转换有序数组为二叉搜索树
题目
给出一个整数数组 nums ，其中元素已经按升序进行了排序，请将其转换为一棵高度平衡二叉树。
高度平衡二叉树： 二叉树是一棵满足(每个节点的左右两个子树的高度查，绝对值不超过1)的二叉树。
示例1：
input：nums = [-10, 3, 0, 5, 9]
output：[0, -3, 9, -10, null, 5]
answer：[0, -10, 5, null, -3, null, 9] // 也能为正确答案例如：这样也是正确的
示例3：
input：nums = [1, 3]
output：[3, 1]
answer：[1, null, 3] 和 [3, 1] // 都是高度平衡二叉搜索树图解过程
二叉搜索树的中序遍历是升序序列，题目给定的数组是按照升序排序的有序数组，因此可以确保数组是二叉搜索树的中序遍历序列。
给定二叉搜索树的中序遍历，是否可以唯一地确定二叉搜索树？
答案是否定的。 如果没有要求二叉搜索树的高度平衡，则任何一个数字都可以作为二叉搜索树的根节点，因此可能的二叉搜索树有多个。
1、以BST的中序遍历结果为[-10, -3, 0, 5, 9]:
如果增加一个限制条件，即要求二叉搜索树的高度平衡，是否可以唯一地确定二叉搜索树？答案仍然是否定的。
2、以BST的中序遍历结果为[-10, -3, 0, 5, 9]:
直观地看，可以选择中间数字作为二叉搜索树的根节点，这样分给左右子树的数字个数相同或只相差 1，可以使得树保持平衡。
如果数组长度是奇数，则根节点的选择是唯一的，如果数组长度是偶数，则可以选择中间位置左边的数字作为根节点或者选择中间位置右边的数字作为根节点，选择不同的数字作为根节点则创建的平衡二叉搜索树也是不同的。
3、每次选择中间元素作为根节点[-10, -3, 0, 5, 9]:
1、确定平衡二叉搜索树的根节点之后，其余的数字分别位于平衡二叉搜索树的左子树和右子树中，左子树和右子树分别也是平衡二叉搜索树，因此可以通过递归的方式创建平衡二叉搜索树。
2、在给定中序遍历序列数组的情况下，每一个子树中的数字在数组中一定是连续的，因此可以通过数组下标范围确定子树包含的数字，下标范围记为 [left,right]。对于整个中序遍历序列，下标范围从 left=0 到 right=nums.length−1。当 left>right 时，平衡二叉搜索树为空。
以下三种方法中，方法一总是选择中间位置左边的数字作为根节点，方法二总是选择中间位置右边的数字作为根节点，方法三是方法一和方法二的结合，选择任意一个中间位置数字作为根节点。
方法1：中序遍历，总选择中间位置左边的数字作为根节点
选择中间位置左边的数字作为根节点，则根节点的下标为 mid=(left+right)/2，此处的除法为整数除法。
总是选择中间位置左边的数字作为根节点[-10, -3, 0, 5, 9]
Java实现代码
class Solution {
public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums) {
return helper(nums, 0, nums.length - 1);
}
public TreeNode helper(int[] nums, int left, int right) {
if (left > right) {
return null;
}
// 总是选择中间位置左边的数字作为根节点
int mid = (left + right) / 2;
TreeNode root = new TreeNode(nums[mid]);
root.left = helper(nums, left, mid - 1);
root.right = helper(nums, mid + 1, right);
return root;
}
}
public class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode() {}
TreeNode(int val) { this.val = val; }
TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
this.val = val;
this.left = left;
this.right = right;
}
}复杂度分析
-
时间复杂度：O(n)，其中 n 是数组的长度。每个数字只访问一次。
- 空间复杂度：O(logn)，其中 n 是数组的长度。空间复杂度不考虑返回值，因此空间复杂度主要取决于递归栈的深度，递归栈的深度是 O(logn)。
Python实现代码
class Solution:
def sortedArrayToBST(self, nums: List[int]) -> TreeNode:
def helper(left, right):
if left > right:
return None
# 总是选择中间位置左边的数字作为根节点
mid = (left + right) // 2
root = TreeNode(nums[mid])
root.left = helper(left, mid - 1)
root.right = helper(mid + 1, right)
return root
return helper(0, len(nums) - 1)
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right方法2：中序遍历，总选择中间位置右边的数字作为根节点
选择中间位置右边的数字作为根节点，则根节点的下标为 2mid=(left+right+1)/2，此处的除法为整数除法。
总是选择中间位置右边的数字作为根节点[-10, -3, 0, 5, 9]
Java实现代码
class Solution {
public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums) {
return helper(nums, 0, nums.length - 1);
}
public TreeNode helper(int[] nums, int left, int right) {
if (left > right) {
return null;
}
// 总是选择中间位置右边的数字作为根节点
int mid = (left + right + 1) / 2;
TreeNode root = new TreeNode(nums[mid]);
root.left = helper(nums, left, mid - 1);
root.right = helper(nums, mid + 1, right);
return root;
}
}
public class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode() {}
TreeNode(int val) { this.val = val; }
TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
this.val = val;
this.left = left;
this.right = right;
}
}复杂度分析
-
时间复杂度：O(n)，其中 n 是数组的长度。每个数字只访问一次。
- 空间复杂度：O(logn)，其中 nn 是数组的长度。空间复杂度不考虑返回值，因此空间复杂度主要取决于递归栈的深度，递归栈的深度是 O(logn)。
Python实现代码
class Solution:
def sortedArrayToBST(self, nums: List[int]) -> TreeNode:
def helper(left, right):
if left > right:
return None
# 总是选择中间位置右边的数字作为根节点
mid = (left + right + 1) // 2
root = TreeNode(nums[mid])
root.left = helper(left, mid - 1)
root.right = helper(mid + 1, right)
return root
return helper(0, len(nums) - 1)
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right方法3：中序遍历，选择任意一个中间位置数字作为根节点
选择任意一个中间位置数字作为根节点，则根节点的下标为 mid=(left+right)/2 和 mid=(left+right+1)/2 两者中随机选择一个，此处的除法为整数除法。
选择任意中间位置作为根节点[-10, -3, 0, 5, 9]
Java实现代码
class Solution {
Random rand = new Random();
public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums) {
return helper(nums, 0, nums.length - 1);
}
public TreeNode helper(int[] nums, int left, int right) {
if (left > right) {
return null;
}
// 选择任意一个中间位置数字作为根节点
int mid = (left + right + rand.nextInt(2)) / 2;
TreeNode root = new TreeNode(nums[mid]);
root.left = helper(nums, left, mid - 1);
root.right = helper(nums, mid + 1, right);
return root;
}
}
public class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode() {}
TreeNode(int val) { this.val = val; }
TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
this.val = val;
this.left = left;
this.right = right;
}
}复杂度分析
-
时间复杂度：O(n)，其中 n 是数组的长度。每个数字只访问一次。
- 空间复杂度：O(logn)，其中 n 是数组的长度。空间复杂度不考虑返回值，因此空间复杂度主要取决于递归栈的深度，递归栈的深度是 O(logn)。
Python实现代码
class Solution:
def sortedArrayToBST(self, nums: List[int]) -> TreeNode:
def helper(left, right):
if left > right:
return None
# 选择任意一个中间位置数字作为根节点
mid = (left + right + randint(0, 1)) // 2
root = TreeNode(nums[mid])
root.left = helper(left, mid - 1)
root.right = helper(mid + 1, right)
return root
return helper(0, len(nums) - 1)
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
