leetcode 112. Path Sum ---java(树,递归)

本文介绍了一种通过递归算法来判断二叉树中是否存在从根节点到叶子节点的路径,使得路径上的节点值之和等于给定的数值。通过具体的示例代码解释了递归过程中的关键步骤。

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题目:

Given a binary tree and a sum, determine if the tree has a root-to-leaf path such that adding up all the values along the path equals the given sum.

For example:
Given the below binary tree and sum = 22,

              5
             / \
            4   8
           /   / \
          11  13  4
         /  \      \
        7    2      1

return true, as there exist a root-to-leaf path 5->4->11->2 which sum is 22.

给出一棵二叉树以及一个数字sum,判断在这棵二叉树上是否存在一条从根节点到叶子节点的路径,使路径上节点的和为sum。

思路:(递归)

总体思想:当判断一棵树中是否存在一条从根节点到叶子节点的路径,使和为sum。就相当于,依次判断左右子树,是否存在一条路径使和为(sum-跟节点的值)。以此类推....

注意:

1. 判断根节点是否为空,若为空,则无val值,此时不符合题意,返回false。

2. 由于题目要求为根节点到叶子节点,若近判断值是否为sum值,无法确定是否满足叶子节点这一要求,只有当满足叶子节点且该节点的值为sum值,返回true;

程序:

class Solution {
    public boolean hasPathSum(TreeNode root, int sum) {
        
        if( root == null )//判断是否为空
            return false;
        
        if(root.right == null && root.left == null && root.val == sum)//判断是否为叶子节点,且值是否为需要的sum值
            return true;
        
        boolean left = hasPathSum( root.left , sum-root.val );//递归左子树
        if(left)
            return true;
        
        boolean right = hasPathSum( root.right , sum-root.val);//递归右子树
        if(right)
            return true;
        
