【Lintcode】482. Binary Tree Level Sum

题目地址：

https://www.lintcode.com/problem/binary-tree-level-sum/description

给定一棵二叉树，求其第 $l$层的节点和。

法1：DFS。如果是空树则返回 $0$；如果当前深度等于 $l$则返回其值，否则继续向更深的层次寻找。代码如下：

public class Solution {
    /**
     * @param root: the root of the binary tree
     * @param level: the depth of the target level
     * @return: An integer
     */
    public int levelSum(TreeNode root, int level) {
        // write your code here
        return calculate(root, 1, level);
    }
    
    // cur表示当前root所在层数，level是要求的那层的层数
    private int calculate(TreeNode root, int cur, int level) {
    	// 如果是空树则返回0
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        // 如果当前层数就是所要求的层数，则返回其值，否则分别递归计算左右子树
        if (cur == level) {
            return root.val;
        } else {
            return calculate(root.left, cur + 1, level) + calculate(root.right, cur + 1, level);
        }
    }
}

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

时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(l)$。

法2：BFS。采取分层遍历的方法，遍历到 $l$层的时候开始计入和，然后跳出返回即可。代码如下：

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class Solution {
    /**
     * @param root: the root of the binary tree
     * @param level: the depth of the target level
     * @return: An integer
     */
    public int levelSum(TreeNode root, int level) {
        // write your code here
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(root);
        int cur = 1, res = 0;
        while (!queue.isEmpty() && cur <= level) {
            int size = queue.size();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                TreeNode x = queue.poll();
                // 如果当前层数等于level，则开始计入最终的和res；
                // 否则将下一层节点加入队列
                if (cur == level) {
                    res += x.val;
                } else {
	                if (x.left != null) {
	                    queue.offer(x.left);
	                }
	                if (x.right != null) {
	                    queue.offer(x.right);
	                }
				}
            }
            cur++;
        }
        
        return res;
    }
}

时空复杂度 $O(n)$。