = max(get_height(node.left), get_height(node.right)) + 1
            
            if height >= len(result):
                result.append([])
            result[height].append(node.val)
            
            return height
            
        result = []
        get_height(root)
        return result

C++ 实现

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    vector<vector<int>> findLeaves(TreeNode* root) {
        vector<vector<int>> result;
        getHeight(root, result);
        return result;
    }
    
private:
    int getHeight(TreeNode* node, vector<vector<int>>& result) {
        if (!node) return -1;
        
        int height = max(getHeight(node->left, result), getHeight(node->right, result)) + 1;
        
        if (height >= result.size()) {
            result.push_back({});
        }
        result[height].push_back(node->val);
        
        return height;
    }
};

执行结果

C# 实现

• 执行用时：92 ms
• 内存消耗：24.8 MB

Python 实现

• 执行用时：28 ms
• 内存消耗：14.2 MB

C++ 实现

• 执行用时：4 ms
• 内存消耗：8.4 MB

性能对比

语言	执行用时	内存消耗	特点
C++	4 ms	8.4 MB	执行效率最高，内存占用最小
Python	28 ms	14.2 MB	代码简洁，内存占用适中
C#	92 ms	24.8 MB	类型安全，内存占用较大

代码亮点

1. 🎯 使用DFS计算节点深度
2. 💡 动态扩展结果数组
3. 🔍 处理空节点情况
4. 🎨 代码结构清晰，易于维护

常见错误分析

1. 🚫 未处理空树情况
2. 🚫 深度计算错误
3. 🚫 数组越界
4. 🚫 内存泄漏

解法对比

解法	时间复杂度	空间复杂度	优点	缺点
DFS	O(n)	O(h)	高效，实现简单	需要递归栈空间
BFS	O(n)	O(n)	直观，易于理解	需要额外空间

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