[leetcode] 654: 构造最大二叉树

最新推荐文章于 2022-10-13 16:29:15 发布

zkp_java

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分类专栏：算法 java leetcode 文章标签：算法 leetcode java

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本文介绍了一种在给定无重复整数数组的基础上构建最大二叉树的方法。通过递归方式，每次选择数组中的最大值作为当前层级的根节点，并以此划分左右子树继续构建。文章提供了完整的Java实现代码，并分析了该算法的时间复杂度和空间复杂度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Description

Given an integer array with no duplicates. A maximum tree building on this array is defined as follow:

The root is the maximum number in the array.
The left subtree is the maximum tree constructed from left part subarray divided by the maximum number.
The right subtree is the maximum tree constructed from right part subarray divided by the maximum number.

Example:

Input: [3,2,1,6,0,5]
Output: return the tree root node representing the following tree:

Solution

可以直接在原数组上操作，构造树结构一般考虑递归，代码如下：

class TreeNode{
    int value;
    TreeNode left;
    TreeNode right;

    public TreeNode(int value) {
        this.value = value;
    }
}

public class MaxBinaryTree {
    public TreeNode contructMaximumBinaryTree(int[] nums){
        return construct(nums, 0, nums.length);
    }

    /**
     *  使用下标方式在原数组上操作，递归方式构造
     * @param nums
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    private TreeNode construct(int[] nums, int start, int end){
        if (start == end){
            return null;
        }

        int maxNumPos = findNumMaxPos(nums, start, end);
        TreeNode root = new TreeNode(nums[maxNumPos]);
        root.left = construct(nums, start, maxNumPos);
        root.right = construct(nums, maxNumPos + 1, end);

        return root;
    }

    /**
     * 获取数组start和end区间最大值的索引
     * @param nums
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    private int findNumMaxPos(int[] nums, int start, int end){
        int maxNumPos = start;
        for (int i = start; i < end; i++){
            if (nums[i] > nums[maxNumPos]){
                maxNumPos = i;
            }
        }

        return maxNumPos;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] testArray = new int[]{68, 72, 12, 54, 90, 19, 6};

        System.out.println(new MaxBinaryTree().contructMaximumBinaryTree(testArray));
    }
}

Complexity Analysis

时间复杂度：数组元素个数为 $n$ ，最大二叉树平均有 $log(n)$ 层，在每一层都需要遍历数组找到最大的那个元素，时间复杂度为 $O(n)$ ，因此平均时间复杂度为 $O(nlog(n))$ 。考虑最坏的情况，数组元素已经按照从小到大的顺序排好，则最大二叉树总共有 $n$ 层，每一层遍历找最大元素的时间复杂度是 $O(n)$ ，因此总的时间复杂度为 $O(n^2)$ 。
空间复杂度：算法是在原数组上操作，并没有增加额外的空间，因此空间复杂度为 $O(n)$