leetcode 501. Find Mode in Binary Search Tree(找二叉搜索树中的众数）-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/level_code/article/details/105523710

本文介绍了一种在二叉搜索树中查找众数的高效算法，利用中序遍历的特点，避免了额外的空间使用，仅通过递归实现。算法首先进行中序遍历，若遇到重复节点则增加计数，否则重置计数。当计数超过最大计数时，清空结果列表并添加当前节点值；当计数等于最大计数时，将当前节点值添加到结果列表中。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Given a binary search tree (BST) with duplicates, find all the mode(s) (the most frequently occurred element) in the given BST.

Assume a BST is defined as follows:

The left subtree of a node contains only nodes with keys less than or equal to the node’s key.
The right subtree of a node contains only nodes with keys greater than or equal to the node’s key.
Both the left and right subtrees must also be binary search trees.

For example:
Given BST [1,null,2,2],

return [2].

Note: If a tree has more than one mode, you can return them in any order.

Follow up: Could you do that without using any extra space? (Assume that the implicit stack space incurred due to recursion does not count).

给出一棵二叉搜索数，输出它的众数，即出现次数最多的数，可能有重复元素，众数有多个时，可按任意顺序输出。

思路：
如果是数组中找相同元素出现的次数，最简单的方法是排序，然后按顺序遍历数组。
而二叉搜索树有一个特点，就是中序遍历的输出就是排序后的数组。
可以把中序遍历结果保存在一个数组中，然后查找每个元素出现的次数。
而follow up中指出可以不用额外的存储空间，
因为中序遍历是按从小到大的顺序的，所以相同的元素必然会连续访问。这时可以用一个TreeNode记录下前一个node，用一个count记录下当前元素出现的次数，maxCount记录下最多出现元素的次数。

如果前一个node为null或者前一个node的值不等于当前node的值，count就要重置为1，如果前一个node的值等于当前node值，则count++。
然后count与maxCount相比，如果和maxCount一样，那么直接把值添加进结果的list中，大于maxCount时就说明当前node的值是众数，要把之前list中的结果全部删除，再添加当前值。

//0ms
class Solution {
    TreeNode pre = null;
    int cnt = 0;
    int maxCnt = 0;
    
    public int[] findMode(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return new int[]{};
        }
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
        inOrder(root, list);
        
        int[] result = new int[list.size()];
        for(int i = 0; i < list.size(); i++) {
            result[i] = list.get(i);
        }
        
        return result;
    }
    
    public void inOrder(TreeNode root, ArrayList<Integer> list) {
        if(root == null) {
            return;
        }
        
        inOrder(root.left, list);
        
        if(pre == null || pre.val != root.val) {
            cnt = 1;          
        } else {
            cnt ++;
        }
        if(cnt > maxCnt) {
            list.clear();
            list.add(root.val);
        } else if(cnt == maxCnt) {
            list.add(root.val);
        }
        
        pre = root;
        maxCnt = Math.max(cnt, maxCnt);
        
        inOrder(root.right, list);
    }
}