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出现次数最多的子树元素和——深度优先搜索

📌 题目描述

给定一棵二叉树的根节点 root,请返回 出现次数最多子树元素和。如果有多个元素出现次数相同,返回所有出现次数最多的子树元素和(顺序不限)。

示例 1

输入:

root = [5,2,-3]

输出:

[2,-3,4]

示例对应的二叉树如下:

    5
   / \
  2  -3

子树元素和的计算如下:

  • 以节点 5 为根的子树元素和为 5 + 2 + (-3) = 4

  • 以节点 2 为根的子树元素和为 2

  • 以节点 -3 为根的子树元素和为 -3

每个和的出现次数分别是:2 -> 1-3 -> 14 -> 1,因此所有子树元素和的出现次数相同,返回 [2, -3, 4]

示例 2

输入:

root = [5,2,-5]

输出:

[2]

示例对应的二叉树如下:

    5
   / \
  2  -5

子树元素和的计算如下:

  • 以节点 5 为根的子树元素和为 5 + 2 + (-5) = 2

  • 以节点 2 为根的子树元素和为 2

  • 以节点 -5 为根的子树元素和为 -5

出现频率:2 -> 2-5 -> 1,因此返回 [2]


🧐 解题思路

  1. 遍历二叉树,计算所有子树元素和

  2. 使用哈希表(HashMap)统计每个子树元素和的出现次数

  3. 找到出现次数最多的子树元素和

  4. 返回所有出现频率最高的子树元素和

核心思想: 使用 后序遍历(DFS) 计算子树元素和,并用 哈希表记录频率


💻 代码实现(Java)

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

class TreeNode {
    int val;
    TreeNode left, right;
    TreeNode(int val) { this.val = val; }
    TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
        this.val = val;
        this.left = left;
        this.right = right;
    }
}

class Solution {
    private Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    private int maxFrequency = 0;
    
    public int[] findFrequentTreeSum(TreeNode root) {
        dfs(root);
        
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
            if (entry.getValue() == maxFrequency) {
                result.add(entry.getKey());
            }
        }
        
        return result.stream().mapToInt(i -> i).toArray();
    }
    
    private int dfs(TreeNode node) {
        if (node == null) {
            return 0;
        }
        
        int sum = node.val + dfs(node.left) + dfs(node.right);
        map.put(sum, map.getOrDefault(sum, 0) + 1);
        
        maxFrequency = Math.max(maxFrequency, map.get(sum));
        return sum;
    }
}

📌 复杂度分析

  • 时间复杂度: O(N),其中 N 是二叉树的节点数,每个节点只遍历一次。

  • 空间复杂度: O(N),使用了哈希表来存储子树元素和的频率。


🌟 总结

使用后序遍历(DFS)计算子树元素和用哈希表存储每个子树元素和的出现频率找到频率最高的子树元素和,并返回结果

这个方法不仅简单高效,而且易于理解。希望这篇文章能帮助你更好地理解 二叉树的子树元素和计算

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