Path Sum II问题及解法

本文介绍了一种经典的深度优先搜索(DFS)算法应用——在给定二叉树中寻找所有从根节点到叶子节点的路径,使得这些路径上的节点值之和等于给定的目标值。通过递归方式实现路径求和,适用于算法面试和技术实践。

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问题描述:

Given a binary tree and a sum, find all root-to-leaf paths where each path's sum equals the given sum.

示例:
Given the below binary tree and sum = 22,
              5
             / \
            4   8
           /   / \
          11  13  4
         /  \    / \
        7    2  5   1

return

[
   [5,4,11,2],
   [5,8,4,5]
]

问题分析:

一个典型的DFS问题,将root到leaf路径上的和加起来与sum进行比较,相等则保留,不相等则不保留。


过程详见代码:

/**
 * 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:
    vector<vector<int>> pathSum(TreeNode* root, int sum) {
		vector<vector<int>> res;
		vector<int> re;
		bl(root, res, re, sum);
		return res;
	}

	void bl(TreeNode* root,vector<vector<int>> & res, vector<int>& re, int sum)
	{
		if (root == NULL) return;
		
		if (root->val == sum && root->left == NULL && root->right == NULL) 
		{
			re.push_back(root->val);
			res.push_back(re);
			re.pop_back();
			return;
		}
		re.push_back(root->val);
		bl(root->left, res, re, sum - root->val);
		re.pop_back();
		re.push_back(root->val);
		bl(root->right, res, re, sum - root->val);
		re.pop_back();
	}
};


在工程应用中,算法的实际使用面临诸多挑战和问题。以下是一些常见的问题及其对应的解决方法: ### 常见问题 1. **计算复杂度高** 在实际工程场景中,许多问题规模较大,传统的精确算法可能无法在合理时间内完成计算任务[^2]。例如,在大规模数据处理、路径规划或资源分配等问题中,时间复杂度高的算法会导致系统响应迟缓。 2. **实时性要求高** 工程系统往往需要快速响应,尤其是在控制系统、自动驾驶等实时应用场景中。某些算法的延迟可能导致性能下降甚至系统失效。 3. **不确定性与噪声干扰** 实际环境中存在大量不确定因素,例如传感器误差、通信延迟、外部干扰等,这些都会影响算法的稳定性与准确性。 4. **多目标优化难题** 多数工程问题涉及多个相互冲突的目标(如成本最小化与效率最大化),传统单目标优化算法难以满足这种复杂需求。 5. **可扩展性差** 某些算法在小规模问题上表现良好,但随着问题规模扩大,其性能急剧下降,缺乏良好的可扩展性。 ### 解决方法 - **采用启发式与元启发式算法** 遗传算法、模拟退火、粒子群优化等启发式算法能够有效应对高复杂度问题,尤其适用于组合优化和大规模搜索空间的问题[^1]。它们通过近似解法在较短时间内获得可接受的结果。 - **引入并行与分布式计算技术** 利用多核处理器、GPU加速或分布式计算框架(如Hadoop、Spark)可以显著提升算法的执行效率,从而满足实时性要求。 - **结合鲁棒控制与容错机制** 在算法设计阶段引入鲁棒性分析和容错机制,使其在面对噪声和异常输入时仍能保持稳定输出,例如卡尔曼滤波、鲁棒优化等方法。 - **多目标优化算法的应用** 使用NSGA-II、MOEA/D等多目标进化算法,能够在多个目标之间进行权衡,生成帕累托最优解集,为决策者提供多样化的选择。 - **模块化与增量式算法设计** 将复杂问题分解为多个子问题,并采用增量式更新策略,有助于提升算法的可扩展性和适应性,尤其适用于动态变化的工程环境。 --- ```python # 示例:遗传算法用于路径优化 import random def generate_individual(): return random.sample(range(10), 10) def fitness(individual): # 简单的距离评估函数 return sum(abs(individual[i] - individual[i+1]) for i in range(len(individual)-1)) population = [generate_individual() for _ in range(20)] best = min(population, key=fitness) print("Best path:", best) print("Fitness:", fitness(best)) ``` ---
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