题目描述：
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。
分析：
首先可以想到使用深度优先搜索的方法，遍历整棵树，记录最小深度。
对于每一个非叶子节点，我们只需要分别计算其左右子树的最小叶子节点深度。这样就将一个大问题转化为了小问题，可以递归地解决该问题。
代码：
class Solution:
def minDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
if root is None:
return 0
if not root.left and not root.right:
return 1
min_depth = 10**9
if root.left:
min_depth = min(self.minDepth(root.left),min_depth)
if root.right:
min_depth = min(self.minDepth(root.right),min_depth)
return min_depth + 1
对之前那个“二叉树最大深度”直接改是不行的，因为最小深度定义：从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。
题目描述:
给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum 。判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。如果存在，返回 true ；否则，返回 false 。
叶子节点 是指没有子节点的节点。
分析：广度优先搜索（BFS）：又译作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是一种图形搜索方法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法终止。
首先我们可以想到使用广度优先搜索的方式，记录从根节点到当前节点的路径和，以防止重复计算。
这样我们使用两个队列，分别存储将要遍历的节点，以及根节点到这些节点的路径和即可
代码：
class Solution:
def hasPathSum(self, root: TreeNode, sum: int) -> bool:
if not root:
return False
que_node = collections.deque([root])
que_val = collections.deque([root.val])
while que_node:
now = que_node.popleft()
temp = que_val.popleft()
if not now.left and not now.right:
if temp == sum:
return True
continue
if now.left:
que_node.append(now.left)
que_val.append(now.left.val + temp)
if now.right:
que_node.append(now.right)
que_val.append(now.right.val + temp)
return False
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