【力扣算法简单五十题】17.路径总和

最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布
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#算法 #leetcode #数据结构

本文探讨了一种算法问题，即给定一个二叉树和一个目标整数，判断是否存在从根节点到叶子节点的路径，使得路径上所有节点值之和等于目标整数。文章通过具体示例说明了如何解决这一问题。

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。

示例 1：
在这里插入图片描述
输入：root = [5,4,8,11,null,13,4,7,2,null,null,null,1], targetSum = 22
输出：true
解释：等于目标和的根节点到叶节点路径如上图所示。

示例 2：
在这里插入图片描述
输入：root = [1,2,3], targetSum = 5
输出：false
解释：树中存在两条根节点到叶子节点的路径：
(1 --> 2): 和为 3
(1 --> 3): 和为 4
不存在 sum = 5 的根节点到叶子节点的路径。

示例 3：
输入：root = [], targetSum = 0
输出：false
解释：由于树是空的，所以不存在根节点到叶子节点的路径。

提示：
树中节点的数目在范围 [0, 5000] 内
-1000 <= Node.val <= 1000
-1000 <= targetSum <= 1000

【简单】力扣算法题解析LeetCode112：路径总和
ylumwd的博客
07-24 668
题目要求判断二叉树中是否存在根节点到叶子节点的路径，使得路径上的节点值之和等于给定的目标值。使用深度优先搜索（DFS）递归遍历所有路径：若当前节点为空返回false；若是叶子节点则检查剩余目标值是否等于节点值；否则递归检查左右子树。时间复杂度O(N)，空间复杂度O(H)。代码通过递归实现，优化了短路逻辑以减少冗余计算。示例分析验证了算法的正确性。
【中等】力扣算法题解析LeetCode113：路径总和 II
ylumwd的博客
07-24 367
题目要求找出二叉树中所有从根节点到叶子节点的路径，使得路径上节点值的和等于给定的目标和。采用深度优先搜索（DFS）方法，通过递归遍历所有路径，动态记录当前路径节点值，并在叶子节点处检查剩余目标值是否为0。若满足条件，则将当前路径加入结果集。关键点在于递归过程中进行路径回溯，确保状态正确。Java实现中使用了动态数组（ArrayList）高效处理路径记录，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。示例和代码展示了算法的具体流程和优化细节。
力扣小题， 力扣113.路径总和II力扣.111二叉树的最小深度 力扣.221最大正方形力扣5.最长回文子串更加优秀的算法:中心扩展算法
weixin_72953218的博客
05-22 618
  力扣113.路径总和II 力扣.111二叉树的最小深度  力扣.221最大正方形 力扣5.最长回文子串 更加优秀的算法:中心扩展算法
力扣算法题112.路径总和
Cary_cacb的博客
12-03 543
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。是指没有子节点的节点。
力扣每日一题：437.路径总和Ⅲ
m0_73927143的博客
09-09 393
力扣热题
力扣HOT100之二叉树： 437. 路径总和 III
weixin_52151595的博客
05-22 423
建议先去看前面的博客再来看这道题。这道题更难一些，这道题需要用哈希表来记录符合条件的前缀的个数，除此以外，我们还需要用到回溯的思想，因为我们是根据当前的节点值来向上查找路径个数，当我们在一个左子树中查找完所有符合条件的路径后，还需要到右子树中查找符合条件的路径，但是右子树中的路径的节点与左子树完全不相关，所以我们需要及时回退，将哈希表中关于左子树路径相关的记录删除。感觉这道题的思路还是不太好描述，最好还是结合。感觉这道题还是有点难，想了半天没想出来直接去看题解了，感觉要反复刷。
力扣(Leetcode)112. 路径总和(JAVA)
zzb1580的博客
11-08 482
本题解法基于二叉树所有路径的解法上修改而成，可以视作是一道题一起进行记忆。
[力扣c++实现] 437. 路径总和 III
dengwodaer的博客
12-22 240
leetcode 437
day16 力扣222.完全二叉树的节点个数 力扣112. 路径总和 力扣113. 路径总和ii 力扣106.从中序与后序遍历序列构造二叉树
2401_87983916的博客
07-10 701
