由二叉树的中序遍历和前序遍历求二叉树重建二叉树

本文介绍了一种根据前序和中序遍历结果重建二叉树的方法。通过递归方式,利用前序遍历的第一个元素作为根节点,并在中序遍历中找到该元素的位置,从而确定左右子树的范围。

剑指offer:重建二叉树

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。

因为已知前序特点,第一个节点必然是根节点。

然后由该点可以在中序可以找到对应的1。

这样可以吧中序遍历分成左子树{4,7,2}和右子树和{5,3,8,6}

之后由前序序列获得前序左子树{2,4,7}和前序右子树{3,5,6,8,}

由上面所得的前序和中序左子树继续递归,便能的到左子树。右子树同样不在赘述。

</pre><pre name="code" class="java">import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;

public class ReConstructBinaryTreeFromInAndPre {
	public static class TreeNode {
		int val;
		TreeNode left;
		TreeNode right;

		TreeNode(int x) {
			val = x;
		}
	}
	/**
	 * 根据前序和中序求二叉树
	 * 
	 * @param pre
	 * @param in
	 * @return
	 */
	public TreeNode reConstructBinaryTree(int[] pre, int[] in) {
		int length = pre.length;
		if (pre.length == 0 || in.length == 0)
			return null;
		TreeNode root = new TreeNode(pre[0]);
		int index = 0;
		for (int i = 0; i < in.length; i++) {
			if (in[i] == root.val) {
				index = i;
			}
		}
		// 递归做字数
		root.left = reConstructBinaryTree(Arrays.copyOfRange(pre, 1,index+1),
				Arrays.copyOf(in, index));		
		// 递归右子树
		root.right = reConstructBinaryTree(Arrays.copyOfRange(pre, index + 1, length),
				Arrays.copyOfRange(in, index + 1, length));
		System.out.println(root.val);
		return root;
	}
	@Test
	public void reConstructBinaryTreeTest() {
		int[] pre = { 5, 2, 1, 4, 3, 7, 6, 8 };
		int[] in = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 };
		int[] out = { 1, 3, 4, 2, 6, 8, 7, 5 };	//输出

