LeetCode113-路径总和2

题目描述

给定一个二叉树和一个目标和，找到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。
说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
示例:
给定如下二叉树，以及目标和 sum = 22，

              5
             / 
            4   8
           /   / 
          11  13  4
         /      / 
        7    2  5   1

返回:
[
[5,4,11,2],
[5,8,4,5]
]

分析

前面有一个题：路径总和，判断数中是不是存在一条根节点到叶节点的路径，路径和为指定数。递归很好解决

这道题可以基于上面这个题，只需要记录当前已经走过的路径，到达叶节点时，如果和满足要求就得到一条合法路径。
这个还是迭代的解法，缺点比较大：对于每一个分叉都需要新的数组来记录路径，开销大，另外时间上也影响比较大。

其实可以对上面的过程进行优化，当不满足时进行回溯，可以有效提高算法性能。

我的解法：递归

public class LC_112 {
    private List<List<Integer>>  list= new ArrayList<>();
    public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root, int sum) {
        if (root==null)return list;
        List<Integer> rootList = new ArrayList<>();
        traPath(root,sum,rootList);
        return list;
    }
    private void traPath(TreeNode n,int sum,List<Integer> parent){
        if (n!=null && n.left==null&&n.right==null){
            //到达叶节点，判断sum
            if (sum==n.val){
                parent.add(n.val);
                list.add(parent);
            }
        }
        if (n.left!=null){
            List<Integer> left = new ArrayList<>(parent);
            left.add(n.val);
            traPath(n.left,sum-n.val,left);
        }
        if (n.right!=null){
            List<Integer> right = new ArrayList<>(parent);
            right.add(n.val);
            traPath(n.right,sum-n.val,right);
        }
    }
}

最优解：递归+回溯

    public List<List<Integer>> pathSum(TreeNode root, int sum) {
        List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
        ArrayList<Integer> tmp = new ArrayList<>();
        path(root, sum, ans, tmp);
        return ans;
    }
    private void path(TreeNode root, int sum, List<List<Integer>> ans, ArrayList<Integer> tmp) {
        if (root == null)return;
        tmp.add(root.val);
        if (root.left == null && root.right == null && sum == root.val) {
            ans.add(new ArrayList<>(tmp));
        }
        path(root.left, sum - root.val, ans, tmp);
        path(root.right, sum - root.val, ans, tmp);
        tmp.remove(tmp.size() - 1);
    }