class Solution {
public:void dfs(TreeNode* root,vector<int>& ret){// 参数&返回值if(root == nullptr)return ;// 终止条件ret.push_back(root->val);// 中dfs(root->left,ret);// 左dfs(root->right,ret);// 右}vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int>ret;dfs(root,ret);return ret;}
};

class Solution {
public:void dfs(TreeNode* root,vector<int>& ret){// 参数&返回值if(root == nullptr)return ;// 终止条件dfs(root->left,ret);// 左dfs(root->right,ret);// 右ret.push_back(root->val);// 中}vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int>ret;dfs(root,ret);return ret;}
};

class Solution {
public:void dfs(TreeNode* root,vector<int>& ret){// 参数&返回值if(root == nullptr)return ;// 终止条件dfs(root->left,ret);// 左ret.push_back(root->val);// 中dfs(root->right,ret);// 右  }vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int>ret;dfs(root,ret);return ret;}
};

// 中左右
class Solution {
public:vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int>ret;if(root == nullptr)return ret;stack<TreeNode*>st;st.push(root);while(!st.empty()){TreeNode* node = st.top();st.pop();ret.push_back(node->val);if(node->right)st.push(node->right);// 栈，所以先放左结点，先取出来的也是左结点if(node->left)st.push(node->left);}return ret;}
};

• 在中序遍历的迭代方法上，更改while内Push left/right的顺序，改成中右左，最后进行反转结果集即可。

class Solution {
public:vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int>ret;if(root == nullptr)return ret;stack<TreeNode*>st;st.push(root);while(!st.empty()){TreeNode* node = st.top();st.pop();ret.push_back(node->val);if(node->left)st.push(node->left);if(node->right)st.push(node->right);}reverse(ret.begin(),ret.end());return ret;}
};

• 不断遍历左结点直至为空，这期间不断push进栈，为空后开始往外吐，出栈，收集结果，然后转向当前结点右边，继续判断是否为空，决定是push left还是pop出来收集结果。
  • 其实中间转向右边的过程，就是在收集中间结点的结果。只是在叶子结点体现为，right为空，然后接着pop出来，然后再取出top就是该叶子结点的父结点。然后cur=cur->right，转向右边，收集右孩子结果，同理。
• 如下图动画所示: 注意遍历的过程。

 // 左中右
class Solution {
public:vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int>ret; if(root == nullptr)return ret;stack<TreeNode*>st;TreeNode* cur = root;while(cur != nullptr || !st.empty()){if(!cur){// 收集cur = st.top();st.pop();ret.push_back(cur->val);cur = cur->right;}else{st.push(cur);cur = cur->left;}}return ret;}
};

• 从根结点开始遍历，while前先压入根结点，进入循环，开始判断，栈顶元素是否非空；
  • 非空，先pop出来，然后先压入right(非空)，压入当前结点，再压入一个null，之后压入left(非空)。
  • 为空，先pop，然后取出top,再pop出来，收集结果。
• 如下图动画所示，没理解的话，自己画个数，然后跟着走一遍就懂啦。
• 如此写法， 二叉树的前/中/后序，只是两行代码的顺序不同。
• 可以统一理解为，用null来标识收集结点，如果栈顶元素为null了，说明遍历到了叶子结点了(指的是第一次为null，回退过程中)，开始回退收集结果。，说明要收集结果了，其实每个结点再被收集前，都会前pop出一个null(废话)，不同的遍历顺序，改变黄当前结点压栈和压入null的时机不同，导致收集结果的顺序不同，从而完成不同的遍历顺序。

// 左中右
class Solution {
public:vector<int> inorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int>ret;stack<TreeNode*>st;if(root != nullptr)st.push(root);while(!st.empty()){TreeNode* node = st.top();if(node != nullptr){st.pop();if(node->right)st.push(node->right);// 右st.push(node);// 访问过中结点，但是还没处理，添加空结点作为标记。st.push(nullptr);// 左if(node->left)st.push(node->left);}else{st.pop();// 弹出空结点node = st.top();st.pop();ret.push_back(node->val);}}return ret;}
};

 // 中左右
class Solution {
public:vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int>ret;stack<TreeNode*>st;if(root != nullptr)st.push(root);while(!st.empty()){TreeNode* node = st.top();if(node != nullptr){st.pop();if(node->right)st.push(node->right);// 右if(node->left)st.push(node->left);st.push(node);st.push(nullptr);}else{st.pop();node = st.top();st.pop();ret.push_back(node->val);}}return ret;}
};

// 左右中
class Solution {
public:vector<int> postorderTraversal(TreeNode* root) {vector<int>ret;stack<TreeNode*>st;if(root != nullptr)st.push(root);while(!st.empty()){TreeNode* node = st.top();if(node != nullptr){st.pop();             st.push(node);// 中st.push(nullptr);if(node->right)st.push(node->right);// 右if(node->left)st.push(node->left);// 左}else{st.pop();// 弹出空结点node = st.top();st.pop();ret.push_back(node->val);}}return ret;}
};

• 从根结点开始，将当前层的每一个结点的左右孩子push进队列。 下一层从头开始取，收集结果,接着push左右孩子。
• 使用队列

class Solution {
public:vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {queue<TreeNode*>que;if(root != nullptr)que.push(root);vector<vector<int>>ret;while(!que.empty()){int size = que.size();vector<int>tmp;for(int i =0; i < size;i++){TreeNode* node = que.front();que.pop();tmp.push_back(node->val);if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);}ret.push_back(tmp);}return ret;}
};

• 递归

// - 没具体理解。
class Solution {
public:void order(TreeNode* cur,vector<vector<int>>& ret,int depth){if(cur == nullptr)return;// 终止条件if(ret.size() == depth)ret.push_back(vector<int>());ret[depth].push_back(cur->val);order(cur->left,ret,depth+1);order(cur->right,ret,depth+1);}vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {vector<vector<int>>ret;order(root,ret,0);return ret;}
};

• 在上一题基础上反转即可

class Solution {
public:vector<vector<int>> levelOrderBottom(TreeNode* root) {queue<TreeNode*>que;vector<vector<int>>ret;if(root)que.push(root);while(!que.empty()){int size = que.size();vector<int>tmp;for(int i = 0; i < size;i++){TreeNode* node = que.front();que.pop();tmp.push_back(node->val);if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);}ret.push_back(tmp);}reverse(ret.begin(),ret.end());return ret;}
};

• 即收集每层的最右边结点值。

class Solution { 
public:vector<int> rightSideView(TreeNode* root) {queue<TreeNode*>que;vector<int>ret;if(root)que.push(root);while(!que.empty()){int size = que.size();for(int i = 0; i < size ;i++){TreeNode* node = que.front();que.pop();if(i == size-1)ret.push_back(node->val);if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);}}return ret;}
};

• 计算每层和，求平均值。

class Solution {
public:vector<double> averageOfLevels(TreeNode* root) {queue<TreeNode*>que;vector<double>ret;if(root)que.push(root);while(!que.empty()){int size = que.size();double sum = 0;for(int i = 0; i < size ;i++){TreeNode* node = que.front();que.pop();sum += node->val;if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);}ret.push_back((double)sum/size);}return ret;}
};

