剑指 Offer 34. 二叉树中和为某一值的路径

题目

剑指 Offer 34. 二叉树中和为某一值的路径 难度：medium

给你二叉树的根节点 root 和一个整数目标和 targetSum ，找出所有 从根节点到叶子节点 路径总和等于给定目标和的路径。

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,5,1], targetSum = 22
输出：[[5,4,11,2],[5,8,4,5]]

示例 2：

输入： root = [1,2,3], targetSum = 5
输出： []

示例 3：

输入： root = [1,2], targetSum = 0
输出： []

提示：

• 树中节点总数在范围 [0, 5000] 内
• -1000 <= Node.val <= 1000
• -1000 <= targetSum <= 1000

方法一：DFS

思路

我们可以采用深度优先搜索的方式，枚举每一条从根节点到叶子节点的路径。当我们遍历到叶子节点，且此时路径和恰为目标和时，我们就找到了一条满足条件的路径。
 

解题

Python：

class Solution:
    def pathSum(self, root: TreeNode, target: int) -> List[List[int]]:
        ret = list()
        path = list()
        
        def dfs(root: TreeNode, target: int):
            if not root:
                return
            path.append(root.val)
            target -= root.val
            if not root.left and not root.right and target == 0:
                ret.append(path[:])
            dfs(root.left, target)
            dfs(root.right, target)
            path.pop()
        
        dfs(root, target)
        return ret

Java：

class Solution {
    List<List<Integer>> ret = new LinkedList<List<Integer>>();
    Deque<Integer> path = new LinkedList<Integer>();

    public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root, int target) {
        dfs(root, target);
        return ret;
    }

    public void dfs(TreeNode root, int target) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        path.offerLast(root.val);
        target -= root.val;
        if (root.left == null && root.right == null && target == 0) {
            ret.add(new LinkedList<Integer>(path));
        }
        dfs(root.left, target);
        dfs(root.right, target);
        path.pollLast();
    }
}

方法二：BFS

思路

我们也可以采用广度优先搜索的方式，遍历这棵树。当我们遍历到叶子节点，且此时路径和恰为目标和时，我们就找到了一条满足条件的路径。

为了节省空间，我们使用哈希表记录树中的每一个节点的父节点。每次找到一个满足条件的节点，我们就从该节点出发不断向父节点迭代，即可还原出从根节点到当前节点的路径。
 

解题

Python：

class Solution:
    def pathSum(self, root: TreeNode, target: int) -> List[List[int]]:
        ret = list()
        parent = collections.defaultdict(lambda: None)

        def getPath(node: TreeNode):
            tmp = list()
            while node:
                tmp.append(node.val)
                node = parent[node]
            ret.append(tmp[::-1])

        if not root:
            return ret
        
        que_node = collections.deque([root])
        que_total = collections.deque([0])

        while que_node:
            node = que_node.popleft()
            rec = que_total.popleft() + node.val

            if not node.left and not node.right:
                if rec == target:
                    getPath(node)
            else:
                if node.left:
                    parent[node.left] = node
                    que_node.append(node.left)
                    que_total.append(rec)
                if node.right:
                    parent[node.right] = node
                    que_node.append(node.right)
                    que_total.append(rec)

        return ret

Java：

class Solution {
    List<List<Integer>> ret = new LinkedList<List<Integer>>();
    Map<TreeNode, TreeNode> map = new HashMap<TreeNode, TreeNode>();

    public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root, int target) {
        if (root == null) {
            return ret;
        }

        Queue<TreeNode> queueNode = new LinkedList<TreeNode>();
        Queue<Integer> queueSum = new LinkedList<Integer>();
        queueNode.offer(root);
        queueSum.offer(0);

        while (!queueNode.isEmpty()) {
            TreeNode node = queueNode.poll();
            int rec = queueSum.poll() + node.val;

            if (node.left == null && node.right == null) {
                if (rec == target) {
                    getPath(node);
                }
            } else {
                if (node.left != null) {
                    map.put(node.left, node);
                    queueNode.offer(node.left);
                    queueSum.offer(rec);
                }
                if (node.right != null) {
                    map.put(node.right, node);
                    queueNode.offer(node.right);
                    queueSum.offer(rec);
                }
            }
        }

        return ret;
    }

    public void getPath(TreeNode node) {
        List<Integer> temp = new LinkedList<Integer>();
        while (node != null) {
            temp.add(node.val);
            node = map.get(node);
        }
        Collections.reverse(temp);
        ret.add(new LinkedList<Integer>(temp));
    }
}

剑指 Offer 07. 重建二叉树

题目

剑指 Offer 07. 重建二叉树 难度：medium

输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请构建该二叉树并返回其根节点。

假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。

示例 1:

