题解 | #二叉搜索树与双向链表#

#include <tuple>
class Solution {
  public:
  //官方题解里的利用一个全局变量+二叉搜索树的中序遍历本身就是有序的 这个的思路挺妙的。
  //思路：由于在二叉搜索树中，每一个节点的整棵左子树一定都小于这个节点。因此这个节点的prev就应该是左子树中最大的节点。同理，这个节点的Next应该是右子树中的最小的节点。我们将这两个节点设置为LeftMax，RightMin。作为递归函数的返回值。

//而这个节点本身，它既可能是某个父节点的左孩子，也可能是某个父节点的右孩子。当它作为左孩子时，父节点会希望它返回自己这棵树中的最大的节点（对父节点来说，它在找LeftMax，而对这棵树本身，Max也就是RightMax），当它作为右孩子时，父节点会希望它返回这棵树中最小的节点（Min也就是LeftMin）。

//因此，整体上的思路就是返回一棵子树中的最大节点与最小节点的索引作为“接口”。LeftMax用于设置root自己的prev，LeftMin用于传递整棵树的Min。RightMax用于传递整棵树的Max，RightMin用于设置root自己的next。
    tuple<TreeNode*, TreeNode*> solve(TreeNode* root) {
        tuple<TreeNode*, TreeNode*>result = {nullptr, nullptr};
        if (root == nullptr)return result;
        TreeNode* RightMax = nullptr;
        TreeNode* LeftMin = nullptr;
        TreeNode* LeftMax;
        TreeNode* RightMin;

        std::tie(LeftMin, LeftMax) = solve(root->left);
        //开始进行双向链表的修改
        //用后序遍历的另一个原因也是这个，我们需要先把root的成员变量都遍历后才能去修改它们。否则会丢失
        if (LeftMax) {
            root->left = LeftMax;
            LeftMax->right = root;
        }

        std::tie(RightMin, RightMax) = solve(root->right);
        if (RightMin) {
            root->right = RightMin;
            RightMin->left = root;
        }

        std::get<0>(result) = LeftMin? LeftMin:root;
        std::get<1>(result) = RightMax? RightMax:root;
        return result;
    }

    TreeNode* Convert(TreeNode* pRootOfTree) {
        TreeNode* begin = nullptr;
        std::tie(begin, std::ignore) = solve(pRootOfTree);
        return begin;
    }
};