本文带有 todo 标签,表示尚未完成本人复刷。代码与推导已按公开题目和参考实现整理;刷完后可删除 frontmatter 中的 todo。
这道题的核心是预处理从起点到各位置的累计量,把区间查询转成两个前缀状态之差。面试时先说清楚“状态表示什么、为什么能排除其他候选、何时更新答案”,再写代码;只报出“用 前缀和”还不足以证明理解。
题目要求完成“路径总和 III”。输入包括 root(TreeNode)、targetSum(integer),需要返回 integer。完整限制以原题为准,解题时重点利用这些特征:树、深度优先搜索、二叉树。
示例:
预处理从起点到各位置的累计量,把区间查询转成两个前缀状态之差。需要解决的不是某个 API 的用法,而是如何用最少状态描述“已经处理什么、还剩什么”,并证明状态推进不会漏解。
始终保持:prefix 的下标含义固定,通常 prefix[0] 代表空前缀。
| 阶段 | 要检查的内容 |
|---|---|
| 初始化 | 边界、辅助结构与默认答案是否符合定义 |
| 推进 | 当前动作是否只依赖已知正确状态 |
| 更新 | 当前状态何时有资格成为答案 |
| 结束 | 是否覆盖空输入、无解和极端规模 |
参考实现来源:doocs/leetcode,按本文结构重新整理;原项目采用 CC BY-SA 4.0。
| 阶段 | 对应代码 | 作用 |
|---|---|---|
| 入口 | pathSum | 接收题目输入,入口签名与 LeetCode 元数据一致 |
| 初始化 | var pathSum = function (root, targetSum)const cnt = new Map();const dfs = (node, s) =>let ans = cnt.get(s - targetSum) || 0; | 建立后续推进所需的边界、缓存或答案变量 |
| 核心推进 | if (!node) | 落实“先构造前缀信息,再按题意查询、计数或结合哈希表寻找目标差值” |
| 输出 | return dfs(root, 0) | 只返回已经满足状态定义的最终结果 |
读代码时应把每个判断还原成“它排除了什么状态或完成了哪次转移”,而不是只记变量名。
复杂度必须按“状态数量 × 每个状态处理成本”分析;如果存在排序、堆操作、递归深度或结果数组,需要单独计入,不能只看最外层循环。
因为预处理从起点到各位置的累计量,把区间查询转成两个前缀状态之差。 为什么问: 检查你是在识别性质,还是只凭题号背模板。回答要抓住可被利用的单调性、重复子问题或数据结构约束。
prefix[i] 表示前 i 个元素的累计结果,区间结果由两个边界前缀组合得到。 为什么问: 状态定义决定代码是否可证明。回答时要让每个变量都能对应到题意。
prefix 的下标含义固定,通常 prefix[0] 代表空前缀。 为什么问: 不变量比逐行复述代码更能证明理解,回答要说明它在初始化、推进和结束时都成立。
先构造前缀信息,再按题意查询、计数或结合哈希表寻找目标差值,被跳过的状态已经由题目性质证明不可能更优或已经处理完成。 为什么问: 检查正确性证明,重点不是“指针这样写”,而是“为什么可以排除”。
最容易错在前缀下标偏移、遗漏空前缀,以及数值范围超出安全整数。 为什么问: 检查代码能否一次通过,回答要给出具体失败场景而不是只说“注意边界”。
先看瓶颈来自状态数量、每次转移成本还是辅助结构操作;只有其中一项能被减少时,复杂度才可能继续下降。 为什么问: 检查你能否从成本组成出发优化,而不是机械背最优复杂度。
要判断当前算法是否需要随机访问全部输入;若只依赖有限历史状态,可以做滚动或在线维护,否则需要分块、外存或调整数据结构。 为什么问: 检查算法理解能否迁移到工程约束。
可以从暴力枚举开始,再比较排序、哈希、搜索或动态规划等方案;取舍标准是时间、空间、是否修改输入和实现复杂度。 为什么问: 检查横向比较能力。回答要说明替代方案为什么更慢或在什么条件下更合适。
O(n) 或 O(n²):没有解释每个状态被访问多少次,也容易漏掉排序或辅助结构。先只回答第 1 题,再展开后续问题: