508. Most Frequent Subtree Sum 最频繁的子树和

［抄题］：

Given the root of a tree, you are asked to find the most frequent subtree sum. The subtree sum of a node is defined as the sum of all the node values formed by the subtree rooted at that node (including the node itself). So what is the most frequent subtree sum value? If there is a tie, return all the values with the highest frequency in any order.

Examples 1
Input:

  5
 /  
2   -3

return [2, -3, 4], since all the values happen only once, return all of them in any order.

 

Examples 2
Input:

  5
 /  
2   -5

 

 [暴力解法]：

时间分析：

空间分析：

 [优化后]：

时间分析：

空间分析：

［奇葩输出条件］：

［奇葩corner case］：

［思维问题］：

不知道怎么存储maxCount：单独加个变量就行了，况且加变量也不费事啊。

［英文数据结构或算法，为什么不用别的数据结构或算法］：

要求返回数组，不能直接添加，需要间接添加到List<Integer> res中。

［一句话思路］：

［输入量］：空： 正常情况：特大：特小：程序里处理到的特殊情况：异常情况（不合法不合理的输入）：

［画图］：

［一刷］：

int left = postOrder(root.left); 要求前序遍历有返回值的时候，从void类型改成int类型，随机应变。虽然是int型，可以不返回，直接调用。

［二刷］：

［三刷］：

［四刷］：

［五刷］：

  [五分钟肉眼debug的结果]：

［总结］：

虽然是int型，可以不返回，直接调用。不知道怎么存储maxCount：单独加个变量就行了，况且加变量也不费事啊。

［复杂度］：Time complexity: O(n) Space complexity: O(n)

［算法思想：迭代/递归/分治/贪心］：

［关键模板化代码］：

［其他解法］：

［Follow Up］：

［LC给出的题目变变变］：

 [代码风格] ：

 [是否头一次写此类driver funcion的代码] ：

 [潜台词] ：

class Solution {
    Map<Integer, Integer> sumToCount = new HashMap<>();
    int maxCount = 0;
    
    public int[] findFrequentTreeSum(TreeNode root) {
        //initilization: map, list res,[] result, maxCount
        List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
        
        postOrder(root);
        
        //if equals maxCount,add to list
        for (int sum : sumToCount.keySet()) {
            if (sumToCount.get(sum) == maxCount) {
                res.add(sum);
            }
        }

        //add to array
        int[] result = new int[res.size()];
        for (int i = 0; i < res.size(); i++) {
            result[i] = res.get(i);
        }
        
        //return
        return result;
    }
    
    public int postOrder(TreeNode root) {
        //corner case
        if (root == null) return 0;
        
        //traverse left and right
        int left = postOrder(root.left);
        int right = postOrder(root.right);
        int sum = left + right + root.val;
        
        //add sum to map
        sumToCount.put(sum, sumToCount.getOrDefault(sum, 0) + 1);
        int count = sumToCount.get(sum);
        //maintain maxCount
        maxCount = Math.max(maxCount, count);

        //return
        return sum;
    }
}