「这是我参与2022首次更文挑战的第10天，活动详情查看：2022首次更文挑战」

前言

笔者除了大学时期选修过《算法设计与分析》和《数据结构》还是浑浑噩噩度过的（当时觉得和编程没多大关系），其他时间对算法接触也比较少，但是随着开发时间变长对一些底层代码/处理机制有所接触越发觉得算法的重要性，所以决定开始系统的学习（主要是刷力扣上的题目）和整理，也希望还没开始学习的人尽早开始。

系列文章收录《算法》专栏中。

这里说下，力扣上的测试用例[5,8,5]有问题

根节点就是5

根右节点是5

根左节点是8

所以力扣上生成树的顺序应该是：从上到下，每一层的顺序为根->左->右（就是前序遍历）。

这里很明显有问题，左节点比右节点大。

问题描述

给定一个非空特殊的二叉树，每个节点都是正数，并且每个节点的子节点数量只能为 2 或 0。如果一个节点有两个子节点的话，那么该节点的值等于两个子节点中较小的一个。

更正式地说，即 root.val = min(root.left.val, root.right.val) 总成立。

给出这样的一个二叉树，你需要输出所有节点中的 第二小的值 。

如果第二小的值不存在的话，输出 -1。

示例 1：

输入： root = [2,2,5,null,null,5,7]
输出： 5
解释： 最小的值是 2 ，第二小的值是 5 。

示例 2：

输入： root = [2,2,2]
输出： -1
解释： 最小的值是 2, 但是不存在第二小的值。

提示：

树中节点数目在范围 [1, 25] 内
1 <= Node.val <= 2^31 - 1
对于树中每个节点 root.val == min(root.left.val, root.right.val)

确定学习目标

对《找出二叉树中第二小的节点》的算法过程进行剖析。

剖析

我们先进行审题，提炼要点

每个节点的子节点数量只能为 2 或 0
如果一个节点有两个子节点的话，那么该节点的值等于两个子节点中较小的一个
输出所有节点中的 第二小的值，如果第二小的值不存在的话，输出 -1

进行分析

感觉有了第二点第一点必须要有，要不然只有一个节点有点废
由于第二点，根节点就是第一小。所以根节点的左子树不用看，只要看根右子树只要发现比根节点大就直接返回并返回该节点的值，如果根右子树没有比根节点大的节点就返回-1.

总结

看下右节点存在 2.不存在直接返回-1。存在就和root value比较大于就返回根右节点，不大于就对对根右子树进行遍历直到找到大于的，如果遍历完根右子树还没有找到就返回-1。

代码

public class TreeFind {
    private static int result;
    private static int rootValue;

    public static class TreeNode {
        int val;
        TreeNode left;
        TreeNode right;

        TreeNode() {
        }

        TreeNode(int val) {
            this.val = val;
        }

        TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
            this.val = val;
            this.left = left;
            this.right = right;
        }
    }

    public static int findSecondMinimumValue(TreeNode root) {
        result = -1;
        rootValue = root.val;

        if (root.right == null) {
            return result;
        }

        if (root.right.val > rootValue) {
            return root.right.val;
        }

        findInTree(root.right);
        return result;
    }

    private static void findInTree(TreeNode node) {
        if (node == null) {
            return;
        }

        if (node.val > rootValue) {
            result = node.val;
            return;
        }

        findInTree(node.left);
        findInTree(node.right);
    }
}