Input: preorder = [3,9,20,15,7], inorder = [9,3,15,20,7]
Output: [3,9,20,null,null,15,7]

示例 2:

Input: preorder = [-1], inorder = [-1]
Output: [-1]

限制：

0 <= 节点个数 <= 5000
 

方法一：递归

思路

只要我们在中序遍历中定位到根节点，那么我们就可以分别知道左子树和右子树中的节点数目。由于同一颗子树的前序遍历和中序遍历的长度显然是相同的，因此我们就可以对应到前序遍历的结果中，对上述形式中的所有左右括号进行定位。

这样以来，我们就知道了左子树的前序遍历和中序遍历结果，以及右子树的前序遍历和中序遍历结果，我们就可以递归地对构造出左子树和右子树，再将这两颗子树接到根节点的左右位置。

在中序遍历中对根节点进行定位时，一种简单的方法是直接扫描整个中序遍历的结果并找出根节点，但这样做的时间复杂度较高。我们可以考虑使用哈希表来帮助我们快速地定位根节点。对于哈希映射中的每个键值对，键表示一个元素（节点的值），值表示其在中序遍历中的出现位置。在构造二叉树的过程之前，我们可以对中序遍历的列表进行一遍扫描，就可以构造出这个哈希映射。在此后构造二叉树的过程中，我们就只需要 $O(1)$ 的时间对根节点进行定位了。
 

解题

Python：

class Solution:
    def buildTree(self, preorder: List[int], inorder: List[int]) -> TreeNode:
        def myBuildTree(preorder_left: int, preorder_right: int, inorder_left: int, inorder_right: int):
            if preorder_left > preorder_right:
                return None
            
            # 前序遍历中的第一个节点就是根节点
            preorder_root = preorder_left
            # 在中序遍历中定位根节点
            inorder_root = index[preorder[preorder_root]]
            
            # 先把根节点建立出来
            root = TreeNode(preorder[preorder_root])
            # 得到左子树中的节点数目
            size_left_subtree = inorder_root - inorder_left
            # 递归地构造左子树，并连接到根节点
            # 先序遍历中「从 左边界+1 开始的 size_left_subtree」个元素就对应了中序遍历中「从 左边界 开始到 根节点定位-1」的元素
            root.left = myBuildTree(preorder_left + 1, preorder_left + size_left_subtree, inorder_left, inorder_root - 1)
            # 递归地构造右子树，并连接到根节点
            # 先序遍历中「从 左边界+1+左子树节点数目 开始到 右边界」的元素就对应了中序遍历中「从 根节点定位+1 到 右边界」的元素
            root.right = myBuildTree(preorder_left + size_left_subtree + 1, preorder_right, inorder_root + 1, inorder_right)
            return root
        
        n = len(preorder)
        # 构造哈希映射，帮助我们快速定位根节点
        index = {element: i for i, element in enumerate(inorder)}
        return myBuildTree(0, n - 1, 0, n - 1)

Java：

class Solution {
    private Map<Integer, Integer> indexMap;

    public TreeNode myBuildTree(int[] preorder, int[] inorder, int preorder_left, int preorder_right, int inorder_left, int inorder_right) {
        if (preorder_left > preorder_right) {
            return null;
        }

        // 前序遍历中的第一个节点就是根节点
        int preorder_root = preorder_left;
        // 在中序遍历中定位根节点
        int inorder_root = indexMap.get(preorder[preorder_root]);
        
        // 先把根节点建立出来
        TreeNode root = new TreeNode(preorder[preorder_root]);
        // 得到左子树中的节点数目
        int size_left_subtree = inorder_root - inorder_left;
        // 递归地构造左子树，并连接到根节点
        // 先序遍历中「从 左边界+1 开始的 size_left_subtree」个元素就对应了中序遍历中「从 左边界 开始到 根节点定位-1」的元素
        root.left = myBuildTree(preorder, inorder, preorder_left + 1, preorder_left + size_left_subtree, inorder_left, inorder_root - 1);
        // 递归地构造右子树，并连接到根节点
        // 先序遍历中「从 左边界+1+左子树节点数目 开始到 右边界」的元素就对应了中序遍历中「从 根节点定位+1 到 右边界」的元素
        root.right = myBuildTree(preorder, inorder, preorder_left + size_left_subtree + 1, preorder_right, inorder_root + 1, inorder_right);
        return root;
    }

    public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
        int n = preorder.length;
        // 构造哈希映射，帮助我们快速定位根节点
        indexMap = new HashMap<Integer, Integer>();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            indexMap.put(inorder[i], i);
        }
        return myBuildTree(preorder, inorder, 0, n - 1, 0, n - 1);
    }
}

后记

📝 上篇精讲： 【算法题解】 Day29 搜索与回溯
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🔥 系列专栏： 算法题解