LeetCode | 路径总和

本文探讨了在给定的二叉树中寻找一条从根节点到叶子节点的路径,使得路径上所有节点值的总和等于指定的目标和。通过两种方法实现:一是递归减少目标和直至叶子节点;二是累加已遍历节点值,在叶子节点比较是否等于目标和。附带C++代码示例。

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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

一、题解思路

要想判断整条路径上的总和是否与目标值相符,有两种做法。
第一种方法:从根节点开始,每当遇到一个节点的时候,从目标值里扣除节点值,一直到叶子节点判断目标值是不是被扣完。
第二种方法是:声明一个变量记录已经经过的节点的值之和,每经过一个节点就加上这个节点的值,在叶子节点判断变量值是否为目标值。 其实,做为树的递归题目是非常有套。

二、代码示例
/**
 * 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:
    bool hasPathSum(TreeNode* root, int sum) {
        if(NULL == root) return false;
        
        if(NULL == root->left && NULL == root->right) 
            return root->val - sum == 0;

        bool left = hasPathSum(root->left, sum - root->val);
        bool right = hasPathSum(root->right, sum - root->val);
        
        return left || right;
    }
};
/**
 * 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:
    bool helper(TreeNode* root, int sum, int cur)
    {
        if(NULL == root) return false;
        
        cur += root->val;
        
        if(NULL == root->left && NULL == root->right)
            return cur == sum;
        
        return helper(root->left, sum, cur) || helper(root->right, sum, cur);
    }
    
    bool hasPathSum(TreeNode* root, int sum) {
        return helper(root, sum, 0);
    }
};
### 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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