二叉树高度是什么
二叉树是一种自然的数据结构，它具有高效的查找性能，并被广泛应用于计算机科学领域。在二叉树中，节点分为根节点、左子树和右子树，而二叉树高度是指从根节点到最深节点的距离。本文将从多个角度分析二叉树高度是什么。
角度一：定义和性质
二叉树高度的定义是从根节点到最深节点的距离，即从根节点到叶子节点的最长路径。在一个二叉树中，如果没有节点，则二叉树的深度为0；如果只有根节点，则深度为1；如果节点数为n，则深度最多为n，此时为一棵满二叉树。
二叉树高度有以下性质：
1.每个节点的高度值是其左子树高度和右子树高度的最大值加1；
2.叶子节点的高度为0；
3.二叉树深度也等于根节点的高度。
角度二：计算方法
计算二叉树高度的方法有多种，以下是其中两种常见的方法。
方法一：递归法
递归法是一种比较简单的计算方法，在访问每一个节点时，找到其左子树和右子树的高度，然后取左右子树高度的最大值再加1即可，如下所示：
```
int height(BinaryTree * root)
{
if (root == NULL) return 0;
int leftHeight = height(root->left);
int rightHeight = height(root->right);
return max(leftHeight, rightHeight) + 1;
}
```
方法二：非递归法
非递归法使用迭代的方式计算二叉树的高度，需要借助于一个栈数据结构，在处理中间节点的时候，先将右子树节点压栈，再将左子树节点压栈，并在每次压栈时将高度加1，直到遍历完数中所有节点。
```
int height(BinaryTree * root)
{
if (root == NULL) return 0;
stack
stk.push(root);
int height = 0;
while (!stk.empty())
{
height++;
int size = stk.size();
for (int i = 0; i < size; i++)
{
BinaryTree * node = stk.top();
stk.pop();
if (node->right) stk.push(node->right);
if (node->left) stk.push(node->left);
}
}
return height;
}
```
角度三：应用场景
二叉树高度的计算在很多应用场景中都有着广泛的应用，例如：
1.寻找二叉树的最大深度或最小深度；
2.判断一棵二叉树是否平衡；
3.构建哈夫曼树和二叉搜索树时，需要计算二叉树高度确定树状图的布局。
角度四：二叉树高度的优化
在实际的计算中，如果一棵二叉树是平衡的，则递归和迭代的时间复杂度都是O(nlogn)，但如果二叉树不平衡，这种计算方法的时间复杂度将退化。为了优化非平衡二叉树的高度计算，可以在每个节点上记录其子树的高度，从而降低计算复杂度。
角度五：总结和结论
本文主要从定义和性质、计算方法、应用场景和优化等多个角度展开对二叉树高度的分析。二叉树高度计算的方法有递归法和非递归法两种，而优化则可以通过记录节点高度进行优化。在实际应用中，二叉树高度的计算方法有着广泛的应用，同时也对算法优化提出了新的挑战。