• 没有区别，只是由左右孩子变成了孩子们。

class Solution {
public:vector<vector<int>> levelOrder(Node* root) {queue<Node*>que;if(root)que.push(root);vector<vector<int>>ret;while(!que.empty()){int size = que.size();vector<int>tmp;for(int i = 0; i < size;i++){Node* node = que.front();que.pop();tmp.push_back(node->val);//这里收集每层结果for(int j = 0; j < node->children.size();j++){if(node->children[j])que.push(node->children[j]);}}ret.push_back(tmp);}return ret;}
};

• 收集每层的最大值。

class Solution {
public:vector<int> largestValues(TreeNode* root) {queue<TreeNode*>que;if(root)que.push(root);vector<int>ret;while(!que.empty()){int size = que.size();int tmpMax = INT_MIN;for(int i = 0; i < size;i++){TreeNode* node = que.front();que.pop();tmpMax = max(tmpMax,node->val);if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);}ret.push_back(tmpMax);}return ret;}
};

• 每层中，保存前一个结点，指向下一个。

class Solution {
public:Node* connect(Node* root) {queue<Node*>que;if(root)que.push(root);while(!que.empty()){int size = que.size();Node* prenode = NULL;Node* node = NULL;for(int i = 0; i < size;i++){if(i == 0){node= que.front();que.pop();prenode = node;// 注意这里-每层的第一个结点。}else{node = que.front();que.pop();prenode->next = node;// 上一个结点的next指向本结点prenode = node;}if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);}prenode->next =NULL;// 最后一个结点的next指向null}return root;}
};

• 同上题，上道题指明是完全二叉树，本体只说明是二叉树，代码实现没区别。

class Solution {
public:Node* connect(Node* root) {queue<Node*>que;if(root)que.push(root);while(!que.empty()){int size = que.size();Node* node;Node* prenode;for(int i = 0; i < size;i++){if(i == 0){node = que.front();que.pop();prenode = node;}else{node = que.front();que.pop();prenode->next = node;prenode = node;}if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);}}return root;}
};

• 模板题，增加一个变量记录层数即可。

class Solution {
public:int maxDepth(TreeNode* root) {queue<TreeNode*>que;if(root)que.push(root);int depth = 0;    while(!que.empty()){int size = que.size();depth++;for(int i = 0;i < size; i++){TreeNode* node = que.front();que.pop();if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);       }}return depth;}
};

• 某一层的某个结点的左右孩子都为空，即出现了叶子结点，那么那层就是最小深度。

class Solution {
public:int minDepth(TreeNode* root) {queue<TreeNode*>que;if(root)que.push(root);int ret = 0;int depth = 0;while(!que.empty()){int size= que.size();depth++;for(int i = 0; i < size ;i++){TreeNode* node = que.front();que.pop();if(!node->left && !node->right)return depth;if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);}}return depth;}
};

• 递归法,使用前序法遍历

class Solution {
public:// 参数&返回值TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {if(root == nullptr)return root;// 终止条件// 单层递归逻辑swap(root->left,root->right);// 中invertTree(root->left);// 左invertTree(root->right);// 右return root;}
};

• 迭代法

class Solution {
public:TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {stack<TreeNode*>st;if(!root)return root;st.push(root);while(!st.empty()){TreeNode* node = st.top();// 中st.pop();swap(node->left,node->right);if(node->right)st.push(node->right);// 右if(node->left)st.push(node->left);// 左}return root;}
};

• 另一种迭代方法，二叉树的前/后/中序同一迭代方法。

class Solution {
public:TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {stack<TreeNode*>st;if(!root)return root;st.push(root);while(!st.empty()){TreeNode* node = st.top();if(node){st.pop();if(node->right)st.push(node->right);if(node->left)st.push(node->left);st.push(node);st.push(nullptr);}else{// 收集结果st.pop();node = st.top();st.pop();swap(node->left,node->right);}}return root;}// 同一个迭代方式，收集了目标结点后(遍历顺序要求遍历的第一个结点)，pop获取下一个结点，然后对该结点进行同样的操作，即。这种方式获取结点的值时，必然top为nullptr,然后再pop就是我们要的结点，获取结点的顺序由if(node)中控制，压栈，所以要与对应的遍历顺序反过来进栈。
};

• 同样，层序遍历也可以写这道题

class Solution {
public:TreeNode* invertTree(TreeNode* root) {queue<TreeNode*>que;if(root)que.push(root);while(!que.empty()){int size = que.size();for(int i = 0; i <size;i++){TreeNode* node = que.front();que.pop();swap(node->left,node->right);if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);}}return root;}
};

• 使用后序遍历，获取孩子的信息返回给根结点。
• 递归法

class Solution {
public:bool compare(TreeNode* left,TreeNode* right){// 也就是所，一切都相等的话，不会被下面这个几个调价卡住，会最终到达叶子结点的孩子，即nullptr，最后逐层返回true.// 反之，中途被卡住，return false.if(!left && !right)return true;// 最终从叶子结点返上来。为空，其实是叶子结点的孩子。else if(!left && right)return false;else if(left && !right)return false;else if(left->val != right->val)return false;// 注意，这里的几个if判断顺序其实还是有点要求的，这个判断值是否相等的，要放到最后，因为只有经过上面几个的判断，我们才能保证，到达这里的不是空指针。// 进行下一层的判断bool outSide = compare(left->left,right->right);// 外侧bool inSide = compare(left->right,right->left);// 内侧return outSide && inSide;}bool isSymmetric(TreeNode* root) {if(!root)return true;return compare(root->left,root->right);}
};

• 迭代法,层序遍历

class Solution {
public:bool isSymmetric(TreeNode* root) {queue<TreeNode*>que;if(!root)return true;que.push(root->left);que.push(root->right);while(!que.empty()){TreeNode* leftNode = que.front();que.pop();TreeNode* rightNode = que.front();que.pop();if(!leftNode && !rightNode)continue;// 都为空，对称。必须要判断这步，同时也是说明到达叶子结点了(叶子结点的孩子)。if(!leftNode || !rightNode || (leftNode->val != rightNode->val))return false;que.push(leftNode->left);que.push(rightNode->right);que.push(leftNode->right);que.push(rightNode->left);}return true;}
};

• 与上题对称二叉树类似，只不过对比的是相同一边的结点是否相同。稍微修改即可AC。

class Solution {
public:bool dfs(TreeNode* p,TreeNode* q){if(!p && !q)return true;// 到底开始返回else if(!p && q)return false;else if(p && !q)return false;else if(p->val != q->val)return false;return dfs(p->left,q->left) && dfs(p->right,q->right);}bool isSameTree(TreeNode* p, TreeNode* q) {return dfs(p,q);}
};

