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1123. 最深叶子节点的最近公共祖先
内容提要
给定一棵二叉树的根节点，返回其最深叶子节点的最近公共祖先。通过后序遍历计算每个节点的左右子树最大深度，若深度相同，则当前节点为最近公共祖先。该方法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(h)。
关键要点
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给定一棵二叉树的根节点，返回其最深叶子节点的最近公共祖先。
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二叉树的叶子节点是没有子节点的节点，根节点的深度为0。
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最近公共祖先是深度最大的节点，且每个节点都在该节点的子树中。
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通过后序遍历计算每个节点的左右子树最大深度。
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若左右子树深度相同，则当前节点为最近公共祖先。
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该方法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(h)。
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示例1：输入[3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]，输出为2。
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示例2：输入[1]，输出为1，根节点即为最深节点。
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示例3：输入[0,1,3,null,2]，输出为2，最深叶子节点为2。
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测试用例涵盖了不同结构的树，包括边界情况和更深的叶子节点。
延伸解读
后序遍历的重要性
后序遍历在寻找最深叶子节点的最近公共祖先中起着关键作用。通过先访问子节点，再处理父节点，确保了在计算深度时，所有子节点的深度信息都已被处理。这种方法有效地避免了重复计算，提高了算法的效率。
时间与空间复杂度分析
该算法的时间复杂度为O(n)，意味着每个节点都被访问一次，适合处理较大的树结构。空间复杂度为O(h)，其中h是树的高度，主要由递归调用栈占用。对于高度不平衡的树，可能会导致较高的空间消耗，需注意这一点。
边界情况的处理
在处理边界情况时，如只有一个节点的树，算法能够正确返回该节点作为其自身的最近公共祖先。这表明算法在设计时考虑了不同结构的树，增强了其通用性和鲁棒性。
延伸问答
如何找到二叉树中最深叶子节点的最近公共祖先？
通过后序遍历计算每个节点的左右子树最大深度，如果深度相同，则当前节点为最近公共祖先。
什么是二叉树的叶子节点？
二叉树的叶子节点是没有子节点的节点。
该算法的时间复杂度和空间复杂度分别是多少？
该算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(h)。
给定输入[3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]，输出是什么？
输出为2，这是最深叶子节点的最近公共祖先。
如何判断一个节点是否是最近公共祖先？
如果左右子树的深度相同，则当前节点是最近公共祖先。
最深叶子节点的定义是什么？
最深叶子节点是树中深度最大的叶子节点。
