108. Convert Sorted Array to Binary Search Tree

本文介绍了一种将有序数组转换为高度平衡二叉搜索树的方法。通过递归地选取数组中间元素作为根节点,并继续对左右子数组进行相同操作来构建平衡树。

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Given an array where elements are sorted in ascending order, convert it to a height balanced BST.


要求高度平衡,那么应该尽量把元素往左右子树平均分配。正好又是有序数组,所以可以把数组分开,中间元素作为根,左边作为左子树,右边右子树。

public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums)
	{
		int len=nums.length;
		if(len==0)
			return null;
		return build(0, len-1, nums);
	}
	
	private TreeNode build(int start,int end,int[] nums)
	{
		if(start==end)
			return new TreeNode(nums[start]);
		if(start>end)
			return null;
		int mid=(start+end)>>1;
		int num=nums[mid];
		TreeNode t=new TreeNode(num);
		t.left=build(start, mid-1, nums);
		t.right=build(mid+1, end, nums);
		return t;
	}


基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护;用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化(如使用Resource对象避免内存溢出),积分排行榜的高效实现(采用Redis Sorted Set结构),敏感词过滤机制(利用DFA算法构建内存过滤树)以及视频播放的浏览器兼容性解决方案(通过FFmpeg调整MOOV原子位置)。此外,还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用,提高了系统的灵活性和易用性。 适合人群:对Spring Boot有一定了解,希望深入理解其实际应用的技术人员,尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。 使用场景及目标:适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案,涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面,帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。 其他说明:文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路,还分享了许多实践经验教训,对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性,确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。
标题基于SpringBoot的学生学习成果管理平台研究AI更换标题第1章引言介绍研究背景、目的、意义以及论文结构。1.1研究背景与目的阐述学生学习成果管理的重要性及SpringBoot技术的优势。1.2研究意义分析该平台对学生、教师及教育机构的意义。1.3论文方法与结构简要介绍论文的研究方法和整体结构。第2章相关理论与技术概述SpringBoot框架、学习成果管理理论及相关技术。2.1SpringBoot框架简介介绍SpringBoot的基本概念、特点及应用领域。2.2学习成果管理理论基础阐述学习成果管理的核心理论和发展趋势。2.3相关技术分析分析平台开发所涉及的关键技术,如数据库、前端技术等。第3章平台需求分析与设计详细分析平台需求,并设计整体架构及功能模块。3.1需求分析从学生、教师、管理员等角度对平台需求进行深入分析。3.2整体架构设计设计平台的整体架构,包括技术架构和逻辑架构。3.3功能模块设计具体设计平台的核心功能模块,如成果展示、数据分析等。第4章平台实现与测试阐述平台的实现过程,并进行功能测试与性能分析。4.1平台实现详细介绍平台的开发环境、关键代码实现及技术难点解决方案。4.2功能测试对平台各项功能进行全面测试,确保功能正确无误。4.3性能分析分析平台的性能指标,如响应时间、并发处理能力等。第5章平台应用与效果评估探讨平台在实际教学中的应用,并对其效果进行评估。5.1平台应用案例选取典型应用案例,展示平台在实际教学中的使用情况。5.2效果评估方法介绍平台效果评估的具体方法和指标。5.3评估结果分析根据评估数据,对平台的应用效果进行深入分析。第6章结论与展望总结论文的主要研究成果,并指出未来研究方向。6.1研究结论概括性地阐述论文的研究结论和主要贡献。6.2研究展望针对当前研究的不足之处,提出未来改进和扩展的方向。
To convert the given array to a complete BST, we need to perform the following steps: 1. Sort the array in ascending order 2. Construct a complete binary tree using the sorted array 3. Perform inorder traversal of the binary tree and store the elements in the original array in the same order as the traversal Here's the implementation of the to_bst(lst) function in Python: ```python def to_bst(lst): # Sort the input list lst.sort() # Construct a complete binary tree using the sorted list n = len(lst) if n == 0: return lst root = lst[n // 2] left_subtree = to_bst(lst[:n // 2]) right_subtree = to_bst(lst[n // 2 + 1:]) binary_tree = [root] + left_subtree + right_subtree # Perform inorder traversal of the binary tree and store the elements in the original array inorder_traversal(binary_tree, lst, 0) return lst def inorder_traversal(binary_tree, lst, i): # Perform inorder traversal of the binary tree and store the elements in the original array n = len(binary_tree) if i >= n: return inorder_traversal(binary_tree, lst, 2 * i + 1) lst[i] = binary_tree[i] inorder_traversal(binary_tree, lst, 2 * i + 2) ``` The to_bst(lst) function takes in the input list and returns the same list after converting it to a complete BST. The function first sorts the input list in ascending order. It then constructs a complete binary tree using the sorted list by recursively dividing the list into two halves and setting the middle element as the root of the binary tree. Finally, the function performs an inorder traversal of the binary tree and stores the elements in the original list in the same order as the traversal.
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