监控二叉树
给定一个二叉树，我们在树的节点上安装摄像头。
节点上的每个摄影头都可以监视其父对象、自身及其直接子对象。
计算监控树的所有节点所需的最小摄像头数量。
示例 1：
输入：[0,0,null,0,0]
输出：1
解释：如图所示，一台摄像头足以监控所有节点。
示例 2：
输入：[0,0,null,0,null,0,null,null,0]
输出：2
解释：需要至少两个摄像头来监视树的所有节点。 上图显示了摄像头放置的有效位置之一。
贪心
首先确定遍历方式，在安排选择摄像头的位置的时候，我们要从底向上进行推导，因为尽量让叶子节点的父节点安装摄像头，这样摄像头的数量才是最少的 ，这也是本道贪心的原理所在！
如何从低向上推导呢？就是后序遍历也就是左右中的顺序，这样就可以从下到上进行推导了
确定了遍历顺序，再看看这个状态应该如何转移，先来看看每个节点可能有几种状态：
可以说有如下三种：
- 该节点无覆盖（0）
- 本节点有摄像头（1）
- 本节点有覆盖（2）
那么问题来了，空节点究竟是哪一种状态呢？ 空节点表示无覆盖？ 表示有摄像头？还是有覆盖呢？
回归本质，为了让摄像头数量最少，我们要尽量让叶子节点的父节点安装摄像头，这样才能摄像头的数量最少。
那么空节点不能是无覆盖的状态，这样叶子节点就可以放摄像头了，空节点也不能是有摄像头的状态，这样叶子节点的父节点就没有必要放摄像头了，而是可以把摄像头放在叶子节点的爷爷节点上。
所以空节点的状态只能是有覆盖，这样就可以在叶子节点的父节点放摄像头了
单层逻辑处理主要有如下四类情况：
-
情况1：左右节点都有覆盖
左孩子有覆盖，右孩子有覆盖，那么此时中间节点应该就是无覆盖的状态了。
情况2：左右节点至少有一个无覆盖的情况
如果是以下情况，则中间节点（父节点）应该放摄像头：
left == 0 && right == 0 左右节点无覆盖
left == 1 && right == 0 左节点有摄像头，右节点无覆盖
left == 0 && right == 1 左节点有无覆盖，右节点摄像头
left == 0 && right == 2 左节点无覆盖，右节点覆盖
left == 2 && right == 0 左节点覆盖，右节点无覆盖
此时摄像头的数量要加一，并且 return 1，代表中间节点放摄像头。-
情况3：左右节点至少有一个有摄像头
如果是以下情况，其实就是 左右孩子节点有一个有摄像头了，那么其父节点就应该是2（覆盖的状态）
left == 1 && right == 2 左节点有摄像头，右节点有覆盖
left == 2 && right == 1 左节点有覆盖，右节点有摄像头
left == 1 && right == 1 左右节点都有摄像头
情况4：头结点没有覆盖
以上都处理完了，递归结束之后，可能头结点 还有一个无覆盖的情况，如图：
所以递归结束之后，还要判断根节点，如果没有覆盖，result++
private int res;
public int minCameraCover(TreeNode root) {
return dfs(root) == 0 ? res + 1 : res;
}
// 监控完root的子树，root的状态
// 0:无覆盖 1:有摄像头 2:有覆盖
private int dfs(TreeNode root) {
if (root == null) {
return 2;
}
int left = dfs(root.left);
int right = dfs(root.right);
if (left == 2 && right == 2) {
return 0;
}
if (left == 0 || right == 0) {
res++;
return 1;
}
return 2;
}
