我們知道dp也就是動態規劃的思想就是先解決小問題，通過不斷的解決小問題，最終解決大問題。那麼能夠應用樹形dp套路的題目都應該符合乙個條件，那就是通過解決每個子樹的小問題，最終解決整棵樹的大問題。
分析有幾種可能
需要哪些資訊
彙總資訊，構造returntype
構造遞迴函式
首先，這道題是可以通過先解決小的子樹最大搜尋二叉子樹，然後不斷擴大範圍，最終解決整棵樹的最大搜尋二叉子樹。
那麼分析套路開始：
分析有哪些情況？
第一：最大搜尋二叉子樹在左子樹中
第二：最大搜尋二叉子樹在右子樹中
第三：整顆左子樹+頭結點+整顆右子樹，是乙個搜尋二叉樹
需要哪些資訊？
maxbsthead最大搜尋二叉子樹的頭結點，我們需要返回他
maxbstsize最大搜尋二叉子樹的大小，我們需要跟其他搜尋二叉樹比較
左子樹的最大值，我們需要這個值跟頭結點比較
右子樹的最小值，我們需要這個值跟頭結點比較
合併資訊到returntype
構造遞迴函式
首先返回值是returntype，引數為node，不多說。終止條件仍然要返回乙個returntype。對於這種套路都是先左右遞迴，然後根據各種情況為returntype的屬性賦值。
/**
* 找到二叉樹中的最大搜尋二叉子樹
* * @author keboom
* @date 2021/5/9
*/public class findlargesttree
}public returntype process(node x)
// 預設直接得到左樹全部資訊
returntype ldata = process(x.left);
// 預設直接得到右樹全部資訊
returntype rdata = process(x.right);
// 資訊整合
// 求最小值：x，左子樹，右子樹
int min = math.min(x.value, math.min(ldata.min, rdata.min));
// 求最大值：x，左子樹，右子樹
int max = math.max(x.value, math.max(ldata.max, rdata.max));
// 如果只考慮可能性一和二，也就是最大搜尋二叉樹是x的左子樹或者右子樹
int maxbstsize = math.max(ldata.maxbstsize, rdata.maxbstsize);
// 如果只考慮可能性一和二，也就是最大搜尋二叉樹是x的左子樹或者右子樹
node maxbsthead = ldata.maxbstsize >= rdata.maxbstsize ? ldata.maxbsthead : rdata.maxbsthead;
// 利用收集的資訊，可以判斷是否存在第三種可能
if (ldata.maxbsthead == x.left && rdata.maxbsthead == x.right
&& x.value > ldata.max && x.value < rdata.min)
return new returntype(maxbsthead, maxbstsize, min, max);
}public node getmaxbst(node head)
}
就那一種情況，那就是左樹，右樹都是平衡二叉樹，並且高度差小於等於1
需要哪些資訊？
高度，該樹是否為平衡
綜合資訊到returntype
構造遞迴函式
返回值，引數，終止條件不多說了。同樣的格式，先是左右遞迴，然後操作之。我們需要求returntype的屬性值，對於樹高來說，去左子樹和右子樹中大的+1即可。對於是否平衡，那麼就要求左樹和右樹都平衡，且高度差小於等於1。
/**
* @author keboom
* @date 2021/5/17
*/public class isbalancetree
}public boolean isbalanced(node head)
private returntype process(node head)
returntype leftdata = process(head.left);
returntype rightdata = process(head.right);
int height = math.max(leftdata.height, rightdata.height) + 1;
boolean isbalanced = leftdata.isbalanced && rightdata.isbalanced
&& math.abs(leftdata.height - rightdata.height) < 2;
return new returntype(isbalanced, height);}}
這棵樹找4和6，距離就是最大的5。當然了找4和7,5和6,5和7都是一樣的。
打馬賽克的是沒有了哦
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