力扣1302题解题详解：层数最深叶子节点和的C++实现与注释
理解题目要求与二叉树基础
力扣1302题要求计算二叉树中所有最深叶子节点的数值之和。需要明确几个关键概念：叶子节点是指没有子节点的末端节点，而最深叶子节点则位于二叉树的最大深度层。在解题前，建议先复习二叉树的基本遍历方式——前序、中序和后序遍历，这些是解决树形结构问题的基础。
二叉树在C++中通常通过结构体定义，包含val、left和right三个成员变量。对于本题，我们需要特别关注节点的层级信息，这提示我们需要在遍历时记录节点的深度。深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)都是可行的选择，但各自有不同的实现特点和适用场景。哪种算法能更高效地解决这个问题呢？
算法选择：BFS与DFS对比分析
广度优先搜索(BFS)天然适合处理层级相关问题，因为它逐层遍历节点。使用队列数据结构实现BFS时，可以明确区分不同层级的节点。具体到本题，BFS可以在遍历过程中不断更新当前层的节点和，当到达一层时，这个和就是我们需要的结果。这种方法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度在最坏情况下也是O(n)。
深度优先搜索(DFS)同样可以解决这个问题，但需要额外维护两个变量：当前已知的最大深度和对应的节点和。DFS的实现通常更简洁，但在处理层级信息时需要更多判断逻辑。当遍历到更深层级时，需要重置节点和；当遇到相同深度的节点时，则累加其值。这两种算法各有优劣，选择哪种更合适呢？这取决于具体场景和编程习惯。
BFS实现详解与代码注释
下面展示使用BFS的C++实现方案。我们采用标准队列结构，通过两层循环来区分不同层级——外层循环控制层级切换，内层循环处理当前层的所有节点。关键点在于每次处理完一个完整层级后，检查队列是否为空，如果为空则当前层级就是最深层级，其节点和即为所求。
代码示例：
class Solution {
public:
int deepestLeavesSum(TreeNode root) {
if(!root) return 0;
queue q;
q.push(root);
int sum = 0;
while(!q.empty()) {
sum = 0; // 重置当前层和
int size = q.size();
for(int i = 0; i < size; ++i) {
TreeNode node = q.front();
q.pop();
sum += node->val;
if(node->left) q.push(node->left);
if(node->right) q.push(node->right);
}
}
return sum; // 一层的和
}
};DFS优化方案与实现技巧
DFS版本需要维护最大深度(maxDepth)和当前和(sum)两个变量。递归遍历时，比较当前节点深度与maxDepth的关系：如果更深则更新maxDepth并重置sum；如果深度相同则累加到sum。这种方法虽然递归调用会产生栈空间开销，但代码更为简洁。
值得注意的是，DFS实现中可以使用前序、中序或后序遍历中的任意一种，因为我们需要的是所有最深叶子节点的和，与遍历顺序无关。为了提高效率，可以在递归函数参数中传递当前深度，避免重复计算。对于特别深的二叉树，需要注意递归深度可能导致的栈溢出问题，这时迭代实现的DFS可能是更好的选择。
复杂度分析与边界条件处理
无论BFS还是DFS，时间复杂度都是O(n)，因为需要访问每个节点一次。空间复杂度方面，BFS在最坏情况下（完全不平衡树）需要存储O(n)个节点，而DFS的空间复杂度取决于树的高度，最坏情况下也是O(n)。对于边界条件，空树直接返回0；单节点树返回节点值本身。
在实际编码时，还需要注意内存管理问题，特别是在C++中要避免内存泄漏。虽然力扣的测试环境会自动回收内存，但在面试或实际项目中，良好的内存管理习惯很重要。对于特别大的二叉树，可以考虑使用指针而非对象来减少内存拷贝开销，这在处理大规模数据时尤为重要。
力扣1302题通过二叉树最深叶子节点求和的场景，考察了对树遍历算法的掌握程度。BFS方案直观且易于理解，适合处理层级相关问题；DFS方案代码简洁但需要更多状态维护。两种方法各有优势，理解其核心思想并能根据场景灵活选择，是解决此类二叉树问题的关键。本文提供的C++实现代码带有详细注释，帮助读者深入理解算法细节和应用场景。
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