看到一位程序员吐槽，说自己被捞女给赖上了。。
网友表示，认识了一位女生一年多，没想到最近发现她背后竟然有10多万的网贷！ 这姑娘竟然能在和他聊到这个话题时淡定地说：“没事，这些都跟彩礼有关，帮我还一下呗。”
这位朋友一听，立马瞪大了眼睛：你说啥？一堆负债，还想让我来帮忙？他直接告诉她：“我不会娶一个负债累累的女的，你去找你父母吧。”结果，姑娘不仅没走，反而赖在他租的房子里不肯离开。每次下班回家看到她那一张脸，真是想摔电脑的心都有了。
这简直是对程序员最大的“bug”啊！人家就像个无解的无限循环，明明已经给了最清晰的指令：走！可她偏偏在代码里不退出。😤
说实话，解决这种问题的关键还是得下定决心：“这个人已经不是我需要的人”，接下来直接断联，不再理会她的“bug”，逼她自己删除。
这年头，不能让“捞女”浪费更多时间了，要不然你就真成了冤大头了。。。
大家有类似的情况吗？来聊聊
算法题：树节点
今天我们来聊聊一个在程序员日常面试中频频出现的“老朋友”：树节点问题。
虽然树结构对于很多新人来说看起来有些复杂，但其实只要掌握了基本的思路，就能轻松应对。
树，这个结构听起来有点“虚无缥缈”，其实它是由节点组成的每个节点都有子节点，就像你在朋友圈里看到的“树状图”一样。每个节点可能又有自己的子节点，一直到最底层的叶子节点。简单来说，树就像是一棵没有“根”的家谱。每个节点有两种关键属性：值（也就是数据）和指向子节点的链接。
树的基本结构
树的每一个节点都是由数据和指向子节点的指针组成的。在Java中我们一般会定义一个节点类，里面有一个数据字段和两个指针字段来指向左右孩子。对于二叉树来说，就是左右子节点。如果是N叉树，那就可能有多个子节点指向数组。
看下面这个简单的树节点类：
class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int x) {
val = x;
left = null;
right = null;
}
}
这个类定义了一个树节点，它有一个整数值val，以及两个指针left和right分别指向左右子节点。在二叉树中，我们就通过这种方式来递归地构建树。
树的遍历
树的遍历是解决树节点问题时最常见的任务之一，遍历方式主要有三种：前序遍历、中序遍历和后序遍历。每种遍历的顺序不同，我们来简单分析一下：
前序遍历（Root, Left, Right）：先访问根节点，再遍历左子树，最后是右子树。 中序遍历（Left, Root, Right）：先遍历左子树，再访问根节点，最后遍历右子树。 后序遍历（Left, Right, Root）：先遍历左子树，再遍历右子树，最后访问根节点。
你可能会问，为什么要使用不同的遍历方式？这就好比你去菜市场买菜，有的人喜欢先挑最便宜的（前序），有的人喜欢看好所有菜品再下手（中序），还有的人喜欢最后一步看清楚才能做决定（后序）。不同的遍历方式在实际问题中会用到不同的场景。
代码实现：
前序遍历的递归实现：
public void preorderTraversal(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
System.out.print(root.val + " "); // 先访问根节点
preorderTraversal(root.left); // 然后是左子树
preorderTraversal(root.right); // 最后是右子树
}
中序遍历的递归实现：
public void inorderTraversal(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
inorderTraversal(root.left); // 先左子树
System.out.print(root.val + " "); // 然后访问根节点
inorderTraversal(root.right); // 最后右子树
}
后序遍历的递归实现：
public void postorderTraversal(TreeNode root) {
if (root == null) {
return;
}
postorderTraversal(root.left); // 先左子树
postorderTraversal(root.right); // 再右子树
System.out.print(root.val + " "); // 最后访问根节点
}
二叉树的深度
除了遍历，另一个常见的树节点问题是计算二叉树的深度。二叉树的深度就是从根节点到最远叶子节点的路径长度。你可以通过递归来计算深度。这里有一个递归解法：
public int maxDepth(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
int leftDepth = maxDepth(root.left); // 左子树的深度
int rightDepth = maxDepth(root.right); // 右子树的深度
return Math.max(leftDepth, rightDepth) + 1; // 返回较大的深度
}
这个算法的思想非常简单：对于每一个节点，我们计算它左子树和右子树的深度，返回最大的深度加1。
树的最小深度
计算树的最小深度略有不同，最小深度是从根节点到最近叶子节点的路径长度。这里需要注意的是，如果某个节点没有左子树或右子树，我们只需要计算另一边的深度。代码如下：
public int minDepth(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 0;
}
if (root.left == null && root.right == null) {
return 1; // 如果是叶子节点，返回1
}
if (root.left == null) {
return minDepth(root.right) + 1; // 只有右子树
}
if (root.right == null) {
return minDepth(root.left) + 1; // 只有左子树
}
return Math.min(minDepth(root.left), minDepth(root.right)) + 1; // 两者较小的深度
}
小结
树节点问题，看似复杂，但其实只要掌握了树的基本结构、遍历方式和常见的深度计算方法，你就能轻松搞定。
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