给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。

    百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（
    一个节点也可以是它自己的祖先）。”

    例如，给定如下二叉搜索树: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5]

    1.             6            
    2.          /     \         
    3.       2           8      
    4.     /   \       /   \    
    5.   0       4   7       9  
    6.          / \             
    7.         3   5

    示例 1:
    输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 8
    输出: 6
    解释: 节点 2 和节点 8 的最近公共祖先是 6。

    示例 2:
    输入: root = [6,2,8,0,4,7,9,null,null,3,5], p = 2, q = 4
    输出: 2
    解释: 节点 2 和节点 4 的最近公共祖先是 2, 因为根据定义最近公共祖先节点可以为节点本身。

    说明:
    所有节点的值都是唯一的。
    p、q 为不同节点且均存在于给定的二叉搜索树中。
    �
    二叉搜索树的特点：

    • 左子树的值都比根节点的值小
    • 右子树的值都比根节点的值大

    那么如果需要搜索 p 和 q 的公共祖先：

    • 假设 p 和 q 的值都比根节点的值小，那么需要去左子树查找
    • 假设 p 和 q 的值都比根节点的值大，那么需要去右子树查找
    • 假设 p 和 q 的值一个比根节点的值大，一个比根节点的值小，那么根节点就是公共祖先了
    • 假设 p 和 q 的值有一个等于根节点值，那么根节点就是公共祖先了

    第一版算法：

    1. public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
    2.     if (p.val == root.val || q.val == root.val) {
    3.         return root;
    4.     }
    5.     if ((p.val < root.val && q.val > root.val) || (p.val > root.val && q.val < root.val)) {
    6.         return root;
    7.     }
    8.     if (p.val < root.val && q.val < root.val) {
    9.         // 继续左子树中查找
    10.     }
    11.     if (p.val > root.val && q.val > root.val) {
    12.         // 继续右子树中查找
    13.     }
    14.     return null;
    15. }

    为了可以在左子树和右子树中不断的找，需要可以不断循环，需要有个临时对象用于遍历
    第二版算法：

    1. public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
    2.     TreeNode target = root;
    3.     if (p.val == target.val || q.val == target.val) {
    4.         return target;
    5.     }
    6.     if ((p.val < target.val && q.val > target.val) || (p.val > target.val && q.val < target.val)) {
    7.         return target;
    8.     }
    9.     if (p.val < target.val && q.val < target.val) {
    10.         // 继续左子树中查找
    11.     }
    12.     if (p.val > target.val && q.val > target.val) {
    13.         // 继续右子树中查找
    14.     }
    15.     return null;
    16. }

    加入 while 循环
    第三版算法：

    1. public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
    2.     TreeNode target = root;
    3.     while(true) {
    4.         if (p.val == target.val || q.val == target.val) {
    5.             return target;
    6.         }
    7.         if ((p.val < target.val && q.val > target.val) || (p.val > target.val && q.val < target.val)) {
    8.             return target;
    9.         }
    10.         if (p.val < target.val && q.val < target.val) {
    11.             // 继续左子树中查找
    12.         }
    13.         if (p.val > target.val && q.val > target.val) {
    14.             // 继续右子树中查找
    15.         }
    16.     }
    17.     return target;
    18. }

    while 循环内前两个分支条件重叠了，因为默认就是返回 target ，故可以省略
    第四版算法：

    1. public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
    2.     TreeNode target = root;
    3.     while(true) {
    4.         if (p.val < target.val && q.val < target.val) {
    5.             // 继续左子树中查找
    6.         }
    7.         if (p.val > target.val && q.val > target.val) {
    8.             // 继续右子树中查找
    9.         }
    10.     }
    11.     return target;
    12. }

    while 需要可以退出循环
    第五版算法：

    1. public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
    2.     TreeNode target = root;
    3.     while(true) {
    4.         if (p.val < target.val && q.val < target.val) {
    5.             // 继续左子树中查找
    6.         } else if (p.val > target.val && q.val > target.val) {
    7.             // 继续右子树中查找
    8.         } else {
    9.             break;
    10.         }
    11.     }
    12.     return target;
    13. }

    最终完整算法：

    1.  public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
    2.     TreeNode target = root;
    3.     while(true) {
    4.         if (p.val < target.val && q.val < target.val) {
    5.             // 继续左子树中查找
    6.             target = target.left;
    7.         } else if (p.val > target.val && q.val > target.val) {
    8.             // 继续右子树中查找
    9.             target = target.right;
    10.         } else {
    11.             break;
    12.         }
    13.     }
    14.     return target;
    15. }