今天我看到一个爆料，有点震惊。
一个网络工程师，居然被调岗成了保安，而且工资才2360元/月？
说实话，我其实挺能理解这个焦虑的感觉。简直是乱搞，直接下通知！
你辛辛苦苦学了那么多技术，写了几百行代码，结果有一天被告知，没了“代码”的位置，去做些别的工作，给你个低于基本生活水平的工资。这不仅是职业生涯的巨大打击，更是对劳动者权益的挑战。
网友们评论说得对，这种事情绝对不能忍！凭什么让你辛苦努力了这么多年，结果被通知沦为低薪的保安？不管是劳动局还是法律手段，大家都应该站出来保护自己，尤其是在这种情况下，拿起法律的武器是最有效的方式！
我们有权力和责任去争取自己的权益。所以，如果你遇到类似情况，不要怕，不要放弃，去找专业人士或劳动部门，给自己一个公正的待遇！
算法题：树节点
今天我们来聊聊一个常见的算法题:树节点。
对于我们程序员来说，树结构一直是面试和实际项目中都会碰到的重要基础。无论是二叉树、红黑树，还是AVL树，它们的基本原理和操作几乎是每个程序员都必须掌握的“必修课”。
说到树，可能有些同学会觉得，树不就那样，什么遍历、插入、删除，代码写了多少次，都会背。然而，树结构并没有想象的那么简单。你可能会遇到一些不同于常规树结构的问题，它们考察的不仅仅是你对树的基本理解，还可能是你在处理树时的思路、技巧和细节。
问题背景
我们来看一下经典的“树节点”问题。假设我们有一个二叉树，我们需要实现以下功能：
插入一个节点； 删除一个节点； 查找一个节点； 遍历树（前序、中序、后序、层序）。
你可能会想，没什么难的嘛，插入节点？遍历节点？没问题，我随便写几行代码就能搞定！但是当问题变得复杂时，你会发现自己开始被这些树结构搞得头晕目眩。🤯
基本实现
首先，我们来看看如何定义一个树节点。二叉树的每个节点有三个重要的部分：数据部分、左子节点和右子节点。每个节点就是一个对象，它的左子节点和右子节点指向其他节点或为空。
class TreeNode {
int value;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int x) {
value = x;
left = null;
right = null;
}
}
在这个类中，value存储当前节点的数据，left和right则分别指向当前节点的左子节点和右子节点。
插入节点
我们来写一个方法，往二叉树中插入一个节点。对于二叉树，插入规则通常是：如果新值小于当前节点的值，就插入到左子树；如果新值大于当前节点的值，就插入到右子树。递归地进行这个过程，直到找到合适的位置。
public TreeNode insert(TreeNode root, int val) {
if (root == null) {
return new TreeNode(val); // 如果树为空，创建新的节点并返回
}
if (val < root.value) {
root.left = insert(root.left, val); // 向左子树递归插入
} else {
root.right = insert(root.right, val); // 向右子树递归插入
}
return root;
}
你看，这段代码就是一个典型的递归应用。递归的精髓在于，它通过拆解子问题（左子树、右子树）来逐步解决问题。如果你从一开始就能想到递归这个思路，那么在实际面试中就能更轻松地应对。
查找节点
接下来是查找节点。这个操作和插入类似，只不过我们不是在插入，而是在寻找一个值。如果当前节点值等于我们要查找的值，就返回该节点；如果小于当前节点值，就递归查找左子树；否则递归查找右子树。
public TreeNode search(TreeNode root, int val) {
if (root == null || root.value == val) {
return root;
}
if (val < root.value) {
return search(root.left, val); // 递归查找左子树
} else {
return search(root.right, val); // 递归查找右子树
}
}
遍历树
遍历树是树结构的另一个常见操作，常见的有前序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历。我们先来看下前序遍历的实现：
public void preorderTraversal(TreeNode root) {
if (root == null) return;
System.out.print(root.value + " "); // 先访问根节点
preorderTraversal(root.left); // 遍历左子树
preorderTraversal(root.right); // 遍历右子树
}
在前序遍历中，我们首先访问根节点，然后递归地遍历左子树和右子树。你会发现，这个和插入节点的代码结构几乎一模一样，都是通过递归来遍历每一个子树。
关于算法的优化
说了这么多，你会发现树结构虽然简单，但是实际操作中还是有很多细节可以优化。比如，平衡树的操作。一个最典型的例子就是AVL树，它的特点是每个节点的左子树和右子树的高度差不能超过1。这样做可以保证树的高度不会增长过快，从而使得插入、删除和查找操作的时间复杂度始终保持在O(log n)级别。
想象一下，如果你没有平衡树的概念，那么你的二叉树可能就会变成一条“链”，这时候插入和查找就变成了O(n)的操作，性能一下子就掉到了“山下”。
小结
树结构的操作看似简单，但每个细节都能考察出你对数据结构的理解。在写代码时，我们不仅仅是实现一个功能，还要考虑到操作的时间复杂度和空间复杂度，如何保证程序的高效性和健壮性。今天的算法题，我们不仅仅是练习如何插入、删除、查找节点，更是学习如何通过合适的算法来优化操作，让我们的代码既高效又美观。
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