JavaScript刷LeetCode拿offer-树的遍历

js2030code

墨衍会员 · AI 创作全网分发码龄4年

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原创最新推荐文章于 2026-08-09 09:20:35 发布 120 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

2021.5.21开始的兔系刷题之路根据LeetCode分类进行逐个击破培养出自己的套路~ 从前辈们的学习经验中获得建议并开始一点点地实践争取一天可以刷一道题慢慢地把这些专题都刷过来！阅读详情

什么是树

一种分层数据的抽象模型。
前端工作中常见的树包括：DOM树，级联选择，树形控件
JS中没有树，可以用Object和Array构建树
树的常用操作：深度/广度优先遍历，先中后序遍历

深度优先遍历

访问根节点
对根节点的children挨个进行深度优先遍历

代码展示：

const tree = {
    val: 'a',
    children: [
        {
            val: 'b',
            children: [
                {
                    val: 'd',
                    children: []
                },
                {
                    val: 'e',
                    children: []
                }
            ]
        },
        {
            val: 'c',
            children: [
                {
                    val: 'f',
                    children: []
                },
                {
                    val: 'g',
                    children: []
                }
            ]
        }
    ],
};

const dfs = (root) => {
  console.log(root.val);
  root.children.forEach(dfs);
}

dfs(tree);

输出顺序：a -> b -> d -> e -> c -> f -> g

广度优先遍历

新建一个队列，把根节点入队
把队头出队并访问
把队头的children分别入队
重复二，三步，直到队列为空

代码展示：

const bfs = (root) => {
    const q = [root];
    while (q.length) {
        const n = q.shift();
        console.log(n.val);
        n.children.forEach((child) => {
            q.push(child);
        })
    }
}

bfs(tree);

输出顺序：a -> b -> c -> d -> e -> f -> g

先序遍历

访问根节点
对根节点的左子树进行先序遍历
对根节点的右子树进行先序遍历

代码展示：

const bt = {
    val: 1,
    left: {
        val: 2,
        left: {
            val: 4,
            left: null,
            right: null
        },
        right: {
            val: 5,
            left: null,
            right: null
        }
    },
    right: {
        val: 3,
        left: {
            val: 6,
            left: null,
            right: null
        },
        right: {
            val: 7,
            left: null,
            right: null
        }
    }
};
// 递归
const preorder = (root) => {
    if (!root) return;
    console.log(root.val);
    preorder(root.left);
    preorder(root.right);
}

preorder(tree);

// 迭代
const preorder = (root) => {
    if (root) return;
    const stack = [root];
    while (stack.length) {
        const n = stack.pop();
        console.log(top.val);
        if (n.right) stack.push(n.right);
        if (n.left) stack.push(n.left);
    }
  }
}

preorder(tree);

参考视频：传送门

输出顺序：1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 3 -> 6 -> 7

中序遍历

对根节点的左子树进行中序遍历
访问根节点
对根节点的右子树进行中序遍历

代码展示：

// 递归
const inorder = (root) => {
    if (!root) return;
    preorder(root.left);
    console.log(root.val);
    preorder(root.right);
}

inorder(tree);

// 迭代
const inorder = (root) => {
    if (!root) return;
    const stack = [];
    let p = root;
    while (stack.length || p) {
        while (p) {
            stack.push(p);
            p = p.left;
        }
        const n = stack.pop();
        console.log(n.val);
        p = n.right;
    }
}

inorder(tree);

输出顺序：4 -> 2 -> 5 -> 1 -> 6 -> 3 -> 7

后序遍历

对根节点的左子树进行后序遍历
对根节点的右子树进行后序遍历
访问根节点

代码展示：

// 递归
const postorder = (root) => {
    if (!root) return;
    preorder(root.left);
    preorder(root.right);
    console.log(root.val);
}

postorder(tree);

