递归法：核心思路与实现
- 核心思路
递归法的本质是将大问题分解为小问题，并利用函数调用栈来管理求解过程。
问题分解：要判断整棵树是否存在从根到叶的路径和为 targetSum，可以分解为：
判断根节点的左子树是否存在从左孩子到叶的路径和为 targetSum - root.val。
判断根节点的右子树是否存在从右孩子到叶的路径和为 targetSum - root.val。
终止条件：
如果当前节点为空（root == NULL），说明这条路走不通，返回 false。
如果当前节点是叶子节点（root->left == NULL && root->right == NULL），我们检查 root->val 是否等于当前剩余的目标和。如果相等，返回 true，否则返回 false。
递归过程：对于非叶子节点，递归地探索其左、右子树。只要左、右子树中有一个返回 true，就说明存在满足条件的路径。
3. 优点
代码简洁直观：递归法的代码非常短，逻辑直接映射了问题的自然描述，易于理解和编写。
可读性强：代码本身就解释了算法的思路，几乎不需要额外的注释。
- 复杂度分析
时间复杂度: O (n)其中 n 是二叉树的节点总数。在最坏的情况下，我们需要访问树中的每一个节点才能确定是否存在满足条件的路径。空间复杂度: O (h)其中 h 是二叉树的高度。这是因为递归调用会在函数调用栈中保存帧。栈的最大深度取决于树的高度。在平衡二叉树中，高度 h 约为 log(n)，空间复杂度相对较低。在最坏情况（例如，一棵退化成链表的树），高度 h 等于 n，此时空间复杂度为 O(n)，可能会导致栈溢出。