思想
二叉树的核心思想是分治和递归，特点是遍历方式。
解题方式常见两类思路：
- 遍历一遍二叉树寻找答案；
- 通过分治分解问题寻求答案；
遍历分为前中后序，本质上是遍历二叉树过程中处理每个节点的三个特殊时间点：
- 前序是在刚刚进入二叉树节点时执行；
- 后序是在将要离开二叉树节点时执行；
- 中序是左子树遍历完进入右子树前执行；
# 前序
1 node
/ \
2 left 3 right
中左右
# 中序
2 node
/ \
1 left 3 right
左中右
# 后序
3 node
/ \
1 left 2 right
左右中
多叉树只有前后序列遍历，因为只有二叉树有唯一一次中间节点的遍历
题目的关键就是找到遍历过程中的位置，插入对应代码逻辑实现场景的目的。
实例
二叉搜索树中的搜索 leetcode 700
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
输入：
（1）TreeNode，一棵树的根节点；
（2）int，一个整数值
输出：
TreeNode，判断输入的整数值是否存在于二叉搜索树中，存在则返回对应的子树节点。
举例：
输入 root = [4,2,7,1,3], val = 2
返回 [2,1,3]
5 的右节点 4 小于 5，不满足条件
4
/ \
2 7
/ \
1 3
二叉树的数据存储可以使用链表，也可以使用数组，往往数组更容易表达，根节点从 index=1 处开始存储，浪费 index=0 的位置
left_child = 2 * parent
right_child = 2 * parent + 1
parent = child // 2
二叉搜索树的检索要利用 BST 的特性，每个节点的左子树都比当前值小，右子树都比当前值大，这里要注意的就是剪枝提升效率，当找到对应节点后不再遍历比较，直接返回。
编码
from typing import Optional
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def search_in_a_binary_search_tree(root: Optional[TreeNode], val: int) -> Optional[TreeNode]:
# 全局变量，记录目标节点
target_node = None
def traverse(root: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:
nonlocal target_node
# 结束条件，中途找到目标则剪枝返回
if root is None or target_node is not None:
return
if root.val == val:
target_node = root
return
elif root.val > val:
traverse(root.left)
else:
traverse(root.right)
traverse(root)
return target_node
相关
二叉树 0
二叉树 1
二叉树 2
二叉树 3
二叉树 4
二叉树 5
二叉树 6
二叉树 7
二叉树 8
二叉树 9
二叉树 10
二叉树 11
二叉树 12
二叉树 13
二叉树 14
二叉树 15
二叉树 16
二叉树 17
二叉树 18
二叉树 19
二叉树 20
二叉树 21
