代码随想录算法训练营Day17_3

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原文链接：https://programmercarl.com/0404.%E5%B7%A6%E5%8F%B6%E5%AD%90%E4%B9%8B%E5%92%8C.html#%E8%A7%86%E9%A2%91%E8%AE%B2%E8%A7%A3

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#算法

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文章介绍了如何计算二叉树的所有左叶子节点之和，分别提供了递归和迭代两种解法，并通过示例解释了左叶子节点的定义。递归法采用后序遍历，迭代法使用前序遍历，重点在于通过父节点判断子节点是否为左叶子节点。

原文链接：代码随想录

404.左叶子之和

力扣题目链接(opens new window)

计算给定二叉树的所有左叶子之和。

示例：

404.左叶子之和1

#视频讲解

《代码随想录》算法视频公开课：二叉树的题目中，总有一些规则让你找不到北 | LeetCode：404.左叶子之和 (opens new window)，相信结合视频在看本篇题解，更有助于大家对本题的理解。

#思路

首先要注意是判断左叶子，不是二叉树左侧节点，所以不要上来想着层序遍历。

因为题目中其实没有说清楚左叶子究竟是什么节点，那么我来给出左叶子的明确定义：节点A的左孩子不为空，且左孩子的左右孩子都为空（说明是叶子节点），那么A节点的左孩子为左叶子节点

大家思考一下如下图中二叉树，左叶子之和究竟是多少？

404.左叶子之和

其实是0，因为这棵树根本没有左叶子！

但看这个图的左叶子之和是多少？

相信通过这两个图，大家对最左叶子的定义有明确理解了。

那么判断当前节点是不是左叶子是无法判断的，必须要通过节点的父节点来判断其左孩子是不是左叶子。

如果该节点的左节点不为空，该节点的左节点的左节点为空，该节点的左节点的右节点为空，则找到了一个左叶子，判断代码如下：

if (node->left != NULL && node->left->left == NULL && node->left->right == NULL) {
    左叶子节点处理逻辑
}

#递归法

递归的遍历顺序为后序遍历（左右中），是因为要通过递归函数的返回值来累加求取左叶子数值之和。

递归三部曲：

1. 确定递归函数的参数和返回值

判断一个树的左叶子节点之和，那么一定要传入树的根节点，递归函数的返回值为数值之和，所以为int

使用题目中给出的函数就可以了。

2. 确定终止条件

如果遍历到空节点，那么左叶子值一定是0

if (root == NULL) return 0;

注意，只有当前遍历的节点是父节点，才能判断其子节点是不是左叶子。所以如果当前遍历的节点是叶子节点，那其左叶子也必定是0，那么终止条件为：

if (root == NULL) return 0;
if (root->left == NULL && root->right== NULL) return 0; //其实这个也可以不写，如果不写不影响结果，但就会让递归多进行了一层。

3. 确定单层递归的逻辑

当遇到左叶子节点的时候，记录数值，然后通过递归求取左子树左叶子之和，和右子树左叶子之和，相加便是整个树的左叶子之和。

代码如下：

int leftValue = sumOfLeftLeaves(root->left);    // 左
if (root->left && !root->left->left && !root->left->right) {
    leftValue = root->left->val;
}
int rightValue = sumOfLeftLeaves(root->right);  // 右

int sum = leftValue + rightValue;               // 中
return sum;

整体递归代码如下：

class Solution {
public:
    int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) return 0;
        if (root->left == NULL && root->right== NULL) return 0;

        int leftValue = sumOfLeftLeaves(root->left);    // 左
        if (root->left && !root->left->left && !root->left->right) { // 左子树就是一个左叶子的情况
            leftValue = root->left->val;
        }
        int rightValue = sumOfLeftLeaves(root->right);  // 右

        int sum = leftValue + rightValue;               // 中
        return sum;
    }
};

以上代码精简之后如下：

class Solution {
public:
    int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) return 0;
        int leftValue = 0;
        if (root->left != NULL && root->left->left == NULL && root->left->right == NULL) {
            leftValue = root->left->val;
        }
        return leftValue + sumOfLeftLeaves(root->left) + sumOfLeftLeaves(root->right);
    }
};