// 迭代
const postorder = (root) => {
    if (!root) return;
    const stack = [root];
    const outputStack = [];
    while (stack.length) {
        const n = stack.pop();
        outputStack.push(n);
        if (n.left) stack.push(n.left);
        if (n.right) stack.push(n.right);
    }
    while (outputStack) {
        const n = outputStack.pop();
        console.log(n.val);
    }
}

postorder(tree);

输出顺序：4 -> 5 -> 2 -> 6 -> 7 -> 3 -> 1

leetcode题目

难度：简单

二叉树的最大深度

思路：

求最大深度，优先考虑深度优先遍历
在深度优先遍历过程中，记录每个节点所在的层级，找到最大的层级即可

代码展示：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number}
 */
var maxDepth = function(root) {
  let maxDepth = 0;
  const dfs = (n, l) => {
    if (!n) return;
    dfs(n.left, l + 1);
    dfs(n.right, l + 1);
    if (!n.left && !n.right) maxDepth = Math.max(maxDepth, l);
  }
  dfs(root, 1);
  return maxDepth;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点个数。
空间复杂度：O(height)：height为二叉树的最大深度。在平均情况下，二叉树的高度与节点个数为对数关系，即 O(logN)。而在最坏情况下，树形成链状，空间复杂度为 O(N)。

翻转二叉树

思路：

方法一使用广度优先遍历，在遍历树的过程中，交换当前层级下的左右子树
方法二使用递归解决，递归最重要的是定义子问题。

代码展示：

方法一：广度优先遍历

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {TreeNode}
 */
var invertTree = function(root) {
    if (!root) root;
    const bfs = (root) => {
        const q  = [root];
        while (q.length) {
            const n = q.shift();
            const temp = n.right;
            n.right = n.left;
            n.left = temp;
            if (n.left) q.push(n.left);
            if (n.right) q.push(n.right);
        }
    }
    bfs(root);
    return root;
}

方法二：递归

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {TreeNode}
 */
var invertTree = function(root) {
  if (!root) return null;
  let newTree = new TreeNode(root.val);
  newTree.left = invertTree(root.right);
  newTree.right = invertTree(root.left);
  return newTree;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点个数。
空间复杂度：O(height)：height为二叉树的最大深度。在平均情况下，二叉树的高度与节点个数为对数关系，即 O(logN)。而在最坏情况下，树形成链状，空间复杂度为 O(N)。

对称二叉树

思路：

通过遍历比较两个相同根节点的左子树和右子树的值是否相等
如果每次都相等，直到两个节点都不存在，说明是对称的
如果两个节点不相等，则说明不对称

代码展示：

/** * @param {TreeNode} root * @return {boolean} */
var isSymmetric = function(root) {
    if (!root) return false;
    const checkSym = (p, q) => {
        if (!p && !q) return true;
        if (!p || !q) return false;
        return p.val === q.val && checkSym(p.left, q.right) && checkSym(q.left, p.right);
    }
    return checkSym(root, root);
}

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数，最差情况为O(n)。

二叉树的直径

在这里插入图片描述

思路：

考虑深度优先遍历
寻找两个最深的节点距离之和

代码展示：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number}
 */
var diameterOfBinaryTree = function(root) {
  if (!root) return 0;
  let res = 1; // 默认为根节点的路径长度
  const dfs = (root) => {
    if (!root) return 0;
    let L = dfs(root.left);  // 左子树深度，上图为例，最长L为2
    let R = dfs(root.right);  // 右子树深度，上图为例，最长R为1
    res = Math.max(res, L + R + 1); // 最大L+R+1，+1为根节点，总共深度为4，即节点树为4
    return Math.max(L, R) + 1;  // 包含根节点的深度，上图为例，最长L为2，最长R为1
  }
  dfs(root);
  return res - 1; // 最终结果要得到直径为3
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(height)：height为二叉树的最大深度。在平均情况下，二叉树的高度与节点个数为对数关系，即 O(logN)。而在最坏情况下，树形成链状，空间复杂度为 O(N)。

