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数据结构系列
- 二叉树总结.md
- 二叉树系列1.md
算法思维系列
- 双指针技巧.md

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`‎数据结构系列/二叉树总结.md`

Lines changed: 6 additions & 0 deletions

Original file line number	Diff line number	Diff line change
`@@ -282,6 +282,8 @@ void traverse(TreeNode root) {`
`282`	`282`	`}`
`283`	`283`	```
`284`	`284`
	`285`	`+<visual slug='mydata-maxdepth1' title='遍历思路的可视化' />`
	`286`	`+`
`285`	`287`	这个解法应该很好理解,但为什么需要在前序位置增加 `depth`,在后序位置减小 `depth`?
`286`	`288`
`287`	`289`	因为前面说了,前序位置是进入一个节点的时候,后序位置是离开一个节点的时候,`depth` 记录当前递归到的节点深度,你把 `traverse` 理解成在二叉树上游走的一个指针,所以当然要这样维护。
`@@ -310,6 +312,8 @@ int maxDepth(TreeNode root) {`
`310`	`312`	`}`
`311`	`313`	```
`312`	`314`
	`315`	`+<visual slug='mydata-maxdepth2' title='分解问题思路的可视化' />`
	`316`	`+`
`313`	`317`	`只要明确递归函数的定义,这个解法也不难理解,但为什么主要的代码逻辑集中在后序位置?`
`314`	`318`
`315`	`319`	`因为这个思路正确的核心在于,你确实可以通过子树的最大深度推导出原树的深度,所以当然要首先利用递归函数的定义算出左右子树的最大深度,然后推出原树的最大深度,主要逻辑自然放在后序位置。`
`@@ -548,6 +552,8 @@ class Solution {`
`548`	`552`	`}`
`549`	`553`	```
`550`	`554`
	`555`	`+<visual slug='mydata-diameter-of-binary-tree'/>`
	`556`	`+`
`551`	`557`	这下时间复杂度只有 `maxDepth` 函数的 O(N) 了。
`552`	`558`
`553`	`559`	`讲到这里,照应一下前文:遇到子树问题,首先想到的是给函数设置返回值,然后在后序位置做文章。`

`‎数据结构系列/二叉树系列1.md`

Lines changed: 2 additions & 0 deletions

Original file line number	Diff line number	Diff line change
`@@ -341,6 +341,8 @@ void flatten(TreeNode root) {`
`341`	`341`	`}`
`342`	`342`	```
`343`	`343`
	`344`	`+<visual slug='flatten-binary-tree-to-linked-list' />`
	`345`	`+`
`344`	`346`	你看,这就是递归的魅力,你说 `flatten` 函数是怎么把左右子树拉平的?
`345`	`347`
`346`	`348`	不容易说清楚,但是只要知道 `flatten` 的定义如此并利用这个定义,让每一个节点做它该做的事情,然后 `flatten` 函数就会按照定义工作。

`‎算法思维系列/双指针技巧.md`

Lines changed: 2 additions & 0 deletions

Original file line number	Diff line number	Diff line change
`@@ -93,6 +93,8 @@ int removeDuplicates(int[] nums) {`
`93`	`93`	`}`
`94`	`94`	```
`95`	`95`
	`96`	`+<visual slug='remove-duplicates-from-sorted-array' />`
	`97`	`+`
`96`	`98`	`算法执行的过程如下 GIF 图:`
`97`	`99`
`98`	`100`	`![](https://labuladong.github.io/pictures/数组去重/1.gif)`

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