由于是BST，那么我们很容易想到将中序遍历的结果取第k大的数即可。
所以我们先用一个list把中序遍历得到的结果存储起来，再从中取第k大的那个即可。
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
List<Integer> path = new ArrayList<>();
public int kthLargest(TreeNode root, int k) {
traverse(root);
return path.get(path.size() - k);
}
private void traverse(TreeNode node) {
if(node == null) {
return ;
}
traverse(node.left);
path.add(node.val);
traverse(node.right);
}
}
上述算法的时间复杂度为\(O(lgn)\)，n个节点个数，空间复杂度为\(O(n)\)，我们可以发现，其实很多节点是不用存储的，并且list新建和插入比较耗时，于是考虑如何降低空间，我们用一个cnt表示当前是遍历到第cnt个，每遍历一个cnt对应相加，直到cnt = k，返回ans即可。
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
int ans, cnt;
public int kthLargest(TreeNode root, int k) {
dfs(root, k);
return ans;
}
private void dfs(TreeNode node, int k) {
if(node == null) return ;
dfs(node.right, k);
cnt++;
if(cnt == k) {
ans = node.val;
return ;
}
dfs(node.left, k);
}
}