二叉树中和为某一值的路径

本文介绍了一种算法,该算法接收一个二叉树的根节点和一个整数目标值,然后找出所有从根节点到叶子节点路径上节点值之和等于目标值的路径。文章提供了详细的Java实现代码,包括递归搜索路径并将符合条件的路径添加到结果列表中的过程。

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题目描述

输入一颗二叉树的跟节点和一个整数,打印出二叉树中结点值的和为输入整数的所有路径。路径定义为从树的根结点开始往下一直到叶结点所经过的结点形成一条路径。(注意: 在返回值的list中,数组长度大的数组靠前)。

源代码:

import java.util.ArrayList;
/**
public class TreeNode {
    int val = 0;
    TreeNode left = null;
    TreeNode right = null;

    public TreeNode(int val) {
        this.val = val;

    }

}
*/
public class Solution {
    ArrayList<ArrayList<Integer>> paths=new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
    ArrayList<Integer> list=new ArrayList<Integer>();
    public ArrayList<ArrayList<Integer>> FindPath(TreeNode root,int target){
        if(root==null) return paths;
        list.add(root.val);
        target=target-root.val;
        if(target==0&&root.left==null&&root.right==null){
            paths.add(new ArrayList<Integer>(list));//这里也要注意,因为add添加的是引用,如果不new一个的话,后面的操作会更改这个list
         }
        if(root.left!=null)
            FindPath(root.left,target);//从左子树开始搜索,递归做法
        if(root.right!=null)
            FindPath(root.right,target);//从右子树开始搜索,递归做法
        list.remove(list.size()-1);//参考别人的代码,其实这一步没搞懂,移除最后一个元素啊,深度遍历完一条路径后要回退
        return paths;
    }
}

问题描述: 给定二叉树个整数目标,找出所有从根节点到叶子节点的路径,使得路径上的节点等于目标。 解题思路: 我们可以使用深度优先搜索(DFS)的思想来解决这个问题。具体步骤如下: 1. 定义个列表path,用于存储当前的路径。 2. 递归遍历每个节点: a. 将当前节点添加到path中。 b. 如果当前节点是叶子节点且路径上的节点等于目标,则将当前路径添加到结果中。 c. 递归遍历当前节点的左子树右子树。 d. 在递归结束后,将当前节点从path中移除,以便开始探索其他路径。 3. 返回结果列表,即所有路径等于目标路径。 代码实现: ``` class Solution: def pathSum(self, root: TreeNode, targetSum: int) -> List[List[int]]: def dfs(node, path, target): if not node: return path.append(node.val) if not node.left and not node.right and sum(path) == target: res.append(path.copy()) dfs(node.left, path, target) dfs(node.right, path, target) path.pop() res = [] dfs(root, [], targetSum) return res ``` 以上代码中,我们定义了个辅助函数dfs来进行递归遍历。在遍历的过程中,我们使用列表path来存储当前路径,如果路径上的节点等于目标,则将当前路径添加到结果列表res中。最后返回结果res。 时间复杂度分析: 假设二叉树的节点数为n,则时间复杂度为O(n),因为我们需要遍历每个节点次。需要注意的是,在每个节点处,我们都会调用sum函数来计算当前路径的节点,因此总的时间复杂度还需要考虑到sum函数的时间复杂度。
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