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勇敢征服编程界的巅峰——探索LeetCode 112:路径总和
后端
2023-09-25 15:07:21
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
- 初始化一个队列,将根节点
root
入队。 - 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。 - 循环队列,直到队列为空。
- 从队列中取出一个节点
node
。 - 将
node
的值添加到当前的路径和sum
中。 - 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。
- 如果是,将
- 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。