LeetCode-501. 二叉搜索树中的众数(Golang实现)

- 日理万妓 2022-12-10 07:09 147阅读 0赞

> LeetCode题号：[501. 二叉搜索树中的众数][501.]
> 
> 给定一个有相同值的二叉搜索树（BST），找出 BST 中的所有众数（出现频率最高的元素）。  
> 例如：  
> 给定 BST \[1,null,2,2\],
> 
>    1  
>     \\  
>      2  
>     /  
>    2  
> 返回  \[2\]
> 
> 注意：
> 
> 是输出众数，如果没有重复值，那么就全部输出！

> 解题思路  
> 1、前序遍历 统计出所有重复数 存入map  
> 2、遍历map 输入众数

### 代码： ###

/**
     * Definition for a binary tree node.
     * type TreeNode struct {
     *     Val int
     *     Left *TreeNode
     *     Right *TreeNode
     * }
     */
    func findMode(root *TreeNode) []int {
        var m = make(map[int]int)
        m = traverses(m, root)
        var list1 []int
        var list2 []int
        var max int = 1
        for k, v := range m {
            if v > max {
                max = v
                //清空与max值相等而追加进list2中的元素，保证进list2中的重复值必须是最大或等大的
                list2 = []int{}
            }
            //追加与max相等的元素
            if v == max && v != 1 {
                list2 = append(list2, k)
            }
            //目的是考虑没有重复值的情况下，直接返回该list1即可
            list1 = append(list1, k)
        }
        //说明没有重复值，都是众数
        if max == 1 {
            return list1
        }
        return list2
    }
    
    //先序遍历
    func traverses(m map[int]int, node *TreeNode) map[int]int {
        if node == nil {
            return map[int]int{}
        }
        //累加重复值
        m[node.Val]++
        traverses(m, node.Left)
        traverses(m, node.Right)
        return m
    }

###  往期回顾： ###

【1】[LeetCode-617. 合并二叉树(Goland实现)][LeetCode-617. _Goland]

【2】[LeetCode-104. 二叉树的最大深度(Goland实现)][LeetCode-104. _Goland][ ][Link 1]

【3】[LeetCode-111. 二叉树的最小深度(Goland实现)][LeetCode-111. _Goland]

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[501.]: https://leetcode-cn.com/problems/find-mode-in-binary-search-tree/
[LeetCode-617. _Goland]: https://blog.csdn.net/weixin_43970743/article/details/108748340
[LeetCode-104. _Goland]: https://blog.csdn.net/weixin_43970743/article/details/108146589
[Link 1]: https://blog.csdn.net/weixin_43970743/article/details/108400502
[LeetCode-111. _Goland]: https://blog.csdn.net/weixin_43970743/article/details/108146353