一个容易想到的思路：使用 nums 中最靠近中心的位置作为整棵 BST 的根节点，确保左右子树节点数量平衡。随后递归构造 nums 中下标范围为 [0,mid−1]作为左子树，递归构造 nums 中下标范围为 [mid+1,n−1]作为右子树。

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:def sortedArrayToBST(self, nums: List[int]) -> Optional[TreeNode]:return self.build(nums,0,len(nums)-1)def build(self,nums,l,r):if l>r:return Nonemid = l+r >> 1ans = TreeNode(nums[mid])ans.left = self.build(nums,l,mid-1)ans.right = self.build(nums,mid+1,r)return ans

注意，遍历的时候，记住一个关键点：我们遍历的是树而不是节点。具体说：每次遍历的时候，要把子树看成一个整体，比如我们来看一个最大的格局：爸爸节点是1号，那么左子树是2、4、5、7、8整个整体，右子树是3、6、9、10整个整体，在这个最大格局上进行遍历，那就是左子树整体->1号->右子树整体；所以我们现在知道要从左子树开始，那么左子树也要遵循中序遍历，所以顺序应该是4、7整体 -> 2 -> 5、8整体，然后进入1，然后进入右子树，右子树也遵循中序遍历：空白(3开头的右子树并没有左边部分) -> 3 -> 6、9、10整体。依此类推，如果你能理解完整的顺序：4、7、2、8、5、1、3、9、6、10，说明你已经理解了中序遍历，记住每次进入一个子树的时候，不要急着先遍历这个子树的爸爸，每个子树也都是要从左边开始才能是中序遍历的！这部分借鉴，写的非常清楚。