内容摘要：把二叉搜索树转换为累加树力扣题目：https://leetcode-cn.com/problems/convert-bst-to-greater-tree/给出二叉 搜索 树的根节点，该树的节点值各不

把二叉搜索树转换为累加树

力扣题目：https://leetcode-cn.com/problems/convert-bst-to-greater-tree/

给出二叉 搜索 树的聊聊根节点，该树的有种节点值各不相同，请你将其转换为累加树(Greater Sum Tree)，树叫使每个节点 node 的做累新值等于原树中大于或等于 node.val 的值之和。

提醒一下，加树二叉搜索树满足下列约束条件：

节点的聊聊左子树仅包含键 小于 节点键的节点。节点的有种右子树仅包含键 大于 节点键的节点。左右子树也必须是树叫二叉搜索树。

示例 1：

把二叉搜索树转换为累加树

输入：[4,做累1,6,0,2,5,7,null,null,null,3,null,null,null,8] 输出：[30,36,21,36,35,26,15,null,null,null,33,null,null,null,8]

示例 2：

输入：root = [0,null,1] 输出：[1,null,1]

示例 3：

输入：root = [1,0,2] 输出：[3,3,2]

示例 4：

输入：root = [3,2,4,1] 输出：[7,9,4,10]

提示：

树中的节点数介于 0 和 104 之间。 每个节点的加树值介于 -104 和 104 之间。 树中的聊聊所有值 互不相同 。 给定的有种树为二叉搜索树。

思路

一看到累加树，树叫相信很多小伙伴都会疑惑：如何累加?做累遇到一个节点，然后在遍历其他节点累加?加树怎么一想这么麻烦呢。

然后再发现这是一颗二叉搜索树，二叉搜索树啊，这是有序的啊。服务器托管

那么有序的元素如果求累加呢?

其实这就是一棵树，大家可能看起来有点别扭，换一个角度来看，这就是一个有序数组[2, 5, 13]，求从后到前的累加数组，也就是[20, 18, 13]，是不是感觉这就简单了。

为什么变成数组就是感觉简单了呢?

因为数组大家都知道怎么遍历啊，从后向前，挨个累加就完事了，这换成了二叉搜索树，看起来就别扭了一些是不是。

那么知道如何遍历这个二叉树，也就迎刃而解了，从树中可以看出累加的顺序是右中左，所以我们需要反中序遍历这个二叉树，然后顺序累加就可以了。

递归

遍历顺序如图所示：

把二叉搜索树转换为累加树

本题依然需要一个pre指针记录当前遍历节点cur的前一个节点，这样才方便做累加。

pre指针的服务器租用使用技巧，我们在二叉树：搜索树的最小绝对差和二叉树：我的众数是多少?都提到了，这是常用的操作手段。

递归函数参数以及返回值

这里很明确了，不需要递归函数的返回值做什么操作了，要遍历整棵树。

同时需要定义一个全局变量pre，用来保存cur节点的前一个节点的数值，定义为int型就可以了。

代码如下：

int pre; // 记录前一个节点的数值 void traversal(TreeNode* cur)  确定终止条件

遇空就终止。

if (cur == NULL) return;  确定单层递归的逻辑

注意要右中左来遍历二叉树， 中节点的处理逻辑就是让cur的数值加上前一个节点的数值。

代码如下：

traversal(cur->right);  // 右 cur->val += pre;        // 中 pre = cur->val; traversal(cur->left);   // 左 

递归法整体代码如下：

class Solution {  private:     int pre; // 记录前一个节点的数值     void traversal(TreeNode* cur) {  // 右中左遍历         if (cur == NULL) return;         traversal(cur->right);         cur->val += pre;         pre = cur->val;         traversal(cur->left);     } public:     TreeNode* convertBST(TreeNode* root) {          pre = 0;         traversal(root);         return root;     } }; 

迭代法

迭代法其实就是中序模板题了，在二叉树：前中后序迭代法和二叉树：前中后序统一方式迭代法可以选一种自己习惯的写法。

这里我给出其中的一种，云服务器提供商代码如下：

class Solution {  private:     int pre; // 记录前一个节点的数值     void traversal(TreeNode* root) {          stack<TreeNode*> st;         TreeNode* cur = root;         while (cur != NULL || !st.empty()) {              if (cur != NULL) {                  st.push(cur);                 cur = cur->right;   // 右             } else {                  cur = st.top();     // 中                 st.pop();                 cur->val += pre;                 pre = cur->val;                 cur = cur->left;    // 左             }         }     } public:     TreeNode* convertBST(TreeNode* root) {          pre = 0;         traversal(root);         return root;     } }; 

总结

经历了前面各种二叉树增删改查的洗礼之后，这道题目应该比较简单了。

好了，二叉树已经接近尾声了，接下来就是要对二叉树来一个大总结了。

其他语言版本

Java

class Solution {      int sum;     public TreeNode convertBST(TreeNode root) {          sum = 0;         convertBST1(root);         return root;     }     // 按右中左顺序遍历，累加即可     public void convertBST1(TreeNode root) {          if (root == null) {              return;         }         convertBST1(root.right);         sum += root.val;         root.val = sum;         convertBST1(root.left);     } } 

Python

递归法

class Solution:     def convertBST(self, root: TreeNode) -> TreeNode:         def buildalist(root):             if not root: return None             buildalist(root.right)  #右中左遍历             root.val += self.pre             self.pre = root.val             buildalist(root.left)         self.pre = 0  #记录前一个节点的数值         buildalist(root)         return root 

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