寻找二叉树中从根到自身路径中的最高值节点

为了寻找二叉树中从根到自身路径中的具有最高值的节点，我们可以使用深度优先搜索算法（DFS）。首先，我们需要编写递归函数来遍历二叉树。在递归函数中，我们可以将当前节点和当前节点路径的最高值作为参数传递。

每当我们遍历一个新节点时，我们需要将当前节点的值与路径的最高值进行比较。如果当前节点的值高于路径的最高值，则我们需要更新路径的最高值，并将当前节点设为最高值节点。然后，我们可以继续递归遍历当前节点的左子树和右子树。

最终，我们将找到具有最高值的节点，并将其返回。

下面是该算法的Python代码实现：

class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

class Solution:
    def __init__(self):
        self.max_node = None
        self.max_val = float('-inf')
        
    def find_maximum_node(self, root: TreeNode) -> TreeNode:
        self.dfs(root, root.val)
        return self.max_node
        
    def dfs(self, node: TreeNode, cur_max: int) -> None:
        # 更新路径的最高值和最高值节点
        if node.val > cur_max:
            self.max_val = node.val
            self.max_node = node
        # 遍历左子树
        if node.left:
            self.dfs(node.left, self.max_val)
        # 遍历右子树
        if node.right:
            self.dfs(node.right, self.max_val)

在上面的代码中，我们使用了一个全局变量 max_node 来保存具有最高值的节点，在每次遍历到新节点时进行比较和更新。初始时，我们将 max_val 设为负无穷，以确保我们能够正确地处理二叉树中所有节点的值。

该算法的时间复杂度为 $O(n)$，其中 $n$ 是节点数目，因为我们需要遍历每个节点。空间复杂度为 $O(h)$，其中 $h$ 是二叉树的高度，因为每次递归调用需要用到堆栈空间。

通过以上的代码实现，我们可以很方便地找到二叉树中从根到自身路径中的最高值节点。