《算法题讲解指南:递归,搜索与回溯算法--二叉树中的深搜》--6.计算布尔二叉树的值,7.求根节点到叶节点数字之和

《算法题讲解指南:递归,搜索与回溯算法--二叉树中的深搜》--6.计算布尔二叉树的值,7.求根节点到叶节点数字之和

🔥小叶-duck个人主页

❄️个人专栏《Data-Structure-Learning》

《C++入门到进阶&自我学习过程记录》

《算法题讲解指南》--优选算法

《算法题讲解指南》--递归、搜索与回溯算法

未择之路,不须回头
已择之路,纵是荆棘遍野,亦作花海遨游


目录

深度优先遍历介绍

6.计算布尔二叉树的值

题目链接:

题目描述:

题目示例:

解法(递归):

算法思路:

C++算法代码:

7.求根节点到叶节点数字之和

题目链接:

题目描述:

题目示例:

解法(dfs-前序遍历):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

结束语


深度优先遍历介绍

      深度优先遍历(DFS,全称为 Depth First Traversal),是我们树或者图这样的数据结构中常用的一种遍历算法。这个算法会尽可能深的搜索树或者图的分支,直到一条路径上的所有节点都被遍历完毕,然后再回溯到上一层,继续找一条路遍历。
      在二叉树中,常见的深度优先遍历为:前序遍历、中序遍历以及后序遍历
      因为树的定义本身就是递归定义,因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁。并且前中后序三种遍历的唯一区别就是访问根节点的时机不同,在做题的时候,选择一个适当的遍历顺序,对于算法的理解是非常有帮助的。

6.计算布尔二叉树的值

题目链接:

2331. 计算布尔二叉树的值 - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(递归):

算法思路:

      本题可以被解释为:
      1.对于规模为 n 的问题,需要求得当前节点值。
      2.节点值不为 0或1 时,规模为 n 的问题可以被拆分为规模为 n-1 的子问题:
          a.所有子节点的值;
          b.通过子节点的值运算出当前节点值。
      3.当问题的规模变为 n=1 时,即叶子节点的值为 0或1,我们可以直接获取当前节点值为 0或1。

C++算法代码:

/** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {} * TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} * TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {} * }; */ class Solution { public: bool evaluateTree(TreeNode* root) { //解法:递归(dfs) //递归结束条件:当结点没有左右孩子时返回该结点值 if(root->left == nullptr && root->right == nullptr) { return root->val; //因为到递归结束时也就是到叶子结点时,因为叶子结点只有0和1两个值 //并且这两个值就可以代表false和true,所以直接返回root->val即可 } root->left->val = evaluateTree(root->left); root->right->val = evaluateTree(root->right); return root->val == 2 ? root->left->val || root->right->val : root->left->val && root->right->val; } };

7.求根节点到叶节点数字之和

题目链接:

129. 求根节点到叶节点数字之和 - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(dfs-前序遍历):

      前序遍历按照根节点、左子树、右子树的顺序遍历二叉树的所有节点,通常用于子节点的状态依赖于父节点状态的题目。

算法思路:

      在前序遍历的过程中,我们可以往左右子树传递信息,并且在回溯时得到左右子树的返回值。递归函数可以帮我们完成两件事:

      1.将父节点的数字与当前节点的信息整合到一起,计算出当前节点的数字,然后传递到下一层进行递归;
      2.当遇到叶子节点的时候,就不再向下传递信息,而是将整合的结果向上一直回溯到根节点

      在递归结束时,根节点需要返回的值也就被更新为了整棵树的数字和。

C++算法代码:

/** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {} * TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} * TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {} * }; */ class Solution { public: int sumNumbers(TreeNode* root) { if(root->left == nullptr && root->right == nullptr) { return root->val; } int leftsum = 0, rightsum = 0; if(root->left) { TreeNode* left = root->left; left->val = root->val * 10 + root->left->val; leftsum = sumNumbers(left); } if(root->right) { TreeNode* right = root->right; right->val = root->val * 10 + root->right->val; rightsum = sumNumbers(right); } return leftsum + rightsum; } };

算法总结及流程解析:

结束语

      到此,6.计算布尔二叉树的值,7.求根节点到叶节点数字之和 这两道算法题就讲解完了。计算布尔二叉树的值 通过递归求解子节点值,再根据运算符计算当前节点值; 求根节点到叶节点数字之和 采用前序遍历方式,在递归过程中传递并累加节点数值。希望大家能有所收获!

