思想
二叉樹的核心思想是分治和遞歸绢慢，特點是遍歷方式腻贰。
解題方式常見兩類思路：
- 遍歷一遍二叉樹尋找答案；
- 通過分治分解問題尋求答案巩搏；
遍歷分為前中后序昨登，本質(zhì)上是遍歷二叉樹過程中處理每個節(jié)點的三個特殊時間點：
- 前序是在剛剛進(jìn)入二叉樹節(jié)點時執(zhí)行；
- 后序是在將要離開二叉樹節(jié)點時執(zhí)行贯底；
- 中序是左子樹遍歷完進(jìn)入右子樹前執(zhí)行丰辣；
# 前序
1 node
/ \
2 left 3 right
中左右
# 中序
2 node
/ \
1 left 3 right
左中右
# 后序
3 node
/ \
1 left 2 right
左右中
多叉樹只有前后序列遍歷，因為只有二叉樹有唯一一次中間節(jié)點的遍歷
題目的關(guān)鍵就是找到遍歷過程中的位置禽捆，插入對應(yīng)代碼邏輯實現(xiàn)場景的目的笙什。
實例
把二叉搜索樹轉(zhuǎn)換為累加樹 leetcode 538
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
輸入：
TreeNode，一棵樹的根節(jié)點
輸出：
TreeNode胚想，返回累加樹的根節(jié)點
累加的定義是新的根節(jié)點是原樹中大于或等于當(dāng)前根節(jié)點的值之和
舉例：
輸入 root = [4,1,6,0,2,5,7,null,null,null,3,null,null,null,8]
返回 [30,36,21,36,35,26,15,null,null,null,33,null,null,null,8]
4(30 = 4 + 6 + 5 + 7 + 8)
/ \
1 6
/ \ / \
0 2 5 7
\ \
3 8
二叉樹的數(shù)據(jù)存儲可以使用鏈表琐凭，也可以使用數(shù)組，往往數(shù)組更容易表達(dá)顿仇，根節(jié)點從 index=1 處開始存儲淘正，浪費(fèi) index=0 的位置
left_child = 2 * parent
right_child = 2 * parent + 1
parent = child // 2
BST(Binary Search Tree) 的特點是每個節(jié)點的左子樹都比它小，右子樹都比它大臼闻。
乍看之下累加和可以求右子樹節(jié)點和即可鸿吆，但是父節(jié)點可能比當(dāng)前節(jié)點大，不能這樣求解述呐。
這個場景還是要還原到 BST 的中序遍歷有序的特點上惩淳，因為有序，所以可以找到所有小于等于該節(jié)點的元素。
因為查找的是不小于當(dāng)前節(jié)點的元素思犁，不能用常規(guī)的中序遍歷代虾，可以調(diào)整下左右子樹的順序，先遍歷右子樹激蹲，這樣到中序的時候就拿到了當(dāng)前大于等于根節(jié)點的元素和棉磨。
編碼
from typing import Optional
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def convert_bst_to_greater_tree(root: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:
total = 0
def traverse(root: Optional[TreeNode]):
if root is None:
return
# 先遍歷右子樹拿到比當(dāng)前節(jié)點大的元素和
traverse(root.right)
# 中序遍歷，處理累加和
nonlocal total
total += root.val
root.val = total
traverse(root.left)
traverse(root)
return root
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二叉樹 19
