• 【LeetCode-112】路径总和


    8.4 路径总和

    8.4.1 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。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    写在前面
    注意到本题的要求是,询问是否有从「根节点」到某个「叶子节点」经过的路径上的节点之和等于目标和。核心思想是对树进行一次遍历,在遍历时记录从根节点到当前节点的路径和,以防止重复计算。

    需要特别注意的是,给定的 root 可能为空。

    8.4.2 方法一:广度优先搜索

    思路及算法

    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。

    class Solution {
        public boolean hasPathSum(TreeNode root, int sum) {
            if (root == null) {
                return false;
            }
            Queue<TreeNode> queNode = new LinkedList<TreeNode>();
            Queue<Integer> queVal = new LinkedList<Integer>();
            queNode.offer(root);
            queVal.offer(root.val);
            while (!queNode.isEmpty()) {
                TreeNode now = queNode.poll();
                int temp = queVal.poll();
                if (now.left == null && now.right == null) {
                    if (temp == sum) {
                        return true;
                    }
                    continue;
                }
                if (now.left != null) {
                    queNode.offer(now.left);
                    queVal.offer(now.left.val + temp);
                }
                if (now.right != null) {
                    queNode.offer(now.right);
                    queVal.offer(now.right.val + temp);
                }
            }
            return false;
        }
    }
    
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    复杂度分析

    • 时间复杂度:O(N),其中 N 是树的节点数。对每个节点访问一次。
    • 空间复杂度:O(N),其中 N 是树的节点数。空间复杂度主要取决于队列的开销,队列中的元素个数不会超过树的节点数。

    思路及算法

    观察要求我们完成的函数,我们可以归纳出它的功能:询问是否存在从当前节点 root 到叶子节点的路径,满足其路径和为 sum。

    假定从根节点到当前节点的值之和为 val,我们可以将这个大问题转化为一个小问题:是否存在从当前节点的子节点到叶子的路径,满足其路径和为 sum - val。

    不难发现这满足递归的性质,若当前节点就是叶子节点,那么我们直接判断 sum 是否等于 val 即可(因为路径和已经确定,就是当前节点的值,我们只需要判断该路径和是否满足条件)。若当前节点不是叶子节点,我们只需要递归地询问它的子节点是否能满足条件即可。

    代码

    class Solution {
        public boolean hasPathSum(TreeNode root, int sum) {
            if (root == null) {
                return false;
            }
            if (root.left == null && root.right == null) {
                return sum == root.val;
            }
            return hasPathSum(root.left, sum - root.val) || hasPathSum(root.right, sum - root.val);
        }
    }
    
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    复杂度分析

    • 时间复杂度:O(N),其中 N 是树的节点数。对每个节点访问一次。
    • 空间复杂度:O(H),其中 H 是树的高度。空间复杂度主要取决于递归时栈空间的开销,最坏情况下,树呈现链状,空间复杂度为 O(N)。平均情况下树的高度与节点数的对数正相关,空间复杂度为 O(logN)。

    8.4.3 方法二:递归

    class Solution {
        public boolean hasPathSum(TreeNode root, int sum) {
            if (root == null) {
                return false;
            }
            if (root.left == null && root.right == null) {
                return sum == root.val;
            }
            return hasPathSum(root.left, sum - root.val) || hasPathSum(root.right, sum - root.val);
        }
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    8.4.4 my answer—递归

    /**
     * Definition for a binary tree node.
     * public class TreeNode {
     *     int val;
     *     TreeNode left;
     *     TreeNode right;
     *     TreeNode() {}
     *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
     *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
     *         this.val = val;
     *         this.left = left;
     *         this.right = right;
     *     }
     * }
     */
    class Solution {
        public boolean hasPathSum(TreeNode root, int targetSum) {
            if(root == null)return false;
            if(root.left == null && root.right == null){
                return root.val == targetSum;
            }
            return hasPathSum(root.left,targetSum - root.val) || hasPathSum(root.right,targetSum - root.val);
    
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    }
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/xiaoguanglin/article/details/126745038