知识星球里这位录友二刷了「代码随想录」二叉树章节，总结了一篇自己的心得。
我感觉他总结的很好，值得大家伙们学习一下，每看完一章，自己能不能也总结来点东西。
毕竟我总结的，还是我自己的，大家自己总结出来的，才是自己的。
这位录友在二刷二叉树章节后，对我讲的很多细节，理解就深刻了很多，例如，他在总结里说的这些点：
- “一定要搞清楚遍历顺序不一定就是操作顺序”，
- “二叉树想成是有两个箭头的链表”
- “后序：当前节点要做的事情需要借助“左右子树”计算结果”
这些都是经常被大家忽略的，就是题目稀里糊涂的刷过去了，也不知道自己为什么就写对了，就是这样的感觉。
以下是这位录友分享在知识星球里的二叉树二刷总结：
二叉树串联其他知识点
不得不说二叉树真的是很重要的数据结构，它几乎可以把所有学过的这些算法串起来。
二叉树可以和数组，链表联系起来，用于二叉树的存储，比如说二叉树的前后中和层序遍历记录数值就可以用数组，lc114 二叉树展开成链表，这不就是链表的拼接问题，就是将current node的左子树拼到右子树上。
可以和字符串联系起来进行“子树的序列化和反序列化”，lc652 寻找重复的子树，如何判断两个子树是一样的呢，就可以将当前节点和它的子树序列化成字符串，用set和map进行存储和查找。
可以和哈希表联系起来，只要是将二叉树转换成其他数据结构表示（数组，字符串），用于查找和计数时，就会用到哈希。
可以和栈，队列联系起来。前中后序的迭代遍历就是用栈实现的，栈更像是“递归函数”的细节过程，在用递归遍历时，我们甚至只想当前节点如何操作就行。
而用栈我们需要脑中模拟第一次入栈，第二次入栈，再出栈等等，在节点出栈时候还要判断是否要进行操作，这不正是递归函数干的事情嘛。队列就是层序遍历。
对于队列，之前的优先队列，也就是堆，不就是一种用数组装二叉树的例子。
可以和双指针联系起来。lc116 填充每个节点的下一个右侧节点指针，就是给二叉树的节点创建一个next指针，用它指向右侧，定义两个指针node* nodepre和node* node，nodepre = nodepre->next。
可以和回溯联系起来。回溯和递归是一种逻辑，可以说一个递归需要带上一个回溯，这是基于计算机入栈出栈的运作原理。
在A函数中调用B，A的参数可能会在B函数在运行时发生改变，为了保持A函数调用B之前和之后的一致性，必须在B函数运行完之后，将该参数重置到调用B之前的状态，这样B运行完出调用栈之后，A函数还能基于之前的运算结果继续运行。
可以和动态规划联系起来，动规和回溯最大的区别如果说在二叉树的层面看，就是：回溯是将二叉树全部遍历，或者说是按一定顺序遍历的，每条子树可能都走一遍，而动态规划是在进行二叉树搜索时候，每向下走一个节点就判断一下哪条路最优，最终得到的是一条子树路径。
二叉树的遍历
前中后序的遍历：一定要搞清楚遍历顺序不一定就是操作顺序，中序遍历记录二叉树就和遍历顺序不同。
其实遍历更像是指针的移动，二叉树想成是有两个箭头的链表（正常链表是一个指针，且指向下一个结点）。
从头部向尾部的指针移动和前序遍历很相似。
而指针先走到链表尾部，从尾部开始向头部逐个前移和后序遍历相似。
前序：顺序的解决问题。先将当前节点操作完，再处理子节点，等到子节点都处理完了，问题也就解决了。
后序：当前节点要做的事情需要借助“左右子树”计算结果，恰好后序就是等到左右子树递归函数完成后，可以记录他们的递归函数返回值，用于当前结点的操作。
例如计算二叉树的结点，重复子树的判断，公共祖先。
二叉树的构造
654 最大二叉树 数组的最大数是树的根节点。
先找最大数，再以最大数的index为分界，分成左右两个子数组，再进行左右的递归，这个解决思路正是前序递归遍历的思路。
105，106 前序 中序构造和中序 后序构造。
难点在于如何在递归函数中写数组的起始index和终点index，前序特点是起始位置是root，后序特点是最后的位置是root，他们是负责找到root，而中序的作用是以root为分界线，确定出左右两个子树，和654的想法有共通之处。
从上周到这周，有针对性挑了些二叉树和其他数据结构结合的题重刷，时间比预期稍长了一些，预计这周末可以二刷完二叉树，做最后总结。
我自己看了他的总结，发现了小小的问题，我在知识星球里也指了出来。
“而动态规划是在进行二叉树搜索时候，每向下走一个节点就判断一下哪条路最优，最终得到的是一条子树路径” 这一句说的有点问题。
动态规划其实也不是能直接判断哪一条是最优的，其性质也是需要遍历一遍，选出最优路径。
不过相对于回溯算法爆搜，回溯算法会重复计算子节点多次，而动态规划是用数组来记录每个节点的优值。
这一点，其实我在 动态规划：打家劫舍III里有讲过。
如果大家也能自己总结到这位录友的程度，说明对二叉树理解的确实到位了。