这个题还是极具思路性的，首先我们要确定根节点，也就是后序里的最后一个值，然后确定这个根结点的值在中序里的索引，该索引之前的数都是左子树的，之后的都是右子树。还有就是可以用递归的方法，我们注意到，如果一颗二叉树是满二叉树的话，那么我们计算这棵树的节点数量，只需要得到树的深度， 节点数量就等于2的深度次方-1。的定义如下：在完全二叉树中，除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。由于树是空的，所以不存在根节点到叶子节点的路径。
前端面试必刷力扣前100算法（更新中...)
程序媛的梦工厂
03-20 2110
面试最热算法，前端必会
LeetCode101至200题-力扣算法测试源码解析（Java版）
08-14
LeetCode101至200题-力扣算法测试源码解析（Java版），适用学习LeetCode算法题的学习者，具体包含以下100道题目的源码：101. 对称二叉树；102. 二叉树的层序遍历；103. 二叉树的锯齿形层序遍历；104. 二叉树的最大...
刷穿力扣 | 437. 路径总和 III（一道很多细节的算法题）
程序员大航子
01-05 548
元旦做了一个决定，算法是我必须要深入的一门手艺，所以我会要求自己，坚持刷题，而且难题一定要抽出时间死磕。 题目 原题链接：点击这里 难度：中等 思路 这道题，说老实话，上来我的思路就很明确，dfs就能解，并且在白板上两分钟就截了出来。但是我知道这一定不是最优解，很遗憾，我没能自己想出最优解，看了解题很久才明白过来，这是一道很有技巧的算法题，这里会把两种解法都贴出来，dfs和前缀和。 所谓dfs暴力解法，就是穷举所有节点为路径和的初始节点，然后向下递归，每一个节点作为路径和的初始节点有多少满足情况的，再.
112. 路径总和（二叉树算法题）
m0_68880377的博客
10-02 575
该题目要求判断二叉树中是否存在从根节点到叶子节点的路径和等于给定目标值。使用迭代法DFS解决，通过两个栈分别存储节点和对应的路径和。当遇到叶子节点且路径和等于目标值时返回true，否则继续遍历。算法时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。关键点在于栈的同步操作和叶子节点的判断条件。
完全背包 vs 多重背包的优化逻辑
最新发布
布心老混子
12-02 194
做题时想到完全背包是可以转化成多重背包的，那么多重背包需要二进制优化，完全背包需要吗？
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 269
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
算法基础篇：（二十一）数据结构之单调栈：从原理到实战，玩转高效解题
2301_79248256的博客
11-29 1515
本文深入解析了单调栈这一高效数据结构。首先介绍了单调栈的基本概念，即在普通栈的基础上增加元素单调性约束，可分为递增栈和递减栈。接着详细讲解了四种核心应用场景：寻找左右侧最近更大/更小元素，并提供了对应的C++代码实现。通过洛谷P5788等模板题和发射站、柱状图最大矩形等实战案例，展示了单调栈如何将O(n²)问题优化为O(n)解法。最后总结了单调性选择、遍历方向等核心技巧，并给出避免数据溢出、优化IO等实用建议。掌握单调栈能有效解决"找最近最值"类问题，是算法竞赛和面试中的重要工具。
强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍
4AM_明朝百晓生
12-01 404
其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。
L1-062 幸运彩票（C++）
2301_81427201的博客
11-29 246
彩票的号码有 6 位数字，若一张彩票的前 3 位上的数之和等于后 3 位上的数之和，则称这张彩票是幸运的。本题就请你判断给定的彩票是不是幸运的。
基于C++实现（控制台）应用递推法完成经典型算法的应用
神仙别闹的自留地
12-02 166
目的是通过课程设计的综合训练，培养学生实际分析问题、解决问题的能力，以及编程和动手能力，最终目标是通过课程设计这种形式，帮助学生系统掌握C这门课程的主要内容，养成良好的编程习惯，更好的完成教学任务。经过这次课设，进一步加深了我对递推的理解，递推实际上是一个很难的东西，经过在这次课设中的三道递推题目，也许3道题目和很少，但是当我深深的吃透了这三道题，我便对递推有了新的见解。在程序调试的过程中，我先逐步调试每一个小问题，对于约瑟夫问题，通过添加断点，我才发现深入的找出了问题的所在。作用：求解五渔夫分鱼问题。
力扣前端面试算法题刷哪些
08-16
