给你一个 n * n 矩阵 grid ，矩阵由若干 0 和 1 组成。请你用四叉树表示该矩阵 grid 。
你需要返回能表示矩阵 grid 的 四叉树 的根结点。
四叉树数据结构中，每个内部节点只有四个子节点。此外，每个节点都有两个属性：
val：储存叶子结点所代表的区域的值。1 对应 True，0 对应 False。注意，当 isLeaf 为 False 时，你可以把 True 或者 False 赋值给节点，两种值都会被判题机制 接受 。isLeaf: 当这个节点是一个叶子结点时为 True，如果它有 4 个子节点则为 False 。
class Node {
public boolean val;
public boolean isLeaf;
public Node topLeft;
public Node topRight;
public Node bottomLeft;
public Node bottomRight;
}
我们可以按以下步骤为二维区域构建四叉树：
- 如果当前网格的值相同（即，全为
0 或者全为 1），将 isLeaf 设为 True ，将 val 设为网格相应的值，并将四个子节点都设为 Null 然后停止。 - 如果当前网格的值不同，将
isLeaf 设为 False， 将 val 设为任意值，然后如下图所示，将当前网格划分为四个子网格。 - 使用适当的子网格递归每个子节点。
如果你想了解更多关于四叉树的内容，可以参考 wiki 。
四叉树格式：
你不需要阅读本节来解决这个问题。只有当你想了解输出格式时才会这样做。输出为使用层序遍历后四叉树的序列化形式，其中 null 表示路径终止符，其下面不存在节点。
它与二叉树的序列化非常相似。唯一的区别是节点以列表形式表示 [isLeaf, val] 。
如果 isLeaf 或者 val 的值为 True ，则表示它在列表 [isLeaf, val] 中的值为 1 ；如果 isLeaf 或者 val 的值为 False ，则表示值为 0 。
示例 1：
输入：grid = [[0,1],[1,0]]
输出：[[0,1],[1,0],[1,1],[1,1],[1,0]]
解释：此示例的解释如下：
请注意，在下面四叉树的图示中，0 表示 false，1 表示 True 。
示例 2：
输入：grid = [[1,1,1,1,0,0,0,0],[1,1,1,1,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1,1,1,1],[1,1,1,1,0,0,0,0],[1,1,1,1,0,0,0,0],[1,1,1,1,0,0,0,0],[1,1,1,1,0,0,0,0]]
输出：[[0,1],[1,1],[0,1],[1,1],[1,0],null,null,null,null,[1,0],[1,0],[1,1],[1,1]]
解释：网格中的所有值都不相同。我们将网格划分为四个子网格。
topLeft，bottomLeft 和 bottomRight 均具有相同的值。
topRight 具有不同的值，因此我们将其再分为 4 个子网格，这样每个子网格都具有相同的值。
解释如下图所示：
提示：
n == grid.length == grid[i].lengthn == 2x 其中 0 <= x <= 6
日常吐槽翻译，题目看了老半天
题目意思是要把 n∗n 矩阵分割成 4 等份（左上、右上、左下、右下）；分割之后返回一个 Node，Node 初始化要确定 3 个值：val、isLeaf、children（4 个子节点）；如果 Node 不是叶子节点就接着递归分割它的 4 个子节点对应的子矩阵。
children：可以先递归求出 4 个子节点，当前节点是否有子节点由 isLeaf 决定val：所有子节点的 val 之和除以 4 并向上取整（也可以向下取整）isLeaf：所有子节点的 val 之和是 4 或 0，且所有子节点都是叶子节点
矩阵大小是n∗n(n=2x,0<=x<=6)，矩阵最小是 1∗1 最大是 64∗64，因此除最小矩阵外所有矩阵都可以被 4 等分，没有其他特殊情况需要处理
var construct = function (grid) {
const n = grid.length;
function dfs(i0, i1, j0, j1) {
if (i0 === i1 && j0 === j1) return new Node(grid[i0][j0], true);
const mi = Math.floor(i1 / 2 + i0 / 2), mj = Math.floor(j1 / 2 + j0 / 2);
const tl = dfs(i0, mi, j0, mj);
const tr = dfs(i0, mi, mj + 1, j1);
const bl = dfs(mi + 1, i1, j0, mj);
const br = dfs(mi + 1, i1, mj + 1, j1);
const children = [tl, tr, bl, br];
const val = children.reduce((a, c) => a + c.val, 0);
const isLeaf = (val % 4 === 0) && children.every((n) => n.isLeaf);
return new Node(Math.ceil(val / 4), isLeaf, ...(isLeaf ? [] : children));
}
return dfs(0, n - 1, 0, n - 1);
};
