从前序与中序遍历序列构造二叉树

给定两个整数数组 preorder 和 inorder ，其中 preorder 是二叉树的先序遍历， inorder 是同一棵树的中序遍历，请构造二叉树并返回其根节点。

概念

1. 树
   树（Tree）是一种非线性数据结构，它最常用的用途之一是表示层次关系。树由若干个节点组成，每个节点可以有若干个子节点，形成一个层次关系。
   树的基本特点包括：

   1. 树由若干个节点组成；
   2. 每个节点可以有若干个子节点，但只有一个父节点；
   3. 根节点是没有父节点的节点；
   4. 叶子节点是没有子节点的节点；
   5. 在树中，任意两个节点之间都存在唯一的路径。
      树的应用非常广泛，比如操作系统文件系统、数据库索引、图形学中的场景图等。在算法和数据结构中，树也是重要的基础知识，很多问题可以通过构建和操作树来解决。常见的一些树类型包括：二叉树、平衡二叉树、红黑树、B-树、堆、Trie树等。

2. 树的相关概念
   下面是一些关于树的基本概念：

   1. 根节点（root）：树中没有父节点的节点被称为根节点，树只有一个根节点；
   2. 子节点（child）：一个节点可以有多个子节点，每个子节点都有它自己的子节点；
   3. 父节点（parent）：一个节点的直接前驱节点称为其父节点；
   4. 兄弟节点（sibling）：具有相同父节点的节点互称为兄弟节点；
   5. 叶子节点（leaf）：没有子节点的节点称为叶子节点；
   6. 深度（depth）：从根节点到某个节点的路径上的节点数，根节点的深度为 0；
   7. 高度（height）：从某个节点到该节点所在的子树中叶子节点的最长路径上的节点数，叶子节点的高度为 0；
   8. 层次（level）：根节点的层次为 1，它的子节点层次为 2，以此类推。

3. 二叉树的遍历
   二叉树遍历包括三种方式：** 前序遍历、中序遍历和后序遍历。 **
   前序遍历：首先访问根节点，然后遍历左子树，最后遍历右子树。
   中序遍历：首先遍历左子树，然后访问根节点，最后遍历右子树。
   后序遍历：首先遍历左子树，然后遍历右子树，最后访问根节点。
   在实现这三种遍历时，我们可以使用递归或者迭代的方式。其中，递归是一种自然的思路，可以直接按照定义来实现。而迭代则需要借助辅助数据结构，如栈或队列来实现

4. 栈和队列
   栈是一种“先进后出”（Last-In-First-Out, LIFO）的数据结构，只支持在末尾插入元素和从末尾删除元素。也就是说，最先插入的元素被挤到了栈底，最后插入的元素在栈顶。
   队列是一种“先进先出”（First-In-First-Out, FIFO）的数据结构，只支持在末尾插入元素和从队首删除元素。也就是说，最先插入的元素排在队首，最后插入的元素排在队尾。

5. 栈和队列还有树和图的关系
   栈和队列是两种常用的线性数据结构，它们可以被看作是特殊的树和图。
   具体来说，栈可以被看作是一种只有一个入口和一个出口的树，即只有根节点和叶子节点的树。从根节点进入树后只能通过一个路径到达叶子节点，而且每个节点都只有一个父节点。在实际应用中，我们通常使用栈来实现函数调用、表达式求值等功能。队列可以被看作是一种只有一个入口和一个出口的图，即只有起点和终点的图。从起点出发，沿着一条路线遍历整张图，在到达终点之前无法返回先前经过的节点。在实际应用中，我们通常使用队列来实现广度优先搜索（BFS）等功能。树是一种非线性的数据结构，由若干个节点组成，这些节点通过边相连。每个节点最多有一个父节点和多个子节点。树被广泛应用于计算机科学中，例如二叉搜索树用于排序和查找、平衡二叉树用于高效地维护有序数据、堆用于实现优先队列等。图也是一种非线性的数据结构，由若干个节点和边组成。和树不同的是，图中的边可以连接任意两个节点，因此图比树更加灵活，能够描述更加复杂的关系。在实际应用中，我们常使用图来描述各种网络、路线、信息流等。需要注意的是，栈和队列可以被看作是一种特殊的树和图&#x