力扣113题引发的关于DFS和回溯的一点思考
创始人
2024-02-03 02:26:22
  1. 最近刚学回溯和DFS,刷力扣遇到一道题(113题),如下:
    在这里插入图片描述
  2. 我们不细究回溯和DFS的区别联系。关于这道题的2种写法,我把第一种称为回溯。
class Solution {List> res = new LinkedList<>();LinkedList trace = new LinkedList<>();public List> pathSum(TreeNode root, int targetSum) {//标准回溯写法if (root == null) return res;trace.add(root.val);targetSum -= root.val;backTrack(root, targetSum);return res;}void backTrack (TreeNode root, int targetSum) {//标准的回溯写法:1.结束条件2.可选择项:递归调用4.对每一个选择项回溯//这种回溯的写法需要先对根节点进行选择。//结束条件if (0 == targetSum && root.left == null && root.right == null) {res.add(new LinkedList<>(trace));};//可选择项(把节点上的值,看成所在分支)if (root.left != null) {trace.add(root.left.val);targetSum -= root.left.val;backTrack(root.left, targetSum); //递归调用//回溯trace.removeLast();targetSum += root.left.val;}//可选择项(把节点上的值,看成所在分支)if (root.right != null) {trace.add(root.right.val);targetSum -= root.right.val;backTrack(root.right, targetSum); //递归调用//回溯trace.removeLast();targetSum += root.right.val;}}
}

我把第二种方法称为DFS,代码如下:

class Solution {List> res = new LinkedList<>();LinkedList trace = new LinkedList<>();public List> pathSum(TreeNode root, int targetSum) {if (root == null) return res;trace.add(root.val);targetSum -= root.val;if (root.left == null && root.right == null && targetSum == 0) {res.add(new LinkedList<>(trace));}pathSum(root.left, targetSum);pathSum(root.right, targetSum);trace.removeLast();targetSum += root.val;return res;}}
  1. 我们知道回溯的标准框架:
backtrack (当前状态) {1.判断结束条件2.根据当前状态获取下一个状态的选项列表,然后递归for (可选项:可选项列表){处理可选项;backTrack(可选项);撤销可选项;}
}

回溯框架的应用场景一般是对分支做选择,而我们这道题的选项都是节点,对于上述的回溯代码,需要把这些节点变成分支,再去套用回溯框架可能更好理解一些。我把节点上的值变到分支上,如图:
在这里插入图片描述
接下来,就是套用回溯的框架了,那么我们如何开始调用backtrack()方法呢,具体来说,我们的backtrack方法中传入的root应该是啥呢?值得注意的是,我们的backtrack方法的第一个参数的作用纯粹是为了引出后续的可选分支,我们加入路径的也是后续的可选分支,我们的backtrack方法不对第一个参数(一个分支)做其他事情,通过上图,我们可以看到我们需要通过第一个5这个分支引出4和8这两个分支,而在backtrack这个方法中,5这个分支我们就不会考虑到了,所以我们需要手动去访问5这个分支,并加入路径,也就对应代码:

if (root == null) return res;
trace.add(root.val);
targetSum -= root.val;

有了这一层铺垫之后,后序就可以不断地: 引出可选项–>递归–>回溯了。
4. 我们把第二种方法就叫DFS吧(虽然回溯思想也需要用到DFS算法)。
第二种方法处理的就是节点,我们也可以仿照回溯的代码框架来,但是需要注意不同之处。

  • dfs()方法中虽然第一个参数(一个节点)也用于引出后序节点,但是dfs()也会访问这个节点,也就是加入路径,而backtrack第一个参数在调用之前就已经访问过了。
  • 可以看到,dfs()是先处理访问节点,再去判断是否结束,而backtrack直接就判断了。
  • 因为回溯和dfs对分支和节点的处理时机不同,导致撤销选择时机不同。如下图代码框架:
    在这里插入图片描述

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