这个系列没啥花头，就是纯 leetcode 题目拆解分析，不求用骚气的一行或者小众取巧解法，而是用清晰的代码和足够简单的思路帮你理清题意。让你在面试中再也不怕算法笔试。

83. 将有序数组转换为二叉搜索树 (convert-sorted-array-to-binary-search-tree)

标签

• BST
• 简单

题目

leetcode 传送门

这里不贴题了，leetcode打开就行，题目大意：

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 高度平衡 二叉搜索树。

高度平衡 二叉树是一棵满足「每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 」的二叉树。

示例：

示例： 二叉树：nums = [-10,-3,0,5,9],

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：

基本思路

BST和二叉树中序遍历 不熟的话 请移步 BST + 二叉树中序遍历

这题是个简单题，你只需知道这两点便可

• 二叉搜索树左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值，右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值
• 二叉搜索树的中序遍历结果为递增序列

写法实现

var sortedArrayToBST = function(nums) {
  const buildBST = (nums, start, end) => {
    if (start > end) {
      return null
    }
    // 取中间数 作为根 这样就平衡了
    let mid = start + Math.floor((end - start) / 2)
    const root = new TreeNode(nums[mid]);
    // 递归构建左右子树
    root.left = buildBST(nums, start, mid - 1);
    root.right = buildBST(nums, mid + 1, end);
    return root
  }
  return buildBST(nums, 0, nums.length - 1)
};

84. 有序链表转换二叉搜索树 (convert-sorted-list-to-binary-search-tree)

标签

• BST
• 链表
• 中等

题目

leetcode 传送门

这里不贴题了，leetcode打开就行，题目大意：

给定一个单链表，其中的元素按升序排序，将其转换为高度平衡的二叉搜索树。

本题中，一个高度平衡二叉树是指一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1。

给定的有序链表： [-10, -3, 0, 5, 9],

一个可能的答案是：[0, -3, 9, -10, null, 5], 

它可以表示下面这个高度平衡二叉搜索树：

      0
     / \
   -3   9
   /   /
 -10  5

基本思路

基本思路根上题差不多。也是找到 mid ，然后分治来递归处理问题。只不过这次是链表操作

基本步骤

1. 这次是链表，需要遍历下求长度 len
2. 同上题，写出 buildTree 函数，这次没 nums这么好用，传左右指针。
3. 注意我们用中序遍历方式，左，根，右来构建这棵树，我们用 cur指针指向当前根，然后指针后移。注意左子树先用变量表示，后与根对接。
4. 用 mid 来做构建左右子树的边界，递归去构建左右子树。

写法实现

var sortedListToBST = function(head) {
  if (head === null) return null;
  let [len, cur] = [0, head]
  // 先求出总长度
  while (head !== null) {
    len++
    head = head.next
  }

  const buildTree = (start, end) => {
    // 递归出口
    if (start > end) {
      return null
    }
    // 中序遍历，先左子树，再根，再右子树
    let mid = start + Math.floor((end - start) / 2)
    // 先递归构建左子树，我们用变量保存
    let left = buildTree(start, mid - 1)
    // 再根
    let root = new TreeNode(cur.val);
    cur = cur.next
    root.left = left
    
    // 构建右子树
    root.right = buildTree(mid + 1, end)
    return root
  }
  return buildTree(0, len - 1)
};

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参考

• juejin.cn/post/690975…