LeetCode:113. Path Sum II

本文介绍了一种解决特定二叉树问题的方法:寻找所有从根节点到叶子节点的路径,使得这些路径上的节点值之和等于给定的目标值。通过递归和迭代两种方式实现了这一目标。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目要求大体如下:

Given a binary tree and a sum, find all root-to-leaf paths where each path’s sum equals the given sum.

For example:
Given the below binary tree and sum = 22,
5
/ \
4 8
/ / \
11 13 4
/ \ / \
7 2 5 1
return
[
[5,4,11,2],
[5,8,4,5]
]

大体的意思就是给一个数字,要求你给出该二叉树中从根节点到叶子所有符合路过的结点值和为该数字的路径集。

一.我的解法

因为是从根节点到叶子,所以想到的是用DFS的解法加回溯,即从根节点到叶子的路径都遍历一遍,将符合的路径加入列表中。时间复杂度是O(n)。

class Solution {
    List<List<Integer>> res=new ArrayList<>();
    public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root, int sum) {
        if(root==null) return new ArrayList<>();
        List<Integer> ls=new ArrayList<>();
        dfs(ls,root,sum);
        return res;
    }
    public void dfs(List<Integer> ls,TreeNode node,int sum){
        ls.add(node.val);
        if(node.left==null&&node.right==null)
        {
            if(sum==node.val)
            {
                res.add(new ArrayList<Integer>(ls));
            }
            ls.remove(ls.size()-1);
            return;

        }
        if(node.left!=null)
            dfs(ls,node.left,sum-node.val);
        if(node.right!=null)
            dfs(ls,node.right,sum-node.val);
        ls.remove(ls.size()-1);

    }
}

二.扩展

因为是采用递归的方法,就很容易想到能不能用迭代的方法实现。然后试了一下,发现总是NA,后来参考了discussion板块的别人的解法后,我才知道了在回溯的时候要检查下一结点是否是之前遍历过的。时间复杂度O(n)。
这是原地址:
https://discuss.leetcode.com/topic/31698/java-solution-iterative-and-recursive/6

class Solution{
    public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root,int sum){
        List<List<Integer>> res=new ArrayList<>();
        if(root==null) return res;
        List<Integer> ls=new ArrayList<>();
        Stack<TreeNode> stack=new Stack<>();
        TreeNode cur=root;
        TreeNode pre=null;
        int valsum=0;
        while(cur!=null||!stack.isEmpty())
        {
            while(cur!=null)
            {
                stack.push(cur);
                ls.add(cur.val);
                valsum+=cur.val;
                cur=cur.left;
            }
            cur=stack.peek();
            if(cur.right!=null&&cur.right!=pre)
            {
                cur=cur.right;
                continue;
            }
            if(cur.left==null&&cur.right==null&&valsum==sum)
                res.add(new ArrayList<Integer>(ls));
            stack.pop();
            valsum-=cur.val;
            ls.remove(ls.size()-1);
            pre=cur;
            cur=null;
        }
        return res;
    }
}

如果有什么错误或者是可以改进的地方,请大家积极指出,我会认真改进的。

内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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