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0404.左叶子之和.md

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欢迎大家参与本项目，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！

404.左叶子之和

力扣题目链接

计算给定二叉树的所有左叶子之和。

示例：

404.左叶子之和1

思路

首先要注意是判断左叶子，不是二叉树左侧节点，所以不要上来想着层序遍历。

因为题目中其实没有说清楚左叶子究竟是什么节点，那么我来给出左叶子的明确定义：如果左节点不为空，且左节点没有左右孩子，那么这个节点就是左叶子

大家思考一下如下图中二叉树，左叶子之和究竟是多少？

404.左叶子之和

其实是0，因为这棵树根本没有左叶子！

那么判断当前节点是不是左叶子是无法判断的，必须要通过节点的父节点来判断其左孩子是不是左叶子。

如果该节点的左节点不为空，该节点的左节点的左节点为空，该节点的左节点的右节点为空，则找到了一个左叶子，判断代码如下：

if (node->left != NULL && node->left->left == NULL && node->left->right == NULL) {
    左叶子节点处理逻辑
}

递归法

递归的遍历顺序为后序遍历（左右中），是因为要通过递归函数的返回值来累加求取左叶子数值之和。。

递归三部曲：

  1. 确定递归函数的参数和返回值

判断一个树的左叶子节点之和，那么一定要传入树的根节点，递归函数的返回值为数值之和，所以为int

使用题目中给出的函数就可以了。

  1. 确定终止条件

依然是

if (root == NULL) return 0;
  1. 确定单层递归的逻辑

当遇到左叶子节点的时候，记录数值，然后通过递归求取左子树左叶子之和，和 右子树左叶子之和，相加便是整个树的左叶子之和。

代码如下：

int leftValue = sumOfLeftLeaves(root->left);    // 左
int rightValue = sumOfLeftLeaves(root->right);  // 右
                                                // 中
int midValue = 0;
if (root->left && !root->left->left && !root->left->right) {
    midValue = root->left->val;
}
int sum = midValue + leftValue + rightValue;
return sum;

整体递归代码如下：

class Solution {
public:
    int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) return 0;

        int leftValue = sumOfLeftLeaves(root->left);    // 左
        int rightValue = sumOfLeftLeaves(root->right);  // 右
                                                        // 中
        int midValue = 0;
        if (root->left && !root->left->left && !root->left->right) { // 中
            midValue = root->left->val;
        }
        int sum = midValue + leftValue + rightValue;
        return sum;
    }
};

以上代码精简之后如下：

class Solution {
public:
    int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) return 0;
        int midValue = 0;
        if (root->left != NULL && root->left->left == NULL && root->left->right == NULL) {
            midValue = root->left->val;
        }
        return midValue + sumOfLeftLeaves(root->left) + sumOfLeftLeaves(root->right);
    }
};

迭代法

本题迭代法使用前中后序都是可以的，只要把左叶子节点统计出来，就可以了，那么参考文章 二叉树：听说递归能做的，栈也能做！和二叉树：迭代法统一写法中的写法，可以写出一个前序遍历的迭代法。

判断条件都是一样的，代码如下：

class Solution {
public:
    int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {
        stack<TreeNode*> st;
        if (root == NULL) return 0;
        st.push(root);
        int result = 0;
        while (!st.empty()) {
            TreeNode* node = st.top();
            st.pop();
            if (node->left != NULL && node->left->left == NULL && node->left->right == NULL) {
                result += node->left->val;
            }
            if (node->right) st.push(node->right);
            if (node->left) st.push(node->left);
        }
        return result;
    }
};

总结

这道题目要求左叶子之和，其实是比较绕的，因为不能判断本节点是不是左叶子节点。

此时就要通过节点的父节点来判断其左孩子是不是左叶子了。

平时我们解二叉树的题目时，已经习惯了通过节点的左右孩子判断本节点的属性，而本题我们要通过节点的父节点判断本节点的属性。

希望通过这道题目，可以扩展大家对二叉树的解题思路。

其他语言版本

Java

递归

class Solution {
    public int sumOfLeftLeaves(TreeNode root) {
        if (root == null) return 0;
        int leftValue = sumOfLeftLeaves(root.left);    // 左
        int rightValue = sumOfLeftLeaves(root.right);  // 右
                                                       
        int midValue = 0;
        if (root.left != null && root.left.left == null && root.left.right == null) { 
            midValue = root.left.val;
        }
        int sum = midValue + leftValue + rightValue;  // 中
        return sum;
    }
}

