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在处理二叉树的层次问题时，通常需要计算某一特定层数的节点数。这里我们将详细探讨两种常用的方法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并分析它们的优缺点。
方法思路：
DFS是一种递归方法，通过遍历每个节点的左子节点和右子节点来逐层深入树结构。我们可以在遍历过程中记录当前深度，当达到目标层数时，增加计数器。代码实现示例：
public class Solution { private int res; public int kthfloorNode(TreeNode root, int k) { dfs(root, k, 1); return res; } private void dfs(TreeNode root, int targetDepth, int curDepth) { if (root == null) { return; } if (curDepth == targetDepth) { res++; return; } dfs(root.left, targetDepth, curDepth + 1); dfs(root.right, targetDepth, curDepth + 1); }}class TreeNode { int val; TreeNode left, right; public TreeNode(int val) { this.val = val; }} 优点：
缺点：
方法思路：
BFS通过使用队列来逐层处理节点，确保每一层的所有节点都被处理后再处理下一层。这种方法避免了递归深度的问题，适合处理较大的层数。代码实现示例：
import java.util.LinkedList;import java.util.Queue;public class Solution { public int kthfloorNode(TreeNode root, int k) { if (root == null) { return 0; } Queue queue = new LinkedList<>(); queue.offer(root); int floor = 1; while (!queue.isEmpty()) { int size = queue.size(); if (floor == k) { return size; } for (int i = 0; i < size; i++) { TreeNode x = queue.poll(); if (x.left != null) { queue.offer(x.left); } if (x.right != null) { queue.offer(x.right); } } floor++; } return 0; }} 优点：
缺点：
两种方法各有优缺点，选择取决于具体需求。如果你需要处理较大的k值，BFS可能更适合；反之，DFS在k较小时表现更优。
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