// 迭代访问 arr[i]
}
}
链表遍历框架，兼具迭代和递归结构：
/* 基本的单链表节点 */
class ListNode {
int val;
ListNode next;
}
void traverse(ListNode head) {
for (ListNode p = head; p != null; p = p.next) {
// 迭代访问 p.val
}
}
void traverse(ListNode head) {
// 递归访问 head.val
traverse(head.next)
}
二叉树遍历框架，典型的非线性递归遍历结构：
/* 基本的二叉树节点 */
class TreeNode {
int val;
TreeNode left, right;
}
void traverse(TreeNode root) {
traverse(root.left)
traverse(root.right)
}
你看二叉树的递归遍历方式和链表的递归遍历方式，相似不？再看看二叉树结构和单链表结构，相似不？如果再多几条叉，N 叉树你会不会遍历？
二叉树框架可以扩展为 N 叉树的遍历框架：
/* 基本的 N 叉树节点 */
class TreeNode {
int val;
TreeNode[] children;
}
void traverse(TreeNode root) {
for (TreeNode child : root.children)
traverse(child)
}
N 叉树的遍历又可以扩展为图的遍历，因为图就是好几 N 叉棵树的结合体。你说图是可能出现环的？这个很好办，用个布尔数组 visited 做标记就行了，这里就不写代码了。
所谓框架，就是套路。
不管增删查改，这些代码都是永远无法脱离的结构，你可以把这个结构作为大纲，根据具体问题在框架上添加代码就行了，下面会具体举例。
3、算法刷题指南
========
首先要明确的是，数据结构是工具，算法是通过合适的工具解决特定问题的方法。也就是说，学习算法之前，最起码得了解那些常用的数据结构，了解它们的特性和缺陷。
那么该如何在 LeetCode 刷题呢？之前的文章 算法学习之路 写过一些，什么按标签刷，坚持下去云云。
现在距那篇文章已经过去将近一年了，我不想说那些不痛不痒的话了，直接说具体的建议：
先刷二叉树，先刷二叉树，先刷二叉树！
先刷二叉树，先刷二叉树，先刷二叉树！
先刷二叉树，先刷二叉树，先刷二叉树！
这是我这刷题的亲身体会，下图是我从 2018/10 到 2019/10 这一年的心路历程：
公众号文章的阅读数据显示，大部分人对数据结构相关的算法文章不感兴趣，而是更关心动规回溯分治等等技巧。
为什么要先刷二叉树呢？
因为二叉树是最容易培养框架思维的，而且大部分算法技巧，本质上都是树的遍历问题。
刷二叉树看到题目没思路？
根据很多读者的问题，其实大家不是没思路，只是没有理解我们说的「框架」是什么。
不要小看这几行破代码，几乎所有二叉树的题目都是一套这个框架就出来了。
void traverse(TreeNode root) {
// 前序遍历
traverse(root.left)
// 中序遍历
traverse(root.right)
// 后序遍历
}
比如说我随便拿几道题的解法出来，不用管具体的代码逻辑，只要看看框架在其中是如何发挥作用的就行。
LeetCode 124 题，难度 Hard，让你求二叉树中最大路径和，主要代码如下：
看出来了吗，这就是个后序遍历嘛。
LeetCode 105 题，难度 Medium，让你根据前序遍历和中序遍历的结果还原一棵二叉树，很经典的问题吧，主要代码如下：
不要看这个函数的参数很多，只是为了控制数组索引而已，本质上该算法也就是一个前序遍历。
LeetCode 99 题，难度 Hard，恢复一棵 BST，主要代码如下：
这不就是个中序遍历嘛，对于一棵 BST 中序遍历意味着什么，应该不需要解释了吧。
你看，Hard 难度的题目不过如此，而且还这么有规律可循，只要把框架写出来，然后往相应的位置加东西就行了，这不就是思路吗。
刚开始刷二叉树的题目，前 10 道也许有点难受；结合框架再做 20 道，也许你就有点自己的理解了；刷完整个专题，再去做什么回溯动规分治专题，你就会发现只要涉及递****归的问题，都是树的问题。
直接举例吧，说几道我们之前文章写过的问题。
动态规划详解 说过凑零钱问题，暴力解法就是遍历一棵 N 叉树：
def coinChange(coins: List[int], amount: int):
def dp(n):
if n == 0: return 0
if n < 0: return -1
res = float(‘INF’)
for coin in coins:
subproblem = dp(n - coin)
子问题无解，跳过
if subproblem == -1: continue
res = min(res, 1 + subproblem)
return res if res != float(‘INF’) else -1
return dp(amount)
这么多代码看不懂咋办？直接提取出框架，就能看出核心思路了：
不过是一个 N 叉树的遍历问题而已
def dp(n):
for coin in coins:
dp(n - coin)
其实很多动态规划问题就是在遍历一棵树，你如果对树的遍历操作烂熟于心，起码知道怎么把思路转化成代码，也知道如何提取别人解法的核心思路。
再看看回溯算法，前文 回溯算法详解 干脆直接说了，回溯算法就是个 N 叉树的前后序遍历问题，没有例外。
比如 N 皇后问题吧，主要代码如下：
void backtrack(int[] nums, LinkedList track) {
if (track.size() == nums.length) {
res.add(new LinkedList(track));
return;
}
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
if (track.contains(nums[i]))
continue;
track.add(nums[i]);
// 进入下一层决策树
backtrack(nums, track);
track.removeLast();
}
/* 提取出 N 叉树遍历框架 */
void backtrack(int[] nums, LinkedList track) {
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
backtrack(nums, track);
}
N 叉树的遍历框架，找出来了吧。你说，树这种结构重不重要？
综上，对于算法无从下手的朋友来说，可以先刷树的相关题目，试着从框架上看问题，而不要纠结于细节问题。
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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最后
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