一、题目描述：
题目描述文字较少，看一眼大概知道是要说什么，但是我们需要采取什么样的方式来处理的，咱们继续往下看
二、这道题考察了什么思想？你的思路是什么？
- 题目给予我们一个基本概念，二叉树的层次，从根节点开始是第 1 层，逐个往下递增 1
- 题目要求我们找到节点和最大的那一层，并返回层数
分析
我们可以知道，按照题目意思，其实已经非常明确了，需要我们计算每一层的节点和，再逐层去比较，返回节点和最大的那一层的层级数
看到题目的描述，第一反应是会先到二叉树的层序遍历来进行处理，因为确实是有点条件反射了
当然，对于能够使用广度优先算法 BFS 的地方，自然也是可以是深度优先算法 DFS 的方式的，自然，反过来也是成立的，只不过是这两种方式扩展的方向不同，一个是深度优先，一个是广度优先，目的只有一个，那就是遍历完全整棵树
那么我们来模拟一下示例：
根据简图，我们可以清晰的看到每一层是如何入队列，以及 maxSum 和 resLevel 的更新情况，题目相对比较好理解，也比较简单，这演示的是层序遍历，当然如果想用深度优先算法来实现的话也是可以的，动起手来吧
三、编码
根据上述逻辑和分析，我们就可以翻译成如下代码
此处需要注意我们使用的是二叉树的层序遍历方式，我们需要计算每一层的最大值，并且挨个比较，分为如下几步：
- 每一层节点入队列
- 遍历队列里节点的时候，计算本层节点的数据和
- 判断本层数据和与 maxSum 比较，若比他大则取而代之
- 最终返回 maxSum 对应的层级位置
编码如下：
/** * Definition for a binary tree node. * type TreeNode struct { * Val int * Left *TreeNode * Right *TreeNode * } */ func maxLevelSum(root *TreeNode) int { // 使用层序遍历的方式更加容易让人想到 // 初始化结果最大值的层为 1 resLevel, maxSum := 1, root.Val que := []*TreeNode{root} for level := 1; len(que) > 0; level++ { tmp := que que = nil // 开始遍历每一层的节点 tmpSum := 0 for _,node := range tmp { tmpSum += node.Val // 开始将当前节点的子节点加入到 que 中 if node.Left != nil { que = append(que, node.Left) } if node.Right != nil { que = append(que, node.Right) } } // 开始判断当前层的总和与 maxSum 谁大 if tmpSum > maxSum { resLevel = level maxSum = tmpSum } } return resLevel }
四、总结：
本次的解法，使用的是二叉树的层序遍历，BFS，时间复杂度为 O(n) ，因为我们遍历了二叉树的所有节点，这个 n 表示二叉树的节点
空间复杂度也是 O(n) ，因为咱们占用的空间消耗最差的情况是属于 O(n) 级别的
原题地址：1161. 最大层内元素和
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好了，本次就到这里
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