在一个二维数组array中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
[[1,2,8,9],
[2,4,9,12],
[4,7,10,13],
[6,8,11,15]]
给定 target = 7，返回 true。
给定 target = 3，返回 false。
数据范围：矩阵的长宽满足 0 le n,m le 5000≤n,m≤500 ， 矩阵中的值满足 0 le val le 10^90≤val≤109
进阶：空间复杂度 O(1)O(1) ，时间复杂度 O(n+m)O(n+m)
看四个角，左上与右下必定为最小值与最大值，而左下与右上就有规律了：左下元素大于它上方的元素，小于它右方的元素，右上元素与之相反。既然左下角元素有这么一种规律，相当于将要查找的部分分成了一个大区间和小区间，每次与左下角元素比较，我们就知道目标值应该在哪部分中，于是可以利用分治思维来做。但是我们这样就没有利用到矩阵内部的行列都是有序这个性质，我们再来找找规律：具体做法：
- step 1：首先获取矩阵的两个边长，判断特殊情况。
- step 2：首先以左下角为起点，若是它小于目标元素，则往右移动去找大的，若是他大于目标元素，则往上移动去找小的。
- step 3：若是移动到了矩阵边界也没找到，说明矩阵中不存在目标值。
class Solution:
def Find(self , target: int, array: List[List[int]]) -> bool:
# 优先判断特殊
if len(array) == 0:
return False
n = len(array)
if len(array[0]) == 0:
return False
m = len(array[0])
i = n-1
j = 0
# 从最左下角的元素开始往左或往上
while i >=0 and j < m:
# 元素较大，往上走
if array[i][j] > target:
i -= 1
# 元素较小，往右走
elif array[i][j] < target:
j += 1
else:
return True
return False
JZ7重建二叉树 描述
给定节点数为 n 的二叉树的前序遍历和中序遍历结果，请重建出该二叉树并返回它的头结点。
例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建出如下图所示。
提示:
1.vin.length == pre.length
2.pre 和 vin 均无重复元素
3.vin出现的元素均出现在 pre里
4.只需要返回根结点，系统会自动输出整颗树做答案对比
数据范围：n le 2000n≤2000，节点的值 -10000 le val le 10000−10000≤val≤10000
要求：空间复杂度 O(n)O(n)，时间复杂度 O(n)O(n)
对于二叉树的前序遍历，我们知道序列的第一个元素必定是根节点的值，因为序列没有重复的元素，因此中序遍历中可以找到相同的这个元素，而我们又知道中序遍历中根节点将二叉树分成了左右子树两个部分，如下图所示：
我们可以发现，数字1是根节点，并将二叉树分成了(247)和(3568)两棵子树，而子树的的根也是相应前序序列的首位，比如左子树的根是数字2，右子树的根是数字3，这样我们就可以利用前序遍历序列找子树的根节点，利用中序遍历序列区分每个子树的节点数。
具体做法：
- step 1：先根据前序遍历第一个点建立根节点。
- step 2：然后遍历中序遍历找到根节点在数组中的位置。
- step 3：再按照子树的节点数将两个遍历的序列分割成子数组，将子数组送入函数建立子树。
- step 4：直到子树的序列长度为0，结束递归。
class Solution:
def reConstructBinaryTree(self , pre: List[int], vin: List[int]) -> TreeNode:
n = len(pre)
m = len(vin)
# 每个遍历都不能为0
if n == 0 or m == 0:
return None
# 构建根节点
root = TreeNode(pre[0])
for i in range(len(vin)):
# 找到中序遍历中的前序第一个元素
if pre[0] == vin[i]:
# 左子树的前序遍历
leftpre = pre[1:i+1]
# 左子树的中序遍历
leftvin = vin[:i]
# 构建左子树
root.left = self.reConstructBinaryTree(leftpre, leftvin)
# 右子树的前序遍历
rightpre = pre[i+1:]
# 右子树的中序遍历
rightvin = vin[i+1:]
# 构建右子树
root.right = self.reConstructBinaryTree(rightpre, rightvin)
break
return root
