leetcode Convert Sorted List to Binary Search Tree题解

博客围绕将有序链表转换为平衡二叉树展开。题目要求把升序排列的单链表转为高度平衡的二叉树,即每个节点的左右子树深度差不超1。解题思路是取链表中间节点为根节点,前后部分分别作为左右子树递归处理,分四种情况考虑,并给出了Java代码。

题目描述:

Given a singly linked list where elements are sorted in ascending order, convert it to a height balanced BST.

For this problem, a height-balanced binary tree is defined as a binary tree in which the depth of the two subtrees of every node never differ by more than 1.

Example:

Given the sorted linked list: [-10,-3,0,5,9],

One possible answer is: [0,-3,9,-10,null,5], which represents the following height balanced BST:

      0
     / \
   -3   9
   /   /
 -10  5

中文理解:

给定一个有序链表,将该有序链表转换为平衡二叉树。

解题思路:

如果将有序链表转换为平衡二叉树,肯定是将链表的中间节点转换为二叉树的根节点,然后中间节点前后分别作为根节点的左右子树进行递归,不过要分链表长度为0,1,2,大于2的四种情况来考虑。具体参见代码。

代码(java):

/**
 * 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 {
    public int getListLength(ListNode head){
        int res=0;
        while(head!=null){
            res++;
            head=head.next;
        }
        return res;
    }
    public TreeNode sortedListToBST(ListNode head) {
        TreeNode root=null;
        if(head==null)return root;
        if(getListLength(head)==1)root=new TreeNode(head.val);
        else if(getListLength(head)==2){
            int max=Math.max(head.val,head.next.val);
            int min=Math.min(head.val,head.next.val);
            root=new TreeNode(max);
            root.left=new TreeNode(min);
        }
        else if(getListLength(head)>2){
            ListNode fast=head,slow=head;
            while(fast!=null && fast.next!=null){
                fast=fast.next.next;
                slow=slow.next;
            }
            root=new TreeNode(slow.val);
            root.right=sortedListToBST(slow.next);
            ListNode p=head;
            while(p!=null && p.next!=slow){
                p=p.next;
            }
            if(p!=null)p.next=null;
            root.left=sortedListToBST(head);
        }
        return root;
    }
}

 

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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