- 📢前言
- 🌲原题样例：路径总和
- 🌻C#方法：递归
- 🌻Java 方法一：广度优先搜索
- 🌻Java 方法二：递归
- 💬总结
- 🚀往期优质文章分享
📢前言
| 🚀 算法题 🚀 |
- 🌲 每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程😜
- 🌲 提示：本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题
- 🌲 要保持一个每天都在学习的状态，让我们一起努力成为算法大神吧🧐！
- 🌲 今天是力扣算法题持续打卡第32天🎈！
| 🚀 算法题 🚀 |
🌲原题样例：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 。
叶子节点 是指没有子节点的节点。
示例 1：
输入：root = [5,4,8,11,null,13,4,7,2,null,null,null,1], targetSum = 22
输出：true
示例 2：
输入：root = [1,2,3], targetSum = 5
输出：false
示例 3：
输入：root = [1,2], targetSum = 0
输出：false
提示：
- 树中节点的数目在范围 [0, 5000] 内
- -1000 <= Node.val <= 1000
- -1000 <= targetSum <= 1000
🌻C#方法：递归
观察要求我们完成的函数，我们可以归纳出它的功能：询问是否存在从当前节点root到叶子节点的路径，满足其路径和为 sum。
假定从根节点到当前节点的值之和为 val，我们可以将这个大问题转化为一个小问题：是否存在从当前节点的子节点到叶子的路径，满足其路径和为 sum - val。
不难发现这满足递归的性质，若当前节点就是叶子节点，那么我们直接判断 sum 是否等于 val 即可（因为路径和已经确定，就是当前节点的值，我们只需要判断该路径和是否满足条件）。若当前节点不是叶子节点，我们只需要递归地询问它的子节点是否能满足条件即可。
思路解析
代码：
public class Solution {
public bool HasPathSum(TreeNode root, int sum) {
//出口
if (root == null)
{
return false;
}
if (root.left == null && root.right == null)
{
return root.val == sum;
}
return HasPathSum(root.left, sum - root.val) || HasPathSum(root.right, sum - root.val);
}
}
执行结果
通过
时间复杂度：O(n)，其中 N 是树的节点数。
空间复杂度：O(H)，其中 H 是树的高度
复杂度分析
时间复杂度：O( n^2 ),其中 n 是数组的长度。每个数字只访问一次。
空间复杂度：O( n )，其中 n 是数组的长度。空间复杂度不考虑返回值，因此空间复杂度主要取决于递归栈的深度，递归栈的深度是O(logn)。
🌻Java 方法一：广度优先搜索
思路解析
首先我们可以想到使用广度优先搜索的方式，记录从根节点到当前节点的路径和，以防止重复计算。
这样我们使用两个队列，分别存储将要遍历的节点，以及根节点到这些节点的路径和即可。
代码：
class Solution {
public boolean hasPathSum(TreeNode root, int sum) {
if (root == null) {
return false;
}
Queue<TreeNode> queNode = new LinkedList<TreeNode>();
Queue<Integer> queVal = new LinkedList<Integer>();
queNode.offer(root);
queVal.offer(root.val);
while (!queNode.isEmpty()) {
TreeNode now = queNode.poll();
int temp = queVal.poll();
if (now.left == null && now.right == null) {
if (temp == sum) {
return true;
}
continue;
}
if (now.left != null) {
queNode.offer(now.left);
queVal.offer(now.left.val + temp);
}
if (now.right != null) {
queNode.offer(now.right);
queVal.offer(now.right.val + temp);
}
}
return false;
}
}
执行结果
通过
执行用时：2 ms，在所有 Java 提交中击败了10.29%的用户
内存消耗：38.3 MB，在所有 Java 提交中击败了67.32%的用户
复杂度分析
时间复杂度：O( n ),其中 N 是树的节点数。
空间复杂度：O( n )，其中 N 是树的节点数。
🌻Java 方法二：递归
思路解析
观察要求我们完成的函数，我们可以归纳出它的功能：询问是否存在从当前节点root到叶子节点的路径，满足其路径和为 sum。
假定从根节点到当前节点的值之和为 val，我们可以将这个大问题转化为一个小问题：是否存在从当前节点的子节点到叶子的路径，满足其路径和为 sum - val。
不难发现这满足递归的性质，若当前节点就是叶子节点，那么我们直接判断 sum 是否等于 val 即可（因为路径和已经确定，就是当前节点的值，我们只需要判断该路径和是否满足条件）。若当前节点不是叶子节点，我们只需要递归地询问它的子节点是否能满足条件即可。
代码：
class Solution {
public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
int p1 = 0, p2 = 0;
int[] sorted = new int[m + n];
int cur;
while (p1 < m || p2 < n) {
if (p1 == m) {
cur = nums2[p2++];
} else if (p2 == n) {
cur = nums1[p1++];
} else if (nums1[p1] < nums2[p2]) {
cur = nums1[p1++];
} else {
cur = nums2[p2++];
}
sorted[p1 + p2 - 1] = cur;
}
for (int i = 0; i != m + n; ++i) {
nums1[i] = sorted[i];
}
}
}
执行结果
通过
执行用时：0 ms，在所有 Java 提交中击败了100.00%的用户
内存消耗：38.5 MB，在所有 Java 提交中击败了18.28%的用户
复杂度分析
时间复杂度：O(n)，其中 N 是树的节点数。
空间复杂度：O(H)，其中 H 是树的高度
💬总结
- 今天是力扣算法题打卡的第三十二天！
- 文章采用
C#和Java两种编程语言进行解题 - 一些方法也是参考力扣大神写的，也是边学习边分享，再次感谢算法大佬们
- 那今天的算法题分享到此结束啦，明天再见！
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