开辟新专题！不擅长的图它来了来了！（莫名激动

进度：10/100

另：没想到给自己挖了个坑，可以用dfs的基本上也可以用bfs，看来要双线并行了。

补：图算法是我近期得有30%的焦虑来源了，但是不管三七二十一，奥力给，干他兄弟们！

两周的提交记录。努力努力再努力！

 

原题1：

给你二叉树的根节点 root ，返回它节点值的 前序 遍历。

原题2：

给定一个二叉树的根节点 root ，返回 它的 中序 遍历 。

原题3：

给你一棵二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 后序遍历 。

原题4：

给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 层序遍历 。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。

原题5：

给你一个二叉树的根节点 root ， 检查它是否轴对称。

原题6：

给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum 。判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。如果存在，返回 true ；否则，返回 false 。

叶子节点 是指没有子节点的节点。

原题7：

给你二叉树的根节点 root 和一个整数目标和 targetSum ，找出所有 从根节点到叶子节点 路径总和等于给定目标和的路径。

叶子节点 是指没有子节点的节点。

原题8：

给定一个二叉树，找出其最小深度。

最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。

说明：叶子节点是指没有子节点的节点。

原题9：

给定一个二叉树，判断它是否是 平衡二叉树

  （平衡二叉树 是指该树所有节点的左右子树的高度相差不超过 1。）

 

 

1.二叉树的前序遍历--简单

中左右。

（1.递归。

（2。迭代。当栈不为空或节点不为空时，我们将root->val加入vector，一直入栈root的左节点直至root为空，说明左节点已经遍历完，root指向栈顶的右节点，继续循环。

（3.Morris迭代。还不会

 

2.二叉树的中序遍历--简单

左中右。

栈的用法：

stk.top()，stk.pop()，stk.push()

思路：

（1.递归。先遍历左节点，再将根节点入vector，再遍历右节点。

（2.迭代。so，迭代与递归到底有什么区别，我一直认为他俩一样。

区别：迭代是通过调用一个迭代器解决问题，譬如用一个for循环来计算1~100的和。递归是通过反复调用自身来解决问题。

我们使用一个栈，在它不为空或者节点不为空时，一直循环将当前指针指向左直至当前为空，然后将栈首出队（此时当前节点已经没有左节点，所以按中序遍历原理，该根节点可以入vector了），入vector，当前节点再指向右（该节点左中都入vector了，该将右节点入vector了），然后循环。

（3.Morris迭代。

 

3.二叉树的后序遍历--简单

左右中。

（1.递归。

（2.迭代。咱们就是说，一整个茅塞顿开，恍然大悟啊。后序遍历是左右中，利用栈先入后出的特性，我们按中右左给节点压进去，最后反转一下vector就行了，

（3.Morris迭代。还不会

 

4.二叉树的层序遍历--简单

（1.递归。忘记depth这个可利用的数据了。

（2.迭代。一层一层入总vector，即：每次队列只会含有这一层的节点。注意，root!=nullptr是什么鬼循环判断条件啊。

 

 

5.对称二叉树--简单

队列用法：

q.front()，q.pop()，q.push()

思路：

（1.递归。不简述了，同上思路。要是世界的原理像递归一样简单就好了。

（2.迭代。简直了，递归就像dfs的代名词，迭代就是bfs的代名词（阿鸡瞎说，别打我）

用队列来存，先入队两个头节点，然后每次取出队列头部两个节点进行比较，false的就考虑false的情况，暂时没出错的就将root1->left，root2->right，root1->right，root2->left入队。

 

 

6.路径总和--简单

思路：

（1.递归。

（2.迭代。我发现dfs和bfs相对于别的算法没有那么多细节，基本上逻辑对了代码就对。

用两个队列分别存当前访问的节点和当前节点的路径总和。如果是叶子节点，检查总和是否等于目标总和。将该节点存在的子节点与其路径和入队，循环进行至队列为空（所有节点都遍历完）为止。

 

 

7.路经总和 II--中等

（1.递归。有意思的是回溯的话，vector也会跟着回溯，不需要删除上一轮加进去的元素。

 

8.二叉树的最小深度--简单

单纯就想把这个题作为风向标放这，证明我两种解法的码都是自己敲出来的，吾已小成！喔哈哈哈哈

 

9.平衡二叉树：
思路：

（1.自上而下递归。

（2.自下而上递归。有意思的是left和right都先等于其左右节点的子树的值，然后看是否高度相差大于1或者子树中有高度为-1，有则返回-1；没有则返回高子树+1。

 

彩蛋：

官方题解的优雅代码：

return max(maxDepth(root->left), maxDepth(root->right)) + 1;