1. 方法就两种 普通dfs和 双层dfs(也就是for循环遍历每一个节点)
2. 有的情况 比如你要操作到全局变量的时候 必须恢复现场
1.路径总和2
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root, int targetSum) {
List<Integer> list1 = new ArrayList<>();
helper(root,targetSum,list1);
return ans;
}
public void helper(TreeNode root, int targetSum, List<Integer> list) {
if (root == null) {
return;
}
list.add(root.val);
targetSum -= root.val;
if (root.left == null && root.right == null && targetSum == 0) {
ans.add(new ArrayList(list)); //一定要新创建
list.remove(list.size() - 1); // 恢复现场
return;
}
helper(root.left, targetSum,list);
helper(root.right, targetSum,list);
list.remove(list.size() - 1);
}
}
注意
就很简单的dfs遍历,但是有两个注意点:
1. 你要回溯,也就是 在你走到头之后, 如果当前情况不符合答案,你要恢复现场,不然会对结果造成影响
2. 你用全局变量ans将他们存起来,在发现找到答案的时候,你要进行重新创一个new ArrayList来存储,否则 你在后续恢复现场的时候,会对刚才的ans里面的东西也造成改变。 List好蠢。。。
回溯很重要,
一般来说,如果你操作的东西 是你现场捏造的,那你不用回溯。
但是如果是大家都会用的,你分类讨论的时候都去操作它,那由于内存共享,永远都是错的。
public void helper(TreeNode root, int targetSum, List<Integer> list) {
if (root == null) {
return;
}
if (root.left == null && root.right == null && targetSum == 0) {
ans.add(new ArrayList(list));
return;
}
if(root.left != null) {
list.add(root.left.val);
helper(root.left, targetSum-root.left.val,list);
}
if(root.right != null) {
list.add(root.right.val);
helper(root.right, targetSum-root.right.val,list);
}
}
}
路径总和3
思路
碰见这种题,你想的是 每一步分类讨论,
因为他含括了 1. 求sum 2. 必须是连续的 3. 分类讨论每一步拿或不拿
class Solution {
public int pathSum(TreeNode root, int targetSum) {
return helper(root,targetSum,0,0);
}
public int helper(TreeNode root, int targetSum, int now, int index) {
if(root == null) return 0;
if(targetSum == now && index>0) return 1;
if(now > targetSum) return 0;
int sum = 0;
if(now == 0) {
int l = helper(root.left,targetSum,now,index++);
int r = helper(root.right,targetSum,now,index++);
if(root.val == targetSum) return l+r+1;
int l1 = helper(root.left,targetSum, root.val + now,index++);
int r1 = helper(root.right,targetSum,root.val + now,index++);
sum = l + r + l1 + r1;
}
else {
if(now + root.val == targetSum) return 1;
int l1 = helper(root.left,targetSum, root.val + now,index++);
int r1 = helper(root.right,targetSum,root.val + now,index++);
sum = l1 + r1;
}
return sum;
}
}
这就是你的思路,但是你有没有发现:
其实你这种类型的题换成数组去做的话,只是两个for循环,撑死一个for循环+递归函数。
不可能像你一样 对数组去求目标和数目还用 递归分布讨论。
直接 用一个外循环(第一个递归函数),套用另一个循环(另一个遍历东西的递归)即可。
class Solution {
int sum = 0;
public int pathSum(TreeNode root, int targetSum) {
if(root == null) return 0;
dfs(root, targetSum);
pathSum(root.left, targetSum);
pathSum(root.right, targetSum);
return sum;
}
public void dfs(TreeNode root, long targetSum) {
if(root == null) return;
if(targetSum == root.val) {sum++;}
dfs(root.left, targetSum-root.val);
dfs(root.right, targetSum-root.val);
}
}
但是 你也要注意 :
- 即便你在某一时候找到符合答案的路jin了,还要继续向深处递归。因为有负数啊 -2 2 -2 2你这目标两个0 相当于有好几种情况
- targetSum不能向rest那样去等于0 就因为他这个不是背包问题。 数组里的东西可能是负数或0 如果用rest == 0的话 目标是0的情况 你上来就会判断一个sum++ 直接出错。 你可以用 当前累计是否等于 root.val
- root.val能取到10^9 tarsum要用long形式 不然会溢出错误
招数
如果有某种情况,在某一时刻的值你不能用,另一种情况才能用的时候,你可以上标志flag = false;或者利用index++ index == 0 的时候不能利用
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
int min1 = Integer.MAX_VALUE, min2 = Integer.MAX_VALUE;
boolean flag ;
public int findSecondMinimumValue(TreeNode root) {
min1 = root.val;
dfs(root);
if(min2 == Integer.MAX_VALUE && flag==false) return -1;
return min2;
}
public void dfs(TreeNode root) {
if(root == null) return;
if(root.val <= min2 && root.val > min1) {min2 = root.val; flag = true;}
dfs(root.left);
dfs(root.right);
}
}
防的就是当第二大的时候是Integer.MAX_VALUE;