题目描述
给定一个非空二叉树，返回其最大路径和。
本题中，路径被定义为一条从树中任意节点出发，达到任意节点的序列。该路径至少包含一个节点，且不一定经过根节点。
示例1
输入： [1,2,3] 1 / \ 2 3 输出： 6
示例1
输入： [-10,9,20,null,null,15,7] -10 / \ 9 20 / \ 15 7 输出： 42
题解
这是一道树形 dp 入门题，也就是树上的动态规划。
首先要理解它这个输入什么意思，虽然写代码的时候不用你管，已经给你处理成结构体了。输入是一个数组，其实是二叉树的层次遍历，也就是从第一层（根结点）开始，往下一层一层遍历结点，同一层从左往右遍历。
这题要求的是一条路径，路径上的数字之和要最大。我们采用递归来做这题，假设dfs(r)表示以 r 为根结点的子树中最长路径的和，而左右子结点用 l 和 r 来表示。
那么有人可能会说，这不是很简单了嘛。一共就下面几种情况：
- 只取根结点：
r->val - 只取左子树：
dfs(l) - 只取右子树：
dfs(r) - 取根结点和左子树：
r->val + dfs(l) - 取根结点和右子树：
r->val + dfs(r) - 取根结点和左子树和右子树：
r->val + dfs(l) + dfs(r)
最后的答案就是dfs(root)。
然而这样对吗？其实是错的，刚开始我也犯了这样的错误（好久没做树形 dp 了，见笑了）。为什么是错的呢？试想这么一种情况，万一左子树的最优解是不经过左子结点的话，怎么与根结点连接起来呢？这种情况下你的计算就有问题了，所以我们必须加强一下之前的假设。
这次我们假设dfs(r)表示以 r 为根结点的子树中经过根结点 r 的最长路径的和。现在继续分成上面的几种情况讨论，然而最后的dfs(root)意思变了，指的是必须经过根结点 root 的最优路径之和。那怎么办呢？很好办，只需要用一个全局变量，每次递归的时候都更新一下最大值就行了，因为总有一个结点是最优路径所在子树的根结点。
分析到这里，貌似都对了，但是还有问题吗？注意看上面的第2、3、6三种情况，如果最优情况是这三种，然后用它们更新dfs(r)，会出现什么情况？情况2、3会导致回溯之后，在根结点 r 处断开了，也就是不经过 r 了，那再高层也就没法求解了。而情况6会导致路径出现左右分叉，这也是不允许的。所以递归的最后更新时，只能用其他三种情况更新。
代码
c++
/** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} * }; */ class Solution { public: int res = INT_MIN; int maxPathSum(TreeNode* root) { dfs(root); return res; } int dfs(TreeNode* root) { if (root == NULL) return 0; int l_max_sum = dfs(root->left); int r_max_sum = dfs(root->right); int sum = root->val; sum = max(sum, sum + l_max_sum); sum = max(sum, sum + r_max_sum); res = max(res, sum); return max({0, l_max_sum, r_max_sum}) + root->val; } };
python
# Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution: res = -sys.maxsize def maxPathSum(self, root: TreeNode) -> int: self.dfs(root) return self.res def dfs(self, root: TreeNode) -> int: if root == None: return 0 l_max_sum = self.dfs(root.left) r_max_sum = self.dfs(root.right) sum = root.val sum = max(sum, sum + l_max_sum) sum = max(sum, sum + r_max_sum) self.res = max(self.res, sum) return max(0, l_max_sum, r_max_sum) + root.val
后记
这题虽然是困难题，但是也是树形 dp 的入门题，思考起来和实现起来 trick 还是挺多的。
