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2583. 二叉树中的第K大层级和
内容提要
给定一个二叉树的根节点和正整数k，要求返回第k大的层级和。使用广度优先搜索遍历树，计算每层节点值的和，存入数组。对数组排序后获取第k大的值。如果层数少于k，返回-1。时间复杂度为O(n + m log m)，空间复杂度为O(n)。
关键要点
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给定一个二叉树的根节点和正整数k，要求返回第k大的层级和。
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层级和是同一层节点值的总和。
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使用广度优先搜索（BFS）遍历树，计算每层节点值的和，存入数组。
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对数组进行排序后获取第k大的值。
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如果层数少于k，返回-1。
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时间复杂度为O(n + m log m)，空间复杂度为O(n)。
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示例1：输入为[5,8,9,2,1,3,7,4,6]，k=2，输出为13。
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示例2：输入为[1,2,null,3]，k=1，输出为3。
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TreeNode类用于表示二叉树的节点，每个节点有值、左子节点和右子节点。
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函数kthLargestLevelSum使用队列进行BFS遍历，计算每层的节点值和并存储。
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处理边界情况：如果层数少于k，返回-1。
延伸解读
广度优先搜索的优势
使用广度优先搜索（BFS）遍历二叉树，可以有效地逐层计算节点值的和。这种方法特别适合处理层级结构的数据，能够确保每一层的节点都被准确计算，避免了深度优先搜索可能导致的层级遗漏问题。
边界情况的处理
在计算第k大的层级和时，需要注意树的层数可能少于k。如果层数不足，算法会返回-1，这提醒开发者在使用该算法时需提前检查树的层数，以避免不必要的错误处理。
时间与空间复杂度分析
该算法的时间复杂度为O(n + m log m)，其中n是节点数，m是层数。空间复杂度为O(n)，主要用于存储节点和层级和。这意味着在处理大规模树时，算法的性能依然可控，但在内存使用上需谨慎。
延伸问答
如何计算二叉树的第k大层级和？
使用广度优先搜索遍历树，计算每层节点值的和，存入数组后排序，获取第k大的值。
如果二叉树的层数少于k，会发生什么？
如果层数少于k，函数将返回-1。
这个算法的时间复杂度和空间复杂度是多少？
时间复杂度为O(n + m log m)，空间复杂度为O(n)。
能否给出一个示例来说明如何找到第k大层级和？
例如，输入为[5,8,9,2,1,3,7,4,6]，k=2，输出为13。
什么是层级和？
层级和是同一层节点值的总和。
如何实现广度优先搜索遍历二叉树？
使用队列进行BFS遍历，逐层计算节点值的和并存储。
