二叉树中和为某一值的路径

二叉树中和为某一值的路径

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描述

这是一篇针对初学者的题解,用递归方法实现。
知识点:树,递归
难度:一星


题解

题目抽象:给定一颗二叉树,找出满足从根节点到叶子节点和为sun的所有路径。
如图:
![图片说明](https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20200427/284295_1587979090937_35ED3E466CC7F8537B58BE7370BAF1F5 "图片标题")

方法:递归


前置知识:

  1. 首先清楚叶子的表示:如果节点为root, 那么当前节点为叶子节点的必要条件为!root->left && !root->right

  2. 找出路径,当然需要遍历整棵树,这里采用先序遍历,即:根节点,左子树,右子树
    代码如下:

    void preOrder(TreeNode *root) {
     // process root
    
     if (root->left) preOrder(root->left);
     if (root->right) preOrder(root->right);
    }

具备了上面两个前置知识后,这里无非增加了路径和sum 和 叶子节点的判断。
递归算法三部曲:

  1. 明白递归函数的功能:FindPath(TreeNode* root,int sum),从root节点出发,找和为sum的路径
  2. 递归终止条件:当root节点为叶子节点并且sum==root->val, 表示找到了一条符合条件的路径
  3. 下一次递归:如果左子树不空,递归左子树FindPath(root->left, sum - root->val),如果右子树不空,递归右子树,FindPath(root->right, sum - root->val)

但是,你可能会问,这里没有保存路径啊?是的,可以用两个全局变量vector<int> path, vector<vector<int>> ret来保存
代码中用了引用,将全局变量作为函数参数来进行全局传递。

代码

class Solution {
public:
    using vvi = vector<vector<int>>;
    using vi = vector<int>;
    void dfs(TreeNode *root, int sum, vi &path, vvi &ret) {
        path.push_back(root->val);
        if (sum == root->val && !root->left && !root->right) {
            ret.push_back(path);
        }
        if (root->left) dfs(root->left, sum - root->val, path, ret);
        if (root->right) dfs(root->right, sum - root->val, path, ret);
        path.pop_back(); // 代码走到这里,表明要回溯,代表当前path中的root节点我已经不需要了
    }
    vector<vector<int> > FindPath(TreeNode* root,int expectNumber) {
        vvi ret;
        vi path;
        if (!root) return ret;
        dfs(root, expectNumber, ans, ret);
        return ret;
    }
};

时间复杂度:O(n), 树的所有节点需要遍历一次
空间复杂度:O(n), 当树退化到链表时,递归空间为O(n)

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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
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