[leetcode] 129. Sum Root to Leaf Numbers

本文探讨了一道经典的二叉树遍历问题,即求所有从根节点到叶子节点路径所组成的数字之和。通过先序遍历算法,递归地计算每条路径的数值并累加得到最终结果。提供了C++和Python两种语言的实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description

Given a binary tree containing digits from 0-9 only, each root-to-leaf path could represent a number.

An example is the root-to-leaf path 1->2->3 which represents the number 123.

Find the total sum of all root-to-leaf numbers.

Note: A leaf is a node with no children.

Example:

Input:

[1,2,3]
    1
   / \
  2   3

Output:

25

Explanation:

The root-to-leaf path 1->2 represents the number 12.
The root-to-leaf path 1->3 represents the number 13.
Therefore, sum = 12 + 13 = 25.

Example 2:

Input:

[4,9,0,5,1]
    4
   / \
  9   0
 / \
5   1

Output:

1026

Explanation:

The root-to-leaf path 4->9->5 represents the number 495.
The root-to-leaf path 4->9->1 represents the number 491.
The root-to-leaf path 4->0 represents the number 40.
Therefore, sum = 495 + 491 + 40 = 1026.

分析

题目的意思是:给定一棵二叉树,从根节点到叶子节点组成一个数字,然后求和。

  • 先序遍历每个结点,用一个sum变量保存求和的值,每一层都比上层和*10+当前根节点的值。

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:
    int sumNumbers(TreeNode* root) {
        int sum=0;
        int res=0;
        solve(root,sum,res);
        return res;
    }
    void solve(TreeNode* root, int sum,int& res){
        if(!root){
            return ;
        }
        sum=sum*10+root->val;
        if(!root->left&&!root->right){
            res+=sum;
            return ;
        }
        solve(root->left,sum,res);
        solve(root->right,sum,res);
    }
};

代码二

牛课网也有类似的题目,我用python重新实现了一下,发现好久不练都不会了哈哈。

# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None

#
# 
# @param root TreeNode类 
# @return int整型
#
class Solution:
    def dfs(self,root,val):
        if(root is None):
            return
        cur=val*10+root.val
        if(root.left is None and root.right is None):
            self.nums.append(cur)
        self.dfs(root.left,cur)
        self.dfs(root.right,cur)
        
    def sumNumbers(self , root ):
        # write code here
        self.nums=[]
        self.dfs(root,0)
        return sum(self.nums)

参考文献

[编程题]sum-root-to-leaf-numbers

内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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