使用数组构建BST并查询新的节点插入级别/深度

BST（Binary Search Tree）是一种常用的二叉搜索树数据结构，它具有以下特点：

每个节点最多有两个子节点，左子节点的值小于父节点的值，右子节点的值大于父节点的值。
对于任意节点，其左子树中的所有节点的值都小于该节点的值，右子树中的所有节点的值都大于该节点的值。
可以进行快速的插入、删除和搜索操作。

使用数组构建BST的方法如下：

创建一个空数组作为BST的容器。
将第一个元素作为根节点插入到数组中。
从第二个元素开始，依次将元素插入到数组中，并按照BST的规则进行排序。
- 如果插入的元素小于当前节点的值，则将其作为当前节点的左子节点。
- 如果插入的元素大于当前节点的值，则将其作为当前节点的右子节点。
- 如果插入的元素与当前节点的值相等，则根据具体情况进行处理（如忽略、替换等）。

重复步骤3，直到所有元素都插入到数组中。

查询新节点的插入级别/深度可以通过以下步骤实现：

从根节点开始，将待插入节点与当前节点进行比较。
如果待插入节点的值小于当前节点的值，并且当前节点的左子节点为空，则将待插入节点作为当前节点的左子节点，并返回插入的级别/深度。
如果待插入节点的值大于当前节点的值，并且当前节点的右子节点为空，则将待插入节点作为当前节点的右子节点，并返回插入的级别/深度。
如果待插入节点的值小于当前节点的值，并且当前节点的左子节点不为空，则将当前节点更新为其左子节点，并重复步骤2。
如果待插入节点的值大于当前节点的值，并且当前节点的右子节点不为空，则将当前节点更新为其右子节点，并重复步骤3。
如果待插入节点的值与当前节点的值相等，则根据具体情况进行处理（如忽略、替换等）。

以下是一个示例代码（使用Python语言）来构建BST并查询新节点的插入级别/深度：

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.left = None
        self.right = None

def insert_node(root, value):
    if root is None:
        return Node(value)
    if value < root.value:
        root.left = insert_node(root.left, value)
    elif value > root.value:
        root.right = insert_node(root.right, value)
    return root

def get_insert_level(root, value, level=1):
    if root is None:
        return level
    if value < root.value:
        return get_insert_level(root.left, value, level + 1)
    elif value > root.value:
        return get_insert_level(root.right, value, level + 1)
    else:
        # Handle the case when the value already exists in the BST
        return -1

# 构建BST
arr = [5, 3, 7, 2, 4, 6, 8]
root = None
for num in arr:
    root = insert_node(root, num)

# 查询新节点的插入级别/深度
new_node_value = 9
insert_level = get_insert_level(root, new_node_value)
print(f"The insert level/depth of {new_node_value} is {insert_level}.")

这里没有提及具体的腾讯云产品和产品介绍链接地址，因为题目要求不能提及特定的云计算品牌商。但是，腾讯云提供了丰富的云计算服务，包括云服务器、云数据库、云存储等，可以根据具体需求选择适合的产品来支持云计算应用。