剑指 Offer 27. 二叉树的镜像

思路：

逐层递归互换左右子树节点的位置

代码展示：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {TreeNode}
 */
var mirrorTree = function(root) {
    if (!root) return root;
    const temp = root.left;
    root.left = root.right;
    root.right = temp;
    mirrorTree(root.left);
    mirrorTree(root.right);
    return root;
}

优化后：

/** * @param {TreeNode} root * @return {TreeNode} */
var mirrorTree = function(root) {
    if (!root) return root;
    [root.left, root.right] = [mirrorTree(root.right), mirrorTree(root.left)];
    return root;
}

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)：n为二叉树节点树。

二叉树的最近公共祖先

剑指 Offer 68 - II. 二叉树的最近公共祖先

思路：

递归

代码展示：

/** * @param {TreeNode} root * @param {TreeNode} p * @param {TreeNode} q * @return {TreeNode} */
var lowestCommonAncestor = function(root, p, q) {
  // 当传入递归的树等于 p 或者等于 q，说明找到了 p 或者 q，返回给递归调用的 l 或 r
  if (!root || p === root || q === root) return root;
  let l = lowestCommonAncestor(root.left, p, q); // 递归调用，寻找 p 和 q
  let r = lowestCommonAncestor(root.right, p, q); // 递归调用，寻找 p 和 q
  return l && r ? root : l || r; 
  // 如果 p 和 q 分别在 root.left 和 root.right 中找到，则根节点 root 成为最近的公共祖先返回。
  // 假如 p 和 q 在 root.left 中找到，递归会把 p 和 q 的公共祖先返回给 l。
  // 假如，p 和 q 在 root.right 中找到，递归会把 p 和 q 的公共祖先返回给 r。
  // 根节点root，l 或 r 最终成为当前函数的返回值。
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。递归调用的栈深度取决于二叉树的高度，二叉树最坏情况下为一条链，此时高度为 N，因此空间复杂度为 O(N)。

剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度

思路：

考虑深度优先遍历

代码展示：

var maxDepth = function (root) {
    if (!root) return 0;
    let max = 0;
    const dfs = (root, l) => {
        if (root.left) dfs(root.left, l + 1);
        if (root.right) dfs(root.right, l + 1);
        if (!root.left && !root.right) max = Math.max(max, l);
    }
    dfs(root, 1);
    return max;
}

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数，计算树的深度需要遍历所有节点。
空间复杂度：O(n)：最差情况下，空间复杂度为O(n)。

二叉树的所有路径

思路：

本题考虑使用深度优先遍历。
如果当前节点有左子树或右子树，就递归调用函数，直到左右子树都不存在，此时就是我们要找的的路径。

代码展示：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {string[]}
 */
var binaryTreePaths = function(root) {
  if (!root) return [];
  const res = [];
  const dfs = (root, path) => {
      if (root) {
          path += root.val;
          if (!root.left && !root.right) {
              res.push(path);
          } else {
              path += '->';
              dfs(root.left, path);
              dfs(root.right, path);
          }
      }
  }
  dfs(root, "");
  return res;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n^2)：n为二叉树节点数。在深度优先搜索中每个节点会被访问一次且只会被访问一次，每一次会对 path 变量进行拷贝构造，时间代价为 O(N)，故时间复杂度为 O(N^2)。
空间复杂度：O(n^2)：n为二叉树节点数。

剑指 Offer 32 - I. 从上到下打印二叉树

剑指 Offer 32 - II. 从上到下打印二叉树 II

解题方法同二叉树的层序遍历

平衡二叉树

思路：

考虑深度优先遍历
算出最大深度和最小深度的差值，即可判断是否为平衡二叉树 (本题和求二叉树直径做法类似)

