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一、（leetcode 110）平衡二叉树
二、（leetcode 257）二叉树的所有路径
三、（leetcode 404）左叶子之和
一、（leetcode 110）平衡二叉树
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状态：已AC
- 求深度可以从上到下去查，所以需要前序遍历（中左右）
- 高度只能从下到上去查，所以只能后序遍历（左右中）
通过这道题，对于树的「高度」和「深度」有了一些体会。高度是相对于叶子节点来说，大部分的递归都需要先走到叶子节点处再向上生长，这就有了高度的概念；而深度则是相对于根节点，在使用迭代方法计算二叉树高度的时候，程序从根节点往下走（层序），就有深度的感觉。
class Solution {
public:int getHeight(TreeNode* node){if(node == nullptr) return 0;int leftHeight = getHeight(node->left);if(leftHeight == -1) return -1;int rightHeight = getHeight(node->right);if(rightHeight == -1) return -1;return abs(leftHeight - rightHeight) > 1 ? -1 : 1+max(leftHeight, rightHeight);}bool isBalanced(TreeNode* root) {int height = getHeight(root);return height == -1 ? false : true;}
};二、（leetcode 257）二叉树的所有路径
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状态：了解思路后Debug AC。
这道题用了回溯，和前两天的不一样。但是总体思路上是「确定递归终止条件」->「递归前进方式」->「回溯」。注意：「回溯和递归是一一对应的，有一个递归，就要有一个回溯」。这也是最大的收获。
class Solution {
public:void travelTree(TreeNode* node, vector<int>& path, vector<string>& res){if(node->left == nullptr && node->right == nullptr){string rPath = "";int len = path.size();for(int i = 0; i < len; ++i){rPath += to_string(path[i]);rPath += "->";}rPath += to_string(node->val);res.emplace_back(rPath);}path.emplace_back(node->val);if(node->left){travelTree(node->left, path, res);path.pop_back();}if(node->right){travelTree(node->right, path, res);path.pop_back();}}vector<string> binaryTreePaths(TreeNode* root) {vector<string> res;vector<int> path;travelTree(root, path, res);return res;}
};三、（leetcode 404）左叶子之和
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状态：Debug后AC
可以继续利用回溯，回溯的关键就是要用一个数组来记录路径，然后每一次递归操作都要有一次路径的吐出操作（路径的增加在进入递归函数的时候会有）。对于本道题而言，需要注意的求的是左「叶子」节点，不是左孩子节点。
class Solution {
public:void travelTree(TreeNode* node, vector<TreeNode*>& path, int& lsum){if(node == nullptr) return;path.emplace_back(node);if(node->left){if(node->left->left == nullptr && node->left->right == nullptr){lsum += node->left->val;}travelTree(node->left, path, lsum);path.pop_back();}if(node->right){travelTree(node->right, path, lsum);path.pop_back();}}int sumOfLeftLeaves(TreeNode* root) {// 还是回溯的思想vector<TreeNode*> path;int lsum = 0;travelTree(root, path, lsum);return lsum;}
};
