110.平衡二叉树 （优先掌握递归）
再一次涉及到，什么是高度，什么是深度，可以巩固一下。
题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0110.平衡二叉树.html
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
def max_depth(root):if root is None:return 0 return max(max_depth(root.left),max_depth(root.right)) + 1
class Solution:def isBalanced(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:if root is None:return Trueif abs(max_depth(root.left) - max_depth(root.right)) > 1:return Falseelse:return self.isBalanced(root.left) and self.isBalanced(root.right)
思考
前序遍历可以求二叉树节点的深度（要回溯），后序遍历可以求二叉树节点的的高度。
深度是节点到根节点的长度。高度是节点到叶子节点的长度。根节点的高度是N，深度是1
二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数。
二叉树节点的高度：指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数。
257. 二叉树的所有路径 （优先掌握递归）
这是大家第一次接触到回溯的过程， 我在视频里重点讲解了 本题为什么要有回溯，已经回溯的过程。
如果对回溯 似懂非懂，没关系， 可以先有个印象。
题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0257.二叉树的所有路径.html
思考
前序遍历+回溯，注意返回结果需要定义成类的成员变量或者函数参数。定义成全局变量,leetcode的第二个用例不会清空的。
class Solution:def __init__(self):self.res_all = []self.res = []def binaryTree_rec(self,root):self.res.append(root.val)if root.left is None and root.right is None:temp_str = '->'.join(map(str,self.res))self.res_all.append(temp_str)return if root.left:self.binaryTree_rec(root.left)self.res.pop()if root.right:self.binaryTree_rec(root.right)self.res.pop()def binaryTreePaths(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[str]:if root is None:return self.res_allself.binaryTree_rec(root)return self.res_all
404.左叶子之和 （优先掌握递归）
其实本题有点文字游戏，搞清楚什么是左叶子，剩下的就是二叉树的基本操作。
题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0404.左叶子之和.html
思考
这道题一点也不简单，需要推导出左叶子的明确定义：节点A的左孩子不为空，且左孩子的左右孩子都为空（说明是叶子节点），那么A节点的左孩子为左叶子节点
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:def sumOfLeftLeaves(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:if root is None:return 0if root.left is None and root.right is None:return 0if root.left and root.left.left is None and root.left.right is None:left_value = root.left.valelse:left_value = self.sumOfLeftLeaves(root.left)right_value = self.sumOfLeftLeaves(root.right)return left_value + right_value
