一、二叉搜索树的最小绝对差（Leetcode 530）

思路1 ：中序遍历将二叉树转化为有序数组，然后暴力求解。

class Solution:def __init__(self):# 初始化一个空的列表，用于保存树的节点值self.vec = []def traversal(self, root):# 递归函数进行中序遍历，填充self.vec列表if root is None:return  # 如果当前节点为空，直接返回# 先递归遍历左子树self.traversal(root.left)# 将当前节点的值添加到vec列表中self.vec.append(root.val)# 然后递归遍历右子树self.traversal(root.right)def getMinimumDifference(self, root):# 清空self.vec，确保每次调用时都能重新计算最小差值self.vec = []# 中序遍历树，将节点值按升序存入self.vecself.traversal(root)# 如果树中少于两个节点，则没有有效的差值可计算，返回0if len(self.vec) < 2:return 0# 初始化最小差值为正无穷大，用于后续的最小差值比较result = float('inf')# 遍历self.vec，计算相邻节点值之间的差值for i in range(1, len(self.vec)):# 计算相邻节点之间的差值，并更新最小差值result = min(result, self.vec[i] - self.vec[i - 1])# 返回最小差值return result

思路2：双指针直接操作二叉树，求任意不同节点值的最小差。

class Solution:def __init__(self):# 初始化最小差值为正无穷，表示尚未计算差值self.result = float('inf')# 初始化pre为None，用来记录上一个访问的节点self.pre = Nonedef traversal(self, cur):# 如果当前节点为空，直接返回if cur is None:return# 递归遍历左子树self.traversal(cur.left)# 计算当前节点与上一个节点的差值if self.pre is not None:  # 如果pre不为空，说明当前节点不是最左边的节点# 更新最小差值，计算当前节点与前一个节点的差值，并更新result为更小的值self.result = min(self.result, cur.val - self.pre.val)# 记录当前节点，作为下一个节点的前一个节点self.pre = cur# 递归遍历右子树self.traversal(cur.right)def getMinimumDifference(self, root):# 调用traversal进行中序遍历self.traversal(root)# 返回计算得到的最小差值return self.result

二、二叉搜索树中的众数（Leetcode 501）

思路1：利用字典

from collections import defaultdict# 定义二叉树节点类 TreeNode
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = rightclass Solution:# 在BST中搜索并统计每个节点的值的频率def searchBST(self, cur, freq_map):if cur is None:return# 统计当前节点值的频率freq_map[cur.val] += 1# 递归遍历左子树self.searchBST(cur.left, freq_map)# 递归遍历右子树self.searchBST(cur.right, freq_map)# 找出二叉搜索树中的出现频率最高的值def findMode(self, root):# 初始化一个字典来记录每个元素的频率，使用defaultdict方便处理未出现的键freq_map = defaultdict(int)result = []# 如果根节点为空，返回空列表if root is None:return result# 调用递归方法遍历二叉树并统计频率self.searchBST(root, freq_map)# 获取频率的最大值max_freq = max(freq_map.values())# 找出所有出现频率等于最大值的元素for key, freq in freq_map.items():if freq == max_freq:result.append(key)# 返回频率最高的值return result

思路二：利用二叉树性质

class Solution:def __init__(self):self.maxCount = 0  # 最大频率self.count = 0  # 当前频率self.pre = None  # 前一个节点self.result = []  # 存储众数# 用中序遍历BST，并统计节点值的频率def searchBST(self, cur):if cur is None:return# 递归遍历左子树self.searchBST(cur.left)  # 左# 中if self.pre is None:  # 第一个节点，初始化频率为1self.count = 1elif self.pre.val == cur.val:  # 当前节点与前一个节点值相同，增加频率self.count += 1else:  # 当前节点与前一个节点值不同，重新计数为1self.count = 1# 更新前一个节点为当前节点self.pre = cur  # 更新前一个节点# 如果当前节点的频率等于最大频率，将该节点值添加到结果列表if self.count == self.maxCount:  self.result.append(cur.val)# 如果当前节点的频率大于最大频率，更新最大频率，并清空结果列表，将当前节点值加入if self.count > self.maxCount:  self.maxCount = self.count  # 更新最大频率self.result = [cur.val]  # 清空结果列表并将当前节点值加入# 递归遍历右子树self.searchBST(cur.right)  # 右returndef findMode(self, root):self.count = 0  # 重置频率self.maxCount = 0  # 重置最大频率self.pre = None  # 重置前一个节点self.result = []  # 清空结果列表self.searchBST(root)  # 调用searchBST进行遍历并统计return self.result  # 返回众数

三、二叉树的最近公共祖先（Leetcode 236）

class Solution:# 定义一个函数来寻找最近公共祖先def lowestCommonAncestor(self, root, p, q):# 基本的终止条件# 1. 如果当前节点是 p 或 q，返回当前节点。# 2. 如果当前节点是 None，说明这条路径不包含 p 或 q，返回 None。if root == q or root == p or root is None:return root# 递归遍历左子树，找到 p 和 q 中其中一个的最近公共祖先left = self.lowestCommonAncestor(root.left, p, q)# 递归遍历右子树，找到 p 和 q 中其中一个的最近公共祖先right = self.lowestCommonAncestor(root.right, p, q)# 如果左子树和右子树分别都找到了 p 或 q，说明当前节点是最近公共祖先# 因为 p 和 q 分别位于左右子树if left is not None and right is not None:return root# 如果左子树找到了 p 或 q，右子树为 None，说明公共祖先在左子树if left is None and right is not None:return right# 如果右子树找到了 p 或 q，左子树为 None，说明公共祖先在右子树elif left is not None and right is None:return left# 如果左右子树都为 None，说明当前节点不是公共祖先，返回 Noneelse:return None