• 相关参考-（补充）代码随想录中，57题题解，使用递归法
• 双层递归

class Solution {
public:bool dfs(TreeNode* root,TreeNode* subRoot){// 递归，用于判断是否相等if(!root && !subRoot) return true;else if(!root && subRoot) return false;else if(root && !subRoot)return false;else if(root->val != subRoot->val)return false;// 学习到了，放到最后，保证不是空指针。return dfs(root->left,subRoot->left) && dfs(root->right,subRoot->right);}bool isSubtree(TreeNode* root, TreeNode* subRoot) {// 递归，用于往下寻找子树。if(!root)return false;// 为空判断，空结点没有left/rightreturn dfs(root,subRoot) || isSubtree(root->left,subRoot) || isSubtree(root->right,subRoot);}
};

• 递归法

class Solution {
public:int getDepth(TreeNode* node){if(!node)return 0;// 从底部开始返回// 单层递归逻辑，先求左子树深度，再求右字数深度，然后根据左右子树深度最大值+1求父结点深度。int leftDep = getDepth(node->left);int rightDep = getDepth(node->right);return 1+max(leftDep,rightDep);}int maxDepth(TreeNode* root) {return getDepth(root);}
};

• 使用前序遍历的递归法

class Solution {
public:int ret;void getDepth(TreeNode* node,int depth){ret = max(ret,depth);// 收集最大值结果// 叶子结点返回if(!node->left && !node->right)return ;// 求左子树if(node->left){depth++;getDepth(node->left,depth);depth--;// 回溯}// 求右子树if(node->right){depth++;getDepth(node->right,depth);depth--;}// 简化一下，将以上两步写成这样，与上面等价。直接传depth+1相当于没改变本层递归中depth的值。// 即,先++ 相当于传deoth+1,然后--,相当于没变。//if(node->left)getDepth(node->left,depth+1);//if(node->right)getDepth(node->right,depth+1); }int maxDepth(TreeNode* root) {ret = 0;if(!root)return 0;getDepth(root,1);// 默认一层return ret;}
};

• 迭代法——使用层序遍历

class Solution {
public:int maxDepth(TreeNode* root) {queue<TreeNode*>que;if(root)que.push(root);int depth = 0;while(!que.empty()){int size = que.size();depth++;for(int i = 0 ; i < size;i++){TreeNode* node = que.front();que.pop();if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);}}return depth;}
};

class Solution {
public:int maxDepth(Node* root) {if(!root)return 0;// 终止条件int depth = 0;// 单层递归逻辑for(int i = 0;i < root->children.size();i++){depth = max(depth,maxDepth(root->children[i]));}return depth+1;// 层数++}
};

• 注意: 最小深度是从根结点到最近叶子结点的最短路径上的结点数量。

• 递归法

class Solution {
public:int minDepth(TreeNode* root) {if(!root) return 0;int leftDep = minDepth(root->left);int rightDep = minDepth(root->right);// 注意最小高度是到叶子结点if(root->left && !root->right)return leftDep+1;if(!root->left && root->right)return rightDep+1;return min(leftDep,rightDep)+1;}
};

• 递归法-前序遍历，这个会更清晰些。

class Solution {
public:int ret;void getMinDepth(TreeNode* root,int depth){if(!root->left && !root->right){// 感觉这里可以理解为中ret = min(ret,depth);return ;}// 左if(root->left){getMinDepth(root->left,depth+1);}// 右if(root->right){getMinDepth(root->right,depth+1);}}int minDepth(TreeNode* root) {ret = INT_MAX;if(!root)return 0;getMinDepth(root,1);return ret;}
};

• 迭代法-使用层序遍历

class Solution {
public:int minDepth(TreeNode* root) {queue<TreeNode*>que;if(root)que.push(root);int depth = 0;while(!que.empty()){int size = que.size();depth++;for(int i = 0;i < size;i++){TreeNode*node = que.front();que.pop();if(!node->left && !node->right)return depth;if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);}}return depth;}
};

• 递归法

class Solution {
public:int countNodes(TreeNode* root) {if(!root)return 0;// 终止条件// 单层递归逻辑int lefts = countNodes(root->left);int rights = countNodes(root->right);return lefts+rights+1;}
};

• 迭代法——层序遍历

class Solution {
public:int countNodes(TreeNode* root) {queue<TreeNode*> que;if (root != NULL) que.push(root);int result = 0;while (!que.empty()) {int size = que.size();for (int i = 0; i < size; i++) {TreeNode* node = que.front();que.pop();result++;   // 记录结点数量if (node->left) que.push(node->left);if (node->right) que.push(node->right);}}return result;}
};

• 平衡二叉树，左右子树高度差不超过1
  • 二叉树的高度: 某结点距离叶子结点的距离。后序遍历，将左右孩子的情况返给父结点。
  • 二叉树的深度: 某结点距离根结点的距离。前序遍历，向下遍历，直到根结点。
• 补充
  • 二叉树结点的深度：指从根结点到该结点的最长简单路径边的条数。
  • 二叉树结点的高度：指从该结点到叶子结点的最长简单路径边的条数。
  • 但leetcode中强调的深度和高度很明显是按照结点来计算的。
  • 关于根结点的深度究竟是1 还是 0，不同的地方有不一样的标准，leetcode的题目中都是以结点为一度，即根结点深度是1。但维基百科上定义用边为一度，即根结点的深度是0，我们暂时以leetcode为准（毕竟要在这上面刷题）。

• 递归法

// 下面平衡了，上面也会平衡。反之，同理。
class Solution {
public:int dfs(TreeNode* node){if(!node)return 0;// 叶子结点高度为0// 单层递归逻辑，判断左右子树是否平衡int leftHeight = dfs(node->left);if(leftHeight == -1)return -1;int rightHeight = dfs(node->right);if(rightHeight == -1)return -1;// 求左右子树高度差if(abs(rightHeight-leftHeight) > 1){// 不平衡啦return -1;// 返回-1}else{return 1+max(leftHeight,rightHeight);}}bool isBalanced(TreeNode* root) {return dfs(root) == -1 ? false : true;}
};

• 迭代法
  • 使用栈模拟递归后序遍历，以每个结点为根结点，传递进去，求该结点最大深度(叶子结点到根节点)，即该结点的高度(距叶子结点的距离)。
    • 即，以传递进来的这个结点为根结点的小树，求出来的最大深度，即根结点到叶子结点的距离，即为该结点在原树中的高度(距叶子结点的距离)。
  • 然后层序遍历，看以每个结点为根结点的子树是否平衡。
    • 或者使用后续遍历，感觉会有些浪费，于是我尝试直接传root->eft和root->right.但是仍有个别用例无法通过，不做追究了。

class Solution {
public:int getHeight(TreeNode* node){stack<TreeNode*>st;if(node)st.push(node);int depth = 0;int ret = 0;// 收集最大结果即为最大深度，因为会回退。while(!st.empty()){TreeNode* node = st.top();if(node){st.pop();// 注意这里要先pop出来，再根据遍历顺序放入。st.push(node);st.push(nullptr);if(node->right)st.push(node->right);if(node->left)st.push(node->left);depth++;}else{st.pop();node = st.top();st.pop();depth--;// 回退}ret = max(ret,depth);// 收集}return ret;}bool isBalanced(TreeNode* root) {queue<TreeNode*>que;if(root)que.push(root);while(!que.empty()){int size = que.size();for(int i = 0 ;i < size;i++){TreeNode* node = que.front();que.pop();if(abs(getHeight(node->right)-getHeight(node->left))> 1){return false;}if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);}}return true;}
};

