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app推广赚钱平台_门户网站建设方案内容_福州网站建设团队_公司产品怎样网上推广

2025/4/18 19:17:01 来源:https://blog.csdn.net/aKainRe/article/details/145555040  浏览:    关键词:app推广赚钱平台_门户网站建设方案内容_福州网站建设团队_公司产品怎样网上推广
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112. 路径总和

  • 给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum 。判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径,这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。如果存在,返回 true ;否则,返回 false 。

  • 叶子节点 是指没有子节点的节点。

1. 深度优先搜索(DFS)

  1. 首先判断根节点是否为空。如果为空,则返回 False
  2. 然后检查当前节点是否是叶子节点(即同时没有左右子树)。如果是叶子节点,判断当前节点的值是否等于目标和 targetSum
  3. 如果不是叶子节点,则递归检查左右子树。每递归一次,targetSum 减去当前节点的值。当递归到叶子结点时,若叶子结点的值等于递减的targetSum,说明该路径总和为targetSum,返回True(该判断执行在第2步)
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution(object):def hasPathSum(self, root, targetSum):""":type root: Optional[TreeNode]:type targetSum: int:rtype: bool"""if not root:return False# 如果当前节点是叶子节点(即该节点的左右子树同时为空时),并且目标和与当前节点的值相等,返回 Trueif not root.left and not root.right:return targetSum == root.val# 否则,递归检查左右子树targetSum -= root.valreturn self.hasPathSum(root.left, targetSum) or self.hasPathSum(root.right, targetSum)
  • return A or B:返回 A 或 B 中第一个值为 True 的那个,如果都为 False,则返回 B

深度优先搜索的时间复杂度和空间复杂度

  • 时间复杂度:O(n), n为节点数
  • 空间复杂度:O(h), h为树的高度

2. 广度优先搜索(BFS)

  1. 从根节点开始,初始化队列,将根节点和当前路径的和(即 targetSum - root.val)加入队列
  2. 遍历队列中的每一个元素,每次取出一个节点及其当前的路径和:
    • 如果该节点是叶子节点,并且当前路径和等于目标和,则返回 True,表示找到了符合条件的路径
    • 否则,将该节点的左右子节点以及更新后的路径和添加到队列中
  3. 如果遍历完所有节点仍然没有找到符合条件的路径,返回 False
from collections import deque
# deque 允许从队列的两端进行操作,不仅仅是从队尾。class Solution(object):def hasPathSum(self, root, targetSum):""":type root: Optional[TreeNode]:type targetSum: int:rtype: bool"""if not root:return False# 使用队列进行 BFSqueue = deque([(root, targetSum - root.val)]) # deque将队列转变为双端队列, 即可以在队列双端进行添加和删除操作# 队列queue 中的每个元素是一个元组,元组中存储了(节点, 当前路径和)# 遍历队列中的每个元素while queue:node, current_sum = queue.popleft()  # 从队列中取出当前节点和路径和# node是当前节点# current_sum 是从根节点到当前节点的路径和(即从根节点到该节点的路径的和减去目标和的部分)# queue.popleft(): 从队列的左端弹出(删除并返回)一个元素# 如果是叶子节点且路径和等于目标和,返回 Trueif not node.left and not node.right and current_sum == 0:return True# 依序将左子节点和右子节点添加到队列中if node.left:queue.append((node.left, current_sum - node.left.val))if node.right:queue.append((node.right, current_sum - node.right.val))# 如果遍历完所有节点没有找到符合条件的路径,返回 Falsereturn False
  • 执行流程

  • 假设有以下树

            5/   \4     8   /     / \  11    13  4 /  \      / \ 7    2    5   1
    
    • 初始队列:[(5, 17)] (目标和是 22,根节点值是 5,因此路径和为 22 - 5 = 17)

    • 第 1 次循环:取出 5,当前路径和 17。5 不是叶子节点,因此将其左右子节点 4 和 8 加入队列

      队列更新:[(4, 13), (8, 9)]

    • 第 2 次循环:取出 4,当前路径和 13。4 不是叶子节点,将其左子节点 11 加入队列

      队列更新:[(8, 9), (11, 2)]

    • 第 3 次循环:取出 8,当前路径和 9。8 不是叶子节点,将其左右子节点 13 和 4 加入队列

      队列更新:[(11, 2), (13, -4), (4, 5)]

    • 第 4 次循环:取出 11,当前路径和 2。11 不是叶子节点,将其左右子节点 7 和 2 加入队列

      队列更新:[(13, -4), (4, 5), (7, -5), (2, 0)]

    • 第 5 次循环:取出 13,当前路径和 -4。13 是叶子节点,路径和不为 0,不符合条件

    • 第 6 次循环:取出 4,当前路径和 5。4 不是叶子节点,将其左右子节点 5 和 1 加入队列

      队列更新:[(7, -5), (2, 0), (5, 0), (1, 4)]

    • 第 7 次循环:取出 7,当前路径和 -5。7 是叶子节点,路径和不为 0,不符合条件

    • 第 8 次循环:取出 2,当前路径和 0。2 是叶子节点,路径和为 0,返回 True,找到符合条件的路径

  • deque()的用法

    • 添加元素:

      • append(x):将元素 x 添加到队列的 右端(尾部)。
      • appendleft(x):将元素 x 添加到队列的 左端(头部)。
    • 删除元素:

      • pop():从队列的 右端删除并返回元素。
      • popleft():从队列的 左端删除并返回元素。
    • 查看队列的两端元素:

      • d[0]:获取队列的左端元素。
      • d[-1]:获取队列的右端元素。
    • 其他常用方法:

      • extend(iterable):将可迭代对象 iterable 中的元素添加到队列的 右端。
      • extendleft(iterable):将可迭代对象 iterable 中的元素添加到队列的 左端。注意,它会将元素逆序添加。
      • rotate(n):将队列旋转 n 次。正值表示将元素移到右端,负值表示将元素移到左端。

广度优先搜索的时间复杂度和空间复杂度

  • 时间复杂度:O(n),其中 n 是节点数量
  • 空间复杂度:O(n),在树的 BFS 中,队列的最大大小是树的宽度,即最宽的一层节点数。最宽的一层可能有 n/2 个节点,因此空间复杂度为 O(n)

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