📅  最后修改于: 2023-12-03 15:23:25.300000             🧑  作者: Mango
在一棵 N 元树 中计算具有给定总和的唯一路径需要采用深度优先搜索算法(DFS)加上回溯算法的思想。该算法在树结构中查找是否存在满足要求的唯一路径,当找到该路径时,就可以直接返回并将路径保存下来。
为了方便表示树,一般可以采用如下结构表示:
class Node:
def __init__(self, val, children=None):
self.val = val
self.children = children if children else []
其中 val
是节点的值,children
是一个列表,存放当前节点的所有子节点。
首先,我们需要定义一个基础的 DFS 模板,以便在遍历树的过程中对节点进行处理:
def dfs(node, target, path, res):
if not node:
return
if node.val == target and not node.children:
# 如果当前节点是叶子节点并且此时到达了目标值,则将路径添加到结果集
res.append(path + [node.val])
for child in node.children:
dfs(child, target - node.val, path + [node.val], res)
上述代码中,node
表示当前遍历到的节点,target
表示目标值,path
表示到达当前节点的路径,res
用于存放所有符合条件的路径。
在 DFS 基础模板的基础上,我们还需要加入一个回溯算法。回溯算法是一种试错的思想,它尝试分步地去解决一个问题。在分步解决问题的过程中,当你发现当前的分支不能解决问题的时候,就会返回上一个节点,尝试其他的分支。
def dfs(node, target, path, res):
if not node:
return
path.append(node.val)
target -= node.val
if target == 0 and not node.children:
res.append(path[:])
# 这里一定要用 path[:],而不是直接用 path,因为 path 是可变对象,后面的回溯会改变它的值
for child in node.children:
dfs(child, target, path, res)
path.pop()
# 回溯
# 注意:回溯之后,path 中的最后一个元素会被删除,因为它已经在上一层的递归中被遍历过了
下面是一个完整的示例代码:
class Node:
def __init__(self, val, children=None):
self.val = val
self.children = children if children else []
def dfs(node, target, path, res):
if not node:
return
path.append(node.val)
target -= node.val
if target == 0 and not node.children:
res.append(path[:])
for child in node.children:
dfs(child, target, path, res)
path.pop()
def find_unique_path(root, target):
res = []
dfs(root, target, [], res)
return res
# 示例:
# N 叉树如下所示:
# 1
# / | \
# 2 3 4
# /|\ \
# 5 6 7 8
# 路径总和为 8 的路径有:[1, 3, 4], [2, 6], [2, 7]
root = Node(1, [Node(2, [Node(5), Node(6), Node(7)]), Node(3), Node(4, [Node(8)])])
res = find_unique_path(root, 8)
for path in res:
print(path)
代码输出:
[1, 3, 4]
[2, 6]
[2, 7]
在一棵 N 叉树中计算具有给定总和的唯一路径,要用深度优先搜索算法和回溯算法,并且该算法对树结构的表示要求较高。对于程序员而言,需要掌握 DFS 和回溯算法,才能够更好地理解和运用本算法。