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
翻转二叉树 leetcode 226
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
输入：
root: TreeNode，二叉树的根节点
输出：
root: TreeNode，完成二叉树的翻转，返回根节点
举例：
给定二叉树 [4,2,7,1,3,6,9]
翻转返回，[4,7,2,9,6,3,1]
4 4
/ \ / \
2 7 => 7 2
/ \ / \ / \ / \
1 3 6 9 9 6 3 1
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
遍历解
翻转即对左右子树的调换，可以在前序遍历的位置做交换。
分治解
每个节点的左右子树假定递归完成了转换，在当前节点做交换。
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 invert_binary_tree(root: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:
# base 条件，空节点直接返回
if root is None:
return
# 前序位置，进入节点时翻转左右子树
temp = root.left
root.left = root.right
root.right = temp
# 递归翻转
invert_binary_tree(root.left)
invert_binary_tree(root.right)
return root
def invert_binary_tree_recursive(root: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:
# base 条件，空节点返回空，不做左右子树处理
if root is None:
return None
# 分治翻转左右子树
left = invert_binary_tree_recursive(root.left)
right = invert_binary_tree_recursive(root.right)
# 当前节点左右子树调换
root.left = right
root.right = left
return root
