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⭐ 题目描述：二叉树中的 路径 被定义为一条节点序列，序列中每对相邻节点之间都存在一条边。同一个节点在一条路径序列中 至多出现一次 。该路径 至少包含一个 节点，且不一定经过根节点。

• 路径和 是路径中各节点值的总和

• 示例：
  输入：root = [-10,9,20,null,null,15,7]
  输出：42
  解释：最优路径是 15 -> 20 -> 7 ，路径和为 15 + 20 + 7 = 42

  

🔥 思路：需要结合左、右孩子的情况确定以当前节点为中间点时的最优路径和，所以采用 后续遍历

• 当前节点 node 为中间点时的最优路径和由 node.val + left_result + right_result 计算获得
  • left_result 和 right_result 计算时仅能选择其左、右孩子中的一个

⭐题目准备之后续遍历:一定要先掌握后续遍历 ❗❗❗ 放在最后面啦，供不熟悉的友友参考~

参考如上思路，给出详细步骤如下：

• 步骤一⭐确定递归函数 traversal 参数及返回值
  • 参数：需要根据当前节点 current，…
    • 计算当前节点 node 为中间点时的最优路径和 temp_max = node.val + left_result + right_result 【💥 重要】
      • 漏掉这一步的话，会误解如【本文开头示例】所示的情况
    • 计算当前节点 node 为单侧中继点时的部分最优路径和 node.val + max(left_result, right_result) 💡
  • 返回值：当前节点 node 为单侧中继点时的部分最优路径和 💡
• 步骤二⭐确定递归终止条件： 走到了 None 节点
• 步骤三⭐确定单层递归逻辑-后序处理：根据左、右子树的递归返回值情况，确定当前节点的返回值

# 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 __init__(self):self.max = -1000def maxPathSum(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:def traversal(node):  # ------------------------------------- step 1if node == None: return 0  # ---------------------------- step 2# ------------------------------------------------------- step 3left_result     = max(traversal(node.left),0)right_result    = max(traversal(node.right),0)temp_max = node.val + left_result + right_result  ## 【💥 重要】self.max = max(self.max, temp_max)return node.val + max(left_result, right_result)  ## 💡traversal(root)return self.max

⭐⭐⭐ 题目准备之后续遍历:一定要先掌握后续遍历 ❗❗❗

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = Noneclass Solution(object):def lowestCommonAncestor(self, root, p, q):""":type root: TreeNode:type p: TreeNode:type q: TreeNode:rtype: TreeNode"""self.result = []def traversal(current):if current == None:returnprint('-------------------------Hi, node: ', current.val)traversal(current.left)traversal(current.right)print('----- current_val: ', current.val)  // 观察此处的处理顺序，是后序self.result.append(current.val)traversal(root)  ## self.result: [6, 7, 4, 2, 5, 0, 8, 1, 3]

• 对应的输出结果如下：

  ('-------------------------Hi, node: ', 3)
  ('-------------------------Hi, node: ', 5)
  ('-------------------------Hi, node: ', 6)
  ('----- current_val: ', 6)
  ('-------------------------Hi, node: ', 2)
  ('-------------------------Hi, node: ', 7)
  ('----- current_val: ', 7)
  ('-------------------------Hi, node: ', 4)
  ('----- current_val: ', 4)
  ('----- current_val: ', 2)
  ('----- current_val: ', 5)
  ('-------------------------Hi, node: ', 1)
  ('-------------------------Hi, node: ', 0)
  ('----- current_val: ', 0)
  ('-------------------------Hi, node: ', 8)
  ('----- current_val: ', 8)
  ('----- current_val: ', 1)
  ('----- current_val: ', 3)

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