用DFS算法找出出现频率最高的子树元素和：解决LeetCode 508

2023-11-09 02:54:31

前言

在计算机科学领域，算法是解决特定问题的方法或过程。算法通常由一系列步骤组成，每一步都有明确的目标和操作。深度优先搜索（DFS）算法是一种用于遍历树或图数据结构的常用算法。它从树或图的根节点开始，并沿着一条路径一直向下遍历，直到到达一个叶节点或遇到一个已经访问过的节点。然后，它回溯到最近一个未访问过的节点，并继续沿着另一条路径进行遍历。

问题

LeetCode 508. 出现次数最多的子树元素和问题如下：

给定一个二叉树，计算每个子树的元素和。然后，找出出现次数最多的子树元素和。如果有多个出现次数最多的子树元素和，则返回其中任何一个。

算法步骤

使用DFS算法遍历二叉树，并计算每个子树的元素和。
将每个子树的元素和存储在一个哈希表中，键是子树的元素和，值是子树的出现次数。
找到哈希表中出现次数最多的子树元素和。
返回出现次数最多的子树元素和。

示例代码

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

class Solution {
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    int maxCount = 0;
    int maxSum = 0;

    public int findFrequentTreeSum(TreeNode root) {
        dfs(root);
        return maxSum;
    }

    private int dfs(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }

        int sum = root.val + dfs(root.left) + dfs(root.right);
        map.put(sum, map.getOrDefault(sum, 0) + 1);
        if (map.get(sum) > maxCount) {
            maxCount = map.get(sum);
            maxSum = sum;
        } else if (map.get(sum) == maxCount) {
            maxSum = Math.max(maxSum, sum);
        }
        return sum;
    }
}

代码解释

在Solution类中，我们定义了一个哈希表map来存储子树的元素和和出现次数。我们还定义了两个变量maxCount和maxSum来记录出现次数最多的子树元素和和子树的元素和。
在findFrequentTreeSum方法中，我们使用DFS算法遍历二叉树，并计算每个子树的元素和。
在dfs方法中，我们使用递归的方法遍历二叉树。对于每个节点，我们计算子树的元素和，并将其存储在哈希表map中。
我们还维护两个变量maxCount和maxSum来记录出现次数最多的子树元素和和子树的元素和。
最后，我们返回出现次数最多的子树元素和。