Leetcode 437 Path Sum III

博客围绕Leetcode 437. Path Sum III题目展开,题目要求找出二叉树中路径和为给定值的路径数量,路径无需从根节点或叶子节点开始或结束。解题思路是任意节点可作为根节点向下遍历,介绍了pathSum和count两个递归函数的作用及区别。

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题目链接:437. Path Sum III

题目描述

You are given a binary tree in which each node contains an integer value.

Find the number of paths that sum to a given value.

The path does not need to start or end at the root or a leaf, but it must go downwards (traveling only from parent nodes to child nodes).

The tree has no more than 1,000 nodes and the values are in the range -1,000,000 to 1,000,000.

简而言之,任意一个结点到其任意一个子结点的路径和为SUM,有多少个

Example:

root = [10,5,-3,3,2,null,11,3,-2,null,1], sum = 8

      10
     /  \
    5   -3
   / \    \
  3   2   11
 / \   \
3  -2   1

Return 3. The paths that sum to 8 are:

1.  5 -> 3
2.  5 -> 2 -> 1
3. -3 -> 11

解题思路

任意一个结点都可以当根节点,然后向下进行遍历,找寻是否存在路径和为SUM的结点。

而且条件仅限 路径和==sum,并不一定非得到叶子结点。

在参考优秀答案的时候,看到了一位老哥对递归的诠释:特此分享Leetcode

Leetcode讨论区,用户ID:fudonglai

写递归的技巧是:明白一个函数的作用并相信它能完成这个任务,千万不要跳进这个函数里面企图探究更多细节,否则就会陷入无穷的细节无法自拔。你就算浑身是铁,能压几个栈?

按照前面说的技巧,先来定义清楚每个递归函数应该做的事:
pathSum 函数:给他一个节点和一个目标值,他返回以这个节点为根的树中,和为目标值的路径总数。
count 函数:给他一个节点和一个目标值,他返回以这个节点为根的树中,能凑出几个以该节点为路径开头,和为目标值的路径总数

pathSum 和 count的区别是,count只计算以该结点为开始结点的总数目。

而pathSum,是计算以该节点为根,那么包含了该根节点下 各个结点的count。

/* 有了以上铺垫,详细注释一下代码 */
int pathSum(TreeNode root, int sum) {
    if (root == null) return 0;
    int pathImLeading = count(root, sum); // 自己为开头的路径数
    int leftPathSum = pathSum(root.left, sum); // 左边路径总数(相信他能算出来)
    int rightPathSum = pathSum(root.right, sum); // 右边路径总数(相信他能算出来)
    return leftPathSum + rightPathSum + pathImLeading;
}
int count(TreeNode node, int sum) {
    if (node == null) return 0;
    // 我自己能不能独当一面,作为一条单独的路径呢?
    int isMe = (node.val == sum) ? 1 : 0;
    // 左边的小老弟,你那边能凑几个 sum - node.val 呀?
    int leftBrother = count(node.left, sum - node.val); 
    // 右边的小老弟,你那边能凑几个 sum - node.val 呀?
    int rightBrother = count(node.right, sum - node.val);
    return  isMe + leftBrother + rightBrother; // 我这能凑这么多个
### LeetCode Hot 100 路径总和 III Java 解决方案 #### 方法一:暴力递归法 此方法通过遍历每一个节点并尝试找到从该节点出发的所有可能路径,判断这些路径的和是否等于目标值。 ```java class Solution { int pathnumber; public int pathSum(TreeNode root, long sum) { if (root == null) return 0; Sum(root, sum); pathSum(root.left, sum); pathSum(root.right, sum); return pathnumber; } public void Sum(TreeNode root, long sum) { if (root == null) return; sum -= root.val; if (sum == 0) { pathnumber++; } Sum(root.left, sum); Sum(root.right, sum); } } ``` 这种方法虽然简单直观,但在处理大规模数据时效率较低。对于某些极端情况下的输入,可能会导致性能问题[^1]。 #### 方法二:优化后的前缀和加哈希表 为了提高算法效率,可以采用前缀和的概念加上哈希表来记录已经访问过的节点及其累积值。这样可以在一次深度优先搜索过程中完成计算,而不需要重复遍历子树。 ```java import java.util.HashMap; public class Solution { private HashMap<Long, Integer> prefixSumCount = new HashMap<>(); public int pathSum(TreeNode root, int targetSum) { prefixSumCount.put(0L, 1); return findPath(root, 0L, targetSum); } private int findPath(TreeNode node, long currentSum, int targetSum) { if (node == null) return 0; // 更新当前累计和 currentSum += node.val; // 计算满足条件的数量 int numPathsToCurrentNode = prefixSumCount.getOrDefault(currentSum - targetSum, 0); // 将当前累计和加入map中 prefixSumCount.put(currentSum, prefixSumCount.getOrDefault(currentSum, 0) + 1); // 继续向下探索左右子树 int leftResult = findPath(node.left, currentSum, targetSum); int rightResult = findPath(node.right, currentSum, targetSum); // 移除当前结点的影响以便回溯到父级调用者处继续其他分支的查找工作 prefixSumCount.put(currentSum, prefixSumCount.get(currentSum) - 1); return numPathsToCurrentNode + leftResult + rightResult; } } ``` 这种改进的方法不仅提高了时间复杂度至 O(n),而且空间上也更加高效,适用于更广泛的情况[^2]。 #### 数据约束说明 题目规定了二叉树中的节点数量范围以及各节点取值区间: - 二叉树的节点个数的范围是 [0,1000] - `-10^9 <= Node.val <= 10^9` - `-1000 <= targetSum <= 1000` 因此,在实现解决方案时需要注意数值类型的选取以防止溢出等问题的发生[^3]。
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