LeetCode hot 100—将有序数组转换为二叉搜索树

题目

给你一个整数数组 nums ,其中元素已经按 升序 排列,请你将其转换为一棵 平衡 二叉搜索树。

示例

示例 1:

输入:nums = [-10,-3,0,5,9]
输出:[0,-3,9,-10,null,5]
解释:[0,-10,5,null,-3,null,9] 也将被视为正确答案:

示例 2:

输入:nums = [1,3]
输出:[3,1]
解释:[1,null,3] 和 [3,1] 都是高度平衡二叉搜索树。

分析

二叉搜索树的中序遍历是升序序列,因此可以确保题目给定数组是二叉搜索树的中序遍历序列。

中序遍历法

我们可以选择数组的中间元素作为根节点,然后递归地构建左子树和右子树。

时间复杂度:O(n),其中 n 为数组的长度

空间复杂度:O(\log n),主要取决于递归栈的深度

class Solution {
public:
    TreeNode* sortedArrayToBST(std::vector<int>& nums) {
        return buildBST(nums, 0, nums.size() - 1);
    }
private:
    TreeNode* buildBST(std::vector<int>& nums, int left, int right) {
        if (left > right) {
            return nullptr;
        }
        // 找到中间位置
        int mid = left + (right - left) / 2;
        // 创建根节点
        TreeNode* root = new TreeNode(nums[mid]);
        // 递归构建左子树
        root->left = buildBST(nums, left, mid - 1);
        // 递归构建右子树
        root->right = buildBST(nums, mid + 1, right);
        return root;
    }
};    

知识充电

二叉搜索树

二叉搜索树(Binary Search Tree,BST),又称二叉排序树或二叉查找树。二叉搜索树是一棵二叉树,它的每个节点都包含一个键值,并且满足:对于树中的任意节点,其左子树中的所有节点的键值都小于该节点的键值,其右子树中的所有节点的键值都大于该节点的键值。并且左右子树也都是二叉搜索树。

//一个简单的二叉搜索树节点定义和插入操作的 C++ 代码示例
#include <iostream>
// 二叉搜索树节点结构体
struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;
    TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
};
// 插入节点到二叉搜索树
TreeNode* insertNode(TreeNode* root, int value) {
    if (root == NULL) {
        return new TreeNode(value);
    }
    if (value < root->val) {
        root->left = insertNode(root->left, value);
    } else {
        root->right = insertNode(root->right, value);
    }
    return root;
}
int main() {
    TreeNode* root = NULL;
    // 插入一些节点
    root = insertNode(root, 5);
    root = insertNode(root, 3);
    root = insertNode(root, 7);
    root = insertNode(root, 2);
    root = insertNode(root, 4);
    root = insertNode(root, 6);
    root = insertNode(root, 8);
    return 0;
}

复杂度分析

时间复杂度

理想情况下,二叉搜索树是平衡的,此时查找、插入和删除操作的时间复杂度均为 O(\log n),其中 n 是树中节点的数量。但在最坏情况下,二叉搜索树可能退化为一条链,此时查找、插入和删除操作的时间复杂度会退化为 O(n)。

空间复杂度:二叉搜索树的空间复杂度为 O(n),因为需要为每个节点分配空间来存储节点的数据和指针。

为了避免二叉搜索树在最坏情况下的性能退化,出现了一些平衡二叉搜索树,如 AVL 树、红黑树等,它们通过一些调整操作来保证树的平衡性,从而使得查找、插入和删除操作的时间复杂度始终保持在  O(\log n) 左右。

应用场景

数据存储与查找:二叉搜索树可以高效地存储和查找数据,适用于需要快速查找、插入和删除数据的场景,如数据库索引、符号表等。

排序:通过中序遍历二叉搜索树,可以得到一个有序的序列,因此可以用于对数据进行排序。

实现优先队列:可以用二叉搜索树来实现优先队列,其中节点的键值可以表示元素的优先级,通过适当的操作可以快速获取优先级最高(或最低)的元素。

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