Leetcode 112. 路径总和

本文探讨了在给定二叉树和目标和的情况下,如何判断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目标和。通过递归方法,实现了对二叉树的深度遍历,最终确定是否存在满足条件的路径。

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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。

解题

1.首先我刚开始不知道如何去解这个问题,所以我就开始先随便写一个方法sum.这个方法就是用来计算这条链的总值。后来随着自己代码的展示,我发现可以给目标值进行减法,最后等于0且没有叶子,那么就有这个路径。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public boolean hasPathSum(TreeNode root, int sum) {
        if(root == null) return false;
        return sum(root, sum);
    }

    public boolean sum(TreeNode tree, int target){
        if(tree == null) return false;
        if(tree.left == null && tree.right == null)
            return target - tree.val == 0;
        return sum(tree.left, target - tree.val) || sum(tree.right, target - tree.val);
    }
}

总用时4毫秒。

### 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。 ```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 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 题目规定了二叉中的节点数量范围以及各节点取值区间: - 二叉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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