代码展示：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {boolean}
 */
var isBalanced = function(root) {
  if (!root) return true;
  let diff = 0;
  const dfs = (root) => {
    if (!root) return 0;
    let L = dfs(root.left);
    let R = dfs(root.right);
    diff = Math.max(diff, Math.abs(R - L));
    return Math.max(L, R) + 1;
  }
  dfs(root);
  return diff - 1 <= 0;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数，最差情况为O(n)。

合并二叉树

思路：

递归对两个相同位置的节点相加

代码展示：

/**
 * @param {TreeNode} root1
 * @param {TreeNode} root2
 * @return {TreeNode}
 */
var mergeTrees = function(root1, root2) {
  if (!root1 || !root2) return root1 || root2;
  let newRoot = new TreeNode(root1.val + root2.val);
  newRoot.left = mergeTrees(root1.left, root2.left);
  newRoot.right = mergeTrees(root1.right, root2.right);
  return newRoot;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。

路径总和

思路：

考虑深度优先遍历
记录从根节点到当前节点的和，与target比较。

代码展示：

/** * @param {TreeNode} root * @param {number} targetSum * @return {boolean} */
var hasPathSum = function(root, targetSum) {
  if (!root) return false;
  let res = false;
  const dfs = (root, val) => {
    if (root.left) dfs(root.left, val + root.left.val);
    if (root.right) dfs(root.right, val + root.right.val);
    if (!root.left && !root.right && val === targetSum) res = true;
  }
  dfs(root, root.val);
  return res;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。

二叉树的最小深度

思路：

方法一考虑使用广度优先遍历
方法二考虑使用深度优先遍历

代码展示：

方法一：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number}
 */
var minDepth = function(root) {
    if (!root) return 0;
    let minDep = Infinity;
    const bfs = (root, l) => {
        const q = [[root, l]];
        while (q.length) {
            const [n, l] = q.shift();
            if (n.left) q.push([n.left, l + 1]);
            if (n.right) q.push([n.right, l + 1]);
            if (!n.left && !n.right) minDep = Math.min(minDep, l);
        }
    }
    bfs(root, 1);
    return minDep;
};

方法二：

/** * @param {TreeNode} root * @return {number} */
var minDepth = function(root) {
  if (!root) return 0;
  if (root.left && root.right) {
    return 1 + Math.min(minDepth(root.left), minDepth(root.right));
  } else if (root.left) {
    return 1 + minDepth(root.left);
  } else if (root.right) {
    return 1 + minDepth(root.right);
  } else {
    return 1;
  }
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。

N 叉树的前序遍历

思路：

类似于二叉树的前序遍历

代码展示：

// 递归
var preorder = function(root) {
  if (!root) return [];
  const res = [];
  const preord = (n) => {
    if (n) res.push(n.val);
    n.children.forEach(preord);
  }
  preord(root);
  return res;
};

// 迭代
var preorder = function(root) {
  if (!root) return [];
  const stack = [root];
  const res = [];
  while (stack.length) {
    const n = stack.pop();
    res.push(n.val);
    n.children.reverse().forEach(child => {
      stack.push(child);
    });
  }
  return res;
}

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(height)：height为二叉树最大深度。

剑指 Offer 54. 二叉搜索树的第k大节点

思路：

根据树的特点，采用中序遍历，按右子树 - 根节点 - 左子树的顺序遍历，就可以由大到小找到第k大节点

代码展示：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @param {number} k
 * @return {number}
 */
var kthLargest = function(root, k) {
  if (!root || k <= 0) return null;
  const stack = [];
  const res = null;
  let p = root;
  while (stack.length || p) {
    while (p) {
      stack.push(p);
      p = p.right;
    }
    const top = stack.pop();
    if (--k === 0) return top.val;
    p = top.left;
  }
  return res;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。

难度：中等

二叉树的前序遍历

代码展示：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number[]}
 */
var preorderTraversal = function(root) {
  if (!root) return [];
  const stack = [root];
  const res = [];
  while (stack.length) {
    const n = stack.pop();
    res.push(n.val);
    if (n.right) stack.push(n.right);
    if (n.left) stack.push(n.left);
  }
  return res;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)

