前序中序遍历问题

本文介绍了一种算法,该算法可以根据给定的二叉树前序和中序遍历序列来确定其后序遍历序列。通过递归地划分二叉树的左子树和右子树,最终输出后序遍历结果。算法的时间复杂度为O(n),空间复杂度也为O(n),适用于计算机科学领域的数据结构与算法课程。

问题描述:

给定一棵二叉树,已知二叉树的前序中序遍历序列,设计一个算法,确定该二叉树的后序遍历的序列。

数据结构:

采用STL中的string实现。

算法分析:

在中序序列中查找前序序列中的首元素,作为根节点,根节点之前为左子树的中序,之后为右子树的中序,然后对左右子树递归调用,直到子树元素为一个,即长度为一,输出。

时空复杂度分析

时间复杂度O(n);

空间复杂度O(n);

(n为节点数)

源代码:

#include <string> #include <iostream> using namespace std; void PIOto_PostO(string s1,string s2) { int k,len; string ts1,ts2; len=s1.length(); if (len==1) printf("%c",s1[0]); else { k=s2.find(s1[0]); if (k>0) { ts1=s1.substr(1,k); ts2=s2.substr(0,k); PIOto_PostO(ts1,ts2); } if (k<len-1) { ts1=s1.substr(k+1,len-k-1); ts2=s2.substr(k+1,len-k-1); PIOto_PostO(ts1,ts2); } printf("%c",s2[k]); } } int main() { string sp,st; //freopen("treer.in","r",stdin); //freopen("treer.out","w",stdout); while (cin>>sp>>st) { PIOto_PostO(sp,st); cout<<endl; } return 0; }

