[leetcode]112. 路径总和

本文探讨了如何通过递归算法解决二叉树中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给定的目标和的问题,并提供了一段C语言实现的代码示例。

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1.题目:
给定一个二叉树和一个目标和,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。
说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。

示例: 
给定如下二叉树,以及目标和 sum = 22,

              5
             / \
            4   8
           /   / \
          11  13  4
         /  \      \
        7    2      1
返回 true, 因为存在目标和为 22 的根节点到叶子节点的路径 5->4->11->2。

2.代码:

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     struct TreeNode *left;
 *     struct TreeNode *right;
 * };
 */

bool hasPathSum(struct TreeNode* root, int sum){
    if(!root)
        return false;
    if(root->val==sum&&!root->left&&!root->right)
        return true;
    bool l=hasPathSum(root->left,sum-root->val);
    bool r=hasPathSum(root->right,sum-root->val);
    return l||r;        
}


3.知识点:

递归

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在 IT 领域,文档格式转换是常见需求,尤其在处理多种文件类型时。本文将聚焦于利用 Java 技术栈,尤其是 Apache POI 和 iTextPDF 库,实现 doc、xls(涵盖 Excel 2003 及 Excel 2007+)以及 txt、图片等格式文件向 PDF 的转换,并实现在线浏览功能。 先从 Apache POI 说起,它是一个强大的 Java 库,专注于处理 Microsoft Office 格式文件,比如 doc 和 xls。Apache POI 提供了 HSSF 和 XSSF 两个 API,其中 HSSF 用于读写老版本的 BIFF8 格式(Excel 97-2003),XSSF 则针对新的 XML 格式(Excel 2007+)。这两个 API 均具备读取和写入工作表、单元格、公式、样式等功能。读取 Excel 文件时,可通过创建 HSSFWorkbook 或 XSSFWorkbook 对象来打开相应格式的文件,进而遍历工作簿中的每个 Sheet,获取行和列数据。写入 Excel 文件时,创建新的 Workbook 对象,添加 Sheet、Row 和 Cell,即可构建新 Excel 文件。 再看 iTextPDF,它是一个用于生成和修改 PDF 文档的 Java 库,拥有丰富的 API。创建 PDF 文档时,借助 Document 对象,可定义页面尺寸、边距等属性来定制 PDF 外观。添加内容方面,可使用 Paragraph、List、Table 等元素将文本、列表和表格加入 PDF,图片可通过 Image 类加载插入。iTextPDF 支持多种字体和样式,可设置文本颜色、大小、样式等。此外,iTextPDF 的 TextRenderer 类能将 HTML、
### LeetCode Hot 100 路径总和 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,判断这些路径的和是否等于目标值。 ```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:优化后的前缀和加哈希表 为了提高算法效率,可以采用前缀和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; // 更新当前累计和 currentSum += node.val; // 计算满足条件的数量 int numPathsToCurrentNode = prefixSumCount.getOrDefault(currentSum - targetSum, 0); // 将当前累计和加入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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