• 已知二叉树前序和中序,求后序


    概念

      一棵二叉树由根结点、左子树和右子树三部分组成,若规定 D、L、R 分别代表遍历根结点、遍历左子树、遍历右子树,则二叉树的遍历方式有 6 种:DLR、DRL、LDR、LRD、RDL、RLD。由于先遍历左子树和先遍历右子树在算法设计上没有本质区别,所以,只讨论三种方式:

      DLR--前序遍历(根在前,从左往右,一棵树的根永远在左子树前面,左子树又永远在右子树前面 )

      LDR--中序遍历(根在中,从左往右,一棵树的左子树永远在根前面,根永远在右子树前面)

      LRD--后序遍历(根在后,从左往右,一棵树的左子树永远在右子树前面,右子树永远在根前面)

    定理

    1、二叉树的前序遍历序列一定是该树的根节点

    2、中序遍历序列中根节点前面一定是该树的左子树,后面是该树的右子树

    例题

      输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。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},则重建二叉树并返回。

    解析

      从上面可知,题目中前序遍历的第一个节点{1}一定是这棵二叉树的根节点,根据中序遍历序列,可以发现中序遍历序列中节点{1}之前的{4,7,2}是这棵二叉树的左子树,{5,3,8,6}是这棵二叉树的右子树。然后,对于左子树,递归地把前序子序列{2,4,7}和中序子序列{4,7,2}看成新的前序遍历和中序遍历序列。此时,对于这两个序列,该子树的根节点是{2},该子树的左子树为{4,7}、右子树为空,如此递归下去(即把当前子树当做树,又根据上述步骤分析)。{5,3,8,6}这棵右子树的分析也是这样。

    代码

     1 class TreeNode {
     2     int val;
     3     TreeNode left;
     4     TreeNode right;
     5 
     6     TreeNode(int x) {
     7         val = x;
     8     }
     9 }
    10 
    11 public class TestRecoverBinaryTree {
    12     public TreeNode reConstructBinaryTree(int[] preOrder, int[] inOrder) {
    13         int pLen = preOrder.length;
    14         int iLen = inOrder.length;
    15         if (pLen == 0 && iLen == 0) {
    16             return null;
    17         }
    18         return btConstruct(preOrder, inOrder, 0, pLen - 1, 0, iLen - 1);
    19     }
    20     //构建方法,pStart和pEnd分别是前序遍历序列数组的第一个元素和最后一个元素;
    21     //iStart和iEnd分别是中序遍历序列数组的第一个元素和最后一个元素。
    22     public TreeNode btConstruct(int[] preOrder, int[] inOrder, int pStart, int pEnd, int iStart, int iEnd) {
    23         //建立根节点
    24         TreeNode tree = new TreeNode(preOrder[pStart]);
    25         tree.left = null;
    26         tree.right = null;
    27         if (pStart == pEnd && iStart == iEnd) {
    28             return tree;
    29         }
    30         int root = 0;
    31         //找中序遍历中的根节点
    32         for (root = iStart; root < iEnd; root++) {
    33             if (preOrder[pStart] == inOrder[root]) {
    34                 break;
    35             }
    36         }
    37         //划分左右子树
    38         int leftLength = root - iStart;//左子树
    39         int rightLength = iEnd - root;//右子树
    40         //遍历左子树
    41         if (leftLength > 0) {
    42             tree.left = btConstruct(preOrder, inOrder, pStart + 1, pStart + leftLength, iStart, root - 1);
    43         }
    44         //遍历右子树
    45         if (rightLength > 0) {
    46             tree.right = btConstruct(preOrder, inOrder, pStart + leftLength + 1, pEnd, root + 1, iEnd);
    47         }
    48         return tree;
    49     }
    50 }
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