• 上述跌打法中，使用stack后续遍历。

    bool isBalanced(TreeNode* root) {stack<TreeNode*>st;if(!root)return true;st.push(root);while(!st.empty()){TreeNode* node = st.top();st.pop();if(abs(getHeight(node->left)-getHeight(node->right))> 1){return false;}if(node->right)st.push(node->right);if(node->left)st.push(node->left);}return true;}

• 递归

class Solution {
public:void dfs(TreeNode* node,string &path,vector<string>&ret){// 中，放到这里是因为要收集最后一个结点path.push_back(node->val);// 收集结果if(!node->left && !node->right){string tmp;for(int i =0; i < path.size()-1;i++){// 收集前path.size()-1个tmp += to_string(path[i]);tmp += "->";}tmp += to_string(path[path.size()-1]);ret.push_back(tmp);// 结果return ;}// 左if(node->left){dfs(node->left,path,ret);path.pop_back();}// 右if(node->right){dfs(node->right,path,ret);path.pop_back();}}vector<string> binaryTreePaths(TreeNode* root) {vector<string>ret;if(!root)return ret;string path;dfs(root,path,ret);return ret;}
};

• 精简版
  • 这时候，参数path不传递引用，否则无法达到回溯效果。

class Solution {
public:// 非引用传递，传递path后return回来，并不会修改，即实际上回退回来，就相当于pop_back了(回退)。void dfs(TreeNode* node,string path,vector<string>& ret){path += to_string(node->val);// 中，收集if(!node->left && !node->right){ret.push_back(path);return ;}if(node->left)dfs(node->left,path+"->",ret);if(node->right)dfs(node->right,path+"->",ret);}vector<string> binaryTreePaths(TreeNode* root) {vector<string>ret;if(!root)return ret;string path;dfs(root,path,ret);return ret;}
};

• 或者修改为，注意体现回溯的地方。

class Solution {
public:void dfs(TreeNode* node,string path,vector<string>& ret){path += to_string(node->val);if(!node->left && !node->right){ret.push_back(path);return ;}if(node->left){path += "->";dfs(node->left,path,ret);path.pop_back();path.pop_back();}if(node->right){path += "->";dfs(node->right,path,ret);path.pop_back();path.pop_back();}}vector<string> binaryTreePaths(TreeNode* root) {    vector<string>ret;if(!root)return ret;string path;dfs(root,path,ret);return ret;}
};

• 注意是叶子结点。
• 后序遍历，因为要根据孩子的值，返回给上面父结点。

class Solution {
public:int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {if(!root)return  0;int leftV = sumOfLeftLeaves(root->left);// 左int rightV = sumOfLeftLeaves(root->right);// 右if(root->left && !root->left->left && !root->left->right){// 收集-中leftV = root->left->val;}return leftV+rightV;}
};

• 迭代法，无所谓遍历顺序，只需找到左叶子即可。

class Solution {
public:int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {stack<TreeNode*>st;if(!root)return 0;st.push(root);int ret = 0;while(!st.empty()){TreeNode* node = st.top();st.pop();if(node->left && !node->left->left && !node->left->right){ret+=node->left->val;}if(node->right)st.push(node->right);if(node->left)st.push(node->left);}return ret;}
};

• 就是最后一行第一个元素。
• 递归法,对遍历顺序没有要求，只要左边优先即可。
• 通过深度来判断是否为最后一行的第一个元素。深度最大的叶子结点肯定在最后一行。

class Solution {
public:int ret;int max_depth;void dfs(TreeNode* node,int depth){if(!node->left && !node->right){if(depth > max_depth){max_depth = depth;ret = node->val;}return ;// 注意这里回退}if(node->left)dfs(node->left,depth+1);if(node->right)dfs(node->right,depth+1);// 展开回溯细节,可以将depth以引用方式传递，也可以不用。// if(node->left){//     depth++;//     dfs(node->left,depth);//     depth--;// }// if(node->right){//     depth++;//     dfs(node->right,depth);//     depth--;// }}int findBottomLeftValue(TreeNode* root) {ret = 0;max_depth = INT_MIN;dfs(root,0);return ret;}
};

• 迭代法

class Solution {
public:int findBottomLeftValue(TreeNode* root) {queue<TreeNode*>que;if(root)que.push(root);int ret = 0;while(!que.empty()){int size = que.size();for(int i = 0; i < size;i++){TreeNode* node = que.front();que.pop();if(i == 0)ret = node->val;// 收集每行第一个if(node->left)que.push(node->left);if(node->right)que.push(node->right);}}return ret;}
};

• 递归法
• 前中后续遍历都可以，因为也不涉及到中结点的处理逻辑，也就是中结点放到哪儿都行。没有要处理中结点(父结点)的需要。

class Solution {
public:bool dfs(TreeNode* node,int target){if(!node->left && !node->right && target == 0) return true;if(!node->left && !node->right && target != 0) return false;if(node->left){// 左target -= node->left->val;if(dfs(node->left,target))return true;target += node->left->val;}if(node->right){// 右target -= node->right->val;if(dfs(node->right,target))return true;target += node->right->val;}// 精简版// if(node->left){//     if(dfs(node->left,target-node->left->val))return true;// }// if(node->right){//    if(dfs(node->right,target-node->right->val))return true;// }return false;}bool hasPathSum(TreeNode* root, int targetSum) {if(!root)return false;// 注意上面递归中，每次调用时减去下一个要遍历的结点的值。return dfs(root,targetSum-root->val);// 减去root->val}
};

• 迭代法,也无序考虑遍历顺序。我们只需要在路上把经过的结点的值累加上来即可。并不需要对中结点有什么特殊处理，将值加上去就行了。累加的这步整合在了往下遍历结点，即往栈中push的过程中。
• 在实际的代码实现中，就是将父结点的值与要遍历的结点的值相加。求出来得到达该结点的值。
• 随着pop出该结点，再取得上一个结点，其实就是回溯的回退过程。
• 栈中储存的是结点，与到达该结点的这一路径上的值总和。

class Solution {
public:bool hasPathSum(TreeNode* root, int targetSum) {if(!root)return false;stack<pair<TreeNode*,int>>st;st.push(pair<TreeNode*,int>(root,root->val));while(!st.empty()){pair<TreeNode*,int> node = st.top();st.pop();if(!node.first->left && !node.first->right && targetSum == node.second)return true;//压进去的时候顺便把值也算进去if(node.first->right){// 右st.push(pair<TreeNode*,int>(node.first->right,node.first->right->val+node.second));}if(node.first->left){// 左st.push(pair<TreeNode*,int>(node.first->left,node.first->left->val+node.second));}}return false;}
};

