第59期-基础结构：二叉树 路径总和

Python是一门需要不断实践练习的编程语言，本文档将AI大学堂学员交流群的Python每周练习进行汇总，希望各位小伙伴能够多进行实践练习，逐渐爱上这门神奇的编程语言，掌握它并在生活中能够使用它。

1 问题描述

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 。

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

初始代码

from typing import List
class TreeNode:
    def __init__(self, x):
        self.val = x
        self.left = None
        self.right = None

def list_to_binarytree(nums):
    if nums==[]:return 
    b=root=TreeNode(nums[0])
    a=[]
    i=1
    while i < len(nums):
        if nums[i]:
            root.left=TreeNode(nums[i])
            a.append(root.left)
        if i+1<len(nums):
            if nums[i+1]:
                root.right=TreeNode(nums[i+1])
                a.append(root.right)
        i+=2
        root=a.pop(0)
    return b


root = list_to_binarytree([1,None,2,3,None,4,5,6,7,8])

class Solution:
    def hasPathSum(self, root: TreeNode, targetSum: int) -> bool:
        #在此填写代码

print(Solution().hasPathSum(list_to_binarytree([5,4,8,11,None,13,4,7,2,None,None,None,1]),22))
print(Solution().hasPathSum(list_to_binarytree([1,2,3]),5))
print(Solution().hasPathSum(list_to_binarytree([1,2]),0))

2 解题思路

• 可以使用反向思路，用总长度减去当前根节点的值，若结果等于某条树枝的长度就可以返回True
• 判断结果是否等于某条树枝的长度，可以再是用原函数，树变为根节点的左或右子树，数值变为减去根节点后剩下的值，递归
• 只要有路径长度为数值，则可返回True，所以对于所有的叶子结点，用or来判断，若其中一个为True，则返回True

3 解题方法

from typing import List
class TreeNode:
    def __init__(self, x):
        self.val = x
        self.left = None
        self.right = None

def list_to_binarytree(nums):
    if nums==[]:return 
    b=root=TreeNode(nums[0])
    a=[]
    i=1
    while i < len(nums):
        if nums[i]:
            root.left=TreeNode(nums[i])
            a.append(root.left)
        if i+1<len(nums):
            if nums[i+1]:
                root.right=TreeNode(nums[i+1])
                a.append(root.right)
        i+=2
        root=a.pop(0)
    return b

class Solution:
    def hasPathSum(self, root: TreeNode, targetSum: int) -> bool:
        if not root:
            return False
        targetSum-=root.val
        if not(root.right or root.left) and targetSum==0:
            return True
        else:
            return self.hasPathSum(root.right,targetSum) or \
                self.hasPathSum(root.left,targetSum)

print(Solution().hasPathSum(list_to_binarytree([5,4,8,11,None,13,4,7,2,None,None,None,1]),22))
print(Solution().hasPathSum(list_to_binarytree([1,2,3]),5))
print(Solution().hasPathSum(list_to_binarytree([1,2]),0))

第1-26，36-38行： 题目中已经给出的信息，运行代码时要根据这些代码进行编辑（具体为创建二叉树以及列表、二叉树转换）
第27-28行： 若遍历到None的节点还未等于targetSum，则返回False
第29行： 将targetSum减去当前节点的值，用于判断其左右子树的长度是否满足题意
第30-31行： 当遍历到叶子结点且targetSum的值刚好为0时，返回True
第32-34行： 若不能返回True，则判断左右子树是否有满足题意的叶子结点

代码运行结果为：

结构讲解

这里用到了基础结构：二叉树，简单讲解下这个二叉树：
链表
二叉树（Binary tree）是树形结构的一个重要类型。
许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树形式，即使是一般的树也能简单地转换为二叉树，而且二叉树的存储结构及其算法都较为简单，因此二叉树显得特别重要。

二叉树特点是每个结点最多只能有两棵子树，且有左右之分。
结点：包含一个数据元素及若干指向子树分支的信息
结点的度：一个结点拥有子树的数目称为结点的度
叶子结点：也称为终端结点，没有子树的结点或者度为零的结点
分支结点：也称为非终端结点，度不为零的结点称为非终端结点
树的度：树中所有结点的度的最大值
结点的层次：从根结点开始，假设根结点为第1层，根结点的子节点为第2层，依此类推，如果某一个结点位于第L层，则其子节点位于第L+1层
树的深度：也称为树的高度，树中所有结点的层次最大值称为树的深度
有序树：如果树中各棵子树的次序是有先后次序，则称该树为有序树
序树：如果树中各棵子树的次序没有先后次序，则称该树为无序树
森林：由m（m≥0）棵互不相交的树构成一片森林。如果把一棵非空的树的根结点删除，则该树就变成了一片森林，森林中的树由原来根结点的各棵子树构成

小思考：

小伙伴们知不知道第三行的\有什么作用呢?

4 视频解析

高清视频讲解，请查看AI大学堂Python基础实战100例 (opens new window)
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