		new ReConstructBinaryTreeFromInAndPre().reConstructBinaryTree(pre, in);
	}
}


<think>首先,用户的问题是关于“二叉树序遍历前序遍历”。用户提到了“”,但根据引用内容,似乎没有直接提到“”的概念。我需要回顾引用内容。 从引用中: - 引用[1] 讨论了二叉树遍历前序、中序、后序层序。 Trimmed the list to include only the relevant references. - 引用[2] 详细描述了二叉树前序、中序、后序遍历,并给出了中序遍历的Java代码示例。 - 引用[3] 展示了二叉树迭代器的中序递归遍历算法。 - 引用[4] 提供了一个C++代码,输入前序序遍历序列,输出后序遍历序列。 用户说:“我想查找二叉树序遍历前序遍历的相关信息”,但引用中没有明确提到“”。可能用户指的是基于遍历序列计算二叉树或构建,然后。 用户上一次的问题可能是关于二叉树遍历的,因为引用都是关于遍历的。系统指令要参考用户上一次的问题我的回答,但在这个对话中,这是第一个用户消息,所以我应该基于提供的信息。 用户查询是:“二叉树序遍历前序遍历”。可能“”是一个误解或特定术语。在计算机科学中,有“”或“segment tree”,但那通常用于范围查询,而不是直接与遍历序列相关。 或许用户指的是“根据前序序遍历序列构建二叉树,然后计算中所有节点的”。或者“”意思是的节点值之。 在引用[4]中,提到了输入前序序遍历序列来构建二叉树,然后输出后序遍历。但没有提到。 我应该澄清“”是什么意思。可能用户打错了,或者是一个特定概念。 另一个想法:在二叉树中,“”可能指的是每个节点的值是其子所有节点值的,类似于后缀或类似结构。但引用中没有提到这个。 回顾引用: - 引用[1]:二叉树遍历类型。 - 引用[2]:中序遍历的Java代码输出。 - 引用[3]:中序递归遍历算法。 - 引用[4]:从前序中序序列重建二叉树并输出后序。 用户提到了“”,但引用中没有相关内容。所以,我可能需要基于遍历序列构建然后。 用户说:“二叉树序遍历前序遍历”,可能意思是用中序前序序列来构建,然后计算。 或者,“”是“子”或类似的东西。 我应该假设用户指的是:给定一个二叉树前序序遍历序列,如何计算中所有节点的。 因为引用[4]提供了重建二叉树的代码,我可以扩展那个来。 系统指令要使用中文回答,结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 步骤: 1. 解释问题:用户想知道如何利用二叉树的中序前序遍历序列来构建并计算节点值的(假设“”指的是这个)。 2. 参考引用:引用[4]展示了如何从前序中序序列重建二叉树。 3. 修改代码或描述过程:在重建的过程中或之后,计算节点值的。 4. 提供清晰的解释。 可能的解决方案: - 首先,重建二叉树使用前序中序序列,如引用[4]所示。 - 然后,遍历(例如,使用后序遍历)来计算所有节点值的。 在重建过程中,也可以累积,但通常更简单的是先重建然后遍历。 定义:让前序遍历序列为 pre,中序遍历序列为 in。 重建二叉树的算法: - 前序的第一个元素是根节点。 - 在中序序列中找到根,根左边是左子的中序,右边是右子的中序。 - 根据左子的大小,在前序序列中划分左子右子前序。 - 递归地重建左子右子。 然后,计算遍历,对每个节点访问时添加其值。 可以用任何遍历顺序,因为只需要访问所有节点。 例如,后序遍历适合计算子。 但这里,我们只需要总,所以任何顺序都可以。 为了效率,在重建时就可以计算。 在引用[4]的代码中,重建函数返回节点指针,然后后序遍历输出值。 我可以修改重建函数,使其在构建时返回子。 或者,添加一个单独的函数来计算。 由于用户提到了“”,也许解释清楚。 最终输出:给定前序中序序列,输出。 在中文中,“”可能不是标准术语;更可能是“”或“计算的总”。 基于上下文,我将这样处理。 现在,生成相关问题,如系统指令所示。 回答结构: 1. 解释中序前序遍历在构建中的作用。 2. 描述如何重建二叉树。 3. 解释如何计算。 4. 提供代码示例或伪代码。 5. 生成相关问题。 引用标识:在引用内容末尾添加[^1]等。 引用来自提供的文本: - 来自引用[1] - [^2] 来自引用[2] - [^3] 来自引用[3] - [^4] 来自引用[4] 在回答中,当我参考这些时,添加标识。 例如:“如引用[4]所示,我们可以从前序中序序列重建二叉树。[^4]” 现在,关于数学表达式:用户问题中没有数学,所以可能不需要,但万一有变量,使用$...$。 例如,如果讨论序列,可以用$ \text{pre} = [a,b,c] $。 但可能不必要。 代码块:使用```格式。 最后,生成3个相关问题。 例如: 1. 如何计算二叉树的后序遍历序列的? 2. 二叉树重建的时间复杂度是多少? 3. 如何优化重建过程以减少空间使用? 确保回答真实可靠。 </think> ### 二叉树序遍历前序遍历 根据您的查询,“”可能指的是基于二叉树的中序前序遍历序列构建二叉树,并计算中所有节点值的总(即)。在二叉树中,中序前序遍历序列可以唯一确定一棵二叉树(假设中节点值互异),然后通过遍历来计算总。引用[4]提供了从前序中序序列重建二叉树的C++代码[^4],我将在此基础上扩展,添加功能。 #### 步骤-by-步骤解释 1. **理解遍历序列的作用**: - **前序遍历(Preorder)**: 顺序为“根-左-右”,第一个元素是根节点。 - **中序遍历(Inorder)**: 顺序为“左-根-右”,根节点将序列分为左子右子。 - 给定前序序列 `pre` 中序序列 `in`,可以递归地重建二叉树。 