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以为只用了递归,其实还用了回溯
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-paths/
给定一个二叉树,返回所有从根节点到叶子节点的路径。
说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。
这道题目要求从根节点到叶子的路径,所以需要前序遍历,这样才方便让父节点指向孩子节点,找到对应的路径。
在这道题目中将第一次涉及到回溯,因为我们要把路径记录下来,需要回溯来回退一一个路径在进入另一个路径。
前序遍历以及回溯的过程如图:
我们先使用递归的方式,来做前序遍历。要知道递归和回溯就是一家的,本题也需要回溯。
- 递归函数函数参数以及返回值
要传入根节点,记录每一条路径的path,和存放结果集的result,这里递归不需要返回值,代码如下:
void traversal(TreeNode* cur, vector<int>& path, vector<string>& result)
- 确定递归终止条件
再写递归的时候都习惯了这么写:
if (cur == NULL) {
终止处理逻辑
}
但是本题的终止条件这样写会很麻烦,因为本题要找到叶子节点,就开始结束的处理逻辑了(把路径放进result里)。
那么什么时候算是找到了叶子节点? 是当 cur不为空,其左右孩子都为空的时候,就找到叶子节点。
所以本题的终止条件是:
if (cur->left == NULL && cur->right == NULL) {
终止处理逻辑
}
为什么没有判断cur是否为空呢,因为下面的逻辑可以控制空节点不入循环。
再来看一下终止处理的逻辑。
这里使用vector 结构path来记录路径,所以要把vector 结构的path转为string格式,在把这个string 放进 result里。
那么为什么使用了vector 结构来记录路径呢? 因为在下面处理单层递归逻辑的时候,要做回溯,使用vector方便来做回溯。
可能有的同学问了,我看有些人的代码也没有回溯啊。
其实是有回溯的,只不过隐藏在函数调用时的参数赋值里,下文我还会提到。
这里我们先使用vector结构的path容器来记录路径,那么终止处理逻辑如下:
if (cur->left == NULL && cur->right == NULL) { // 遇到叶子节点
string sPath;
for (int i = 0; i < path.size() - 1; i++) { // 将path里记录的路径转为string格式
sPath += to_string(path[i]);
sPath += "->";
}
sPath += to_string(path[path.size() - 1]); // 记录最后一个节点(叶子节点)
result.push_back(sPath); // 收集一个路径
return;
}
- 确定单层递归逻辑
因为是前序遍历,需要先处理中间节点,中间节点就是我们要记录路径上的节点,先放进path中。
path.push_back(cur->val);
然后是递归和回溯的过程,上面说过没有判断cur是否为空,那么在这里递归的时候,如果为空就不进行下一层递归了。
所以递归前要加上判断语句,下面要递归的节点是否为空,如下
if (cur->left) {
traversal(cur->left, path, result);
}
if (cur->right) {
traversal(cur->right, path, result);
}
此时还没完,递归完,要做回溯啊,因为path 不能一直加入节点,它还要删节点,然后才能加入新的节点。
那么回溯要怎么回溯呢,一些同学会这么写,如下:
if (cur->left) {
traversal(cur->left, path, result);
}
if (cur->right) {
traversal(cur->right, path, result);
}
path.pop_back();
这个回溯就要很大的问题,我们知道,回溯和递归是一一对应的,有一个递归,就要有一个回溯,这么写的话相当于把递归和回溯拆开了, 一个在花括号里,一个在花括号外。
所以回溯要和递归永远在一起,世界上最遥远的距离是你在花括号里,而我在花括号外!
