给定一个不重复的整数数组?nums
?。?最大二叉树?可以用下面的算法从?nums
?递归地构建:
nums
?中的最大值。返回?nums
?构建的?最大二叉树?。
示例 1:
输入:nums = [3,2,1,6,0,5] 输出:[6,3,5,null,2,0,null,null,1] 解释:递归调用如下所示: - [3,2,1,6,0,5] 中的最大值是 6 ,左边部分是 [3,2,1] ,右边部分是 [0,5] 。 - [3,2,1] 中的最大值是 3 ,左边部分是 [] ,右边部分是 [2,1] 。 - 空数组,无子节点。 - [2,1] 中的最大值是 2 ,左边部分是 [] ,右边部分是 [1] 。 - 空数组,无子节点。 - 只有一个元素,所以子节点是一个值为 1 的节点。 - [0,5] 中的最大值是 5 ,左边部分是 [0] ,右边部分是 [] 。 - 只有一个元素,所以子节点是一个值为 0 的节点。 - 空数组,无子节点。
示例 2:
?
输入:nums = [3,2,1] 输出:[3,null,2,null,1]
提示:
1 <= nums.length <= 1000
0 <= nums[i] <= 1000
nums
?中的所有整数?互不相同?
最大二叉树的构建过程如下:
构造树一般采用的是前序遍历,因为先构造中间节点,然后递归构造左子树和右子树。
参数传入的是存放元素的数组,返回该数组构造的二叉树的头结点,返回类型是指向节点的指针。
代码如下:
TreeNode* constructMaximumBinaryTree(vector<int>& nums)
题目中说了输入的数组大小一定是大于等于1的,所以我们不用考虑小于1的情况,那么当递归遍历的时候,如果传入的数组大小为1,说明遍历到了叶子节点了。
那么应该定义一个新的节点,并把这个数组的数值赋给新的节点,然后返回这个节点。 这表示一个数组大小是1的时候,构造了一个新的节点,并返回。
代码如下:
TreeNode* node = new TreeNode(0);
if (nums.size() == 1) {
node->val = nums[0];
return node;
}
这里有三步工作
代码如下:
int maxValue = 0;
int maxValueIndex = 0;
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
if (nums[i] > maxValue) {
maxValue = nums[i];
maxValueIndex = i;
}
}
TreeNode* node = new TreeNode(0);
node->val = maxValue;
这里要判断maxValueIndex?>?0,因为要保证左区间至少有一个数值。
代码如下:
if (maxValueIndex > 0) {
vector<int> newVec(nums.begin(), nums.begin() + maxValueIndex);
node->left = constructMaximumBinaryTree(newVec);
}
判断maxValueIndex?<?(nums.size()?-?1),确保右区间至少有一个数值。
代码如下:
if (maxValueIndex < (nums.size() - 1)) {
vector<int> newVec(nums.begin() + maxValueIndex + 1, nums.end());
node->right = constructMaximumBinaryTree(newVec);
}
这样我们就分析完了,整体代码如下:(详细注释)
class Solution {
public:
TreeNode* constructMaximumBinaryTree(vector<int>& nums) {
TreeNode* node = new TreeNode(0);
if (nums.size() == 1) {
node->val = nums[0];
return node;
}
// 找到数组中最大的值和对应的下标
int maxValue = 0;
int maxValueIndex = 0;
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
if (nums[i] > maxValue) {
maxValue = nums[i];
maxValueIndex = i;
}
}
node->val = maxValue;
// 最大值所在的下标左区间 构造左子树
if (maxValueIndex > 0) {
vector<int> newVec(nums.begin(), nums.begin() + maxValueIndex);
node->left = constructMaximumBinaryTree(newVec);
}
// 最大值所在的下标右区间 构造右子树
if (maxValueIndex < (nums.size() - 1)) {
vector<int> newVec(nums.begin() + maxValueIndex + 1, nums.end());
node->right = constructMaximumBinaryTree(newVec);
}
return node;
}
};
以上代码比较冗余,效率也不高,每次还要切割的时候每次都要定义新的vector(也就是数组),但逻辑比较清晰。
和文章二叉树:构造二叉树登场!?(opens new window)中一样的优化思路,就是每次分隔不用定义新的数组,而是通过下标索引直接在原数组上操作。
优化后代码如下:
class Solution {
private:
// 在左闭右开区间[left, right),构造二叉树
TreeNode* traversal(vector<int>& nums, int left, int right) {
if (left >= right) return nullptr;
// 分割点下标:maxValueIndex
int maxValueIndex = left;
for (int i = left + 1; i < right; ++i) {
if (nums[i] > nums[maxValueIndex]) maxValueIndex = i;
}
TreeNode* root = new TreeNode(nums[maxValueIndex]);
// 左闭右开:[left, maxValueIndex)
root->left = traversal(nums, left, maxValueIndex);
// 左闭右开:[maxValueIndex + 1, right)
root->right = traversal(nums, maxValueIndex + 1, right);
return root;
}
public:
TreeNode* constructMaximumBinaryTree(vector<int>& nums) {
return traversal(nums, 0, nums.size());
}
};
可以发现上面的代码看上去简洁一些,主要是因为第二版其实是允许空节点进入递归,所以不用在递归的时候加判断节点是否为空
第一版递归过程:(加了if判断,为了不让空节点进入递归)
if (maxValueIndex > 0) { // 这里加了判断是为了不让空节点进入递归
vector<int> newVec(nums.begin(), nums.begin() + maxValueIndex);
node->left = constructMaximumBinaryTree(newVec);
}
if (maxValueIndex < (nums.size() - 1)) { // 这里加了判断是为了不让空节点进入递归
vector<int> newVec(nums.begin() + maxValueIndex + 1, nums.end());
node->right = constructMaximumBinaryTree(newVec);
}
第二版递归过程: (如下代码就没有加if判断)
root->left = traversal(nums, left, maxValueIndex);
root->right = traversal(nums, maxValueIndex + 1, right);
第二版代码是允许空节点进入递归,所以没有加if判断,当然终止条件也要有相应的改变。
第一版终止条件,是遇到叶子节点就终止,因为空节点不会进入递归。
第二版相应的终止条件,是遇到空节点,也就是数组区间为0,就终止了。
这道题目其实和?二叉树:构造二叉树登场!?(opens new window)是一个思路,比二叉树:构造二叉树登场!?(opens new window)还简单一些。
注意类似用数组构造二叉树的题目,每次分隔尽量不要定义新的数组,而是通过下标索引直接在原数组上操作,这样可以节约时间和空间上的开销。
一些同学也会疑惑,什么时候递归函数前面加if,什么时候不加if,这个问题我在最后也给出了解释。
其实就是不同代码风格的实现,一般情况来说:如果让空节点(空指针)进入递归,就不加if,如果不让空节点进入递归,就加if限制一下, 终止条件也会相应的调整。