精简之后的代码其实看不出来用的是什么遍历方式了，对于算法初学者以上根据第一个版本来学习。

#迭代法

本题迭代法使用前中后序都是可以的，只要把左叶子节点统计出来，就可以了，那么参考文章二叉树：听说递归能做的，栈也能做！ (opens new window)和二叉树：迭代法统一写法 (opens new window)中的写法，可以写出一个前序遍历的迭代法。

判断条件都是一样的，代码如下：


class Solution {
public:
    int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {
        stack<TreeNode*> st;
        if (root == NULL) return 0;
        st.push(root);
        int result = 0;
        while (!st.empty()) {
            TreeNode* node = st.top();
            st.pop();
            if (node->left != NULL && node->left->left == NULL && node->left->right == NULL) {
                result += node->left->val;
            }
            if (node->right) st.push(node->right);
            if (node->left) st.push(node->left);
        }
        return result;
    }
};

这道题目要求左叶子之和，其实是比较绕的，因为不能判断本节点是不是左叶子节点。

此时就要通过节点的父节点来判断其左孩子是不是左叶子了。

平时我们解二叉树的题目时，已经习惯了通过节点的左右孩子判断本节点的属性，而本题我们要通过节点的父节点判断本节点的属性。

希望通过这道题目，可以扩展大家对二叉树的解题思路。

#其他语言版本

#Java

递归

class Solution {
    public int sumOfLeftLeaves(TreeNode root) {
        if (root == null) return 0;
        int leftValue = sumOfLeftLeaves(root.left);    // 左
        int rightValue = sumOfLeftLeaves(root.right);  // 右
                                                       
        int midValue = 0;
        if (root.left != null && root.left.left == null && root.left.right == null) { 
            midValue = root.left.val;
        }
        int sum = midValue + leftValue + rightValue;  // 中
        return sum;
    }
}

迭代

class Solution {
    public int sumOfLeftLeaves(TreeNode root) {
        if (root == null) return 0;
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<> ();
        stack.add(root);
        int result = 0;
        while (!stack.isEmpty()) {
            TreeNode node = stack.pop();
            if (node.left != null && node.left.left == null && node.left.right == null) {
                result += node.left.val;
            }
            if (node.right != null) stack.add(node.right);
            if (node.left != null) stack.add(node.left);
        }
        return result;
    }
}

// 层序遍历迭代法
class Solution {
    public int sumOfLeftLeaves(TreeNode root) {
        int sum = 0;
        if (root == null) return 0;
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();
            while (size -- > 0) {
                TreeNode node = queue.poll();
                if (node.left != null) { // 左节点不为空
                    queue.offer(node.left);
                    if (node.left.left == null && node.left.right == null){ // 左叶子节点
                        sum += node.left.val;
                    }
                }
                if (node.right != null) queue.offer(node.right);
            }
        }
        return sum;
    }
}

#Python

递归后序遍历

class Solution:
    def sumOfLeftLeaves(self, root: TreeNode) -> int:
        if not root: 
            return 0
        
        left_left_leaves_sum = self.sumOfLeftLeaves(root.left)  # 左
        right_left_leaves_sum = self.sumOfLeftLeaves(root.right) # 右
        
        cur_left_leaf_val = 0
        if root.left and not root.left.left and not root.left.right: 
            cur_left_leaf_val = root.left.val 
            
        return cur_left_leaf_val + left_left_leaves_sum + right_left_leaves_sum # 中

迭代

class Solution:
    def sumOfLeftLeaves(self, root: TreeNode) -> int:
        """
        Idea: Each time check current node's left node. 
              If current node don't have one, skip it. 
        """
        stack = []
        if root: 
            stack.append(root)
        res = 0
        
        while stack: 
            # 每次都把当前节点的左节点加进去. 
            cur_node = stack.pop()
            if cur_node.left and not cur_node.left.left and not cur_node.left.right: 
                res += cur_node.left.val
                
            if cur_node.left: 
                stack.append(cur_node.left)
            if cur_node.right: 
                stack.append(cur_node.right)
                
        return res