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勇敢征服编程界的巅峰——探索LeetCode 112:路径总和

后端

LeetCode 112:路径总和

问题

在二叉树中,从根节点到叶节点的路径所经过的结点值的和称为该路径和。

给定一个二叉树的根节点 root,返回所有根节点到叶节点的路径和。

解决方案

1. 算法概述

为了解决这个问题,我们将采用广度优先搜索(BFS)算法。BFS 算法是一种以层次方式遍历树形结构的数据结构的算法。它从根节点开始,依次访问每一层的节点,再依次访问下一层的节点,直至遍历完整棵树。

BFS 算法非常适用于解决树形结构的问题,因为它的时间复杂度为 O(V + E),其中 V 是图中的节点数,E 是图中的边数。在二叉树中,每个节点都有两个子节点,因此边的数目为节点数目的两倍,即 E = 2V。因此,BFS 算法在二叉树中的时间复杂度为 O(V + 2V) = O(V)。

2. 算法步骤

  1. 初始化一个队列,将根节点 root 入队。
  2. 创建一个空的列表 result,用于存储所有根节点到叶节点的路径和。
  3. 循环队列,直到队列为空。
  4. 从队列中取出一个节点 node
  5. node 的值添加到当前的路径和 sum 中。
  6. 检查 node 是否为叶节点(即左右子节点都为空)。
    • 如果是,将 sum 添加到 result 中。
    • 如果不是,将 node 的左右子节点入队。
  7. 继续循环队列,直到队列为空。

3. 代码实现

def path_sum(root):
    if not root:
        return []

    result = []
    queue = [root]
    while queue:
        node = queue.pop(0)
        sum = node.val
        if not node.left and not node.right:
            result.append(sum)
        else:
            if node.left:
                queue.append(node.left)
                node.left.val += sum
            if node.right:
                queue.append(node.right)
                node.right.val += sum

    return result

算法分析

1. 时间复杂度

BFS 算法在二叉树中的时间复杂度为 O(V),其中 V 是二叉树中的节点数。

2. 空间复杂度

BFS 算法在二叉树中的空间复杂度为 O(V),因为我们需要存储二叉树中所有节点的路径和。

总结

LeetCode 112:路径总和是一个经典的算法难题,它考察了我们对广度优先搜索算法的理解和应用能力。通过本文的讲解,相信您已经对该算法有了更深入的了解。如果您有任何问题或建议,欢迎在评论区留言。