【leetcode系列】129. 求根到叶子节点数字之和

这是一篇关于LeetCode第129题的博客,主要讲解如何使用递归解决从根节点到叶子节点的数字之和问题。文章强调递归思路的重要性,提供了递归函数的设计和计算逻辑,并配以示意图辅助理解。

题目地址

https://leetcode.com/problems/sum-root-to-leaf-numbers/description/

题目描述

思路

这是一道非常适合训练递归的题目。虽然题目不难,但是要想一次写正确,并且代码要足够优雅却不是很容易。

这里我们的思路是定一个递归的helper函数,用来帮助我们完成递归操作。递归函数的功能是将它的左右子树相加,注意这里不包括这个节点本身,否则会多加, 我们其实关注的就是叶子节点的值,然后通过层层回溯到root,返回即可。

整个过程如图所示:

640?wx_fmt=png

那么数字具体的计算逻辑,如图所示,相信大家通过这个不难发现规律:

640?wx_fmt=png

关键点解析

  • 递归分析

代码

/*	
 * @lc app=leetcode id=129 lang=javascript	
 *	
 * [129] Sum Root to Leaf Numbers	
 */	
function helper(node, cur) {	
  if (node === null) return 0;	
  const next = node.val + cur * 10;	
  if (node.left === null && node.right === null) return next;	
  const l = helper(node.left, next);	
  const r = helper(node.right, next);	
  return l + r;	
}	
/**	
 * Definition for a binary tree node.	
 * function TreeNode(val) {	
 *     this.val = val;	
 *     this.left = this.right = null;	
 * }	
 */	
/**	
 * @param {TreeNode} root	
 * @return {number}	
 */	
var sumNumbers = function(root) {	
  // tag: `tree` `dfs` `math`	
  return helper(root, 0);	
};

相关题目

  • sum-of-root-to-leaf-binary-numbers

这道题和本题太像了,跟一道题没啥区别


内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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