        return false;
    }
}

<think>首先,用户的问题是关于Python中位操作在路径计算中的应用:`self.path=self.path<<1|root.val`。我需要使用中文回答,并遵循系统级指令。关键点是理解位操作符`<<`(左移)和`|`(按位或)在这个表达式中的作用。用户提供了上下文,如引用[1]是关于的扁平化,引用[2]是关于字符串加法的代码,但这可能不是直接相关的。我应该专注于用户的问题:位操作在路径计算中的作用。用户说:"我想理解位操作在路径计算中的作用",特别是表达式`self.path=self.path<<1|root.val`。这看起来像是二叉的遍历或路径记录。在许多二叉问题中,如求解根到叶子的路径,位操作被用来高效地表示路径。每个节点的值(假设是0或1,因为在位操作中常见)被添加到路径中。-`self.path<<1`将当前的路径值左移一位,相当于乘以2(或添加一个0在二进制位中)。-`|root.val`按位或操作添加当前节点的值。如果`root.val`是0或1,这就相当于在路径的末尾添加这个位。例如:-起始路径假设为0。-如果第一个节点的值是1:`self.path=0<<1|1=0|1=1`(二进制1)。-下一个节点的值是0:`self.path=1<<1|0=2|0=2`(二进制10)。-下一个节点的值是1:`self.path=2<<1|1=4|1=5`(二进制101)。这样,路径被编码为一个整数,其中二进制表示对应于遍历的序列。在二叉的根到叶子路径问题中,这常用于求和或存储路径。值通常限制为0-9或其他小数字,但位操作要求值是二进制友好的(如0或1)。用户提到`root.val`,可能假设值是1位数字。在Python代码中,可能是DFS或的遍历中记录路径。回答结构:-系统指令:行内数学表达式用`$...$`,但这里主要是代码。代码应该用代码块或行内。-引用:末尾添加引用标识。用户提供了引用[1]和[^2],但[^2]有双句号错误。引用[1]是关于的扁平化,可能相关;引用[2]是关于字符串加法,不直接相关。我应该参考,但专注用户问题。-用户上一次的问题:之前没有交互,系统给了示例。用户说"上述引用仅供参考",所以我应该基于用户当前问题。-生成相关问题:指令中说"生成相关问题",所以在回答后添加相关问题。回答步骤:1.解释表达式的作用。2.用示例说明。3.讨论优势和典型应用场景。4.使用中文。确保真实可靠:位操作用于路径编码是常见的,尤其在二叉遍历中。**问题理解:**用户的问题是:"我想理解位操作在路径计算中的作用",具体代码`self.path=self.path<<1|root.val`。所以,我聚焦于这个表达式。**计划回答:**-引言:解释位操作在路径计算中的目的。-详细解释表达式:分解`<<`和`|`。-示例:用数字展示路径构建。-为什么有效:高效性、节省空间。-潜在问题:值范围(需要是0或1)。-引用:由于用户提供引用,我可以提到在引用[^1]中有关遍历,但不太直接。添加引用标识时自然插入。-相关问题:生成2-3个相关问题。相关问题示例:1.位操作在路径计算中的优势是什么?2.如何处理非二进制值的路径?3.Python中有其他高效路径表示方法吗?最后,添加引用标识。完整回答结构:1.解释表达式。2.示例。3.应用场景。4.注意事项。5.相关问题。</think> ### 理解位操作在路径计算中的作用 在二叉或图的遍历问题中,位操作常用于高效地表示和计算路径。您的查询涉及表达式 `self.path = self.path << 1 | root.val`,这是在Python中常用的一种技巧,特别是在根到叶子路径的求和或存储场景中(例如LeetCode问题如[112. 路径总和](https://leetcode.com/problems/path-sum/))。接下来,我将逐步解释这个表达式的含义、作用和优势。 #### 1. 表达式分解与含义 - **初始状态**:`self.path` 表示当前路径的整数编码,初始值通常为0。 - **位左移操作 `<<`**:`self.path << 1` 将 `self.path` 的二进制表示左移一位,相当于乘以2(即添加一个最低位0)。例如: - 如果当前 `self.path = 3`(二进制 $11_2$),则 `3 << 1 = 6`(二进制 $110_2$)。 - **按位或操作 `|`**:`| root.val` 将当前节点值添加到路径末尾。这里假设 `root.val` 是0或1(因为位操作要求值是二进制兼容的),如果 `root.val=1`,则会将路径的最低位置1。 - 例如:`6 | 1 = 7`(二进制 $111_2$)。 - **整体作用**:表达式 `self.path = self.path << 1 | root.val` 相当于: - 将当前路径“左移”以腾出空间。 - 在最低位“添加”节点值 `root.val`。 - 这样,路径被编码为一个整数,其二进制表示直接对应遍历路径的顺序(0表示左节点选择或其他默认值,1表示当前节点值)。 #### 2. 关键作用:路径编码的示例 假设在二叉遍历中,`root.val` 限定为0或1(常见于二值路径问题),起始 `self.path = 0`。用代码示例演示: ```python # Python 伪代码 (基于DFS二叉遍历) def dfs(root, self): if not root: # 空节点,返回 return # 更新路径: self.path = self.path << 1 | root.val self.path = self.path << 1 | root.val # 核心表达式 # 如果是叶子节点,输出当前路径(作为整数表示的二进制) if not root.left and not root.right: print(f"路径值(整数): {self.path}, 二进制路径: {bin(self.path)}") # 递归左右子 self.dfs(root.left) self.dfs(root.right) # 回溯时撤销位操作(实际中可能不需要,取决于需求) ``` - **计算示例**: 假设路径为 `root.val=1 -> root.val=0 -> root.val=1`。 - **步骤1**: `self.path = 0 << 1 | 1 = 0 | 1 = 1` (二进制 $1_2$,表示路径 `1`)- **步骤2**: `self.path = 1 << 1 | 0 = 2 | 0 = 2` (二进制 $10_2$,表示路径 `1 -> 0`)- **步骤3**: `self.path = 2 << 1 | 1 = 4 | 1 = 5` (二进制 $101_2$,表示路径 `1 -> 0 -> 1`)- **输出**: 完整路径被编码为整数5,二进制为 `0b101`。 这种方式高效地将路径存储为一个整数,避免使用列表等数据结构,节省时间和空间[^1]。 #### 3. 优势与应用场景 - **空间与时间效率**: - **空间优化**:使用一个整数代替列表存储路径(例如,路径长度10只需要一个整数,而非列表)。 - **时间高效**:位操作(左移、或)是常数时间操作($O(1)$),而列表追加操作最差为 $O(n)$(n为路径长度)。在深度优先搜索(DFS)中,整体遍历仍为 $O(n)$(n为节点数),但每步路径更新更快。 - **典型问题场景**: - **根到叶子路径求和**:如果每个节点值被加到路径中,最终可解码二进制得到总和。例如,路径 `101`(二进制)对应十进制5。 - **状态压缩**:在图搜索(如状态机)中用于高效表示路径序列。 - 常见于算法问题,如二叉序列化或路径判断[^1]。 #### 4. 注意事项与限制 - **值范围要求**:`root.val` 必须为0或1;如果值是更大的数字(如2),表达式可能失效或需要额外处理(例如,用位掩码或其他编码)。在您提供的引用中,[^1]使用操作,但不涉及位操作,但它展示了遍历的上下文中高效编码的常见思路。 - **Python特性**:Python整数可以任意精度,所以路径长度不受限制(但实际中受内存限制)。 - **回溯考虑**:在DFS中,完成后需撤销路径(可能用其他变量保存状态,而不是直接修改`self.path`)。 #### 5. 相关问题 为帮助您深入学习,以下是相关衍生问题: 1. 位操作在路径计算中的优势是什么?如何用于路径求和? 2. 如何处理 `root.val` 不是0或1的情况(例如,值在0-9范围)? 3. Python中有其他高效路径表示方法(如字符串拼接或列表)与位操作比较的优缺点? 4. 位操作在二叉遍历中如何支持回溯机制? 如果您有具体代码场景或更多细节(如节点值类型),我可以进一步调整解释或提供完整Python示例。[^1] [^1]: 参考自LeetCode遍历问题和相关算法实现。
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