迭代

class Solution {
    public int sumOfLeftLeaves(TreeNode root) {
        if (root == null) return 0;
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<> ();
        stack.add(root);
        int result = 0;
        while (!stack.isEmpty()) {
            TreeNode node = stack.pop();
            if (node.left != null && node.left.left == null && node.left.right == null) {
                result += node.left.val;
            }
            if (node.right != null) stack.add(node.right);
            if (node.left != null) stack.add(node.left);
        }
        return result;
    }
}
// 层序遍历迭代法
class Solution {
    public int sumOfLeftLeaves(TreeNode root) {
        int sum = 0;
        if (root == null) return 0;
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();
            while (size -- > 0) {
                TreeNode node = queue.poll();
                if (node.left != null) { // 左节点不为空
                    queue.offer(node.left);
                    if (node.left.left == null && node.left.right == null){ // 左叶子节点
                        sum += node.left.val;
                    }
                }
                if (node.right != null) queue.offer(node.right);
            }
        }
        return sum;
    }
}

Python

递归后序遍历

class Solution:
    def sumOfLeftLeaves(self, root: TreeNode) -> int:
        if not root: 
            return 0
        
        left_left_leaves_sum = self.sumOfLeftLeaves(root.left)  # 左
        right_left_leaves_sum = self.sumOfLeftLeaves(root.right) # 右
        
        cur_left_leaf_val = 0
        if root.left and not root.left.left and not root.left.right: 
            cur_left_leaf_val = root.left.val 
            
        return cur_left_leaf_val + left_left_leaves_sum + right_left_leaves_sum # 中

迭代

class Solution:
    def sumOfLeftLeaves(self, root: TreeNode) -> int:
        """
        Idea: Each time check current node's left node. 
              If current node don't have one, skip it. 
        """
        stack = []
        if root: 
            stack.append(root)
        res = 0
        
        while stack: 
            # 每次都把当前节点的左节点加进去. 
            cur_node = stack.pop()
            if cur_node.left and not cur_node.left.left and not cur_node.left.right: 
                res += cur_node.left.val
                
            if cur_node.left: 
                stack.append(cur_node.left)
            if cur_node.right: 
                stack.append(cur_node.right)
                
        return res

Go

递归法

func sumOfLeftLeaves(root *TreeNode) int {
    var  res int
    findLeft(root,&res)
    return res
}
func findLeft(root *TreeNode,res *int){
    //左节点
    if root.Left!=nil&&root.Left.Left==nil&&root.Left.Right==nil{
        *res=*res+root.Left.Val
    }
    if root.Left!=nil{
        findLeft(root.Left,res)
    }
    if root.Right!=nil{
        findLeft(root.Right,res)
    }
}

迭代法

func sumOfLeftLeaves(root *TreeNode) int {
    var  res int
    queue:=list.New()
    queue.PushBack(root)
    for queue.Len()>0{
        length:=queue.Len()
        for i:=0;i<length;i++{
            node:=queue.Remove(queue.Front()).(*TreeNode)
            if node.Left!=nil&&node.Left.Left==nil&&node.Left.Right==nil{
                res=res+node.Left.Val
            }
            if node.Left!=nil{
                queue.PushBack(node.Left)
            }
            if node.Right!=nil{
                queue.PushBack(node.Right)
            }
        }
    }
    return res
}

JavaScript

递归法

var sumOfLeftLeaves = function(root) {
    //采用后序遍历 递归遍历
    // 1. 确定递归函数参数
    const nodesSum = function(node){
        // 2. 确定终止条件
        if(node===null){
            return 0;
        }
        let leftValue = sumOfLeftLeaves(node.left);
        let rightValue = sumOfLeftLeaves(node.right);
        // 3. 单层递归逻辑
        let midValue = 0;
        if(node.left&&node.left.left===null&&node.left.right===null){
            midValue = node.left.val;
        }
        let sum = midValue + leftValue + rightValue;
        return sum;
    }
    return nodesSum(root);
};

迭代法

var sumOfLeftLeaves = function(root) {
   //采用层序遍历
   if(root===null){
       return null;
   }
   let queue = [];
   let sum = 0;
   queue.push(root);
   while(queue.length){
     let node = queue.shift();
     if(node.left!==null&&node.left.left===null&&node.left.right===null){
         sum+=node.left.val;
     }
     node.left&&queue.push(node.left);
     node.right&&queue.push(node.right);
   }
   return sum;
};