437. Path Sum III(unsolved)

本文探讨了如何在二叉树中寻找所有向下路径中等于给定值的路径数量。通过对每个节点作为起点进行递归搜索,实现了有效的算法。文章提供了三种不同的实现方式,包括直接递归、使用辅助计数器以及分离主函数与递归函数的方法。

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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

  10
 /  \
5   -3

/ \ \
3 2 11
/ \ \
3 -2 1

Return 3. The paths that sum to 8 are:

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

思路:还是对每个节点为起始点向下开始考虑。递归函数向下传递三个参数,分别的左或右节点,迄今为止加起来有多少值,和用来比较的sum值。返回的是当前节点相等的话就加一个1以及往下再数有多少相等节点。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:

    int pathSum(TreeNode* root, int sum) {
        if(root==NULL) return 0;
        return sumup(root,0,sum)+pathSum(root->left,sum)+pathSum(root->right,sum);
    }
    int sumup(TreeNode* root,int res,int& sum)
    {
        if(root==NULL) return 0;
        int ch=res+root->val;
        return (ch==sum)+sumup(root->left,ch,sum)+sumup(root->right,ch,sum);

    }
};

下面是我二刷时的代码,主要的思路跟上面一样,但是我不太适应那么多的递归,主要是主函数递归太难设置返回值了。所以我自己多写了一个函数,让主函数去调用这个递归函数。
应该注意,这里的起始和终止不一定是根节点和叶结点,所以不能直接dfs。但是可以这样,就是不断地让每一个节点作为根节点去考虑,也就是下面地fullsearch函数,这样就是相当于子树调用dfs搜索。所以就是三个函数。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int count=0;
    int pathSum(TreeNode* root,int sum) {
        if(!root) return 0;
        fullsearch(root,sum);
        return count;
    }
    void fullsearch(TreeNode* root,int sum)
    {
        dfs(root,0,sum);
        if(root->left)
            fullsearch(root->left,sum);
        if(root->right)
            fullsearch(root->right,sum);
    }

    void dfs(TreeNode* root,int tempsum ,int target){
        tempsum+=root->val;
        if(target==tempsum) count++;
        if(root->left) dfs(root->left,tempsum,target);
        if(root->right) dfs(root->right,tempsum,target);

    }
};

三刷时,发现有一些地方要注意

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int result=0;
    int pathSum(TreeNode* root, int sum) {
        if(!root) return result;
        searchpath(root,sum);
        return result;
    }
    void searchpath(TreeNode* root,int sum){
        if(!root) return ;
        dfs(root,0,sum);
        if(root->left) searchpath(root->left,sum);
        if(root->right) searchpath(root->right,sum);
        return ;
    }   
    void dfs(TreeNode* root,int res,int sum){
        if(!root) return ;
        res+=root->val;//这一句在前面,否则没有考虑最底下的叶结点到res里面
        if(res==sum){
            result+=1;
            //return ;不能有这一句,否则相等了以后,可能后面还有 -1 1 节点相加为零的情况没有考虑进去
        }       

        if(root->left) dfs(root->left,res,sum);
        if(root->right) dfs(root->right,res,sum);       
    }

};
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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