给定一个不含重复元素的整数数组。一个以此数组构建的最大二叉树定义如下:
- 二叉树的根是数组中的最大元素。
- 左子树是通过数组中最大值左边部分构造出的最大二叉树。
- 右子树是通过数组中最大值右边部分构造出的最大二叉树。
通过给定的数组构建最大二叉树,并且输出这个树的根节点。
示例 :
提示:
给定的数组的大小在 [1, 1000] 之间。
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。
- 确定递归函数的参数和返回值
参数就是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)
- 确定终止条件
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;
}
- 确定单层递归的逻辑
这里有三步工作
- 先要找到数组中最大的值和对应的下表, 最大的值构造根节点,下表用来下一步分割数组。
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;
- 最大值所在的下表左区间 构造左子树
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);
}
- 最大值所在的下表右区间 构造右子树
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表
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;
// 最大值所在的下表左区间 构造左子树
if (maxValueIndex > 0) {
vector<int> newVec(nums.begin(), nums.begin() + maxValueIndex);
node->left = constructMaximumBinaryTree(newVec);
}
// 最大值所在的下表右区间 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!中一样的优化思路,就是每次分隔不用定义新的数组,而是通过下表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;
// 分割点下表: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! 是一个思路,比二叉树:构造二叉树登场! 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,而是通过下表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。
class Solution {
public TreeNode constructMaximumBinaryTree(int[] nums) {
return constructMaximumBinaryTree1(nums, 0, nums.length);
}
public TreeNode constructMaximumBinaryTree1(int[] nums, int leftIndex, int rightIndex) {
if (rightIndex - leftIndex < 1) {// 没有元素了
return null;
}
if (rightIndex - leftIndex == 1) {// 只有一个元素
return new TreeNode(nums[leftIndex]);
}
int maxIndex = leftIndex;// 最大值所在位置
int maxVal = nums[maxIndex];// 最大值
for (int i = leftIndex + 1; i < rightIndex; i++) {
if (nums[i] > maxVal){
maxVal = nums[i];
maxIndex = i;
}
}
TreeNode root = new TreeNode(maxVal);
// 根据maxIndex划分左右子树
root.left = constructMaximumBinaryTree1(nums, leftIndex, maxIndex);
root.right = constructMaximumBinaryTree1(nums, maxIndex + 1, rightIndex);
return root;
}
}
class Solution:
"""最大二叉树 递归法"""
def constructMaximumBinaryTree(self, nums: List[int]) -> TreeNode:
return self.traversal(nums, 0, len(nums))
def traversal(self, nums: List[int], begin: int, end: int) -> TreeNode:
# 列表长度为0时返回空节点
if begin == end:
return None
# 找到最大的值和其对应的下标
max_index = begin
for i in range(begin, end):
if nums[i] > nums[max_index]:
max_index = i
# 构建当前节点
root = TreeNode(nums[max_index])
# 递归构建左右子树
root.left = self.traversal(nums, begin, max_index)
root.right = self.traversal(nums, max_index + 1, end)
return root
/**
* Definition for a binary tree node.
* type TreeNode struct {
* Val int
* Left *TreeNode
* Right *TreeNode
* }
*/
func constructMaximumBinaryTree(nums []int) *TreeNode {
if len(nums)<1{return nil}
//首选找到最大值
index:=findMax(nums)
//其次构造二叉树
root:=&TreeNode{
Val: nums[index],
Left:constructMaximumBinaryTree(nums[:index]),//左半边
Right:constructMaximumBinaryTree(nums[index+1:]),//右半边
}
return root
}
func findMax(nums []int) (index int){
for i:=0;i<len(nums);i++{
if nums[i]>nums[index]{
index=i
}
}
return
}
/**
* Definition for a binary tree node.
* function TreeNode(val, left, right) {
* this.val = (val===undefined ? 0 : val)
* this.left = (left===undefined ? null : left)
* this.right = (right===undefined ? null : right)
* }
*/
/**
* @param {number[]} nums
* @return {TreeNode}
*/
var constructMaximumBinaryTree = function (nums) {
const BuildTree = (arr, left, right) => {
if (left > right)
return null;
let maxValue = -1;
let maxIndex = -1;
for (let i = left; i <= right; ++i) {
if (arr[i] > maxValue) {
maxValue = arr[i];
maxIndex = i;
}
}
let root = new TreeNode(maxValue);
root.left = BuildTree(arr, left, maxIndex - 1);
root.right = BuildTree(arr, maxIndex + 1, right);
return root;
}
let root = BuildTree(nums, 0, nums.length - 1);
return root;
};