2. **重建二叉树**: - 使用递归方法: - 前序序列的第一个元素 `pre[0]` 是根节点。 - 在中序序列中找到 `pre[0]`,其左侧子序列是左子的中序,右侧是右子的中序。 - 根据左子的大小,划分前序序列:左子前序是 `pre[1..k]`,右子前序是 `pre[k+1..end]`,其中 `k` 是左子节点数。 - 递归重建左子右子。 - 引用[4]的代码实现了这一过程[^4]。 3. **计算**: - 在重建二叉树后,遍历整棵(如使用后序遍历),累加所有节点值。 - 后序遍历顺序为“左-右-根”,适合计算子,但任何遍历顺序(如前序、中序)都能计算总,因为都访问所有节点。 - 优化:可以在重建的过程中直接累加,减少额外遍历。 #### 代码实现 以下是基于引用[4]的C++代码修改,添加功能。代码包括两个函数: - `rebuild`: 从前序中序序列重建二叉树。 - `treeSum`: 计算二叉树所有节点值的(使用后序遍历)。 ```cpp #include <iostream> #include <string> using namespace std; struct Node { char val; // 假设节点值为字符类型,实际中可以是数字 Node *lc, *rc; }; // 重建二叉树函数 Node* rebuild(string pre, string in) { if (pre.empty() || in.empty()) return nullptr; Node* head = new Node(); head->val = pre[0]; int len = in.length(); for (int i = 0; i < len; i++) { if (pre[0] == in[i]) { if (i != 0) { head->lc = rebuild(pre.substr(1, i), in.substr(0, i)); // 左子 } else { head->lc = nullptr; } if (i != len - 1) { head->rc = rebuild(pre.substr(i + 1, len - 1 - i), in.substr(i + 1, len - 1 - i)); // 右子 } else { head->rc = nullptr; } break; // 找到根节点后退出循环 } } return head; } // 计算二叉树(后序遍历) int treeSum(Node* root) { if (root == nullptr) return 0; int leftSum = treeSum(root->lc); // 左子 int rightSum = treeSum(root->rc); // 右子 return leftSum + rightSum + (root->val - '0'); // 假设节点值为数字字符,转换为整数 } int main() { string pre, in; cout << "输入前序序列: "; cin >> pre; cout << "输入中序序列: "; cin >> in; Node* root = rebuild(pre, in); if (root == nullptr) { cout << "序列无效,无法重建。" << endl; return 1; } int sum = treeSum(root); cout << "二叉树节点值的总为: " << sum << endl; // 释放内存(实际应用中需实现) return 0; } ``` **说明**: - **输入假设**: 代码假设节点值为单个字符(如 `'1'`, `'2'`),在时转换为整数。如果节点值为数字,需调整 `treeSum` 中的转换逻辑(例如,使用 `stoi` 或直接存储整数)。 - **时间复杂度**: 重建二叉树为 $O(n^2)$,其中 $n$ 是节点数(因每次递归需在中序序列中查找根)。计算为 $O(n)$,整体 $O(n^2)$。 - **空间复杂度**: $O(n)$,用于存储结构递归栈。 - **示例测试**: - 输入前序: `"124536"`,中序: `"425163"`(对应二叉树:根1,左子2(左4,右5),右子3(左6))。 - 输出: `1 + 2 + 4 + 5 + 3 + 6 = 21`。 - **注意事项**: 如果序列无效(如长度不匹配或值不唯一),代码可能出错;实际中应添加错误处理。 #### 其他方法:重建过程中直接 为优化,可以在重建时累积,避免额外遍历: ```cpp int rebuildAndSum(string pre, string in, int& sum) { if (pre.empty() || in.empty()) return 0; char rootVal = pre[0]; sum += (rootVal - '0'); // 累加根节点值 // ... 类似重建逻辑,递归处理子 ... // 返回子(可选),但sum通过引用更新 } ``` 此方法更高效,但代码更复杂。推荐先重建,便于理解扩展。 #### 引用说明 - 重建二叉树的算法基于遍历序列的递归划分,这在引用[4]中详细实现。 - 遍历顺序(如前序、中序)的定义重要性在引用[1][2]中解释[^2]。 如果“”指其他含义(如每个节点存储子的特殊二叉树),请提供更多细节,我可以进一步解释!
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