思想：

1. 假设以x节点为头，且可以向x左树和x右树要任何信息

2. 在上一步假设下讨论以x为头节点的树得到答案的可能性

3. 列出所有可能性后，确定到底需要向左树和右树要什么样的信息

4. 把左树信息和右树信息求全集，就是任何一棵子树都需要返回的信息S

5. 递归函数都返回S，每一棵子树都这么要求

6. 写代码，在代码中考虑如何把左树信息和右树信息整合出整棵树信息

模板：

三部曲：1.定义结构体S；2.写递归入口函数；3.写递归函数；

写递归函数又分三部曲：1.BaseCase；2.递归调用；3.为x构造S属性

// 定义S的数据结构体，方便处理
private static class Info {
    public boolean isBalanced;
    public int height;
    public Info(boolean i, int h) {
        isBalanced = i;
        height = h;
    }
}
// 递归函数入口，即对外提供的方法名
public boolean checkNodeIsBalance(Node head) {
    // 返回S结构体中的某一属性
    return process(head).isBalanced;
}
// 递归函数返回S
private Info process(Node x) {
    // 递归终止条件，BaseCase
    if (x == null) {
        return new Info(); // 或者return null
    }
    // 递归调用，遍历左右子树（可以认为左右子树分别准备好了想获取的数据S）
    Info leftInfo = process(x.left);
    Info rightInfo = process(x.right);
    // 为x节点构造S结构属性信息
    boolean isBalanced; // 略
    int height; // 略
    // 返回x节点整体的统计结果
    return new Info(isBalanced, height);
}

举个例子，给定头节点，求这棵二叉树是不是平衡二叉树

// 定义节点
private static class Node {
    public int value;
    public Node left;
    public Node right;
    public Node(int data) {
        this.value = data;
    }
}
// 定义S结构体
private static class Info{
    public boolean isBalanced;
    public int height;
    public Info(boolean i, int h) {
        isBalanced = i;
        height = h;
    }
}
// 递归函数入口，对外方法
public static boolean isBalanced(Node head) {
    return process(head).isBalanced;
}
private static Info process(Node x) {
    // BaseCase
    if(x == null) {
        return new Info(true, 0);
    }
    // 递归调用
    Info leftInfo = process(x.left);
    Info rightInfo = process(x.right);
    // 为x节点准备S属性
    int height = Math.max(leftInfo.height, rightInfo.height)  + 1;
    boolean isBalanced = true;
    if(!leftInfo.isBalanced || !rightInfo.isBalanced || Math.abs(leftInfo.height - rightInfo.height) > 1) {
        isBalanced = false;
    }
    // 返回x节点整体统计结果
    return new Info(isBalanced, height);
}