力扣每日一题109:有序链表转换二叉搜索树

2024-05-06 21:28

本文主要是介绍力扣每日一题109:有序链表转换二叉搜索树,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

题目

中等

给定一个单链表的头节点  head ,其中的元素 按升序排序 ,将其转换为 

平衡

 二叉搜索树。

示例 1:

输入: head = [-10,-3,0,5,9]
输出: [0,-3,9,-10,null,5]
解释: 一个可能的答案是[0,-3,9,-10,null,5],它表示所示的高度平衡的二叉搜索树。

示例 2:

输入: head = []
输出: []

提示:

  • head 中的节点数在[0, 2 * 104] 范围内
  • -105 <= Node.val <= 105

面试中遇到过这道题?

1/5

通过次数

161.6K

提交次数

211K

通过率

76.6%

思路

和有序数组转换为二叉搜索树的的思路一样,都是以中间值为根,然后递归建立左右子树。区别就是:如果是数组的话,直接用下标就能找到中间元素,如果是有序链表的话,用快慢指针寻找中间元素、或是知道链表长度情况下,根据遍历次数寻找中间元素。

链表和树的结点结构

/*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {*     int val;*     ListNode *next;*     ListNode() : val(0), next(nullptr) {}*     ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}*     ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}* };*/
/*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {*     int val;*     TreeNode *left;*     TreeNode *right;*     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}*     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}* };*//*

方法一:根据遍历次数寻找中间元素。

class Solution {
public:TreeNode *build(ListNode *head,int lo,int hi){if(lo>hi) return NULL;//找中间位置int mid=(lo+hi)/2;ListNode *middle=head;for(int i=0;i<mid-lo;i++){middle=middle->next;}//建根,递归建立左右子树TreeNode *root=new TreeNode(middle->val);root->left=build(head,lo,mid-1);root->right=build(middle->next,mid+1,hi);return root;}TreeNode* sortedListToBST(ListNode* head) {int n=0;ListNode *p=head;while(p){n++;p=p->next;}return build(head,0,n-1);}
};

方法二:快慢指针寻找中间元素

使用快慢指针寻找中间元素是链表题目的基操。原理就是,设置一个快指针fast和一个慢指针slow,快指针的速度是慢指针的两倍,当快指针走到最后的时候,慢指针就到了中间位置。

class Solution {
public:ListNode* getMedian(ListNode* left, ListNode* right) {ListNode* fast = left;ListNode* slow = left;while (fast != right && fast->next != right) {fast = fast->next;fast = fast->next;slow = slow->next;}return slow;}TreeNode* buildTree(ListNode* left, ListNode* right) {if (left == right) {return nullptr;}ListNode* mid = getMedian(left, right);TreeNode* root = new TreeNode(mid->val);root->left = buildTree(left, mid);root->right = buildTree(mid->next, right);return root;}TreeNode* sortedListToBST(ListNode* head) {return buildTree(head, nullptr);}
};

方法三:分治+中序遍历优化

上面的两种方法都是先找到中间节点,再递归建立左右子树,属于先序遍历。这样,每次寻找中间节点时,就要logn的时间复杂度,总的时间复杂度变成了O(nlogn)。

如果我们可以用中序遍历,先建立左子树,左子树建完再建根,然后再建右子树,那么就省去了查找中间节点的时间,时间复杂度就变成了O(n)。

也就是说,我们没有必要“先”找到中间节点:我们可以先构建了左子树,建立结束后,指针自然指向中间结点。那么如何构建左子树呢?其实我们只需要确定子树的大小就可以。所以先用O(n)的时间计算链表长度,之后用中序遍历。当然,指针需要是“引用”,这样才能改变指针的指向,实现建好左子树后,指针自然指向中间结点。

下面是官方题解:

class Solution {
public:int getLength(ListNode* head) {int ret = 0;for (; head != nullptr; ++ret, head = head->next);return ret;}TreeNode* buildTree(ListNode*& head, int left, int right) {if(left>right) return NULL;int mid=(left+right)/2;TreeNode *root=new TreeNode();root->left=buildTree(head,left,mid-1);root->val=head->val;head=head->next;root->right=buildTree(head,mid+1,right);return root;}TreeNode* sortedListToBST(ListNode* head) {int length = getLength(head);return buildTree(head, 0, length - 1);}
};

