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层数最深的叶子节点和

描述

给你一颗二叉树根节点root，你需要返回二叉树最深的所有叶子节点和。

如上图二叉树，叶子节点有7,5,8三个节点，但其中节点5只有三层，而节点7和8都是四层，那最深就是叶子节点7和8，两者值相加等于15，所以返回结果是15。

分析

叶子节点判断很简单，就是左右子节点都等于null，但现在最主要的是需要知道最深的所有叶子节点，然后再求和返回。

或者我们知道二叉树的最大层级，再把最大层级的节点值求和也是正确的结果。

那如何实现呢？

大体有两种思路，之前也都说过，广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。

广度优先搜索是将每层节点进行循环，如果不是最后一层级的话，则不需要累加节点值，只需要对最后一层级，也就是最深的叶子节点了，进行求和运算返回，难点在于怎么设计仅对每一层级单独组合。

深度优先搜索不断循环每一条向下路径，直到最后一层再走第一条路径，因为这样不能横向对比，不知道当前最深层级是否是整个二叉树的最大层级，这样我们需要保存当前层级作为最大层级，并且当前分支的最大层级值作为总和的初始值，以后的每次路径循环都与之前最大层级进行比较，若等于，则继续累加，若小于不用处理，大于则说明目前最大层级在当前路径中。

程序实现

根据以上深度优先搜索的分析，代码实现如下：

var deepestLeavesSum = function(root) {
  let maxLevel = -1
  let sum = 0
  const dfs = (node, level) => {
    if (!node) return
    if (level > maxLevel) {
      // 可能是首次达到最大层级，给层级和总和都赋初始值
      maxLevel = level
      sum = node.val
    } else if (level === maxLevel) {
      // 最大层级累加求和
      sum += node.val
    }
    dfs(node.left, level + 1)
    dfs(node.right, level + 1)
  }
  dfs(root, 0)
  return sum
};