标签:优先 int 最大 广度优先搜索 参考 因此 节点 nullptr 入队
终于自己做出来一道。。。
参考递归求解最大深度,构造新函数,将节点当前路径和当作额外参数传入
这个题比较特殊的地方在于,必须是叶子节点所在的路径才有效,因此在return true
的条件中加入了left right
均为`nullptr
返回时使用||不影响某个分支上的正确结果
class Solution {
public:
bool hasPathSum(TreeNode* root, int sum) {
return depth(root, 0, sum);
}
bool depth(TreeNode* root, int res, int sum){
if(root == nullptr)
return false;
//这两行注释也可以通过,不知道为什么,其实少了返回条件,猜测是因为函数没有返回值,而bool默认值为false
//if(res + root->val == sum && root->left == nullptr && root->right == nullptr)
//return true;
if(root->left == nullptr && root->right == nullptr)
return (res + root->val) == sum;
bool lres = depth(root->left, res + root->val, sum);
bool rres = depth(root->right, res + root->val, sum);
return lres || rres;
}
};
官方题解中采用的方法很巧妙,通过剩余值来代替上述方法中的路径和,直接在函数中递归即可
class Solution {
public:
bool hasPathSum(TreeNode* root, int sum) {
if(root == nullptr)
return false;
if(root->left == nullptr && root->right == nullptr)
return sum == root->val;
return hasPathSum(root->left, sum - root->val) || hasPathSum(root->right, sum - root->val);
}
};
使用两个队列,分别存储节点以及当前节点路径和,节点的子节点入队列时,当前节点的路径和与子节点的值和相加入队列
class Solution {
public:
bool hasPathSum(TreeNode* root, int sum) {
if(root == nullptr)
return false;
queue<TreeNode*> nodes;
queue<int> sums;
nodes.push(root);
sums.push(root->val);
while(!nodes.empty()){
TreeNode* nowNode = nodes.front();
int nowSum = sums.front();
if(nowNode->left == nullptr && nowNode->right == nullptr && nowSum == sum)
return true;
if(nowNode->left != nullptr){
nodes.push(nowNode->left);
sums.push(nowSum + nowNode->left->val);
}
if(nowNode->right != nullptr){
nodes.push(nowNode->right);
sums.push(nowSum + nowNode->right->val);
}
nodes.pop();
sums.pop();
}
return false;
}
};
标签:优先 int 最大 广度优先搜索 参考 因此 节点 nullptr 入队
原文地址:https://www.cnblogs.com/imagineincredible/p/13323933.html