• 同上一题，只不过将判断是否存在这样的路径，改成了收集这样的所有路径。
• 递归法

class Solution {
public:vector<vector<int>>ret;vector<int>path;void dfs(TreeNode* node,int target){if(!node->left && !node->right && target == 0){ret.push_back(path);return  ;}// 这步加不加都行，因为到了叶子结点，下面两个if也是无法通过的。if(!node->left && !node->right && target != 0)return  ;if(node->left){path.push_back(node->left->val);target -= node->left->val;// 本来想隐藏一下这步回溯过程的，但是还是写出来好理解些，因为path也涉及到回退。dfs(node->left,target);path.pop_back();target += node->left->val;}if(node->right){path.push_back(node->right->val);target -= node->right->val;// 本来想隐藏一下这步回溯过程的，但是还是写出来好理解些，因为path也涉及到回退。dfs(node->right,target);path.pop_back();target += node->right->val;}}vector<vector<int>> pathSum(TreeNode* root, int targetSum) {if(!root)return ret;path.push_back(root->val);dfs(root,targetSum-root->val);return ret;}
};

• 迭代法，没想出来，这里略。

• 步骤:
  • 在后序数组中找到根结点，然后在中序数组中完成切割。划分左右区间。
  • 接着用上面求出的左右区间，再去切割后序数组。
  • 在上面切割后的数组中再寻找中间元素(父结点)。
• 详细步骤:
  1. 如果数组大小为0的话，说明是空结点了。
  2. 如果不为空，那么取后序数组最后一个元素作为父结点元素。
  3. 找到上面找到的父结点的值在中序数组中的位置，作为切割点。
  4. 根据上面找到的切割点，切割中序数组，切成中序左数组和中序右数组(注意顺序)。
  5. 切割后序数组，切成后序左数组和后序右数组。
  6. 递归处理左区间和右区间。
• 核心要点:
  • 后序遍历(左右中),中序遍历(左中右)。
  • 根据后序遍历找到父结点，然后根据中序遍历，找到以此结点为父结点的左右子树区间，然后再根据左右子树区间，在后序遍历中再去划分左右子树的区间，再次根据两个区间找到其对应的父结点，即为第一次找到的父结点的左右子树。…
  • 注意边界控制。C++迭代器，注意begin()指向第一个元素，end()指向最后一个元素的后面。
• 更高效的做法是使用下标控制元素数组访问，而不是每次都创建新的数组。
• 详细过程详见如下动画所示。

class Solution {
public:TreeNode* dfs(vector<int>& inorder,vector<int>& postorder){if(postorder.size() == 0)return nullptr;int rootVal = postorder[postorder.size()-1];TreeNode* root = new TreeNode(rootVal);// 后序数组中就一个结点,说明没有子结点，直接返回以该值，构造出的结点。if(postorder.size() == 1)return root;// 找到该父结点在中序数组中的位置，然后进行左右子树的划分。int index = 0;for(;index < inorder.size();index++){if(inorder[index] == rootVal)break;}// 根据该父结点在中序数组中的位置进行左右子树的子数组分割// 注意使用如下该构造方法是左闭右开// 注意begin()指向第一个元素，end()指向最后一个元素的后面// 左[inorder.begin(),inordered.begin()+index)vector<int>leftInOrder(inorder.begin(),inorder.begin()+index);// 右[inorder.begin()+index+1,inordered.end())vector<int>rightInOrder(inorder.begin()+index+1,inorder.end());// 划分后序数组// 首先将之前使用的去掉postorder.resize(postorder.size()-1);// 开始划分后序// 根据上面中序数组划分出的左右子数组的个数，在原来后序数组上进行划分。// 左[postorder.bein(),postorder.begin()+leftInOrder.size())vector<int>leftPostOrder(postorder.begin(),postorder.begin()+leftInOrder.size());// 右[postorder.begin()+leftInOrder.size(),postorder.end())vector<int>rightPostOrder(postorder.begin()+leftInOrder.size(),postorder.end());// 递归root->left = dfs(leftInOrder,leftPostOrder);root->right = dfs(rightInOrder,rightPostOrder);return root;}TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {if(inorder.size() == 0 || postorder.size() == 0)return nullptr;return dfs(inorder,postorder);}
};

• 与上题相类似。

class Solution {
public:// 同 106，只不过将从后序遍历数组去父结点，改为了从中序遍历数组中获取。TreeNode* dfs(vector<int>& preorder,vector<int>& inorder){if(preorder.size() == 0)return nullptr;int rootVal = preorder[0];TreeNode* root = new TreeNode(rootVal);// 仅一个元素，说明为叶子结点。 if(preorder.size() == 1)return root;// 在中序数组中寻找该父结点int index = 0;for(;index < inorder.size();index++){if(inorder[index] == rootVal)break;}// 划分中序数组// 注意跌大气begin()指向的是容器首元素，end()指向的是最后一个元素的后面。// 左-[inorder.begin(),inorder.begin()+index)vector<int>leftInorder(inorder.begin(),inorder.begin()+index);// 右-[inorder.begin()+index+1,inorder.end())// 注意这里的+1,跳过父结点。vector<int>rightInorder(inorder.begin()+index+1,inorder.end());// 更新前序遍历数组，删除刚才被选走的结点。// (ps: 其实我感觉不删除也可以，用下标来控制，但是貌似有点麻烦。)同理也可以不构造数组，改用下标控制。preorder.erase(preorder.begin());// 划分前序遍历数组// 左-[preorder.begin(),preorder.begin()+leftInorder.size())vector<int>leftPreorder(preorder.begin(),preorder.begin()+leftInorder.size());// 右-[preorder.begin()+leftInorder.size(),preorder.end())// 与上面划分中序数组不同，这里没有+1,是因为不用跳过元素，而是接着划分。vector<int>rightPreorder(preorder.begin()+leftInorder.size(),preorder.end());root->left = dfs(leftPreorder,leftInorder);root->right = dfs(rightPreorder,rightInorder);return root;}TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {if(preorder.size() == 0 || inorder.size() == 0)return nullptr;return dfs(preorder,inorder);}
};

• 与上面根据遍历顺序构造二叉树的那量道题很类似，也是找数，分割。
• 根据具体的情况判断，递归中的终止条件，即需不需要判断==0 ==1…

class Solution {
public:TreeNode* constructMaximumBinaryTree(vector<int>& nums) {TreeNode* node = new TreeNode(0);if(nums.size() == 1){// 叶子结点直接返回node->val = nums[0];return node;}int maxV = 0;int index =0;for(int i = 0; i < nums.size() ;i++){if(nums[i] > maxV){index = i;maxV = nums[i];}}node->val = maxV;// 构造左子树,前提是存在对应的数，确保在该数组中，该最大值左右还有至少一个数。if(index > 0){vector<int>vecLeft(nums.begin(),nums.begin()+index);node->left = constructMaximumBinaryTree(vecLeft);}if(index < nums.size()-1){vector<int>vecRight(nums.begin()+index+1,nums.end());node->right = constructMaximumBinaryTree(vecRight);}return node;}
};

• 优化，使用数组下标来访问原数组，减少时间与空间的开销。
• 注意观察与上面方法中，不同的条件控制if语句。

class Solution {
public:// 给一个左闭右开的区间[left,right),right为上一个最大值TreeNode* dfs(vector<int>& nums,int left,int right){if(left >= right)return nullptr;// 没有结点啦int index = left;for(int i = left;i < right;i++){if(nums[i] > nums[index]){index = i;}}TreeNode* node = new TreeNode(nums[index]);node->left = dfs(nums,left,index);node->right = dfs(nums,index+1,right);return node;}TreeNode* constructMaximumBinaryTree(vector<int>& nums) {return dfs(nums,0,nums.size());}
};

