LeetCode通关：连刷三十九道二叉树，刷疯了！⭐四万字长文搞定二叉树，建议收藏！⭐
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大家好，我是拿输出博客来督促自己刷题的老三，这一节我们来刷二叉树，二叉树相关题目在面试里非常高频，而且在力扣里数量很多，足足有几百道，不要慌，我们一步步来。我的文章很长，你们 收藏一下。
二叉树基础
二叉树是一种比较常见的数据结构，在开始刷二叉树之前，先简单了解一下一些二叉树的基础知识。更详细的数据结构知识建议学习《数据结构与算法》。
什么是二叉树
二叉树是每个节点至多有两棵子树的树。
二叉树主要的两种形式：满二叉树和完全二叉树。
满⼆叉树：如果⼀棵⼆叉树只有度为0的结点和度为2的结点，并且度为0的结点在同⼀层上，则这棵⼆
叉树为满⼆叉树。一棵深度为k的满二叉树节点个数为2k -1。
完全⼆叉树：至多只有最下面的两层结点的度数可以小于 2, 并且最下一层上的结点都集中在该层最左边的若干位置上， 则此二叉树称为完全二叉树。
我们可以看出满二叉树是完全二叉树， 但完全二叉树不一定是满二叉树。
⼆叉搜索树
⼆叉搜索树，也可以叫二叉查找树、二叉排序树，是一种有序的二叉树。它遵循着左小右大的规则：
- 若它的左⼦树不空，则左⼦树上所有结点的值均⼩于它的根结点的值；
- 若它的右⼦树不空，则右⼦树上所有结点的值均⼤于它的根结点的值；
- 它的左、右⼦树也分别为⼆叉搜索树
二叉树存储结构
和线性表类似，二叉树的存储结构也可采用顺序存储和链式存储两种方式。
顺序存储是将二叉树所有元素编号，存入到一维数组的对应位置，比较适合存储满二叉树。
由于采用顺序存储结构存储一般二叉树造成大量存储空间的浪费， 因此， 一般二叉树的存储结构更多地采用链式的方式。
二叉树节点
我们在上面已经看了二叉树的链式存储，注意看，一个个节点是由三部分组成的，左孩子、数据、右孩子。
我们来定义一下二叉树的节点节点：
/*** @Author: 三分恶* @Date: 2021/6/8* @Description:**/public class TreeNode {int val; //值TreeNode left; //左子树TreeNode right; //右子树TreeNode() {}TreeNode(int val) {this.val = val;}TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {this.val = val;this.left = left;this.right = right;}
}
二叉树遍历方式
⼆叉树主要有两种遍历⽅式：
深度优先遍历：先往深⾛，遇到叶⼦节点再往回⾛。
⼴度优先遍历：⼀层⼀层的去遍历。
那么从深度优先遍历和⼴度优先遍历进⼀步拓展，才有如下遍历⽅式：
深度优先遍历
- 前序遍历（递归法，迭代法）
- 中序遍历（递归法，迭代法）
- 后序遍历（递归法，迭代法）
⼴度优先遍历
- 层次遍历（迭代法）
我们耳熟能详的就是根、左、右三种遍历，所谓根、左、右指的就是根节点的次序：
- 前序遍历：根左右
- 中序遍历：左根右
- 后序遍历：左右根
还有一种更利于记忆的叫法：先根遍历、中根遍历、后根遍历，这种说法就更一目了然了。
我们来看一个图例：
具体的算法实现主要有两种方式：
- 递归：树本身就是一种带着递归性质的数据结构，使用递归来实现深度优先遍历还是非常方便的。
- 迭代：迭代需要借助其它的数据结构，例如栈来实现。
好了，我们已经了解了二叉树的一些基础知识，接下来，面对LeetCode的疯狂打击吧！
深度优先遍历基础
递归基础
二叉树是一种天然递归的数据结构，我们先简单碰一碰递归。
递归有三大要素：
递归函数的参数和返回值
确定哪些参数是递归的过程中需要处理的，那么就在递归函数⾥加上这个参数， 并且还要明确每次递归的返回值是什么进⽽确定递归函数的返回类型。
终⽌条件：
递归需要注意终止条件，终⽌条件或者终⽌条件写的不对，操作系统的内存栈就会溢出。
单层递归的逻辑
确定单层递归的逻辑，在单层里会重复调用自己来实现递归的过程。
好了，那么我们开始吧！
LeetCode144. 二叉树的前序遍历
☕ 题目：LeetCode144. 二叉树的前序遍历 (https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-preorder-traversal/)
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