2.6 树

树的定义

定义

树（Tree） 是由 n ≥ 0 个节点与节点之间的关系组成的有限集合。当 n = 0 时称为空树，当 n > 0 时称为非空树。。

“树”这种数据结构很像现实生活中的“树”，每个元素叫作“节点”；用来连线相邻节点之间的关系，叫作“父子关系”。

比如上图中的第三个树，A 节点就是 B 节点的父节点，B 节点是 A 节点的子节点。B、C、D 这三个节点的父节点是同一个节点，所以它们之间互称为兄弟节点。把没有父节点的节点叫作根节点，也就是图中的节点 E。把没有子节点的节点叫作叶子节点或者叶节点，比如图中的 G、H、I、J、K、L 都是叶子节点。

节点的高度 ：节点到叶子节点的最长路径（边数）
节点的深度 ：根节点到这个节点所经历的变得个数
节点的层数 ：节点的深度 + 1
节点的度：节点所含有的子树个数
树的高度：根节点的高度

二叉树

定义

二叉树（Binary Tree） ：每个节点最多有两个子节点的树，称为二叉树。二叉树并不要求每个节点都有两个子节点，有的节点只有左子节点，有的节点只有右子节点。通常树中的分支节点被称为「左子树」或「右子树」，并且两个子树是有序的，不可以互换。

二叉树在逻辑上可以分为 5 种基本形态，如下图所示：

满二叉树

定义

满二叉树（Full Binary Tree） ：如果所有分支节点都存在左子树和右子树，并且所有叶子节点都在同一层上，则称该二叉树为满二叉树。

完全二叉树

定义

完全二叉树（Complete Binary Tree） ：如果叶子节点只出现在最下面两层，并且最下层的叶子节点都依次排列在该层最左边的位置上，具有这种特点的二叉树称为完全二叉树。

二叉树的存储

存储一棵二叉树有两种方法，一种是基于指针或者引用的二叉链式存储，一种是基于数组的顺序存储。

链式存储

链式存储中，每个节点有三个字段，其中一个存储数据，另外两个是指向左右子节点的指针。只要拎住根节点，就可以通过左右子节点的指针，把整棵树都串起来。这种存储方式比较常用。大部分二叉树代码都是通过这种结构来实现的。

顺序存储

顺序存储中，把根节点存储在下标 i = 1 的位置，左子节点存储在下标 2 * i = 2 的位置，右子节点存储在 2 * i + 1 = 3 的位置。以此类推，B 节点的左子节点存储在 2 * i = 2 * 2 = 4 的位置，右子节点存储在 2 * i + 1 = 2 * 2 + 1 = 5 的位置。

如果节点 X 存储在数组中下标为 i 的位置，下标为 2 * i 的位置存储的就是左子节点，下标为 2 * i + 1 的位置存储的就是右子节点。反过来，下标为 i / 2 的位置存储就是它的父节点。通过这种方式，我们只要知道根节点存储的位置（一般情况下，为了方便计算子节点，根节点会存储在下标为 1 的位置），这样就可以通过下标计算，把整棵树都串起来。

刚刚举的例子是一棵完全二叉树，所以仅仅“浪费”了一个下标为 0 的存储位置。如果是非完全二叉树，其实会浪费比较多的数组存储空间。

所以，如果某棵二叉树是一棵完全二叉树，那用数组存储无疑是最节省内存的一种方式。因为数组的存储方式并不需要像链式存储法那样，要存储额外的左右子节点的指针。这也是为什么完全二叉树会单独拎出来的原因，也是为什么完全二叉树要求最后一层的子节点都靠左的原因。

堆就是一种完全二叉树，最常用的存储方式就是数组。

二叉树的遍历

想要将二叉树所有节点都遍历打印出来，经典的方法有三种，前序遍历、中序遍历和后序遍历。其中，前、中、后序，表示的是节点与它的左右子树节点遍历打印的先后顺序。

前序遍历 是指，对于树中的任意节点来说，先打印这个节点，然后再打印它的左子树，最后打印它的右子树。
中序遍历 是指，对于树中的任意节点来说，先打印它的左子树，然后再打印它本身，最后打印它的右子树。
后序遍历 是指，对于树中的任意节点来说，先打印它的左子树，然后再打印它的右子树，最后打印这个节点本身。

实际上，二叉树的前、中、后序遍历就是一个递归的过程。写递归代码的关键，就是看能不能写出递推公式，而写递推公式的关键就是，如果要解决问题 A，就假设子问题 B、C 已经解决，然后再来看如何利用 B、C 来解决 A。递推公式如下：

// 前序遍历：
preOrder = (r) => {
	if (r == null) return;
	console.log(r);
	preOrder(r.left);
	preOrder(r.right);
};

// 中序遍历：
inOrder = (r) => {
	if (r == null) return;
	inOrder(r.left);
	console.log(r);
	inOrder(r.right);
};
// 后序遍历：
postOrder = (r) => {
	if (r == null) return;
	postOrder(r.left);
	postOrder(r.right);
	console.log(r);
};

二叉树的遍历中，每个节点最多会被访问两次，所以遍历操作的时间复杂度，跟节点的个数 n 成正比，即二叉树遍历的时间复杂度是 O(n) 。

前序遍历

相关题目

📌 144. 二叉树的前序遍历 - LeetCodeopen in new window

💻 题目大意

给你二叉树的根节点 root ，返回它节点值的前序遍历。

进阶：递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？

💡 解题思路

思路一：递归

前序遍历是指，对于树中的任意节点来说，先打印这个节点，然后再打印它的左子树，最后打印它的右子树。而在访问左子树或者右子树的时候，按照同样的方式遍历，直到遍历完整棵树。因此整个遍历过程天然具有递归的性质，可以直接用递归函数来模拟这一过程。

先将 root 节点的值加入答案
再递归调用 preorderTraversal(root.left) 来遍历 root 节点的左子树
最后递归调用 preorderTraversal(root.right) 来遍历 root 节点的右子树即可
递归终止的条件为碰到空节点

思路二：迭代

也可以用迭代的方式实现思路一的递归函数，两种方式是等价的，区别在于递归的时候隐式地维护了一个栈，而迭代的时候需要显式地将这个栈模拟出来，其余的实现与细节都相同，具体可以参考下面的代码。

💎 代码

递归

var preorderTraversal = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	res.push(root.val);
	res.push(...preorderTraversal(root.left));
	res.push(...preorderTraversal(root.right));
	return res;
};

迭代

var preorderTraversal = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	let stack = [root];
	while (stack.length) {
		let node = stack.pop();
		res.push(node.val);
		if (node.right) stack.push(node.right);
		if (node.left) stack.push(node.left);
	}
	return res;
};

#### 📌 [144. 二叉树的前序遍历 - LeetCode](https://2xiao.github.io/leetcode-js/problem/0144.html)

#### 💻 **题目大意**

给你二叉树的根节点 `root` ，返回它节点值的 **前序** 遍历。

**进阶**：递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？

#### 💡 **解题思路**

思路一：递归

前序遍历是指，对于树中的任意节点来说，先打印这个节点，然后再打印它的左子树，最后打印它的右子树。而在访问左子树或者右子树的时候，按照同样的方式遍历，直到遍历完整棵树。因此整个遍历过程天然具有递归的性质，可以直接用递归函数来模拟这一过程。

- 先将 `root` 节点的值加入答案
- 再递归调用 `preorderTraversal(root.left)` 来遍历 `root` 节点的左子树
- 最后递归调用 `preorderTraversal(root.right)` 来遍历 `root` 节点的右子树即可
- 递归终止的条件为碰到空节点

思路二：迭代

也可以用迭代的方式实现思路一的递归函数，两种方式是等价的，区别在于递归的时候隐式地维护了一个栈，而迭代的时候需要显式地将这个栈模拟出来，其余的实现与细节都相同，具体可以参考下面的代码。

#### 💎 **代码**

::: code-tabs
@tab 递归

```javascript
var preorderTraversal = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	res.push(root.val);
	res.push(...preorderTraversal(root.left));
	res.push(...preorderTraversal(root.right));
	return res;
};
```

@tab 迭代

```javascript
var preorderTraversal = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	let stack = [root];
	while (stack.length) {
		let node = stack.pop();
		res.push(node.val);
		if (node.right) stack.push(node.right);
		if (node.left) stack.push(node.left);
	}
	return res;
};
```

:::

后序遍历

相关题目

📌 145. 二叉树的后序遍历 - LeetCodeopen in new window

💻 题目大意

给你二叉树的根节点 root ，返回它节点值的后序遍历。

进阶：递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？

💡 解题思路

思路一：递归

原理和前序遍历一样，前序遍历是中左右，后续遍历是左右中。

思路二：迭代

原理和前序遍历一样，只需要调整一下前序遍历的代码顺序，变成中右左，然后再反转 res 数组，输出的结果顺序就是左右中了。

💎 代码

递归

var postorderTraversal = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	res.push(...postorderTraversal(root.left));
	res.push(...postorderTraversal(root.right));
	res.push(root.val);
	return res;
};

迭代

var postorderTraversal = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	let stack = [root];
	while (stack.length) {
		let node = stack.pop();
		res.unshift(node.val);
		if (node.left) stack.push(node.left);
		if (node.right) stack.push(node.right);
	}
	return res;
};

#### 📌 [145. 二叉树的后序遍历 - LeetCode](https://2xiao.github.io/leetcode-js/problem/0145.html)

#### 💻 **题目大意**

给你二叉树的根节点 `root` ，返回它节点值的 **后序** 遍历。

**进阶**：递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？

#### 💡 **解题思路**

思路一：递归

原理和前序遍历一样，前序遍历是中左右，后续遍历是左右中。

思路二：迭代

原理和前序遍历一样，只需要调整一下前序遍历的代码顺序，变成中右左，然后再反转 res 数组，输出的结果顺序就是左右中了。

#### 💎 **代码**

::: code-tabs
@tab 递归

```javascript
var postorderTraversal = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	res.push(...postorderTraversal(root.left));
	res.push(...postorderTraversal(root.right));
	res.push(root.val);
	return res;
};
```

@tab 迭代

```javascript
var postorderTraversal = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	let stack = [root];
	while (stack.length) {
		let node = stack.pop();
		res.unshift(node.val);
		if (node.left) stack.push(node.left);
		if (node.right) stack.push(node.right);
	}
	return res;
};
```

:::

中序遍历

相关题目

📌 94. 二叉树的中序遍历 - LeetCodeopen in new window

💻 题目大意

给你二叉树的根节点 root ，返回它节点值的中序遍历。

进阶：递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？

💡 解题思路

思路一：递归

原理和前序遍历一样，前序遍历是中左右，中续遍历是左中右。

思路二：迭代

中序遍历是左中右，先访问的是二叉树顶部的节点，然后一层一层向下访问，直到到达树左面的最底部，再开始处理节点（也就是在把节点的数值放进 res 数组中），这就造成了处理顺序和访问顺序是不一致的。那么在使用迭代法写中序遍历，就需要借用指针的遍历来帮助访问节点，栈则用来处理节点上的元素。

💎 代码

递归

var inorderTraversal = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	res.push(...inorderTraversal(root.left));
	res.push(root.val);
	res.push(...inorderTraversal(root.right));
	return res;
};

迭代

var inorderTraversal = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	let stack = [];
	let cur = root;
	while (cur != null || stack.length) {
		if (cur != null) {
			stack.push(cur);
			cur = cur.left;
		} else {
			cur = stack.pop();
			res.push(cur.val);
			cur = cur.right;
		}
	}
	return res;
};

#### 📌 [94. 二叉树的中序遍历 - LeetCode](https://2xiao.github.io/leetcode-js/problem/0094.html)

#### 💻 **题目大意**

给你二叉树的根节点 `root` ，返回它节点值的 **中序** 遍历。

**进阶**：递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？

#### 💡 **解题思路**

思路一：递归

原理和前序遍历一样，前序遍历是中左右，中续遍历是左中右。

思路二：迭代

中序遍历是左中右，先访问的是二叉树顶部的节点，然后一层一层向下访问，直到到达树左面的最底部，再开始处理节点（也就是在把节点的数值放进 res 数组中），这就造成了处理顺序和访问顺序是不一致的。那么在使用迭代法写中序遍历，就需要借用指针的遍历来帮助访问节点，栈则用来处理节点上的元素。

#### 💎 **代码**

::: code-tabs
@tab 递归

```javascript
var inorderTraversal = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	res.push(...inorderTraversal(root.left));
	res.push(root.val);
	res.push(...inorderTraversal(root.right));
	return res;
};
```

@tab 迭代

```javascript
var inorderTraversal = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	let stack = [];
	let cur = root;
	while (cur != null || stack.length) {
		if (cur != null) {
			stack.push(cur);
			cur = cur.left;
		} else {
			cur = stack.pop();
			res.push(cur.val);
			cur = cur.right;
		}
	}
	return res;
};
```

:::

层序遍历

相关题目

📌 102. 二叉树的层序遍历 - LeetCodeopen in new window

💻 题目大意

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

💡 解题思路

思路一：广度优先遍历(BFS)

使用队列实现

首先将根节点放入队列中；
更新队列的长度 len ，遍历队列的前 len 个节点；
如果该节点存在直接子节点，将直接子节点加入队列中，并将节点的值存入一个临时数组中；
将队列的前 len 个节点出队，此时队列中都是下一层的子节点，将临时数组加入返回值中；
重复步骤 2、3、4，直至队列为空；

思路二：深度优先遍历(DFS)

维护一个递归函数，参数为节点和该节点的深度
先将根节点与深度 0 传入递归函数
将节点放入 index 与深度对应的数组内
将节点的左子节点和右子节点分别传入递归函数，深度 +1
重复步骤 3、4，直至子节点为空

💎 代码

广度优先遍历(BFS)

var levelOrder = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	let queue = [root];

	while (queue.length) {
		let len = queue.length;
		let temp = [];
		for (let i = 0; i < len; i++) {
			if (queue[i].left) queue.push(queue[i].left);
			if (queue[i].right) queue.push(queue[i].right);
			temp.push(queue[i].val);
		}
		queue = queue.slice(len);
		res.push(temp);
	}
	return res;
};

深度优先遍历(DFS)

var levelOrder = function (root) {
	let res = [];
	const traverse = (node, deep) => {
		if (node == null) return;
		if (res.length == deep) {
			res[deep] = [node.val];
		} else {
			res[deep].push(node.val);
		}
		traverse(node.left, deep + 1);
		traverse(node.right, deep + 1);
	};
	traverse(root, 0);
	return res;
};

#### 📌 [102. 二叉树的层序遍历 - LeetCode](https://2xiao.github.io/leetcode-js/problem/0102.html)

#### 💻 **题目大意**

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

#### 💡 **解题思路**

思路一：广度优先遍历(BFS)

使用队列实现

1. 首先将根节点放入队列中；
2. 更新队列的长度 `len` ，遍历队列的前 `len` 个节点；
3. 如果该节点存在直接子节点，将直接子节点加入队列中，并将节点的值存入一个临时数组中；
4. 将队列的前 `len` 个节点出队，此时队列中都是下一层的子节点，将临时数组加入返回值中；
5. 重复步骤 2、3、4，直至队列为空；

思路二：深度优先遍历(DFS)

1. 维护一个递归函数，参数为节点和该节点的深度
2. 先将根节点与深度 0 传入递归函数
3. 将节点放入 index 与深度对应的数组内
4. 将节点的左子节点和右子节点分别传入递归函数，深度 +1
5. 重复步骤 3、4，直至子节点为空

#### 💎 **代码**

::: code-tabs
@tab 广度优先遍历(BFS)

```javascript
var levelOrder = function (root) {
	let res = [];
	if (root == null) return res;
	let queue = [root];

	while (queue.length) {
		let len = queue.length;
		let temp = [];
		for (let i = 0; i < len; i++) {
			if (queue[i].left) queue.push(queue[i].left);
			if (queue[i].right) queue.push(queue[i].right);
			temp.push(queue[i].val);
		}
		queue = queue.slice(len);
		res.push(temp);
	}
	return res;
};
```

@tab 深度优先遍历(DFS)

```javascript
var levelOrder = function (root) {
	let res = [];
	const traverse = (node, deep) => {
		if (node == null) return;
		if (res.length == deep) {
			res[deep] = [node.val];
		} else {
			res[deep].push(node.val);
		}
		traverse(node.left, deep + 1);
		traverse(node.right, deep + 1);
	};
	traverse(root, 0);
	return res;
};
```

:::

二叉树的还原

二叉树的还原：指的是通过二叉树的遍历序列，还原出对应的二叉树。

单凭前序遍历序列或后序遍历序列或中序遍历序列是无法恢复一棵二叉树的。

但是，如果已知一棵二叉树的前序序列和中序序列，可以唯一地确定这棵二叉树；如果已知一棵二叉树的中序序列和后序序列，可以唯一地确定这棵二叉树。

需要注意的是：如果已知二叉树的前序序列和后序序列，不能唯一地确定一棵二叉树。这是因为没有中序遍历序列无法确定左右部分，也就无法进行子序列的分割。

二叉树的构造问题一般都是使用「分解问题」的思路：构造整棵树 = 根节点 + 构造左子树 + 构造右子树。

相关题目

📌 105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树 - LeetCodeopen in new window

💻 题目大意

根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树。你可以假设树中没有重复的元素。

💡 解题思路

构造二叉树，第一件事一定是找根节点，然后想办法构造左右子树。

前序遍历结果第一个就是根节点的值，然后再根据中序遍历结果确定左右子树的节点。

不断的递归直到所有的树都生成完成。

递归时直接传入需要的 slice 范围作为输入, 可以避免申请对应 inorder 索引的内存。

💎 代码

var buildTree = function (preorder, inorder) {
	if (preorder.length == 0) return null;
	let root = new TreeNode(preorder[0]);
	for (let i = 0; i < preorder.length; i++) {
		if (inorder[i] === root.val) {
			root.left = buildTree(preorder.slice(1, i + 1), inorder.slice(0, i));
			root.right = buildTree(preorder.slice(i + 1), inorder.slice(i + 1));
			break;
		}
	}
	return root;
};

类似的题目还有 106. 从中序与后序遍历序列构造二叉树 - LeetCodeopen in new window 和 889. 根据前序和后序遍历构造二叉树 - LeetCodeopen in new window，原理类似，详见题解。

#### 📌 [105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树 - LeetCode](https://2xiao.github.io/leetcode-js/problem/0105.html)

#### 💻 **题目大意**

根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树。你可以假设树中没有重复的元素。

#### 💡 **解题思路**

构造二叉树，第一件事一定是找根节点，然后想办法构造左右子树。

前序遍历结果第一个就是根节点的值，然后再根据中序遍历结果确定左右子树的节点。

![](../image/2-6-10.png)

不断的递归直到所有的树都生成完成。

递归时直接传入需要的 slice 范围作为输入, 可以避免申请对应 inorder 索引的内存。

#### 💎 **代码**

```javascript
var buildTree = function (preorder, inorder) {
	if (preorder.length == 0) return null;
	let root = new TreeNode(preorder[0]);
	for (let i = 0; i < preorder.length; i++) {
		if (inorder[i] === root.val) {
			root.left = buildTree(preorder.slice(1, i + 1), inorder.slice(0, i));
			root.right = buildTree(preorder.slice(i + 1), inorder.slice(i + 1));
			break;
		}
	}
	return root;
};
```

类似的题目还有 [106. 从中序与后序遍历序列构造二叉树 - LeetCode](https://2xiao.github.io/leetcode-js/problem/0106.html) 和 [889. 根据前序和后序遍历构造二叉树 - LeetCode](https://2xiao.github.io/leetcode-js/problem/0889.html)，原理类似，详见题解。

相关题目

📌 654. 最大二叉树 - LeetCodeopen in new window

💻 题目大意

给定一个不重复的整数数组 nums 。最大二叉树可以用下面的算法从 nums 递归地构建:

创建一个根节点，其值为 nums 中的最大值。
递归地在最大值左边的子数组前缀上构建左子树。
递归地在最大值右边的子数组后缀上构建右子树。

返回 nums 构建的最大二叉树。

示例 1：

输入：nums = [3,2,1,6,0,5]
输出：[6,3,5,null,2,0,null,null,1]

解释：递归调用如下所示：

[3,2,1,6,0,5] 中的最大值是 6 ，左边部分是 [3,2,1] ，右边部分是 [0,5] 。
- [3,2,1] 中的最大值是 3 ，左边部分是 [] ，右边部分是 [2,1] 。
  - 空数组，无子节点。
  - [2,1] 中的最大值是 2 ，左边部分是 [] ，右边部分是 [1] 。
    - 空数组，无子节点。
    - 只有一个元素，所以子节点是一个值为 1 的节点。
- [0,5] 中的最大值是 5 ，左边部分是 [0] ，右边部分是 [] 。
  - 只有一个元素，所以子节点是一个值为 0 的节点。
  - 空数组，无子节点。

示例 2：

输入：nums = [3,2,1]
输出：[3,null,2,null,1]

💡 解题思路

每个二叉树节点都可以认为是一棵子树的根节点，对于根节点，首先要做的当然是把想办法把自己先构造出来，然后想办法构造自己的左右子树。

所以，我们要遍历数组把找到最大值 max，从而把根节点 root 做出来，然后对 max 左边的数组和右边的数组进行递归构建，作为 root 的左右子树。

💎 代码

var constructMaximumBinaryTree = function (nums) {
	if (nums.length == 0) return null;
	let max = nums[0];
	let maxIndex = 0;
	for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
		if (nums[i] > max) {
			max = nums[i];
			maxIndex = i;
		}
	}
	let root = new TreeNode(max);
	root.left = constructMaximumBinaryTree(nums.slice(0, maxIndex));
	root.right = constructMaximumBinaryTree(nums.slice(maxIndex + 1));
	return root;
};

#### 📌 [654. 最大二叉树 - LeetCode](https://2xiao.github.io/leetcode-js/problem/0654.html)

#### 💻 **题目大意**

给定一个不重复的整数数组 `nums` 。 最大二叉树 可以用下面的算法从 `nums` 递归地构建:

1. 创建一个根节点，其值为 `nums` 中的最大值。
2. 递归地在最大值 左边 的 子数组前缀上 构建左子树。
3. 递归地在最大值 右边 的 子数组后缀上 构建右子树。

返回 `nums` 构建的 最大二叉树 。

**示例 1**：

```
输入：nums = [3,2,1,6,0,5]
输出：[6,3,5,null,2,0,null,null,1]
```

**解释**：递归调用如下所示：

- [3,2,1,6,0,5] 中的最大值是 6 ，左边部分是 [3,2,1] ，右边部分是 [0,5] 。
  - [3,2,1] 中的最大值是 3 ，左边部分是 [] ，右边部分是 [2,1] 。
    - 空数组，无子节点。
    - [2,1] 中的最大值是 2 ，左边部分是 [] ，右边部分是 [1] 。
      - 空数组，无子节点。
      - 只有一个元素，所以子节点是一个值为 1 的节点。
  - [0,5] 中的最大值是 5 ，左边部分是 [0] ，右边部分是 [] 。
    - 只有一个元素，所以子节点是一个值为 0 的节点。
    - 空数组，无子节点。

**示例 2**：

```
输入：nums = [3,2,1]
输出：[3,null,2,null,1]
```

#### 💡 **解题思路**

每个二叉树节点都可以认为是一棵子树的根节点，对于根节点，首先要做的当然是把想办法把自己先构造出来，然后想办法构造自己的左右子树。

所以，我们要遍历数组把找到最大值 `max`，从而把根节点 `root` 做出来，然后对 `max` 左边的数组和右边的数组进行递归构建，作为 `root` 的左右子树。

#### 💎 **代码**

```javascript
var constructMaximumBinaryTree = function (nums) {
	if (nums.length == 0) return null;
	let max = nums[0];
	let maxIndex = 0;
	for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
		if (nums[i] > max) {
			max = nums[i];
			maxIndex = i;
		}
	}
	let root = new TreeNode(max);
	root.left = constructMaximumBinaryTree(nums.slice(0, maxIndex));
	root.right = constructMaximumBinaryTree(nums.slice(maxIndex + 1));
	return root;
};
```

二叉查找树

定义

二叉查找树（Binary Search Tree） ：也叫二叉搜索树，在二叉查找树中，每个节点的左子树节点值都小于该节点的值，而右子树节点值都大于该节点的值。

下图是几个二叉查找树的例子：

二叉查找树（BST）是二叉树中最常用的一种类型。二叉查找树最大的特点就是，支持动态数据集合的快速插入、删除、查找操作。在实际应用中常用于快速查找和有序插入的场景，具有良好的平均时间复杂度。

下面我们来看下，这些操作是如何实现的。

首先，我们需要定义二叉查找树的节点：

class TreeNode {
	constructor(value) {
		this.value = value;
		this.left = null;
		this.right = null;
	}
}

这里，TreeNode 类代表了二叉查找树中的一个节点，包括节点的值、左子树和右子树。

接下来，我们创建一个 BinarySearchTree 类，用于实现二叉查找树的基本操作：

class BinarySearchTree {
	constructor() {
		this.root = null;
	}
	// ...(各种操作方法)
}

1. 插入操作

插入操作是向二叉查找树中插入新值的过程，通常涉及递归，因为我们需要找到新节点应该放置的位置。以下是增加节点的原理：

如果树为空（即根节点为 null），则新节点将成为树的根。
如果树不为空，我们从树的根节点开始，比较新节点的值与当前节点的值。
- 如果新节点的值小于当前节点的值，则递归地将新节点插入到当前节点的左子树中。
- 如果新节点的值大于当前节点的值，则递归地将新节点插入到当前节点的右子树中。
- 如果新节点的值等于当前节点的值，通常可以选择将新节点丢弃，或者将其放在左子树或右子树中，取决于具体的实现策略。

class BinarySearchTree {
	// ...（之前的代码）

	insert(value) {
		this.root = this._insert(this.root, value);
	}

	_insert(node, value) {
		if (!node) {
			return new TreeNode(value);
		}

		if (value < node.value) {
			node.left = this._insert(node.left, value);
		} else if (value > node.value) {
			node.right = this._insert(node.right, value);
		}

		return node;
	}
}

2. 查找操作

查找操作是在二叉查找树中搜索特定值的过程。它是通过递归地比较节点的值和目标值来实现的。以下是查找节点的原理：

从根节点开始，比较目标值与当前节点的值。
- 如果目标值小于当前节点的值，则在左子树中继续查找。
- 如果目标值大于当前节点的值，则在右子树中继续查找。
- 如果目标值等于当前节点的值，找到了目标节点。
重复上述步骤，直到找到目标节点或达到叶子节点（节点没有左子树和右子树）为止。

class BinarySearchTree {
	// ...（之前的代码）

	search(value) {
		return this._search(this.root, value);
	}

	_search(node, value) {
		if (!node || node.value === value) {
			return node;
		}

		if (value < node.value) {
			return this._search(node.left, value);
		} else {
			return this._search(node.right, value);
		}
	}
}

这两个基本操作是二叉查找树的核心。通过递归的方式，我们能够有效地在树中进行插入和查找操作。

3. 删除操作

为了删除一个节点，我们需要分几种情况讨论：

如果节点是叶子节点（没有左子树和右子树），直接删除即可。
如果节点只有一个子节点，将该节点替换为其子节点。
如果节点有两个子节点，找到右子树中的最小值节点，用该节点的值替换要删除的节点的值，然后递归地删除右子树中的最小值节点。

class BinarySearchTree {
	// ...（之前的代码）

	delete(value) {
		this.root = this._delete(this.root, value);
	}

	_delete(node, value) {
		if (!node) {
			return null;
		}

		if (value < node.value) {
			node.left = this._delete(node.left, value);
		} else if (value > node.value) {
			node.right = this._delete(node.right, value);
		} else {
			// Node to be deleted found

			// Case 1 & 2: No child or one child
			if (!node.left) {
				return node.right;
			} else if (!node.right) {
				return node.left;
			}

			// Case 3: Two children
			const minRight = this._findMin(node.right);
			node.value = minRight.value;
			node.right = this._delete(node.right, minRight.value);
		}

		return node;
	}

	_findMin(node) {
		while (node.left) {
			node = node.left;
		}
		return node;
	}
}

4. 遍历操作

二叉查找树的遍历操作包括前序遍历、中序遍历和后序遍历，每一种遍历方式都有其特定的应用场景。

中序遍历是二叉查找树最常用的遍历方式。它按照从小到大的顺序遍历树中的节点，输出结果是有序的，时间复杂度是 O(n)，非常高效 。因此，二叉查找树也叫作二叉排序树。

class BinarySearchTree {
	// ...（之前的代码）

	inOrderTraversal(callback) {
		this._inOrderTraversal(this.root, callback);
	}

	_inOrderTraversal(node, callback) {
		if (node) {
			this._inOrderTraversal(node.left, callback);
			callback(node.value);
			this._inOrderTraversal(node.right, callback);
		}
	}
}

遍历的时间复杂度是 O(n)，其中 n 是树中节点的数量，这是因为遍历需要访问所有节点。

👉 查看代码测试 👈

// 创建二叉查找树
const bst = new BinarySearchTree();

// 插入节点
bst.insert(5);
bst.insert(3);
bst.insert(7);
bst.insert(2);
bst.insert(4);
bst.insert(6);
bst.insert(8);

// 查找节点
const searchResult = bst.search(4);
console.log(searchResult ? `Found: ${searchResult.value}` : 'Not Found');

// 中序遍历
console.log('\nIn-order traversal:');
bst.inOrderTraversal((value) => console.log(value));

// 删除节点
bst.delete(3);

// 中序遍历查看删除后的结果
console.log('\nIn-order traversal after deletion:');
bst.inOrderTraversal((value) => console.log(value));

// 运行结果：
// Found: 4

// In-order traversal:
// 2
// 4
// 5
// 6
// 7
// 8

// In-order traversal after deletion:
// 2
// 4
// 5
// 6
// 7
// 8

除了插入、删除、查找、遍历操作之外，二叉查找树还可以支持快速地查找最大节点和最小节点、前驱节点和后继节点。

复杂度分析

平均情况下，二叉查找树的插入、查找和删除操作的时间复杂度是 O(log n)。
最坏情况下，如果树是非平衡的，这些操作的时间复杂度会退化到 O(n)。
遍历操作的时间复杂度始终为 O(n)，因为需要访问所有节点。

因此，保持二叉查找树的平衡对于维护高效性能是非常重要的。平衡二叉查找树的实现（如 AVL 树或红黑树）确保了在各种操作中都能保持较小的树高度，从而提供了可靠的性能。

平衡二叉查找树

定义

平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree） ：是一种特殊的二叉查找树，其所有节点满足以下平衡性质：对于树中的每个节点，其左子树和右子树的高度差不超过 1 。

在非平衡的二叉查找树中，最坏情况下可能会导致树的高度接近线性，使得查找、插入和删除等操作的时间复杂度变为 O(n) 。而平衡二叉查找树能够保持较小的高度，确保这些操作的平均时间复杂度保持在 O(log n) 水平，提高了性能。

通过自动保持树的平衡性，确保在各种操作中具有较低的时间复杂度。常见的平衡二叉查找树实现包括 AVL 树和红黑树。

学习 AVL 树和红黑树的关键在于理解它们的平衡性质、平衡因子以及插入、删除等操作时的调整策略。

AVL 树

AVL 树是一种自平衡二叉查找树，由两位前苏联的数学家 Adelson-Velsky 和 Landis 在 1962 年提出。AVL 树通过在每次插入或删除操作后进行旋转操作，保持了树的平衡性。

平衡因子

在 AVL 树中，每个节点都有一个平衡因子（Balance Factor），定义为其左子树的高度减去右子树的高度。平衡因子的值只能是 -1、0 或 1。平衡因子的目标是保持所有节点的平衡因子在这个范围内。通过旋转操作，AVL 树确保所有节点的平衡因子在这个范围内，从而保持平衡。

插入操作

在插入新节点时，需要逐级更新从插入点到树根的所有节点的平衡因子，并检查是否破坏了 AVL 树的平衡性。如果发现某个节点的平衡因子超出了范围，就需要通过旋转操作来修复。

旋转操作

AVL 树通过四种基本的旋转操作来维护平衡：

左旋（Left Rotation）： 将一个节点的右子树提升为新的根，原根成为新根的左子树。
右旋（Right Rotation）： 将一个节点的左子树提升为新的根，原根成为新根的右子树。
左-右旋转（Left-Right Rotation）： 先对左子树进行左旋，然后再对根节点进行右旋。
右-左旋转（Right-Left Rotation）： 先对右子树进行右旋，然后再对根节点进行左旋。

通过这些旋转操作，AVL 树能够在插入节点后保持平衡。

红黑树

红黑树（Red-Black Tree）简称 R-B Tree，是另一种自平衡二叉查找树，它引入了颜色标记来确保平衡性，每个节点都被标记为红色或黑色。红黑树的平衡性质主要通过以下几点来维护：

根节点是黑色的。
所有叶子节点（NIL 节点）都是黑色的。
如果一个节点是红色的，则它的两个子节点都是黑色的。
从任意节点到其每个叶子的路径都包含相同数量的黑色节点。

插入操作

在红黑树中，插入节点时，首先按照二叉查找树的方式插入节点，然后通过一系列的颜色调整和旋转来保持红黑树的性质。

旋转操作

红黑树的旋转操作包括左旋和右旋，与 AVL 树相似。旋转操作的目的是通过重新组织树的结构来保持平衡性。

红黑树相对于 AVL 树的优势在于，由于不需要保持严格的平衡，红黑树的旋转操作较少，插入和删除节点时的性能更为稳定。

红黑树的高度近似 2log n，所以它是近似平衡，插入、删除、查找操作的时间复杂度都是 O(log n)。

线段树

定义

线段树（Segment Tree） ：是一种解决范围查询问题的数据结构，主要用于处理数组中的子区间问题，如范围和、最小值、最大值等。

线段树是一种高效的数据结构，特别适用于需要频繁进行范围查询操作的场景。

构建线段树

线段树的节点通常包含以下信息：

start：表示节点对应区间的起始位置。
end：表示节点对应区间的结束位置。
sum、min、max 等：表示节点对应区间的信息。

以下是一个简单的线段树节点的 JavaScript 实现：

class SegmentTreeNode {
	constructor(start, end) {
		this.start = start;
		this.end = end;
		this.sum = 0; // 例如，表示区间和
		this.left = null;
		this.right = null;
	}
}

构建线段树的过程涉及将数组划分为不同的区间，并在每个节点上存储对应区间的信息。

线段树通常被构造为满二叉树，它的高度是对数级别的，从而使得范围查询的时间复杂度保持在 O(log n) 的水平，其中 n 是待处理区间的长度。

function buildSegmentTree(nums, start, end) {
	if (start === end) {
		return new SegmentTreeNode(start, end);
	}

	const mid = Math.floor((start + end) / 2);
	const left = buildSegmentTree(nums, start, mid);
	const right = buildSegmentTree(nums, mid + 1, end);

	const root = new SegmentTreeNode(start, end);
	root.left = left;
	root.right = right;

	// 根据具体问题更新根节点的信息
	root.sum = left.sum + right.sum;

	return root;
}

更新操作

更新操作用于修改原始数组的值，并相应地更新线段树节点的信息。通常使用递归实现。

function update(root, index, val) {
	if (root.start === root.end) {
		root.sum = val; // 例如，表示区间和
		return;
	}

	const mid = Math.floor((root.start + root.end) / 2);
	if (index <= mid) {
		update(root.left, index, val);
	} else {
		update(root.right, index, val);
	}

	// 更新根节点的信息
	root.sum = root.left.sum + root.right.sum;
}

查询操作

查询操作用于获取数组某个范围内的信息，比如求和、最小值、最大值等。同样使用递归实现。

function query(root, queryStart, queryEnd) {
	if (root.end < queryStart || root.start > queryEnd) {
		return 0; // 例如，表示区间和
	}

	if (root.start >= queryStart && root.end <= queryEnd) {
		return root.sum; // 例如，表示区间和
	}

	const mid = Math.floor((root.start + root.end) / 2);
	const leftSum = query(root.left, queryStart, Math.min(mid, queryEnd));
	const rightSum = query(root.right, Math.max(mid + 1, queryStart), queryEnd);

	return leftSum + rightSum;
}

相关题目

📌 307. 区域和检索 - 数组可修改 - LeetCodeopen in new window

💻 题目大意

给定一个整数数组 nums，请你完成两类查询：

更新数组 nums 下标对应的值
返回数组 nums 中索引 left 和 right （包含 left 和 right）之间的 nums 元素的和，其中 left <= right

实现 NumArray 类：

NumArray(int[] nums) 使用数组 nums 初始化对象
void update(int index, int val) 将 nums[index] 的值更新为 val
int sumRange(int i, int j) 返回数组 nums 中索引 left 和 right 之间的元素的总和，包含 left 和 right 两点（也就是 nums[left] + nums[left + 1] + ... + nums[right] ）

示例：

输入：
["NumArray", "sumRange", "update", "sumRange"]
[[[1, 3, 5]], [0, 2], [1, 2], [0, 2]]
输出：
[null, 9, null, 8]
解释：
NumArray numArray = new NumArray([1, 3, 5]);
numArray.sumRange(0, 2); // 返回 1 + 3 + 5 = 9
numArray.update(1, 2); // nums = [1,2,5]
numArray.sumRange(0, 2); // 返回 1 + 2 + 5 = 8

💡 解题思路

可以通过线段树来解决：

初始化： 在 NumArray 类的构造函数中，首先将输入的数组 nums 存储起来，并构建一个线段树，表示整个数组的和。每个线段树节点包含一个区间的起始位置、结束位置和该区间的和。
更新操作： 当调用 update 方法时，根据给定的索引和新的值，更新数组 nums 对应位置的值，并在线段树中更新对应的节点的值。这个更新过程是通过递归地向下更新线段树节点实现的。
区间和查询： 当调用 sumRange 方法时，需要查询数组中指定区间 [i, j] 的和。在线段树中，可以通过递归地查询左右子树来获得区间 [i, j] 的和：
- 如果当前节点的区间完全包含在 [i, j] 中，则直接返回该节点的和。
- 否则，根据当前节点的中点将查询区间 [i, j] 分为左右两部分，递归地查询左右子树，并将两部分的和相加。

💎 代码

class NumArray {
	// @param {number[]} nums
	constructor(nums) {
		this.nums = nums;
		this.segmentTree = this.buildSegmentTree(nums, 0, nums.length - 1);
	}
	// @param {number[]} nums
	// @param {number} start
	// @param {number} end
	buildSegmentTree(nums, start, end) {
		if (start == end) {
			return { start, end, left: null, right: null, sum: nums[start] };
		}
		const mid = Math.floor((start + end) / 2);
		const left = this.buildSegmentTree(nums, start, mid);
		const right = this.buildSegmentTree(nums, mid + 1, end);
		const sum = left.sum + right.sum;
		return { start, end, left, right, sum };
	}

	// @param {number} index
	// @param {number} val
	// @return {void}
	update(index, val) {
		this.updateSegmentTree(this.segmentTree, index, val);
	}

	updateSegmentTree(root, index, val) {
		if (root.start == root.end) {
			root.sum = val;
			return;
		}
		const mid = Math.floor((root.start + root.end) / 2);
		if (index <= mid) {
			this.updateSegmentTree(root.left, index, val);
		} else {
			this.updateSegmentTree(root.right, index, val);
		}
		root.sum =
			(root.left ? root.left.sum : 0) + (root.right ? root.right.sum : 0);
	}

	// @param {number} left
	// @param {number} right
	// @return {number}
	sumRange(left, right) {
		return this.querySegmentTree(this.segmentTree, left, right);
	}

	querySegmentTree(root, start, end) {
		if (root.start > end || root.end < start) return 0;
		if (root.start >= start && root.end <= end) return root.sum;

		const mid = Math.floor((root.start + root.end) / 2);
		const leftSum = this.querySegmentTree(root.left, start, Math.min(mid, end));
		const rightSum = this.querySegmentTree(
			root.right,
			Math.max(mid + 1, start),
			end
		);
		return leftSum + rightSum;
	}
}

#### 📌 [307. 区域和检索 - 数组可修改 - LeetCode](https://2xiao.github.io/leetcode-js/problem/0307.html)

#### 💻 **题目大意**

给定一个整数数组 `nums`，请你完成两类查询：

1. **更新** 数组 `nums` 下标对应的值
2. 返回数组 `nums` 中索引 `left` 和 `right` （包含 `left` 和 `right`）之间的 `nums` 元素的 **和** ，其中 `left <= right`

实现 `NumArray` 类：

- `NumArray(int[] nums)` 使用数组 `nums` 初始化对象
- `void update(int index, int val)` 将 `nums[index]` 的值 **更新** 为 `val`
- `int sumRange(int i, int j)` 返回数组 `nums` 中索引 `left` 和 `right` 之间的元素的 总和 ，包含 `left` 和 `right` 两点（也就是 `nums[left] + nums[left + 1] + ... + nums[right]` ）

**示例 ：**

> 输入：
>
> ["NumArray", "sumRange", "update", "sumRange"]
>
> [[[1, 3, 5]], [0, 2], [1, 2], [0, 2]]
>
> 输出：
>
> [null, 9, null, 8]
>
> 解释：
>
> NumArray numArray = new NumArray([1, 3, 5]);
>
> numArray.sumRange(0, 2); // 返回 1 + 3 + 5 = 9
>
> numArray.update(1, 2); // nums = [1,2,5]
>
> numArray.sumRange(0, 2); // 返回 1 + 2 + 5 = 8

#### 💡 **解题思路**

可以通过线段树来解决：

1. **初始化：** 在 `NumArray` 类的构造函数中，首先将输入的数组 `nums` 存储起来，并构建一个线段树，表示整个数组的和。每个线段树节点包含一个区间的起始位置、结束位置和该区间的和。

2. **更新操作：** 当调用 `update` 方法时，根据给定的索引和新的值，更新数组 `nums` 对应位置的值，并在线段树中更新对应的节点的值。这个更新过程是通过递归地向下更新线段树节点实现的。

3. **区间和查询：** 当调用 `sumRange` 方法时，需要查询数组中指定区间 `[i, j]` 的和。在线段树中，可以通过递归地查询左右子树来获得区间 `[i, j]` 的和：
   - 如果当前节点的区间完全包含在 `[i, j]` 中，则直接返回该节点的和。
   - 否则，根据当前节点的中点将查询区间 `[i, j]` 分为左右两部分，递归地查询左右子树，并将两部分的和相加。

#### 💎 **代码**

```javascript
class NumArray {
	// @param {number[]} nums
	constructor(nums) {
		this.nums = nums;
		this.segmentTree = this.buildSegmentTree(nums, 0, nums.length - 1);
	}
	// @param {number[]} nums
	// @param {number} start
	// @param {number} end
	buildSegmentTree(nums, start, end) {
		if (start == end) {
			return { start, end, left: null, right: null, sum: nums[start] };
		}
		const mid = Math.floor((start + end) / 2);
		const left = this.buildSegmentTree(nums, start, mid);
		const right = this.buildSegmentTree(nums, mid + 1, end);
		const sum = left.sum + right.sum;
		return { start, end, left, right, sum };
	}

	// @param {number} index
	// @param {number} val
	// @return {void}
	update(index, val) {
		this.updateSegmentTree(this.segmentTree, index, val);
	}

	updateSegmentTree(root, index, val) {
		if (root.start == root.end) {
			root.sum = val;
			return;
		}
		const mid = Math.floor((root.start + root.end) / 2);
		if (index <= mid) {
			this.updateSegmentTree(root.left, index, val);
		} else {
			this.updateSegmentTree(root.right, index, val);
		}
		root.sum =
			(root.left ? root.left.sum : 0) + (root.right ? root.right.sum : 0);
	}

	// @param {number} left
	// @param {number} right
	// @return {number}
	sumRange(left, right) {
		return this.querySegmentTree(this.segmentTree, left, right);
	}

	querySegmentTree(root, start, end) {
		if (root.start > end || root.end < start) return 0;
		if (root.start >= start && root.end <= end) return root.sum;

		const mid = Math.floor((root.start + root.end) / 2);
		const leftSum = this.querySegmentTree(root.left, start, Math.min(mid, end));
		const rightSum = this.querySegmentTree(
			root.right,
			Math.max(mid + 1, start),
			end
		);
		return leftSum + rightSum;
	}
}
```

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703	数据流中的第 K 大元素	[✓]	`树` `设计` `二叉搜索树` `3+`	🟢	🀄️open in new window 🔗open in new window
剑指 Offer 54	二叉搜索树的第k大节点	[✓]	`树` `深度优先搜索` `二叉搜索树` `1+`	🟢	🀄️open in new window
230	二叉搜索树中第 K 小的元素	[✓]	`树` `深度优先搜索` `二叉搜索树` `1+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
235	二叉搜索树的最近公共祖先	[✓]	`树` `深度优先搜索` `二叉搜索树` `1+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
426	将二叉搜索树转化为排序的双向链表 🔒	[✓]	`栈` `树` `深度优先搜索` `4+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
108	将有序数组转换为二叉搜索树	[✓]	`树` `二叉搜索树` `数组` `2+`	🟢	🀄️open in new window 🔗open in new window
110	平衡二叉树	[✓]	`树` `深度优先搜索` `二叉树`	🟢	🀄️open in new window 🔗open in new window

题号	标题	题解	标签	难度	力扣
303	区域和检索 - 数组不可变	[✓]	`设计` `数组` `前缀和`	🟢	🀄️open in new window 🔗open in new window
307	区域和检索 - 数组可修改	[✓]	`设计` `树状数组` `线段树` `1+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
354	俄罗斯套娃信封问题	[✓]	`数组` `二分查找` `动态规划` `1+`	🔴	🀄️open in new window 🔗open in new window

题号	标题	题解	标签	难度	力扣
370	区间加法 🔒		`数组` `前缀和`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
1109	航班预订统计		`数组` `前缀和`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
1450	在既定时间做作业的学生人数	[✓]	`数组`	🟢	🀄️open in new window 🔗open in new window
673	最长递增子序列的个数		`树状数组` `线段树` `数组` `1+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
1310	子数组异或查询		`位运算` `数组` `前缀和`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
1851	包含每个查询的最小区间		`数组` `二分查找` `排序` `2+`	🔴	🀄️open in new window 🔗open in new window

题号	标题	题解	标签	难度	力扣
729	我的日程安排表 I	[✓]	`设计` `线段树` `数组` `2+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
731	我的日程安排表 II	[✓]	`设计` `线段树` `数组` `3+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
732	我的日程安排表 III		`设计` `线段树` `二分查找` `2+`	🔴	🀄️open in new window 🔗open in new window

题号	标题	标签	难度	力扣
218	天际线问题	`树状数组` `线段树` `数组` `4+`	🔴	🀄️open in new window 🔗open in new window
391	完美矩形	`数组` `扫描线`	🔴	🀄️open in new window 🔗open in new window
850	矩形面积 II	`线段树` `数组` `有序集合` `1+`	🔴	🀄️open in new window 🔗open in new window

题号	标题	题解	标签	难度	力扣
990	等式方程的可满足性		`并查集` `图` `数组` `1+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
547	省份数量	[✓]	`深度优先搜索` `广度优先搜索` `并查集` `1+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
684	冗余连接		`深度优先搜索` `广度优先搜索` `并查集` `1+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
1319	连通网络的操作次数		`深度优先搜索` `广度优先搜索` `并查集` `1+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
765	情侣牵手		`贪心` `深度优先搜索` `广度优先搜索` `2+`	🔴	🀄️open in new window 🔗open in new window
399	除法求值	[✓]	`深度优先搜索` `广度优先搜索` `并查集` `4+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
959	由斜杠划分区域		`深度优先搜索` `广度优先搜索` `并查集` `3+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
1631	最小体力消耗路径		`深度优先搜索` `广度优先搜索` `并查集` `4+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
778	水位上升的泳池中游泳		`深度优先搜索` `广度优先搜索` `并查集` `4+`	🔴	🀄️open in new window 🔗open in new window
1202	交换字符串中的元素		`深度优先搜索` `广度优先搜索` `并查集` `4+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
947	移除最多的同行或同列石头		`深度优先搜索` `并查集` `图` `1+`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window
803	打砖块		`并查集` `数组` `矩阵`	🔴	🀄️open in new window 🔗open in new window
128	最长连续序列	[✓]	`并查集` `数组` `哈希表`	🟠	🀄️open in new window 🔗open in new window

2.6 树

# 2.6 树

# 树的定义

# 二叉树

# 满二叉树

# 完全二叉树

# 二叉树的存储

# 链式存储

# 顺序存储

# 二叉树的遍历

# 前序遍历

# 📌 144. 二叉树的前序遍历 - LeetCodeopen in new window

# 💻 题目大意

# 💡 解题思路

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# 后序遍历

# 📌 145. 二叉树的后序遍历 - LeetCodeopen in new window

# 💻 题目大意

# 💡 解题思路

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# 中序遍历

# 📌 94. 二叉树的中序遍历 - LeetCodeopen in new window

# 💻 题目大意

# 💡 解题思路

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# 层序遍历

# 📌 102. 二叉树的层序遍历 - LeetCodeopen in new window

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# 📌 105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树 - LeetCodeopen in new window

# 💻 题目大意

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# 📌 654. 最大二叉树 - LeetCodeopen in new window

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# 二叉查找树

# 1. 插入操作

# 2. 查找操作

# 3. 删除操作

# 4. 遍历操作

# 复杂度分析

# 平衡二叉查找树

# AVL 树

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# 插入操作

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# 红黑树

# 插入操作

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# 线段树

# 构建线段树

# 更新操作

# 查询操作

# 📌 307. 区域和检索 - 数组可修改 - LeetCodeopen in new window

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# 相关题目

# 二叉树的遍历

# 二叉树的还原

# 二叉搜索树

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# 树状数组

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2.6 树

树的定义

二叉树

满二叉树

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二叉树的存储

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二叉树的还原

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二叉查找树

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3. 删除操作

4. 遍历操作

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平衡二叉查找树

AVL 树

平衡因子

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旋转操作

红黑树

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查询操作

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