• 递归

class Solution {
public:TreeNode* mergeTrees(TreeNode* t1, TreeNode* t2) {if(!t1)return t2;// 都为空的情况其实也包含在这里了，都为空，返回t2,t2也是空。if(!t2)return t1;t1->val += t2->val;// 都存在，合并到t1上// 递归t1->left = mergeTrees(t1->left,t2->left);t1->right = mergeTrees(t1->right,t2->right);return t1;}
};

• 迭代法，层序遍历。

class Solution {
public:TreeNode* mergeTrees(TreeNode* t1, TreeNode* t2) {if(!t1)return t2;if(!t2)return t1;queue<TreeNode*>que;que.push(t1);que.push(t2);// 以t1树为基准while(!que.empty()){TreeNode* n1 = que.front();que.pop();TreeNode* n2 = que.front();que.pop();// 此时两个结点值一定不为空n1->val += n2->val;// t1 t2左子树都不为空if(n1->left && n2->left){que.push(n1->left);que.push(n2->left);}if(n1->right && n2->right){que.push(n1->right);que.push(n2->right);}if(!n1->left && n2->left){n1->left = n2->left;}if(!n1->right && n2->right){n1->right = n2->right;}           }return t1;}
};

• 二叉搜索树，左子树值大于根节点，右子树值小于根节点。

class Solution {
public:TreeNode* searchBST(TreeNode* root, int val) {if(!root)return nullptr;//if(root->val == val)return root;if(root->val < val)return searchBST(root->right,val);if(root->val > val)return searchBST(root->left,val);return root;// 相等}
};

• 迭代法
  • 由于二叉搜索树的特殊性，我们不需要使用栈进行深度优先遍历，或者使用队列进行广度优先遍历。

class Solution {
public:TreeNode* searchBST(TreeNode* root, int val) {while(root){if(root->val > val)root = root->left;else if(root->val < val)root = root->right;else return root;}return nullptr;}
}; 

• 递归法1：递归遍历所有结点，
  • 由于二叉搜索树的性质，我们将其按照中序遍历将每个结点的值都保存下来，如果为升序数组，说明为二叉搜索树，反之则不是。

class Solution {
public:vector<int>v;void dfs(TreeNode* node){if(!node)return ;dfs(node->left);v.push_back(node->val);dfs(node->right);}bool isValidBST(TreeNode* root) {dfs(root);for(int i = 1; i < v.size();i++){if(v[i] <= v[i-1])return false;}return true;}
};

• 递归法: 递归中直接判断是否有序
  • 写递归的时候要将眼光放长远，用全局的视角来看，不能单纯的只局限于一块。
  • 例如，本体不能单纯的比较左节点小于中间节点，右节点大于中间节点就完事了。
• 本题中使用中序遍历的核心思想在于，由于二叉搜索树的特性: 左孩子<父结点<右孩子，所以使用中序遍历，左->中->右，依次遍历每个值，下面第二种方法使用pre来保存前一个结点会更加直观，按照中序遍历的顺序遍历，如果前一个结点值大于等于当前结点值，则不是二叉搜索树，return false。即左孩子大于父结点，或者父结点大于右孩子，皆为非二叉搜索树。
  • 使用变量保存最大值同理。只不过没那么直观，而且比较局限，假如根结点值为LONG_MIN，我们还得设置一个比他还小的值。

class Solution {
public:long long maxV = LONG_MIN;bool isValidBST(TreeNode* root){if(!root)return true;bool leftV = isValidBST(root->left);// 中序遍历，验证遍历的元素是不是从小到大的。if(root->val > maxV){maxV = root->val;}else return false;bool righV = isValidBST(root->right);return leftV && righV;}
};

• 优化
  • 关键是用pre记录前一个结点。

class Solution {
public:TreeNode* pre = nullptr;// 记录root的前一个结点，左/右bool isValidBST(TreeNode* root){if(!root)return true;bool leftV = isValidBST(root->left);if(pre != nullptr &&  pre->val >= root->val)return false;pre = root;bool righV = isValidBST(root->right);return leftV && righV;}
};

• 迭代-中序遍历。

class Solution {
public:bool isValidBST(TreeNode* root) {if(!root)return true;stack<TreeNode*>st;TreeNode* cur = root;TreeNode* pre = nullptr;//记录前一个结点while(!st.empty() || cur){if(!cur){cur = st.top();st.pop();if(pre && cur->val <= pre->val)return false;pre = cur;cur = cur->right;}else{st.push(cur);cur = cur->left;}}return true;}
};

• 递归: 中序遍历，转换为升序数组，遍历，即可求出。两两求差值即可。

class Solution {
public:vector<int>nums;void dfs(TreeNode* root){if(!root)return ;dfs(root->left);nums.push_back(root->val);dfs(root->right);}int getMinimumDifference(TreeNode* root) {int ret = INT_MAX;dfs(root);for(int i = 1; i < nums.size();i++){ret = min(ret,nums[i]-nums[i-1]);}return ret;}
};

• 同上一题的其中一个做法，用一个指针来记录前一个结点。

class Solution {
public:TreeNode* pre = nullptr;int ret = INT_MAX;void dfs(TreeNode* root){if(!root)return ;dfs(root->left);if(pre)ret = min(ret,root->val-pre->val);pre = root;dfs(root->right);}int getMinimumDifference(TreeNode* root) {dfs(root);return ret;}
};

• 迭代法-栈

class Solution {
public:int getMinimumDifference(TreeNode* root) {int ret = INT_MAX;stack<TreeNode*>st;TreeNode* pre = nullptr;TreeNode* cur = root;while(!st.empty() || cur){if(cur){st.push(cur);cur = cur->left;                }else{//  pop收集结果cur = st.top();st.pop();if(pre)ret = min(ret,cur->val-pre->val);pre = cur;cur = cur->right;}}return ret;}
};

• 好好利用二叉搜索树的性质。
• 使用两个变量分别记录当前元素出现的次数，和当前出现过的最大元素次数。
• 如果等于之前最大出现的次数，结果集加入当前结点。
• 如果大于之前出现的最大次数，更新最大次数记录，清空结果集，之后结果集中加入当前结点。
• 递归: 注意其中很关键的一步，如果发现更大的出现次数，记得删除之前ret中保存的结点。

class Solution {
public:vector<int>ret;TreeNode* pre = nullptr;int max_count = 0;int count = 0;void dfs(TreeNode* root){if(!root)return ;dfs(root->left);if(!pre)count = 1;else if(pre->val == root->val)count++;else count = 1;if(count == max_count){ret.push_back(root->val);}if(count > max_count){max_count = count;ret.clear();ret.push_back(root->val);}pre = root;dfs(root->right);}vector<int> findMode(TreeNode* root) {if(!root)return ret;dfs(root);return ret;}
};

