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ConvertSortedListToBinarySearchTree.py
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ConvertSortedListToBinarySearchTree.py
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"""
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
这次给的是一个排序过的链表,链表和数组有所不同,链表的话无法使用索引,或者说使用索引所需要的时间是 O(n) 并非 O(1)。
当然可以把链表转换成一个数组然后按照数组的方法去解,这样不会出错,时间复杂度上也是同样的,就是空间复杂度上要高一些。
我自己的话没想到其他的思路:
在Discuss里看到一个 Java 的思路,觉得非常棒:
前面我们分析过这其实就是个中序遍历的结果,按照这个思路,如果能按照中序遍历逆推回去,即可得到一颗完整的高度平衡的二叉搜索树。
这个思路也是这样的,在做二叉树的中序遍历时用递归一般这样写:
```
if root.left:
recursive(root.left)
root.val
if root.right:
recursive(root.right)
```
如果我们能找到left的头,并一直持续到right的尾,即可得到一颗二叉搜索树,这棵树可能并不会与原来的相同。
如:
中序结果是:
[-1, 1, 2, 3]
这颗树可能是:
1
/ \
-1 2
\
3
也可以是:
2
/ \
1 3
/
-1
那就按原来的数组中的方法:
如果要从中序遍历的结果生成二叉树,首先需要获取的是 mid 中位,找到它的根。剩下的也是不断找到根。
[-10,-3,0,5,9]
1. 第一步先找一下链表的长度。
2. 第二步则给函数说左有几个,右有几个。
左边有几个的话很简单:
直接 length // 2即可,地板除的话会舍弃。 比如如果有4个数据。 4//2之后左边的还剩下 两个 [0,1]
右边的话:
需要原来的长度 减去左边的长度 再减去 这个的根得知。
这样不断递归至 size 为 0 即为左子树的头,与右子树的尾。
[-10,-3,0,5,9]
1. size = 5
left = 5//2 = 2 [-10,-3]
right = 5 - left - 1 = 5 - 2 - 1 = 2 [5, 9]
2. size = 1.left = 2
left = 2//1 = 1 [-10]
right = 2 - left - 1 = 2 - 1 -1 = 0 []
3. size = 2.left = 1
left = 1 // 2 = 0
right = 1 - 0 - 1 = 0
这一步开始返回链表的第一个值 -10 作为 2 里左节点的val.之后返回到2
2. 则把自己的节点值覆盖为链表中下一个值 -3。 之后返回到1.
1. 则把自己的节点值覆盖为链表中的下一个值 0。 之后开始right的递归。同样的操作。
---
4. size = 1.right = 2
left = 2//1 = 1 [5]
right = 2 - left - 1 = 2 -1 -1 =0 []
5. size = 4.left = 1
left = 1 // 2 = 0 []
right = 1- 0 -1 = 0 []
...
关键词:
中序遍历,左右子树节点的个数。
beat 99%
测试地址:
https://leetcode.com/problems/convert-sorted-list-to-binary-search-tree/description/
"""
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode(object):
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.next = None
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode(object):
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution(object):
def sortedListToBST(self, head):
"""
:type head: ListNode
:rtype: TreeNode
"""
size = 0
self.c_head = head
while head:
size += 1
head = head.next
def makeBSTByInorder(size):
if not size:
return
root = TreeNode(None)
root.left = makeBSTByInorder(size//2)
root.val = self.c_head.val
self.c_head = self.c_head.next
root.right = makeBSTByInorder(size-size//2-1)
return root
return makeBSTByInorder(size)