python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。 提示： 树中节点数的范围在 [0, 105] 内 -1000 <= Node.val <= 1000 例如: 输入 结果 3 9 20 null null 15 7 2

好的，这是一道关于二叉树的算法题目。你可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来解决这个问题。这里给出一种使用BFS的解法：

首先，我们需要定义一个数据结构来保存每个节点的深度信息。可以使用一个元组 (node, depth) 来表示节点和其深度信息。初始时，将根节点和深度0保存到一个队列中。

然后，我们进行BFS遍历。每次从队列中取出一个节点，并检查它是否为叶子节点。如果是叶子节点，则返回其深度信息；如果不是，则将其子节点和其深度信息加入到队列中。

当队列为空时，说明已经遍历完所有节点，但是还没有找到叶子节点。此时返回最小深度，即遍历到的最后一个节点的深度信息。

下面是Python代码实现：

def minDepth(root):
    if not root:
        return 0
    queue = [(root, 1)]
    while queue:
        node, depth = queue.pop(0)
        if not node.left and not node.right:
            return depth
        if node.left:
            queue.append((node.left, depth + 1))
        if node.right:
            queue.append((node.right, depth + 1))

其中，root是二叉树的根节点，如果根节点为空，则返回0。queue是一个列表，用来保存每个节点的深度信息。初始时，将根节点和深度1加入到队列中。

在循环中，每次从队列中取出一个节点，并检查它是否为叶子节点。如果是叶子节点，则返回其深度信息；如果不是，则将其子节点和其深度信息加入到队列中。

当队列为空时，说明已经遍历完所有节点，但是还没有找到叶子节点。此时返回最小深度，即遍历到的最后一个节点的深度信息。

对于输入的例子，可以构造如下二叉树：

      3
     / \
    9  20
       / \
      15  7

使用上述算法，可以得到最小深度为2，符合要求。