那么代码应该这么写:
if (cur->left) {
traversal(cur->left, path, result);
path.pop_back(); // 回溯
}
if (cur->right) {
traversal(cur->right, path, result);
path.pop_back(); // 回溯
}
那么本题整体代码如下:
class Solution {
private:
void traversal(TreeNode* cur, vector<int>& path, vector<string>& result) {
path.push_back(cur->val);
// 这才到了叶子节点
if (cur->left == NULL && cur->right == NULL) {
string sPath;
for (int i = 0; i < path.size() - 1; i++) {
sPath += to_string(path[i]);
sPath += "->";
}
sPath += to_string(path[path.size() - 1]);
result.push_back(sPath);
return;
}
if (cur->left) {
traversal(cur->left, path, result);
path.pop_back(); // 回溯
}
if (cur->right) {
traversal(cur->right, path, result);
path.pop_back(); // 回溯
}
}
public:
vector<string> binaryTreePaths(TreeNode* root) {
vector<string> result;
vector<int> path;
if (root == NULL) return result;
traversal(root, path, result);
return result;
}
};
如上的C++代码充分体现了回溯。
那么如上代码可以精简成如下代码:
class Solution {
private:
void traversal(TreeNode* cur, string path, vector<string>& result) {
path += to_string(cur->val); // 中
if (cur->left == NULL && cur->right == NULL) {
result.push_back(path);
return;
}
if (cur->left) traversal(cur->left, path + "->", result); // 左
if (cur->right) traversal(cur->right, path + "->", result); // 右
}
public:
vector<string> binaryTreePaths(TreeNode* root) {
vector<string> result;
string path;
if (root == NULL) return result;
traversal(root, path, result);
return result;
}
};
如上代码精简了不少,也隐藏了不少东西。
注意在函数定义的时候void traversal(TreeNode* cur, string path, vector<string>& result)
,定义的是string path
,每次都是复制赋值,不用使用引用,否则就无法做到回溯的效果。
那么在如上代码中,貌似没有看到回溯的逻辑,其实不然,回溯就隐藏在traversal(cur->left, path + "->", result);
中的 path + "->"
。 每次函数调用完,path依然是没有加上"->" 的,这就是回溯了。
**如果这里还不理解的话,可以看这篇二叉树:以为使用了递归,其实还隐藏着回溯,我这这篇中详细的解释了递归中如何隐藏着回溯。 **
综合以上,第二种递归的代码虽然精简但把很多重要的点隐藏在了代码细节里,第一种递归写法虽然代码多一些,但是把每一个逻辑处理都完整的展现了出来了。
至于非递归的方式,我们可以依然可以使用前序遍历的迭代方式来模拟遍历路径的过程,对该迭代方式不了解的同学,可以看文章二叉树:听说递归能做的,栈也能做!和二叉树:前中后序迭代方式的写法就不能统一一下么?。
这里除了模拟递归需要一个栈,同时还需要一个栈来存放对应的遍历路径。
C++代码如下:
class Solution {
public:
vector<string> binaryTreePaths(TreeNode* root) {
stack<TreeNode*> treeSt;// 保存树的遍历节点
stack<string> pathSt; // 保存遍历路径的节点
vector<string> result; // 保存最终路径集合
if (root == NULL) return result;
treeSt.push(root);
pathSt.push(to_string(root->val));
while (!treeSt.empty()) {
TreeNode* node = treeSt.top(); treeSt.pop(); // 取出节点 中
string path = pathSt.top();pathSt.pop(); // 取出该节点对应的路径
if (node->left == NULL && node->right == NULL) { // 遇到叶子节点
result.push_back(path);
}
if (node->right) { // 右
treeSt.push(node->right);
pathSt.push(path + "->" + to_string(node->right->val));
}
if (node->left) { // 左
treeSt.push(node->left);
pathSt.push(path + "->" + to_string(node->left->val));
}
}
return result;
}
};
当然,使用java的同学,可以直接定义一个成员变量为object的栈Stack<Object> stack = new Stack<>();
,这样就不用定义两个栈了,都放到一个栈里就可以了。
本文我们开始初步涉及到了回溯,很多同学过了这道题目,可能都不知道自己其实使用了回溯,回溯和递归都是相伴相生的。
我在第一版递归代码中,把递归与回溯的细节都充分的展现了出来,大家可以自己感受一下。
第二版递归代码对于初学者其实非常不友好,代码看上去简单,但是隐藏细节于无形。
最后我依然给出了迭代法。
对于本地充分了解递归与回溯的过程之后,有精力的同学可以在去实现迭代法。
Java:
class Solution {
/**
* 递归法
*/
public List<String> binaryTreePaths(TreeNode root) {
List<String> res = new ArrayList<>();
if (root == null) {
return res;
}
List<Integer> paths = new ArrayList<>();
traversal(root, paths, res);
return res;
}
private void traversal(TreeNode root, List<Integer> paths, List<String> res) {
paths.add(root.val);
// 叶子结点
if (root.left == null && root.right == null) {
// 输出
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < paths.size() - 1; i++) {
sb.append(paths.get(i)).append("->");
}
sb.append(paths.get(paths.size() - 1));
res.add(sb.toString());
return;
}
if (root.left != null) {
traversal(root.left, paths, res);
paths.remove(paths.size() - 1);// 回溯
}
if (root.right != null) {
traversal(root.right, paths, res);
paths.remove(paths.size() - 1);// 回溯
}
}
}
Python:
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def binaryTreePaths(self, root: TreeNode) -> List[str]:
path=[]
res=[]
def backtrace(root, path):
if not root:return
path.append(root.val)
if (not root.left)and (not root.right):
res.append(path[:])
ways=[]
if root.left:ways.append(root.left)
if root.right:ways.append(root.right)
for way in ways:
backtrace(way,path)
path.pop()
backtrace(root,path)
return ["->".join(list(map(str,i))) for i in res]
Go: