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# 理论基础
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## 二叉树的种类
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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。
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完全二叉树：除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。
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二叉搜索树：
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- 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；
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- 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；
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- 它的左、右子树也分别为二叉排序树。
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平衡二叉搜索树：又被称为 AVL（Adelson-Velsky and Landis）树，且具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
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## 二叉树的存储方式
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1. 链式，用链表来存储
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```cpp
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struct TreeNode {
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int val;
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TreeNode *left;
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TreeNode *right;
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TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
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};
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```
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2. 数组存储
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如果父节点的数组下标是 `i`，那么它的左孩子就是 `i * 2 + 1`，右孩子就是 `i * 2 + 2`。
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## 遍历方式
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- 深度优先遍历
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- 前序遍历（递归法，迭代法）
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- 中序遍历（递归法，迭代法）
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- 后序遍历（递归法，迭代法）
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- 广度优先遍历
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- 层序遍历（迭代法）
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深度优先遍历：
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1. 不保留全部节点状态，占用空间小
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2. 有回溯操作（即有入栈、出栈操作），运行速度慢
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3. 深度很大的情况下效率不高
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广度优先遍历：
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1. 保留全部节点状态，占用空间大
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2. 无回溯操作（即无入栈、出栈操作），运行速度快
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3. 对于解决最短或最少问题特别有效，而且寻找深度小（每个结点只访问一遍，结点总是以最短路径被访问，所以第二次路径确定不会比第一次短）
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区分前中后序遍历的方法：
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- 前序遍历：中左右
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- 中序遍历：左中右
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- 后序遍历：左右中
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## 技巧
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1. 深度优先搜索从下往上，广度优先搜索从上往下，所以如果需要处理从上往下并且状态积累的情形 (e.g. [s0404](https://leetcode.cn/problems/sum-of-left-leaves/) && [s0257](https://leetcode.cn/problems/binary-tree-paths/)) 可以先创建一个结构体用来描述节点状态，然后用 BFS 遍历。
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2. 写递归时，如果 `TreeNode *ptr` 不足以描述当前节点状态，则可以写一个辅助函数，接收 `TreeNode *ptr` 为参数，返回 `TreeNodeState` 来描述当前节点的状态。参考 [s0098](https://leetcode.cn/problems/validate-binary-search-tree/)
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3. 另一种需要结构体的地方是需要获得每个节点路径（即根节点到当前节点所经过的路径），可以用 DFS 或 BFS 遍历。
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4. 如果要处理不是从上往下积累状态，而是按照一定规则遍历节点并积累状态的情况（e.g. [s0538](https://leetcode.cn/problems/convert-bst-to-greater-tree/description/)）则考虑用三种递归遍历方式中的一种来遍历，并用一个全局变量来记录遍历状态。另外，务必理解并记忆每种遍历方式的动态图！
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