• 迭代
  • 此方法使得我们无需遍历两次，遍历两次是因为，众数可能会有多个。

class Solution {
public:vector<int> findMode(TreeNode* root) {TreeNode* pre = nullptr;TreeNode* cur = root;vector<int>ret;stack<TreeNode*>st;int count = 0;int max_count = 0;while(!st.empty() || cur){if(cur){st.push(cur);cur = cur->left;}else{cur = st.top();st.pop();if(!pre)count = 1;else if(pre->val == cur->val)count++;else count = 1;if(count == max_count){ret.push_back(cur->val);}if(count > max_count){max_count = count;ret.clear();ret.push_back(cur->val);}       pre = cur;cur = cur->right;}}return ret;}
};

• 注意理解，我们不是说要从下网上遍历，而是利用递归，一层一层往上返回，来解决此问题。
• 找到p or q,就向上返回，如果左右子树都不为空说明两个都找到了，接着返回，反之，只找到了一个即有一个不为空，说明目标结点由该结点返回。如下图所示:

• 图中结点10的左子树返回null，右子树返回7结点，那么此时结点10的处理逻辑就是把右子树的返回值（最近公共祖先7）返回上去！
• 如果找到一个结点，发现左子树出现结点p，右子树出现结点q，或者 左子树出现结点q，右子树出现结点p，那么该结点就是结点p和q的最近公共祖先。

class Solution {
public:TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {if(!root || root == p || root == q)return root;// 这里补充一点，加入我们在左子树中找到目标结点了，仍然会继续遍历右子树。TreeNode* left_t = lowestCommonAncestor(root->left,p,q);TreeNode* right_t = lowestCommonAncestor(root->right,p,q);if(left_t && right_t)return root;else if(left_t && !right_t)return left_t;else if(!left_t && right_t)return right_t;else return NULL;}
};

• 递归法
  • 利用二叉搜搜数的性质，我们得到解题关键: 从上往下遍历，当第一次遇到结点的值是在[p,q]区间的，说明该结点就是p和q的最近公共祖先。
  • 不需要遍历整棵树，找到结果直接返回。
• 判断条件调整往左右子树遍历如下图所示:
  • 不知道p q 谁大，所以都要判断。
  • if(cur->val > p->val && cur->val > q->val)// 目标区间在左子树上
  • if(cur->val < p->val && cur->val < q->val)// 目标区间在右子树上
  • cur->val <= p->val && cur->val >= q->val 或 cur->val >= p->val && cur->val <= q->val // cur是公共祖先

class Solution {
public:TreeNode* dfs(TreeNode* cur,TreeNode* p,TreeNode* q){if(cur == NULL)return cur;if(cur->val > p->val && cur->val > q->val){// 目标区间在左子树上，大于两个结点，往左遍历，相当于找一个更小的结点。往右相当于找一个更大的结点，使cur指向的结点的值能在p,q所构建的区间里。TreeNode* left = dfs(cur->left,p,q);if(left)return left;}if(cur->val < p->val && cur->val < q->val){// 目标区间在右子树上TreeNode* right =  dfs(cur->right,p,q);if(right)return right;}// cur就是公共祖先// cur->val <= p->val && cur->val >= q->val 或// cur->val >= p->val && cur->val <= q->valreturn cur;}TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {return dfs(root,p,q);}
};

• 精简一些的版本:

class Solution {
public:TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {// 因为题目说肯定可以找到，所以不用判断为空条件if(root->val > p->val && root->val > q->val){return lowestCommonAncestor(root->left,p,q);}if(root->val < p->val && root->val < q->val){return lowestCommonAncestor(root->right,p,q);}return root;}
};

• 补充: 如果递归函数有返回值，如何区分要搜索一条边，还是搜索整个树。
• 搜索一条边的写法:

if (递归函数(root->left)) return ;
if (递归函数(root->right)) return ;

• 搜索整棵树的写法

left = 递归函数(root->left);
right = 递归函数(root->right);
left与right的逻辑处理;

• 迭代法

class Solution {
public:TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) {while(root){if(root->val > p->val && root->val > q->val)root = root->left;else if(root->val < p->val && root->val < q->val)root = root->right;else return root;}return root;}
};

• 递归法1: 递归函数有返回值,遇到空结点，插入。

class Solution {
public:TreeNode* insertIntoBST(TreeNode* root, int val) {if(!root){// 到空节点了，说明该插入了TreeNode* node = new TreeNode(val);return node;}if(root->val > val)root->left= insertIntoBST(root->left,val);if(root->val < val)root->right = insertIntoBST(root->right,val);return root;}
};

• 递归法2:递归函数无返回值，使用一个结点来保存上一个结点

class Solution {
public:TreeNode* pre = nullptr;void dfs(TreeNode* cur,int val){if(!cur){TreeNode* node = new TreeNode(val);if(pre->val > val)pre->left = node;else pre->right = node;return ;}// 记录前一个结点pre = cur;// 其实在下面两个if语句中，调用完递归函数后，可以直接return// 因为cur->val只能满足一下两个情况的一种。if(cur->val > val)dfs(cur->left,val);if(cur->val < val)dfs(cur->right,val);}TreeNode* insertIntoBST(TreeNode* root, int val) {if(!root){TreeNode* node = new TreeNode(val);return node;}dfs(root,val);return root;}
};

• 迭代
  • 使用两个指针，一个负责遍历，一个记录父结点。注意这两个指针的使用技巧。

class Solution {
public:TreeNode* insertIntoBST(TreeNode* root, int val) {TreeNode* node = new TreeNode(val);if(!root){return node;}TreeNode* cur = root;TreeNode* pre = nullptr;while(cur){pre = cur;if(cur->val > val)cur = cur->left;else cur = cur->right;}// cur遍历到叶子结点// 插入if(pre->val > val)pre->left = node;else pre->right = node;return root;}
};

• 不同于上一题的插入操作，本体涉及到要结构调整了。
• 分情况进行讨论:
  • 没找到删除的结点:
    • 情况1: 没找到要删除的结点，遍历到空节点返回。
  • 找到了要删除的结点
    • 情况2: 左右孩子都为空(叶子结点)，直接删除该结点，返回NULL。
    • 情况3: 删除结点的左孩子为空，右孩子不为空，删除该结点，右孩子补位，返回右孩子为根结点。
    • 情况4: 删除结点的右孩子为空，左孩子不为空，删除该结点，左孩子补位，返回做孩子为根节点。
    • 情况5: 删除结点的左右孩子都不为空，则将删除结点的左子树，放到删除结点的右子树的最左面结点的左孩子上，返回删除结点右孩子为新的根结点。如下图动画所示:

• 注意，本题删除结点，对遍历顺序没要求。
• 迭代法

class Solution {
public:TreeNode* deleteNode(TreeNode* root, int key) {if(!root) return root;// 没找到要删除的结点// 找到要删除的结点if(root->val == key){if(!root->left && !root->right){// 左右孩子都为空delete root;return nullptr;}else if(!root->left){// 左孩子为空 TreeNode* right_node = root->right;delete root;return right_node;}else if(!root->right){// 右孩子为空TreeNode* left_node = root->left;delete root;return left_node;}else{// 左右孩子都不为空// 把左子树，放到右孩子最左边结点的左孩子处。TreeNode* cur = root->right;while(cur->left){cur = cur->left;}cur->left = root->left;TreeNode* tmp = root;root = root->right;// 注意更新该结点delete tmp;      return root;}}// 递归 if(root->val > key)root->left = deleteNode(root->left,key);// 要删除的结点在左子树if(root->val < key)root->right = deleteNode(root->right,key);// 要删除的结点在右子树return root;}
};

