题目：给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。
说明：叶子节点是指没有子节点的节点。
方法1：深度优先搜索
原理：深度优先搜索（Depth First Search）是一种遍历图的算法，它从图中的某个顶点出发，沿着一条路径不断向下探索，直到无法继续深入为止，然后回溯到上一个顶点，继续探索其他路径，直到所有顶点都被访问过为止， 所有的顶点都被压入栈中。栈：先进后出。
思路：使用深度优先搜索，遍历整棵树，记录最小的深度。对于每一个非叶子节点，分别计算其左右叶子结点的最小叶子结点深度。通过递归的方式解决该问题。但递归在运行时，值的变化很难把握。
public int minDepth(TreeNode root) {
if(root == null){
return 0;
}
if (root.left == null && root.right == null) {
return 1;
}
// 最小深度
int min_depth = Integer.MAX_VALUE;
// 左子树节点
if(root.left != null){
min_depth = Math.min(minDepth(root.left), min_depth);
}
// 右子树节点
if(root.right != null){
min_depth = Math.min(minDepth(root.right), min_depth);
}
return min_depth + 1;
}
时间复杂度为O(N)，因为二叉树中，每一个子节点都被访问过。平均空间复杂度O(logN)。
方法2：广度优先搜索
原理：广度优先搜索（Breadth First Search）是一种遍历图的算法，它从图中的某个顶点出发，沿着一条路径不断向下探索，直到无法继续深入为止，然后回溯到上一个顶点，继续探索其他路径，直到所有顶点都被访问过为止， 所有的顶点都被压入队列中。队列：先进先出。
思路：使用广度优先搜索，当我们找到一个叶子节点时，直接返回这个叶子节点的深度。广度优先搜索的性质保证了最先搜索到的叶子节点的深度一定最小。
class QueueNode{
// 定义属性
TreeNode node;
int depth;
// 构造函数
public QueueNode(TreeNode node,int depth){
this.node = node;
this.depth = depth;
}
}
public int minDepth(TreeNode root) {
if(root == null){
return 0;
}
Queue<QueueNode> queue1 = new LinkedList<QueueNode>();
queue1.offer(new QueueNode(root,1));// 先将第一个根节点放入队列中
while(!queue1.isEmpty()){
// 弹出首个元素
QueueNode nodedepth = queue1.poll();
TreeNode node = nodedepth.node;
int depth = nodedepth.depth;
if (node.left == null && node.right == null) {
// 最终的出口一定在这里
return depth;
}
// 左子树节点
if(node.left != null){
// 将节点放入队列中 depth = depth + 1
queue1.offer(new QueueNode(node.left,depth + 1));
}
// 右子树节点
if(node.right != null){
// 将节点放入队列中 depth = depth + 1
queue1.offer(new QueueNode(node.right,depth + 1));
}
}
return 0;
}
时间复杂度为O(N)，因为二叉树中，每一个子节点都被访问过。平均空间复杂度O(N)。