[LeetCode] 437. Path Sum III

本文探讨了在二叉树中寻找所有等于给定值的路径的方法,包括从任意节点开始的路径。提供了三种解法,分别是使用递归计算路径数量、记录路径和并检查子路径,以及利用前序遍历优化路径查找。

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Path Sum III

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
在这里插入图片描述

Return 3. The paths that sum to 8 are:

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

解析

求二叉树的路径等于一个给定的值,主要是路径的起点不一定是根节点,可以是所有的节点,但是必须是从父节点到子节点的路径。

解法1:自己原有的解法

构建一个pathsumofnode的函数以及一个findpath的函数,pathsumofnode用于计算从当前节点出发的路径是否等于sum,并计算路径条数。findpath用于递归遍历二叉树以获取路径条数。求解得到的pathsum就为当前节点的pathsumofnode以及pathsum(root->left)和pathsum(root-right)。

class Solution {
public:
    int pathSum(TreeNode* root, int sum) {
        if(!root)
            return 0;
        return pathSumofNode(root,sum) + pathSum(root->left, sum) + pathSum(root->right, sum);
    }
    
    int pathSumofNode(TreeNode* root, int sum){
        int count = 0;
        findpath(root, sum, count);
        return count;
    }
    void findpath(TreeNode* root, int sum, int& count){
        if(!root) return;
        sum -= root->val;
        if(sum==0) count++;
        findpath(root->left, sum, count);
        findpath(root->right, sum, count);
    }
};

解法2

先序遍历二叉树,每一个节点记录一条根节点到当前节点的路径,用一个变量cursum记录当前路径和。如果cursum等于sum,则count++,否则查看有没有满足sum的子路径,每次去掉一个点,看路径和是否等于sum,注意最后必须留一个节点,不能全去掉了,因为如果全去掉了,路径之和为0,而如果假如给定值刚好为0的话就会有问题。

class Solution {
public:
    int pathSum(TreeNode* root, int sum) {
        int count = 0;
        vector<TreeNode*> out;
        findpath(root, sum, 0, out, count);
        return count;
    }
    
    void findpath(TreeNode* root, int sum, int cursum, vector<TreeNode*> out, int& count){
        if(!root) return;
        cursum += root->val;
        out.push_back(root);
        if(cursum==sum) count++;
        int t = cursum;
        for(int i=0;i<out.size()-1;i++){
            t -= out[i]->val;
            if(t==sum) count++;
        }
        findpath(root->left, sum, cursum, out,count);
        findpath(root->right, sum, cursum, out,count);
    }
};

解法3

利用前序遍历,对于每个遍历到的节点进行处理,维护一个变量pre来记录之前路径之和,然后cur为pre加上当前节点值,如果cur等于sum,那么返回结果时要加1,然后对当前节点的左右子节点调用递归函数求解。

public:
    int pathSum(TreeNode* root, int sum) {
        if (!root) return 0;
        return sumUp(root, 0, sum) + pathSum(root->left, sum) + pathSum(root->right, sum);
    }
    
    int sumUp(TreeNode* node, int pre, int& sum) {
        if (!node) return 0;
        int cur = pre + node->val;
        return (cur == sum) + sumUp(node->left, cur, sum) + sumUp(node->right, cur, sum);
    }
};

参考

http://www.cnblogs.com/grandyang/p/6007336.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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