• 通用的删除方式
  • 不使用搜索树的性质，遍历整棵树，用交换值的操作来删除目标结点。
  • 代码中，对要删除的结点进行了两步操作:
    • 第一次和目标结点的右子树最左面结点进行交换，。
    • 第二次直接被nullptr覆盖。
• 这种方法不好理解，可以结合下图思考一下。

class Solution {
public:TreeNode* deleteNode(TreeNode* root, int key) {if(!root)return nullptr;if(root->val == key){if(!root->right) {// 第二次操作，起到最终删除的作用。return root->left;}TreeNode* cur = root->right;while(cur->left){cur = cur->left;}swap(root->val ,cur->val);// 第一次操作，交换目标值交换到的右子树最左面的结点上。}root->left = deleteNode(root->left,key);root->right = deleteNode(root->right,key);return root;}
};

• 迭代法

class Solution {
public:// 对要删除的结点进行处理，返回以此结点父结点，处理完之后的结点结果。TreeNode* deleteOneNode(TreeNode* target){// 删除target结点if(!target){// 只有一个根结点，返回nullptrdelete target;return nullptr;}if(!target->right)return target->left;// 右孩子空 if(!target->left)return target->right;// 左孩子空// 左右孩子都不为空TreeNode* cur = target->right;// 将左子树放到右子树的最左面的结点的左孩子while(cur->left){cur = cur->left;}cur->left = target->left;return target->right;}TreeNode* deleteNode(TreeNode* root, int key) {if(!root)return nullptr;TreeNode* cur = root;TreeNode* pre = nullptr;// 保存目前结点的父结点while(cur){if(cur->val == key)break;// 找到要删除的结点了pre = cur;if(cur->val > key)cur = cur->left;else cur = cur->right;}if(!pre)return deleteOneNode(cur);// 判断要删除的cur是左孩子还是右孩子if(pre->left && pre->left->val == key){// 左pre->left = deleteOneNode(cur);delete cur;}if(pre->right && pre->right->val == key){pre->right = deleteOneNode(cur);delete cur;}return root;}
};  

• 注意二叉搜索树的性质，如果根结点小于low，说明左子树都小于low，同理，如果根节点大于high,说明右子树都大于high。
• 递归法
  • 注意理解其中递归步骤的作用。

class Solution {
public:TreeNode* trimBST(TreeNode* root, int low, int high) {if(!root)return nullptr;if(root->val < low){// 根结点的的值小于low// 直接舍弃左子树，向上层返回右子树return trimBST(root->right,low,high);}if(root->val > high){// 根结点的值大于high// 直接舍弃右子树，返回左子树return trimBST(root->left,low,high);}// 下面两行代码，用于接住下面层，返回满足条件的结点root->left = trimBST(root->left,low,high);root->right = trimBST(root->right,low,high);return root;}
};

• 迭代法
  • 核心思想: 从下面拿到符合这个范围的结点。

class Solution {
public:TreeNode* trimBST(TreeNode* root, int low, int high) {if(!root)return nullptr;// 处理头结点while(root && (root->val < low || root->val > high)){if(root->val < low)root = root->right;else root = root->left;}TreeNode* cur = root;// 此时root->val已在[low,high]范围内// 处理左子树，小于low的情况，左子树中的结点不可能大于highwhile(cur){while(cur->left && cur->left->val < low){  cur->left = cur->left->right;// 拿个大的上来}cur = cur->left;}cur = root;// 处理右子树，大于high的情况，右子树中的结点不可能小于lowwhile(cur){while(cur->right && cur->right->val > high){cur->right = cur->right->left;}cur = cur->right;}return root;}
};

• 递归法
  • 核心思想不断分割数组，进行构造。类似上面的用xx序遍历中构造二叉树。

class Solution {
public:// 左闭右闭区间TreeNode* dfs(vector<int>&nums,int left,int right){if(left > right)return nullptr;int mid = left + (right-left)/2;TreeNode* root = new TreeNode(nums[mid]);root->left = dfs(nums,left,mid-1);root->right=  dfs(nums,mid+1,right);return root;}TreeNode* sortedArrayToBST(vector<int>& nums) {return dfs(nums,0,nums.size()-1);}
};

• 迭代法
• 使用三个队列来模拟，一个队列放遍历的节点，一个队列放左区间下标，一个队列放右区间下标。
• 层序遍历的思想，遍历每个结点的时候，将下层要用的结点放入(即孩子)，然后依次取出，赋值。

class Solution {
public:TreeNode* sortedArrayToBST(vector<int>& nums) {if(nums.size() == 0)return nullptr;TreeNode* root = new TreeNode(0);queue<TreeNode*>nodeQue;queue<int>leftQue;queue<int>rightQue;nodeQue.push(root);leftQue.push(0);rightQue.push(nums.size()-1);while(!nodeQue.empty()){TreeNode* cur = nodeQue.front();nodeQue.pop();int left = leftQue.front();leftQue.pop();int right = rightQue.front();rightQue.pop();int mid = left+(right-left)/2;cur->val = nums[mid];if(left <= mid-1){cur->left = new TreeNode(0);nodeQue.push(cur->left);leftQue.push(left);rightQue.push(mid-1);}if(right >= mid+1){cur->right = new TreeNode(0);nodeQue.push(cur->right);leftQue.push(mid+1);rightQue.push(right);}}return root;}
};

• 递归法
• 从示例图中我们可以看出，结点的值的累加是按照“右中左”这个顺序的。
• 本题我们依然只用一个指向前一个结点的指针来辅助累加。我们没必要保存结点，保存一个值即可。

class Solution {
public:int pre = 0;// 保存前一个结点的值void dfs(TreeNode* root){if(!root)return ;dfs(root->right);root->val += pre;pre =  root->val;// 更新前一个结点的值。dfs(root->left);}TreeNode* convertBST(TreeNode* root) {dfs(root);return root;}
};

• 迭代法
  • 中序遍历模板题，不过要从左中右变成右中左。

class Solution {
public:TreeNode* convertBST(TreeNode* root) {stack<TreeNode*>st;TreeNode* cur = root;int pre = 0;while(!st.empty() || cur){if(cur){// 不为空st.push(cur);cur = cur->right;}else{cur = st.top();st.pop();cur->val += pre;pre = cur->val;cur = cur->left;}}return root;}
};

• 总结:
  • 涉及到二叉树的构造，无论普通二叉树还是二叉搜索树，都是前序，先构造中结点。
  • 求普通二叉树的属性，一般是后序，一般要通过递归函数的返回值做计算。
  • 求二叉搜索树的属性，一定是中序，要不白瞎了有序性了。