返回

解码面试:从二叉树的根到叶的路径总和为目标和的路径

前端

前端面试中的算法利刃:路径总和 II 深入剖析

导语

在瞬息万变的科技领域,面试是求职者展现自我、叩开职业大门的关键一环。前端开发作为炙手可热的行业,面试题更是层出不穷。而算法题,更是考察程序员基本功和思维能力的试金石。今天,我们就来深入剖析一道经典的前端面试算法题——路径总和 II。

算法题解

路径总和 II 问题要求给定一棵二叉树和一个目标和,找出所有从根节点到叶子节点的路径,这些路径上的节点值之和等于目标和。乍一看,这道题似乎并不复杂,但实际上,它需要清晰的逻辑和巧妙的算法设计。

我们采用递归回溯的方法来解决这个问题。具体步骤如下:

  1. 递归终止条件: 如果当前节点为空,直接返回空列表。如果当前节点为叶子节点(没有左右子节点),且当前路径和等于目标和,则将当前路径加入结果列表。
  2. 递归回溯: 如果当前节点不为空,且不是叶子节点,则分别递归遍历左右子节点。在递归的过程中,将当前节点的值加入路径和中。
  3. 回溯剪枝: 在递归回溯过程中,如果当前路径和大于目标和,则停止回溯,因为不可能再找到满足条件的路径。

代码实现

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * function TreeNode(val, left, right) {
 *     this.val = (val===undefined ? 0 : val)
 *     this.left = (left===undefined ? null : left)
 *     this.right = (right===undefined ? null : right)
 * }
 */
/**
 * @param {TreeNode} root
 * @param {number} targetSum
 * @return {number[][]}
 */
const pathSum = (root, targetSum) => {
  const result = [];
  const path = [];
  dfs(root, targetSum, path, result);
  return result;
};

const dfs = (node, target, path, result) => {
  if (!node) return;
  path.push(node.val);
  if (!node.left && !node.right && target === node.val) {
    result.push([...path]);
    return;
  }
  if (node.left) dfs(node.left, target - node.val, path, result);
  if (node.right) dfs(node.right, target - node.val, path, result);
  path.pop();
};

复杂度分析

  • 时间复杂度: O(N),其中 N 是二叉树的节点数。递归会遍历每个节点一次。
  • 空间复杂度: O(H),其中 H 是二叉树的高度。递归栈的空间占用与二叉树的高度成正比。

总结

路径总和 II 算法题考察的是递归回溯、深度优先搜索等算法基础,以及对二叉树结构的理解。通过这道题,我们可以深入理解算法在实际场景中的应用,提升前端开发的面试竞争力。

常见问题解答

  1. 为什么使用递归回溯来解决这个问题?
    递归回溯是一种深度优先搜索的方法,它可以有效地遍历二叉树的每个节点,并回溯剪枝不满足条件的路径。

  2. 如何判断当前路径是否满足条件?
    当当前节点为叶子节点(没有左右子节点),且当前路径和等于目标和时,当前路径满足条件。

  3. 为什么需要回溯剪枝?
    如果当前路径和大于目标和,则不可能再找到满足条件的路径,因此需要回溯剪枝以提高效率。

  4. 这道题的变种有哪些?
    路径总和 II 的变种包括:路径和为负数的情况、给定多个目标和的情况、要求输出最长路径的情况等。

  5. 在实际的前端开发中,这道题有哪些应用场景?
    这道题可以应用于页面布局、组件设计、数据处理等场景,需要根据特定条件寻找符合要求的路径或结构。