Leetcode 109. Convert Sorted List to Binary Search Tree

博客介绍了将链表转换为二叉搜索树的三种方法。方法一是先将链表转为数组再处理,时间和空间复杂度均为n;方法二采用递归,时间复杂度nlogn,空间复杂度logn,需处理节点衔接;方法三是中序模拟,模拟中序遍历,时间复杂度n,空间复杂度logn。

在这里插入图片描述
方法1: 和108题一样,这题的input是一个linkedlist,所以我们先把这个list转换成array,然后和108题一样做。时间复杂n,空间复杂n。

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode() {}
 *     ListNode(int val) { this.val = val; }
 *     ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
 * }
 */
/**
 * Definition for a binary tree node.
 * 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;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    public TreeNode sortedListToBST(ListNode head) {
        if(head == null) return null;
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        while(head!= null){
            list.add(head.val);
            head = head.next;
        }
        return helper(list);
    }
    
    public TreeNode helper(List list){
        if(list.size() == 0) return null;
        TreeNode mid = new TreeNode((int)list.get(list.size()/2));
        mid.left = helper(list.subList(0,list.size()/2));
        mid.right = helper(list.subList(list.size()/2 + 1, list.size()));
        return mid;
    }
    
}

方法2: recursion。时间复杂nlogn,空间复杂logn。这个方法涉及到node衔接问题,所以需要keep一个prev node。

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode() {}
 *     ListNode(int val) { this.val = val; }
 *     ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
 * }
 */
/**
 * Definition for a binary tree node.
 * 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;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
    public TreeNode sortedListToBST(ListNode head) {
        if(head == null) return null;
        if(head.next == null) return new TreeNode(head.val);
        int size = findSize(head)/2;
        TreeNode root = new TreeNode();
        ListNode c = head;
        ListNode prev = null;
        while(size > 0){
            root.val = c.val;
            prev = c;
            c = c.next;
            size--;
        }
        prev.next = null;
        root.val = c.val;
        root.left = sortedListToBST(head);
        root.right = sortedListToBST(c.next);
        return root;
    }
    
    private int findSize(ListNode head){
        ListNode ptr = head;
        int c = 0;
        while(ptr != null){
            ptr = ptr.next;
            c++;
        }
        return c;
    }
}

方法3: Inorder Simulation。这是lc官方解答3。它是模拟了inorder traversal。这个方法的精髓就在于head的变化,这一点上确实是实实在在模拟了inorder traversal。不是特别好理解的方法,但是非常巧妙,复盘的时候可以再看看。时间复杂n,空间复杂logn。

/**
 * Definition for singly-linked list. public class ListNode { int val; ListNode next; ListNode(int
 * x) { val = x; } }
 */
/**
 * Definition for a binary tree node. public class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode
 * right; TreeNode(int x) { val = x; } }
 */
class Solution {

  private ListNode head;

  private int findSize(ListNode head) {
    ListNode ptr = head;
    int c = 0;
    while (ptr != null) {
      ptr = ptr.next;  
      c += 1;
    }
    return c;
  }

  private TreeNode convertListToBST(int l, int r) {
    // Invalid case
    if (l > r) {
      return null;
    }

    int mid = (l + r) / 2;

    // First step of simulated inorder traversal. Recursively form
    // the left half
    TreeNode left = this.convertListToBST(l, mid - 1);

    // Once left half is traversed, process the current node
    TreeNode node = new TreeNode(this.head.val);
    node.left = left;

    // Maintain the invariance mentioned in the algorithm
    this.head = this.head.next;

    // Recurse on the right hand side and form BST out of them
    node.right = this.convertListToBST(mid + 1, r);
    return node;
  }

  public TreeNode sortedListToBST(ListNode head) {
    // Get the size of the linked list first
    int size = this.findSize(head);

    this.head = head;

    // Form the BST now that we know the size
    return convertListToBST(0, size - 1);
  }
}

总结:

内容概要:本文档介绍了基于3D FDTD(时域有限差分)方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行仿真分析的技术方案,重点在于模拟超MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播,以计算微带结构的回波损耗参数]宽带脉冲信号通过天线结构的传播过程,并计算微带结构的回波损耗参数(S11),以评估天线的匹配性能和辐射特性。该方法通过建立三维电磁场模型,精确求解麦克斯韦方程组,适用于高频电磁仿真,能够有效分析天线在宽频带内的响应特性。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的综合性MATLAB仿真资源包,涉及通信、信号处理、电力系统、机器学习等多个领域。; 适合人群:具备电磁场与微波技术基础知识,熟悉MATLAB编程及数值仿真的高校研究生、科研人员及通信工程领域技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握3D FDTD方法在天线仿真中的具体实现流程;② 分析微带天线的回波损耗特性,优化天线设计参数以提升宽带匹配性能;③ 学习复杂电磁问题的数值建模与仿真技巧,拓展在射频与无线通信领域的研究能力。; 阅读建议:建议读者结合电磁理论基础,仔细理解FDTD算法的离散化过程和边界条件设置,运行并调试提供的MATLAB代码,通过调整天线几何尺寸和材料参数观察回波损耗曲线的变化,从而深入掌握仿真原理与工程应用方法。
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