二叉树节点之和总结二叉搜索树中俩个节点之和题目给定一个二叉搜索树的根节点 root 和一个整数 k , 请判断该二

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二叉搜索树中俩个节点之和

题目

给定一个二叉搜索树的根节点 root 和一个整数 k , 请判断该二叉搜索树中是否存在两个节点它们的值之和等于 k 。假设二叉搜索树中节点的值均唯一。

示例1：

输入: root = [8,6,10,5,7,9,11], k = 12
输出: true
解释: 节点 5 和节点 7 之和等于 12

示例2：

输入: root = [8,6,10,5,7,9,11], k = 22
输出: false
解释: 不存在两个节点值之和为 22 的节点

解题思路

根据题意，给出的二叉树是一棵二叉搜索树，首先我们想到的就是可以利用中序排序，得到一个有序数组；

由于要判断是否存在俩个节点的值之和等于 k, 可以让我们联想到俩数之和的解题思路，那就是利用哈希表来保存当前节点的值，而且我们也不只是局限于非要用中序排序来遍历该二叉树，任何形式的遍历都是可取的，每当遍历到一个节点，若 k 减去该节点的值存在于哈希表内，则返回 true, 反之则保存该节点的值到哈希表中，并开始遍历下一个节点。

代码实现

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode() {}
 *     TreeNode(int val) { this.val = val; }
 *     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
 *         this.val = val;
 *         this.left = left;
 *         this.right = right;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    public Set<Integer> set = new HashSet();
    public boolean findTarget(TreeNode root, int k) {
        if (root == null) {
            return false;
        }
        // 是否存在哈希表中
        if (set.contains(k - root.val)) {
            return true;
        }
        // 反之则加入到哈希表中
        set.add(root.val);
        // 继续遍历
        return findTarget(root.left, k) || findTarget(root.right, k);
    }
}

复杂度分析

时间复杂度为 O(n)：由于二叉树的节点数为 n ,所以时间复杂度为 O(n);
空间复杂度为 O(n)：由于二叉树的高度为 h, 所以遍历时的栈的空间复杂度为O(h), 哈希表的空间复杂度为O(n), 所以总的空间复杂度为 O(n);

左叶子之和

题目

计算给定二叉树的所有左叶子之和。

示例：

  3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

在这个二叉树中，有两个左叶子，分别是 9 和 15，所以返回 24

解题思路

根据题意，我们可以利用深度优先搜索去遍历整个二叉树，去找到所有的左叶子节点，具体思路如下：

定义一个全局变量用于记录左叶子节点的和；
遍历二叉树，如果当前节点的左孩子和右孩子都为 null,并且当前的节点是左子树的节点，则判断这个是一个左叶子节点；反之，则继续遍历该节点的左孩子和右孩子，直到找出左叶子节点；
如果当前节点是右子树的节点，并且不为null，则继续遍历该节点的左孩子，右孩子，直到找出左叶子节点；

代码实现

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
/*

class Solution {
    int ans=0;
    public int sumOfLeftLeaves(TreeNode root) {
        addLeftLeaves(root);
        return ans;
    }
    public void addLeftLeaves(TreeNode root){
        if(root!=null){
            TreeNode l=root.left;
            TreeNode r=root.right;
            if(l!=null&&l.left==null&&l.right==null){
                ans+=l.val;
            }
            else{
                addLeftLeaves(l);
            }
            if(r!=null){
                addLeftLeaves(r);
            }
        }
    }
}

复杂度分析

时间复杂度：O(n)，其中 nn 是树中的节点个数。
空间复杂度：O(n)。空间复杂度与广度优先搜索使用的队列需要的容量相关，为 O(n)。

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