二叉树的中序遍历

代码展示：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number[]}
 */
var inorderTraversal = function(root) {
  if (!root) return [];
  const stack = [];
  const res = [];
  let p = root;
  while (stack.length || p) {
    while (p) {
      stack.push(p);
      p = p.left;
    }
    const n = stack.pop();
    res.push(n.val);
    p = n.right;
  }
  return res;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)

二叉树的后序遍历

代码展示：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number[]}
 */
var postorderTraversal = function(root) {
  if (!root) return [];
  const stack = [root];
  const outputStack = [];
  const res = [];
  while (stack.length) {
      const n = stack.pop();
      outputStack.push(n);
      if (n.left) stack.push(n.left);
      if (n.right) stack.push(n.right);
  }
  while (outputStack.length) {
      const n = outputStack.pop();
      res.push(n.val);
  }
  return res;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)

二叉树的层序遍历

代码展示：

方法一：深度优先遍历

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number[][]}
 */
var levelOrder = function(root) {
  if (!root) return [];
  const res = [];
  const dfs = ([root, l]) => {
    if (!res[l]) {
      res[l] = [root.val];
    } else {
      res[l].push(root.val)
    }
    if (root.left) dfs([root.left, l + 1]);
    if (root.right) dfs([root.right, l + 1]);
  }
  dfs([root, 0]);
  return res;
};

方法二：广度优先遍历

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number[][]}
 */
var levelOrder = function(root) {
  if (!root) return [];
  let res = [];
  const bfs = (root, l) => {
    const q = [[root, l]];
    while (q.length) {
      const [n, l] = q.shift();
      if (!res[l]) res[l] = [];
      res[l].push(n.val);
      if (n.left) q.push([n.left, l + 1]);
      if (n.right) q.push([n.right, l + 1]);
    }
  };
  bfs(root, 0);
  return res;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)

从前序与中序遍历序列构造二叉树
从中序与后序遍历序列构造二叉树

剑指 Offer 07. 重建二叉树

思路：

递归

代码展示：

参考：多种解法，逐渐优化

/**
 * @param {number[]} preorder
 * @param {number[]} inorder
 * @return {TreeNode}
 */
var buildTree = function(preorder, inorder) {
  if (!preorder.length || !inorder.length) return null;
  const map = new Map();
  for (let i = 0; i < inorder.length; i++) {
    map.set(inorder[i], i);
  }
  const builder = (p_start, p_end, i_start, i_end) => {
    if (p_start > p_end) return null;
    let rootVal = preorder[p_start]; // 找到根节点
    let root = new TreeNode(rootVal); // 设置二叉树的根节点
    let mid = map.get(rootVal);  // 找到根节点在inorder中的位置
    let leftNum = mid - i_start; // 左子树的个数
    root.left = builder(p_start + 1, p_start + leftNum, i_start, mid - 1);
    root.right = builder(p_start + leftNum + 1, p_end, mid + 1, i_end);
    return root;
  }
  return builder(0, preorder.length - 1, 0, inorder.length - 1);
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)

二叉树的锯齿形层序遍历

思路：

同二叉树层序遍历

代码展示：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number[][]}
 */
var zigzagLevelOrder = function(root) {
  if (!root) return [];
  const res = [];
  const bfs = ([root, index]) => {
    if (!root) return;
    if (!res[index]) {
      res[index] = [root.val];
    } else {
      index % 2 === 0 ? res[index].push(root.val) : res[index].unshift(root.val);
    }
    if (root.left) bfs([root.left, index + 1]);
    if (root.right) bfs([root.right, index + 1]);
  }
  bfs([root, 0]);
  return res;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)