Read more

免费无套路!开源 PPT 神器 Presenton 本地部署全攻略,10 分钟搞定专业演示文稿

免费无套路!开源 PPT 神器 Presenton 本地部署全攻略,10 分钟搞定专业演示文稿

1.前言 AI生成PPT是一种利用人工智能技术帮助用户快速创建专业级演示文稿的方法。用户只需提供主题或内容大纲,AI算法就会自动分析并生成幻灯片,从而节省时间和精力。以下是几种常见的AI生成PPT的方式和工具. 上面的PPT 生成效果都不错,但是上面的PPT很多都是付费的。前段时间都豆包生成一个PPT ,生成的PPT 是非常好看,结果呢?好不容易上他生成的PPT。 结果下载下来的时候弹个框 1个月49 ,好像不便宜啊。关键是我平常用PPT 也不多,一个月 做不了几张。结果 要掏49块钱,我感觉这个钱可以订阅其他国外付费模型了。 有没有办法使用免费开源的PPT项目呢?这样我在公司内部搭建起来,数据私密性、会员费也都可以省了。呵呵这个想法不错。接下来我们在github找一下有没有PPT 生成的开源项目。结果真给我找到了,下面看一下生成的效果 总共我让它生成了8页,效果还是不错的。下面手把手带大家本地电脑上部署一个生成PPT 的开源项目。 2.项目的部署 这个项目的开源地址是:https://github.com/presenton/presenton 目前这个项目开源时

By Ne0inhk

开源dem2video转换器:Quake演示文件转视频实战工具

本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:dem2video是一款基于Quake原始源代码的开源转换工具,可将Quake游戏的demo文件高效、高保真地转换为MP4、AVI等视频格式。该工具具备高速解析、格式兼容、命令行操作和参数自定义等核心功能,支持自动化批量处理,适用于游戏录屏、精彩片段保存与分享。作为开源项目,它具有透明性、可定制性和社区持续维护的优势,是Quake玩家和开发者理想的视频转换解决方案。 dem2video:从Quake回放到专业视频的开源神器 哎,你有没有遇到过这种情况——刚看完一场精彩绝伦的Quake职业赛demo,满脑子都是“这波操作太秀了”,结果想剪个高光片段发到社交平台时,却发现压根没法直接播放?🤯 没错, .dem 文件就是这么一种“只可意会不可视”的存在。它记录了一切,却又什么都看不见。 而今天我们要聊的这个工具—— dem2video ,就像是给这些沉默的数据注入了灵魂。✨ 它能把那些冰冷的二进制日志变成流畅的1080p 60fps MP4视频,还能加上视角标记、UI叠加层,甚至批量处理成AI训练集!听起来是不是有点像魔法?但其实背后是一整

By Ne0inhk
文心大模型 4.5 系列开源首发:技术深度解析与应用指南

文心大模型 4.5 系列开源首发:技术深度解析与应用指南

文心大模型 4.5 系列开源首发:技术深度解析与应用指南 2025 年 6 月 30 日,百度正式在国内领先的开源平台 GitCode 发布文心大模型 4.5 系列开源模型。此次开源不仅覆盖了从数亿到数百亿参数的多种规模,还在多模态理解、指令遵循、世界知识记忆等任务上刷新了多项基准测试记录。本文将从模型架构、训练细节、性能表现、部署方案及与 GitCode 深度融合等方面进行超详细技术解析,助力开发者快速上手、落地应用。 文章目录 * 文心大模型 4.5 系列开源首发:技术深度解析与应用指南 * 一、背景与意义 * 二、文心 4.5 系列模型概览 * 三、MoE 架构创新:多模态异构设计 * 四、训练与推理:高效优化 * 五、

By Ne0inhk
构建代码库知识图谱解决方案-GitNexus 项目技术分析总结

构建代码库知识图谱解决方案-GitNexus 项目技术分析总结

GitNexus 项目技术分析总结 Building git for agent context. 为 AI 智能体构建代码库知识图谱的完整解决方案 一、项目概述 1.1 核心问题 GitNexus 解决的是 AI 代码助手(如 Cursor、Claude Code、Windsurf)缺乏对代码库深层结构理解 的问题。github地址:https://github.com/abhigyanpatwari/GitNexus 传统痛点: * AI 编辑代码时,无法感知依赖关系 * 修改一个函数,不知道 47 个函数依赖其返回值类型 * 导致破坏性变更被直接提交 GitNexus 的解决方案: 通过构建知识图谱(Knowledge Graph),将代码库的依赖、调用链、功能集群和执行流程全部索引,并通过

By Ne0inhk