Python计算二叉树路径总和（遍历、迭代）

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 。

叶子节点 是指没有子节点的节点。

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

提示：

树中节点的数目在范围 [0, 5000] 内
-1000 <= Node.val <= 1000
-1000 <= targetSum <= 100
链接：https://leetcode-cn.com/leetbook/read/data-structure-binary-tree/xo566j/
来源：力扣（LeetCode）

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-


class TreeNode(object):
    def __init__(self, x):
        self.val = x
        self.left = None
        self.right = None


def has_path_sum_recursive(tree_node, total):
    if not tree_node:
        return False
    t = total - tree_node.val
    if not tree_node.left and not tree_node.right:
        return t == 0
    return has_path_sum_recursive(tree_node.left, t) or has_path_sum_recursive(tree_node.right, t)


def has_path_sum_non_recursive(tree_node, total):
    if not tree_node:
        return False
    # 存放当前节点；
    node_queue = [tree_node]
    # 存放当前节点到根节点的路径和；
    sum_queue = [tree_node.val]
    while node_queue:
        current_node, current_sum = node_queue.pop(0), sum_queue.pop(0)
        # 判断当前节点是否是叶子节点，如果是，判断能否满足路径和为total的条件；
        if not current_node.left and not current_node.right:
            if current_sum == total:
                return True
            else:
                continue
        # 把当前节点的左右子节点（如果存在）及其到根节点的路径和放入node_queue和sum_queue；
        if current_node.left:
            node_queue.append(current_node.left)
            sum_queue.append(current_node.left.val + current_sum)
        if current_node.right:
            node_queue.append(current_node.right)
            sum_queue.append(current_node.right.val + current_sum)
    return False


n1 = TreeNode(4)
n2 = TreeNode(2)
n3 = TreeNode(7)
n4 = TreeNode(1)
n5 = TreeNode(3)
n1.left = n2
n1.right = n3
n2.left = n4
n2.right = n5
print(has_path_sum_non_recursive(n1, 17))

最后

以上就是务实秋天为你收集整理的Python计算二叉树路径总和（遍历、迭代）的全部内容，希望文章能够帮你解决Python计算二叉树路径总和（遍历、迭代）所遇到的程序开发问题。

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