leetcode.cn/problems/convert-sorted-array-to-binary-search-tree/

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 平衡 二叉搜索树。

使用者痛点这方面，为什么要选中间值？到底该怎么选，

• 面对一堆有序数据。很多人会先想到“取最中间的数做根”，但又担心偶数长度时该怎么处理。
• 担心选择错误的根会导致树高度失衡，从而影响后续查找效率。
• 不确定递归实现时左右子树应该如何划分索引区间。
• 对时间复杂度与空间复杂度不够直观。

主要思路的观点是，使用中序遍历的“中点”作为根。递归建立左右子树

二叉搜索树的中序遍历正好是升序数组。只需在每个区间内挑选一个“近似中点”作为根，剩余元素天然分配到左、右子树即可。按理说，这样既保证了 BST 的性质，又能保持高度平衡。

至于方法一，总是选择左侧中点作为根

在区间  内，计算索引：

val mid = / 2 // 整数除法

再看代码实现。

class Solution {
fun sortedArrayToBST: TreeNode?{
return helper
}
private fun helper: TreeNode?{
if return null
val mid = / 2
val root = TreeNode
root.left = helper
root.right = helper
return root
}
}

复杂度分析

• 时间复杂度：O，每个元素仅被访问一次。
• 空间复杂度：O，递归栈深度等于树高；不计返回结构本身，

偶数长度时可改为取右侧中点，以保持某些特定场景下更优的结构或满足业务需求。实现与方法一类似，只需把索引改为：

val mid = / 2 // 整数除法

至于注意。 两种方式在结果上仅差异于偶数长度数组的根节点位置，都会得到合法且高度平衡的 BST。

• 时间复杂度：O。
• 空间复杂度：O。

说到方法三。任意选择左或右中点

If 您想同时支持两种策略，可以把上面两段代码封装成参数化函数，让调用方决定采用哪种偏移方式。老实说，这样既能满足不同算法风格，也能让代码更通用。

fun sortedArrayToBST: TreeNode?{
return helper
}
private fun helper(
说到nums，IntArray。left: Int,right: Int,chooseLeftMid: Boolean
): TreeNode?按理说，{
if return null
val mid = if
/ 2
else
/ 2
val root = TreeNode
root.left = helper
root.right = helper
return root
}

• **先确定需求**：如果没有特别要求。使用方法一即可，若需要更偏向右侧平衡，可切换到方法二。
• **避免重复计算**：使用整数除法确保 O 的区间划分；不要在循环里频繁求和导致 O。
• **关注递归深度**：对于极端情况。请考虑改用迭代或尾递归调整，以防栈溢出；但一般 LeetCode 提供的测试范围内递归足够安全。