前序遍历先访问根再递归左右子树，需判空；中序遍历左根右，天然升序，常用于验证BST；后序遍历左右根，适用于依赖子树结果的场景如求树高。
前序遍历：根→左→右，递归函数怎么写
核心就是访问当前节点后，立刻递归左子树、再递归右子树。注意空指针必须提前检查，否则会崩溃。
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nullptr判定不能少，C++ 中对空指针调用->val或进入递归是未定义行为 - 顺序不能错：先处理
root->val，再preorder(root->left)，最后preorder(root->right) - 如果要收集结果，传引用
vector<int>& res</int>比返回新 vector 更高效
示例片段：
void preorder(TreeNode* root, vector<int>& res) {
if (!root) return;
res.push_back(root->val); // 根
preorder(root->left, res); // 左
preorder(root->right, res); // 右
}中序遍历：左→根→右，为什么常用来验证 BST
中序遍历天然产生升序序列（对二叉搜索树而言），所以常被用于 isValidBST 的实现。递归逻辑看似只换了个顺序，但语义完全不同。
- 必须严格按「左→根→右」执行，中间不能跳过空节点的判断
- 若用于验证 BST，可在递归中维护一个
long long prev = LLONG_MIN，每次访问节点前比较root->val - 注意整型溢出风险：用
long long或TreeNode*记录上一节点更安全
关键代码段：
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void inorder(TreeNode* root, vector<int>& res) {
if (!root) return;
inorder(root->left, res); // 左
res.push_back(root->val); // 根
inorder(root->right, res); // 右
}后序遍历：左→右→根，什么场景非用它不可
需要子树信息才能处理父节点时，必须用后序，比如计算树高、释放内存、求最大路径和。它的递归栈深度和前/中序一致，但访问时机最晚。
- 左右子树必须都完成递归，才能处理当前节点——这是和前/中序的本质区别
- 释放内存时，必须先
delete左右子节点，再delete root，否则悬垂指针 - 返回值类型常为
int或pair<int></int>，而非单纯收集值
典型用法：
int postorderHeight(TreeNode* root) {
if (!root) return 0;
int lh = postorderHeight(root->left);
int rh = postorderHeight(root->right);
return max(lh, rh) + 1; // 左右都算完，才更新当前高度
}递归终止条件和参数传递容易踩的三个坑
这三个点不注意，编译可能通过，但运行时崩溃或结果错乱。
- 忘记判
if (!root)→ 直接解引用nullptr，触发Segmentation fault - 传参用值传递
vector<int> res</int>而非引用 → 每层递归操作副本，最终res为空 - 误把
root->left写成root->right（尤其在中序里）→ 序列完全错乱，且不易一眼发现
调试时可加一句 cout val 快速验证访问顺序是否符合预期。递归本身不难，但指针和边界稍有松动就会连锁出错。
