日常我们的思维以及书本上为了定义二叉树的深度，都是从根节点出发往下数，最深的叶子所在层数代表了二叉数的深度，这个思考过程是自顶向下的。但我们使用计算机来解决这个问题时，在编码上就会不好下手，从自顶向下的角度入手，没有利用上二叉树自身特有的结构性质。
我们可以逆向思维一下，利用上二叉树的最小子结构的特点，自底向上的从叶子节点向根结点的角度来思考。 下面我们定义，二叉树中的所有有效节点(非空节点,标注为黑色)的层数为1，叶子节点的孩子（空节点，标注为红色）的层数为0。 如下图，
自底向上的更新每一个节点的层数值，显然这是一个后序遍历的过程。 更新规则：节点的新层数 = 该节点未更新前的层数 + max(左孩子层数，右孩子层数)。
这么说可能不太好理解。用几张图就具体很多了。我们设更新后的节点的颜色为蓝色 我们后序遍历上图的树
第一个更新的节点 第二个更新的节点 new = 1+ max(1,0) = 2 第三个更新的节点 根节点更新，得到二叉树的深度 depth = new = 1 +max(2,1) = 3最后在根节点返回的时候我们就能计算出二叉树的深度了。 要指明的是，这当中对于任意一个节点Ti而言，计算时只关心有Ti自身和左右孩子构成的最小子结构，而不关心整体。就这样我们从局部的求解逐步的向全局的解推进，而全局的解就是Ti节点为根节点时的解。 当然了，我们其实也不用大废周折的给树的每一个节点加上一个描述它的层数的变量，只需要模拟计算过程，就可以得到答案了。 下面是代码
template<typename T> int Tree<T>::Depth(Tree_Node<T>* node) { if (node == NULL) return 0;//访问到空节点，返回层数0 int left_depth = Depth(node->left_node);//向左子树递归，得到左子树的层数 int right_depth = Depth(node->right_node);//向右子树递归，得到右子树的层数 return left_depth > right_depth ? left_depth+1 : right_depth+1;//更新当前节点的层数，同时作为返回值。 }