JavaScript算法实例之求二叉树从根到叶的所有路径和
例如,考虑下面的二叉树:
5 / \ 3 8 / \ / \ 1 4 7 9
5 -> 3 -> 1 为 531 5 -> 3 -> 4 为 534 5 -> 8 -> 7 为 587 5 -> 8 -> 9 为 589
这四个路径的和为:531 + 534 + 587 + 589 = 2241。
为了解决这个问题,你可以使用深度优先搜索 (DFS) 来遍历每一条路径,并在遍历过程中累计路径的和:
class TreeNode { constructor(value) { this.value = value; this.left = null; this.right = null; } } function sumPaths(node, currentSum = 0) { if (!node) return 0; currentSum = currentSum * 10 + node.value; // 如果是叶子节点,直接返回当前和 if (!node.left && !node.right) return currentSum; // 否则返回左右子树的和 return sumPaths(node.left, currentSum) + sumPaths(node.right, currentSum); } // 使用上面的树作为示例 const root = new TreeNode(5); root.left = new TreeNode(3); root.right = new TreeNode(8); root.left.left = new TreeNode(1); root.left.right = new TreeNode(4); root.right.left = new TreeNode(7); root.right.right = new TreeNode(9); console.log(sumPaths(root)); // 输出: 2241
深度优先搜索(Deep First Search,简称 DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在树或图上进行搜索的过程中,DFS 尽可能沿着分支深入到树或图的尽头,然后再回溯至其他分支继续探索,直到已经访问过所有可能的路径。
工作原理:
- 从起始节点开始。
- 探索尽可能深的分支。
- 如果当前节点没有未探索的分支,则回溯。
- 探索下一个分支。
- 重复以上步骤,直到访问所有的节点。
实现:
DFS 可以通过递归或使用堆栈实现。
递归实现:
在树的情况下,可以递归地访问每个节点的子节点。
function dfs(node) { if (node == null) return; console.log(node.value); // 处理当前节点 dfs(node.left); // 递归访问左子节点 dfs(node.right); // 递归访问右子节点 }
使用堆栈实现:
堆栈可以帮助保存待访问的节点。一般在图中使用堆栈实现 DFS,因为图可能含有循环,需要一个额外的数据结构来跟踪已访问的节点。
function dfs(graph, start) { let stack = []; let visited = new Set(); stack.push(start); while (stack.length) { let node = stack.pop(); if (!visited.has(node)) { console.log(node); // 处理当前节点 visited.add(node); // 添加未访问的邻接节点到堆栈 for (let neighbor of graph[node]) { if (!visited.has(neighbor)) { stack.push(neighbor); } } } } }
用途:
- 在图中寻找路径。
- 拓扑排序。
- 查找图中的连通分量。
- 解决一些组合问题,如寻找所有可能的解决方案。
- 在某些情况下用于寻找最优解。
注意:
在使用 DFS 时,需要注意避免重复访问已经访问过的节点,尤其是在图中,因为图可能包含循环。为此,可以使用一个集合或其他数据结构来跟踪已访问的节点。
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