在准备前端面试时，尤其是针对算法类题目，力扣（LeetCode）是一个非常重要的资源。以下是一些前端面试中常考的算法题目类型及具体示例，涵盖基础数据结构、排序、搜索、动态规划等多个方面。 ### 常见算法题型分类 #### 1. 数组与字符串操作 - **两数之和（Two Sum）**：给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数。 - **最长公共前缀（Longest Common Prefix）**：找出字符串数组中的最长公共前缀。 - **三数之和（3Sum）**：找出数组中所有满足和为零的三元组。 - **盛最多水的容器（Container With Most Water）**：给定 n 个非负整数，每个数对应坐标上的高度，找出两条线使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水 [^2]。 #### 2. 排序与查找 - **合并两个有序数组（Merge Sorted Array）**：将两个有序数组合并为一个有序数组。 - **搜索旋转排序数组（Search in Rotated Sorted Array）**：在一个旋转后的有序数组中查找目标值。 - **寻找重复数（Find the Duplicate Number）**：在长度为 n + 1 的数组中找出唯一重复的那个数字。 #### 3. 递归与回溯 - **子集（Subsets）**：返回一个数组的所有子集 [^1]。 - **全排列（Permutations）**：返回一个数组的所有全排列。 - **组合总和（Combination Sum）**：找出所有和为目标值的组合。 - **N皇后（N-Queens）**：在 N×N 棋盘上放置 N 个皇后，使得它们互不攻击。 #### 4. 动态规划 - **最大子序和（Maximum Subarray）**：找出一个连续子数组使其和最大。 - **爬楼梯（Climbing Stairs）**：每次可以爬 1 或 2 阶楼梯，问有多少种不同的方法到达楼顶。 - **不同路径（Unique Paths）**：机器人从左上角到右下角有多少种不同的路径。 - **编辑距离（Edit Distance）**：计算两个字符串之间的最小编辑操作次数。 #### 5. 树与图 - **二叉树的前序、中序、后序遍历（Binary Tree Traversal）**：实现递归与非递归版本。 - **验证二叉搜索树（Validate Binary Search Tree）**：判断一棵树是否是二叉搜索树。 - **二叉树的最大深度（Maximum Depth of Binary Tree）**：求二叉树的最大深度。 - **岛屿数量（Number of Islands）**：在一个二维网格中，'1' 表示陆地，'0' 表示水域，求岛屿的数量。 #### 6. 其他高频题型 - **有效的括号（Valid Parentheses）**：判断括号字符串是否合法。 - **环形链表（Linked List Cycle）**：判断链表中是否有环。 - **LRU 缓存机制（LRU Cache）**：设计一个支持 get 和 put 操作的最近最少使用缓存。 - **接雨水（Trapping Rain Water）**：计算可以接多少单位的雨水 [^2]。 ### 示例代码：子集生成 ```javascript var subsets = function(nums) { let n = 1 << nums.length; let res = []; for(let i = 0; i < n; i++) { let temp = []; for(let j = 0; j < nums.length; j++) { if(i & (1 << j)) { temp.push(nums[j]); } } res.push(temp); } return res; }; ``` ### 示例代码：全排列 ```javascript function permute(nums) { const result = []; const used = new Array(nums.length).fill(false); function dfs(path) { if (path.length === nums.length) { result.push([...path]); return; } for (let i = 0; i < nums.length; i++) { if (used[i]) continue; used[i] = true; path.push(nums[i]); dfs(path); path.pop(); used[i] = false; } } dfs([]); return result; } ``` ### 总结 在准备前端面试时，算法题的核心在于理解问题本质、掌握常见解题思路、熟悉常用数据结构，并能灵活运用递归、回溯、动态规划等技巧。力扣上的上述题目是高频考点，建议反复练习并尝试多种解法。 ---
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