LeetCode437. Path Sum III (路径和III)

本文详细解析了寻找二叉树中特定路径和的问题,提供了两种解决方案:一是基于深度优先搜索(DFS)的递归算法,二是结合广度优先搜索(BFS)与深度优先搜索(DFS)的迭代算法。通过实例演示了如何在不从根节点开始或在叶子节点结束的情况下,查找所有向下路径的数目,使得路径上的节点值之和等于给定值。

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原题

You are given a binary tree in which each node contains an integer value.

Find the number of paths that sum to a given value.

The path does not need to start or end at the root or a leaf, but it must go downwards (traveling only from parent nodes to child nodes).

The tree has no more than 1,000 nodes and the values are in the range -1,000,000 to 1,000,000.

Example:

root = [10,5,-3,3,2,null,11,3,-2,null,1], sum = 8

      10
     /  \
    5   -3
   / \    \
  3   2   11
 / \   \
3  -2   1

Return 3. The paths that sum to 8 are:

1.  5 -> 3
2.  5 -> 2 -> 1
3. -3 -> 11

Reference Answer

Method one

DFS + DFS:

使用DFS解决。dfs函数有两个参数,一个是当前的节点,另一个是要得到的值。当节点的值等于要得到的值的时候说明是一个可行的解。再求左右的可行的解的个数,求和之后是所有的。

Code

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution:
    def pathSum(self, root, sum):
        """
        :type root: TreeNode
        :type sum: int
        :rtype: int
        """
# Method one: DFS + DFS
        if not root:
            return 0 
        return self.dfs(root, sum) + self.pathSum(root.left, sum) + self.pathSum(root.right, sum)


    def dfs(self, root, target):
        res = 0
        if not root:
            return res
        target -= root.val
        if target == 0:
            res += 1
        res += self.dfs(root.left, target)
        res += self.dfs(root.right, target)
        return res   

Method Two:

使用BFS找到每个顶点作为起点的情况下,用dfs计算等于sum的路径个数。

这里有个问题是,必须将root的空值也加入temp_node中,如下:

  while temp_node:
      node = temp_node.popleft()
      if not node:
          continue
      self.dfs(node, res, 0, sum)
      temp_node.append(node.left)
      temp_node.append(node.right)

若是修改为一下代码则不能通过:

 while temp_node:
     node = temp_node.popleft()
     self.dfs(node, res, 0, sum)
     if not node.left:
     	temp_node.append(node.left)
     if not node.right:
     	temp_node.append(node.right)

BFS + DFS

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

class Solution:
    def pathSum(self, root, sum):
        """
        :type root: TreeNode
        :type sum: int
        :rtype: int
        """
# Method two: BDF + DFS
        if not root:
            return 0
        temp_node = collections.deque()
        res = [0]
        temp_node.append(root)
        while temp_node:
            node = temp_node.popleft()
            if not node:
                continue
            self.dfs(node, res, 0, sum)
            temp_node.append(node.left)
            temp_node.append(node.right)
        return res[0]
    
    
    def dfs(self, root, res, path, target):
        if not root: return
        path += root.val
        if path == target:
            res[0] += 1
        self.dfs(root.left, res, path, target)
        self.dfs(root.right, res, path, target)   

Note

  • 这种DFS+DFS及BFS+DFS的二叉树题其解题思路尤其值得注意!!!

参考文献

[1] https://blog.youkuaiyun.com/fuxuemingzhu/article/details/71097135

### LeetCode Hot 100 路径 III Java 解决方案 #### 方法一:暴力递归法 此方法通过遍历每一个节点并尝试找到从该节点出发的所有可能路径,判断这些路径是否等于目标值。 ```java class Solution { int pathnumber; public int pathSum(TreeNode root, long sum) { if (root == null) return 0; Sum(root, sum); pathSum(root.left, sum); pathSum(root.right, sum); return pathnumber; } public void Sum(TreeNode root, long sum) { if (root == null) return; sum -= root.val; if (sum == 0) { pathnumber++; } Sum(root.left, sum); Sum(root.right, sum); } } ``` 这种方法虽然简单直观,但在处理大规模数据时效率较低。对于某些极端情况下的输入,可能会导致性能问题[^1]。 #### 方法二:优化后的前缀加哈希表 为了提高算法效率,可以采用前缀的概念加上哈希表来记录已经访问过的节点及其累积值。这样可以在一次深度优先搜索过程中完成计算,而不需要重复遍历子树。 ```java import java.util.HashMap; public class Solution { private HashMap<Long, Integer> prefixSumCount = new HashMap<>(); public int pathSum(TreeNode root, int targetSum) { prefixSumCount.put(0L, 1); return findPath(root, 0L, targetSum); } private int findPath(TreeNode node, long currentSum, int targetSum) { if (node == null) return 0; // 更新当前累计 currentSum += node.val; // 计算满足条件的数量 int numPathsToCurrentNode = prefixSumCount.getOrDefault(currentSum - targetSum, 0); // 将当前累计加入map中 prefixSumCount.put(currentSum, prefixSumCount.getOrDefault(currentSum, 0) + 1); // 继续向下探索左右子树 int leftResult = findPath(node.left, currentSum, targetSum); int rightResult = findPath(node.right, currentSum, targetSum); // 移除当前结点的影响以便回溯到父级调用者处继续其他分支的查找工作 prefixSumCount.put(currentSum, prefixSumCount.get(currentSum) - 1); return numPathsToCurrentNode + leftResult + rightResult; } } ``` 这种改进的方法不仅提高了时间复杂度至 O(n),而且空间上也更加高效,适用于更广泛的情况[^2]。 #### 数据约束说明 题目规定了二叉树中的节点数量范围以及各节点取值区间: - 二叉树的节点个数的范围是 [0,1000] - `-10^9 <= Node.val <= 10^9` - `-1000 <= targetSum <= 1000` 因此,在实现解决方案时需要注意数值类型的选取以防止溢出等问题的发生[^3]。
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