非独立思考

    class Solution {
    private static HashMap<Integer, Integer> treeMap = new HashMap<>(16);

    public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
        // 总体思路：根据先序遍历的根节点，定位到中序遍历的根节点
        // 中序遍历的左端点的下标与根节点的下标之差就是左子树的数量，反之是右子树
        // 每轮递归中，我们都：
        // 1 找到根节点
        // 2 按照数量左子树继续递归，作为当前根节点的left
        // 3 右子树继续递归，作为当前根节点的right

        // 记录中序遍历的k-v映射
        for (int i = 0; i < inorder.length; i++) {
            treeMap.put(inorder[i], i);
        }
        TreeNode treeNode = myBuildTree(preorder, inorder,0, preorder.length - 1, 0, inorder.length - 1);
        return treeNode;
    }

    /**
     * @param preorder      先序遍历
     * @param inorder       中序遍历
     * @param preOrderLeft  递归中：先序遍历的左端点
     * @param preOrderRight 递归中：先序遍历的右端点
     * @param inOrderLeft   递归中：中序遍历的左端点
     * @param inOrderRight  递归中：中序遍历的右端点
     */
    private TreeNode myBuildTree(int[] preorder, int[] inorder,
                                 int preOrderLeft, int preOrderRight, int inOrderLeft, int inOrderRight) {
        // 定义递归结束条件
        if (preOrderLeft > preOrderRight) {
            return null;
        }

        // 递归执行流程
        // 1 找到先序遍历中的根节点，即preOrderLeft
        int preOrderRoot = preOrderLeft;
        // 2 据此定位到中序遍历中的根节点
        int inOrderRoot = treeMap.get(preorder[preOrderRoot]);
        // 3 建立根节点，左递归指向其left，右递归指向其right
        TreeNode root = new TreeNode(preorder[preOrderRoot]);
        // 建立递归的重要参数是他们的参数变量值为多少
        // 根据中序遍历计算左子树个数
        int leftSize = inOrderRoot - inOrderLeft;
        // 递归构造左子树
        // 官方提示：先序遍历中「从 左边界+1 开始的 leftSize」个元素就对应了中序遍历中「从 左边界 开始到 根节点定位-1」的元素
        root.left = myBuildTree(preorder, inorder, preOrderLeft + 1, preOrderLeft + leftSize, inOrderLeft, inOrderRoot - 1);
        // 递归构造右子树
        // 先序遍历中「从 左边界+1+左子树节点数目 开始到 右边界」的元素就对应了中序遍历中「从 根节点定位+1 到 右边界」的元素
        root.right = myBuildTree(preorder, inorder, preOrderLeft + leftSize + 1, preOrderRight, inOrderRoot + 1, inOrderRight);

        // 最后返回root
        return root;
    }
}