时间复杂度:O(n),其中 n 是链表的长度。

设长度为 n 的链表构造二叉搜索树的时间为 T(n),递推式为 T(n)=2⋅T(n/2)+O(1),根据主定理,T(n)=O(n)。

空间复杂度:O(log⁡n),这里只计算除了返回答案之外的空间。平衡二叉树的高度为 O(log⁡n),即为递归过程中栈的最大深度,也就是需要的空间。

这篇关于力扣每日一题109:有序链表转换二叉搜索树的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/965419

相关文章

Kotlin Map映射转换问题小结

《KotlinMap映射转换问题小结》文章介绍了Kotlin集合转换的多种方法,包括map(一对一转换)、mapIndexed(带索引)、mapNotNull(过滤null)、mapKeys/map... 目录Kotlin 集合转换:map、mapIndexed、mapNotNull、mapKeys、map

关于集合与数组转换实现方法

《关于集合与数组转换实现方法》:本文主要介绍关于集合与数组转换实现方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1、Arrays.asList()1.1、方法作用1.2、内部实现1.3、修改元素的影响1.4、注意事项2、list.toArray()2.1、方

C++链表的虚拟头节点实现细节及注意事项

《C++链表的虚拟头节点实现细节及注意事项》虚拟头节点是链表操作中极为实用的设计技巧,它通过在链表真实头部前添加一个特殊节点,有效简化边界条件处理,:本文主要介绍C++链表的虚拟头节点实现细节及注... 目录C++链表虚拟头节点(Dummy Head)一、虚拟头节点的本质与核心作用1. 定义2. 核心价值二

利用Python脚本实现批量将图片转换为WebP格式

《利用Python脚本实现批量将图片转换为WebP格式》Python语言的简洁语法和库支持使其成为图像处理的理想选择,本文将介绍如何利用Python实现批量将图片转换为WebP格式的脚本,WebP作为... 目录简介1. python在图像处理中的应用2. WebP格式的原理和优势2.1 WebP格式与传统

HTML5 搜索框Search Box详解

《HTML5搜索框SearchBox详解》HTML5的搜索框是一个强大的工具,能够有效提升用户体验,通过结合自动补全功能和适当的样式,可以创建出既美观又实用的搜索界面,这篇文章给大家介绍HTML5... html5 搜索框(Search Box)详解搜索框是一个用于输入查询内容的控件,通常用于网站或应用程

java Long 与long之间的转换流程

《javaLong与long之间的转换流程》Long类提供了一些方法,用于在long和其他数据类型(如String)之间进行转换,本文将详细介绍如何在Java中实现Long和long之间的转换,感... 目录概述流程步骤1:将long转换为Long对象步骤2:将Longhttp://www.cppcns.c

Linux链表操作方式

《Linux链表操作方式》:本文主要介绍Linux链表操作方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、链表基础概念与内核链表优势二、内核链表结构与宏解析三、内核链表的优点四、用户态链表示例五、双向循环链表在内核中的实现优势六、典型应用场景七、调试技巧与

在Java中将XLS转换为XLSX的实现方案

《在Java中将XLS转换为XLSX的实现方案》在本文中,我们将探讨传统ExcelXLS格式与现代XLSX格式的结构差异,并为Java开发者提供转换方案,通过了解底层原理、性能优势及实用工具,您将掌握... 目录为什么升级XLS到XLSX值得投入?实际转换过程解析推荐技术方案对比Apache POI实现编程

Python使用FFmpeg实现高效音频格式转换工具

《Python使用FFmpeg实现高效音频格式转换工具》在数字音频处理领域,音频格式转换是一项基础但至关重要的功能,本文主要为大家介绍了Python如何使用FFmpeg实现强大功能的图形化音频转换工具... 目录概述功能详解软件效果展示主界面布局转换过程截图完成提示开发步骤详解1. 环境准备2. 项目功能结

使用Python实现网页表格转换为markdown

《使用Python实现网页表格转换为markdown》在日常工作中,我们经常需要从网页上复制表格数据,并将其转换成Markdown格式,本文将使用Python编写一个网页表格转Markdown工具,需... 在日常工作中,我们经常需要从网页上复制表格数据,并将其转换成Markdown格式,以便在文档、邮件或