leecode#二叉树的最小深度#路径总和_二叉树最浅叶节点和-程序员宅基地

技术标签：算法 leetcode 职场和发展

题目描述：

给定一个二叉树，找出其最小深度。

最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。

说明：叶子节点是指没有子节点的节点。

分析：

首先可以想到使用深度优先搜索的方法，遍历整棵树，记录最小深度。

对于每一个非叶子节点，我们只需要分别计算其左右子树的最小叶子节点深度。这样就将一个大问题转化为了小问题，可以递归地解决该问题。

代码：

class Solution:
    def minDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:
        if root is None:
            return 0
        if not root.left and not root.right:
            return 1
        min_depth = 10**9
        if root.left:
            min_depth = min(self.minDepth(root.left),min_depth)
        if root.right:
            min_depth = min(self.minDepth(root.right),min_depth)
        return min_depth + 1

对之前那个“二叉树最大深度”直接改是不行的，因为最小深度定义：从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。

题目描述:

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。

分析：广度优先搜索（BFS）：又译作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是一种图形搜索方法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法终止。

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:
    def hasPathSum(self, root: TreeNode, sum: int) -> bool:
        if not root:
            return False
        que_node = collections.deque([root])
        que_val = collections.deque([root.val])
        while que_node:
            now = que_node.popleft()
            temp = que_val.popleft()
            if not now.left and not now.right:
                if temp == sum:
                    return True
                continue
            if now.left:
                que_node.append(now.left)
                que_val.append(now.left.val + temp)
            if now.right:
                que_node.append(now.right)
                que_val.append(now.right.val + temp)
        return False

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44267765/article/details/128049206

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