二叉搜索树（BST）是一种特殊的二叉树，其每个节点的值都大于其左子树的所有节点的值，并且小于其右子树的所有节点的值。由于这种特性，我们可以在BST中快速查找、插入、删除节点。在BST中，我们可以通过遍历所有路径来找到节点值的和等于指定整数的所有路径。
以下是一个使用Python实现的例子：
python复制代码 class Node: def __init__(self, key): self.left = None self.right = None self.val = key def findTarget(root, k): def dfs(node, target): if node is None: return [] path = [] if node.val == target: return [path] if node.val < target: path.append(node.val) return dfs(node.right, target) + dfs(node.left, target) else: return dfs(node.left, target) + dfs(node.right, target) result = [] bstSet = set() for x in dfs(root, k): tempSum = sum(x) if tempSum not in bstSet: bstSet.add(tempSum) result.append(x) return result
在这个例子中，我们首先定义一个BST节点的类，然后定义一个函数来查找BST中所有节点值的和等于指定整数的路径。我们使用深度优先搜索（DFS）来遍历所有路径。对于每个节点，我们检查它的值是否等于目标值，如果等于目标值，则返回当前路径。如果节点的值小于目标值，则将节点的值添加到路径中，并向右子树递归搜索。如果节点的值大于目标值，则向子树递归搜索。在递归搜索过程中，我们使用一个集合来跟踪已经遍历过的路径的和，以避免重复。最后，我们返回所有满足条件的路径。