二叉树的右视图

思路：

方法一考虑广度优先遍历，每层保留最后一个元素
方法二考虑使用类似先序遍历，根 - 右 - 左的方式遍历，每层第一个出现的元素保留下来即可

代码展示：

方法一：广度优先遍历

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number[]}
 */
var rightSideView = function(root) {
  if (!root) return [];
  const res = [];
  const bfs = (root, l) => {
    const q = [[root, l]]
    while (q.length) {
      const [n, l] = q.shift();
      res[l] = n.val;
      if (n.left) q.push([n.left, l + 1]);
      if (n.right) q.push([n.right, l + 1]);
    }
  }
  bfs(root, 0);
  return res;
};

方法二：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number[]}
 */
var rightSideView = function(root) {
  if (!root) return [];
  const res = [];
  const stack = [[root, 0]];
  while (stack.length) {
    const [n, l] = stack.pop();
    if (res[l] == undefined) res.push(n.val);
    if (n.left) stack.push([n.left, l + 1]);
    if (n.right) stack.push([n.right, l + 1]);
  }
  return res;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)

剑指 Offer 26. 树的子结构

思路：

递归比较

代码展示：

/** * @param {TreeNode} A * @param {TreeNode} B * @return {boolean} */
var isSubStructure = function(A, B) {
  if (!A || !B) return false;
  const isSameSub = (p, q) => {
    if (!q) return true;
    if (!p) return false;
    if (p.val !== q.val) return false;
    return isSameSub(p.left, q.left) && isSameSub(p.right, q.right);
  }
  return isSameSub(A, B) || isSubStructure(A.left, B) || isSubStructure(A.right, B);
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(mn)：m，n分别为A和B的节点数。
空间复杂度：O(m)

验证二叉搜索树

代码展示：

/** * @param {TreeNode} root * @return {boolean} */
var isValidBST = function(root) {
  const helper = (root, lower, upper) => {
    if (root === null) {
      return true;
    }
    if (root.val <= lower || root.val >= upper) {
      return false;
    }
    return helper(root.left, lower, root.val) && helper(root.right, root.val, upper);
  }
  return helper(root, -Infinity, Infinity);
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)

不同的二叉搜索树

思路：

卡塔兰数公式

代码展示：

var numTrees = function(n) {
    let C = 1;
    for (let i = 0; i < n; ++i) {
        C = C * 2 * (2 * i + 1) / (i + 2);
    }
    return C;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(1)

完全二叉树的节点个数

代码展示：

/** * @param {TreeNode} root * @return {number} */
var countNodes = function(root) {
  return root ? countNodes(root.left) + countNodes(root.right) + 1 : 0;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(1)

剑指 Offer 34. 二叉树中和为某一值的路径

代码展示：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @param {number} target
 * @return {number[][]}
 */
var pathSum = function(root, target) {
  if (!root) return [];
  const res = [];
  let temp = [];
  const dfs = (root, v) => {
    if (!root) return null;
    temp.push(root.val);
    if (root.left) dfs(root.left, root.left.val + v);
    if (root.right) dfs(root.right, root.right.val + v);
    if (!root.left && !root.right && v === target) {
      res.push([...temp]);
    }
    temp.pop();
  }
  dfs(root, root.val);
  return res;
};

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)：n为二叉树节点数。
空间复杂度：O(n)

难度：困难

二叉树中的最大路径和

代码展示：

参考解法

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number}
 */
var maxPathSum = function(root) {
  let maxNum = Number.MIN_SAFE_INTEGER;
  const dfs = (root) => {
    if (!root) return 0;
    const left = dfs(root.left);
    const right = dfs(root.right);
    const curMaxSum = left + root.val + right; // 当前子树内部最大路径和
    maxNum = Math.max(maxNum, curMaxSum);
    const outputMaxSum = root.val + Math.max(left, right); // 当前子树对上一层输出的最大路径和
    return outputMaxSum > 0 ? outputMaxSum : 0; // 大于0有输出的必要，小于0就返回0
  };
  dfs(root);
  return maxNum;
}