<think>我们有两个主要任务:1. 提供前序遍历序遍历的举例说明;2. 参考给定的引用内容。 根据引用[1]: - 前序遍历:根左右。遍历顺序为:访问根节点,然后前序遍历左子树,再前序遍历右子树。 - 中序遍历:左根右。遍历顺序为:中序遍历左子树,然后访问根节点,再中序遍历右子树。 我们使用引用[1]中的例子: - 二叉树结构(图示未给出,但根据遍历序列可以推断): 前序遍历:ABDECF 中序遍历:DBEAFC 后序遍历:DEBFCA 我们可以根据遍历序列重建二叉树: 前序遍历的第一个元素A是根节点。 在中序遍历中,A将树分为左右子树:A左边的DBE是左子树,右边的FC是右子树(注意:这里中序遍历序列是DBEAFC,所以左子树是DBE,右子树是FC?但是前序遍历中左子树部分应该是BDE,右子树是CF,需要对应)。 重建步骤: 1. 前序第一个:A(根) 2. 中序中,A的左边是DBE,右边是FC。 3. 左子树的前序遍历:BDE(前序中根节点A之后的三个元素,因为左子树有三个节点) 左子树的中序遍历:DBE 4. 右子树的前序遍历:CF(前序中剩下的两个元素) 右子树的中序遍历:FC 对于左子树(根为B): 前序:BDE -> B是左子树的根 中序:DBE -> 在B左边的是D(左子树的左子树),右边的是E(左子树的右子树) 所以B的左孩子是D,右孩子是E。 对于右子树(根为C): 前序:CF -> C是根,然后F 中序:FC -> 说明C的左子树是F(因为F在C的左边),没有右子树。 因此,二叉树结构为: A / \ B C / \ / D E F 但是,注意中序遍历:左子树(B为根)的中序遍历是DBE,即先访问D(B的左子树),然后B,然后E(B的右子树)。所以结构正确。 现在,我们分别给出前序遍历序遍历的详细举例说明: 1. 前序遍历(根左右): 从根A开始:访问A。 然后前序遍历左子树(以B为根): 访问B(此时作为左子树的根) 前序遍历B的左子树(以D为根):访问D(D没有子节点,所以左子树遍历完成,右子树为空) 然后前序遍历B的右子树(以E为根):访问E(同样没有子节点) 然后前序遍历右子树(以C为根): 访问C 前序遍历C的左子树(以F为根):访问F(F没有子节点) 前序遍历C的右子树:为空,结束。 所以前序遍历序列:A->B->D->E->C->F,即ABDECF。 2. 中序遍历(左根右): 从根A开始,先中序遍历左子树(以B为根): 中序遍历B的左子树(以D为根):访问D(因为D没有左子树,所以访问D) 然后访问根B 然后中序遍历B的右子树(以E为根):访问E(E没有子树) 然后访问根A 然后中序遍历右子树(以C为根): 中序遍历C的左子树(以F为根):访问F(F没有左子树,所以访问F) 然后访问根C 然后中序遍历C的右子树:为空,不访问。 所以中序遍历序列:D->B->E->A->F->C,即DBEAFC。 但是注意,我们重建的树中,C的左子树是F,所以中序遍历应该是先访问F再访问C,但是引用[1]给出的中序遍历是DBEAFC,而我们在右子树部分应该是FC,但这里写的是A之后是F然后C,所以是A->F->C?实际上,引用[1]的中序遍历是DBEAFC,即: D, B, E, A, F, C 这符合我们重建的树:左子树(D,B,E)在根A的左边,右子树(F,C)在A的右边,且C的左子树只有F,所以中序遍历右子树时先访问F再访问C。 因此,我们使用这个例子来说明前序遍历序遍历。 另外,我们也可以参考引用[2]中的例子,但这里我们主要使用引用[1]的例子。 现在,我们按照要求进行回答: - 使用中文 - 行内公式用$...$,独立公式用$$...$$ - 引用标识:在引用内容的末尾添加[^n] - 生成相关问题 注意:引用[3][4]主要提供了一些背景,但例子主要来自引用[1]。 </think> ### 前序遍历序遍历详解及示例 #### 一、基本概念 1. **前序遍历(Preorder Traversal)** - 规则:**根节点 → 左子树 → 右子树** - 访问顺序: $$ \text{preorder}(root) = root \rightarrow \text{preorder}(left) \rightarrow \text{preorder}(right) $$ - 特点:**根节点最先被访问**,适用于复制树结构或表达式求值[^1][^4]。 2. **中序遍历(Inorder Traversal)** - 规则:**左子树 → 根节点 → 右子树** - 访问顺序: $$ \text{inorder}(root) = \text{inorder}(left) \rightarrow root \rightarrow \text{inorder}(right) $$ - 特点:**根节点在中间被访问**,二叉搜索树(BST)的中序遍历结果是有序序列[^1][^3]。 --- #### 二、具体示例分析 以下通过一个二叉树示例演示两种遍历过程。 二叉树结构(图示): ``` A / \ B C / / \ D E F ``` 对应的前序/中序序列(引用[1]案例): - **前序遍历**:$A \rightarrow B \rightarrow D \rightarrow C \rightarrow E \rightarrow F$ - **中序遍历**:$D \rightarrow B \rightarrow A \rightarrow E \rightarrow C \rightarrow F$ ##### 遍历步骤分解: 1. **前序遍历(根左右)** - 访问根节点 $A$ - 递归左子树(以 $B$ 为根): - 访问 $B$ - 递归左子树:访问 $D$(叶子节点) - $B$ 无右子树 - 递归右子树(以 $C$ 为根): - 访问 $C$ - 递归左子树:访问 $E$(叶子节点) - 递归右子树:访问 $F$(叶子节点) **最终序列**:$A, B, D, C, E, F$ 2. **中序遍历(左根右)** - 递归左子树(以 $B$ 为根): - 递归左子树:访问 $D$(叶子节点) - 访问根节点 $B$ - $B$ 无右子树 - 访问根节点 $A$ - 递归右子树(以 $C$ 为根): - 递归左子树:访问 $E$(叶子节点) - 访问根节点 $C$ - 递归右子树:访问 $F$(叶子节点) **最终序列**:$D, B, A, E, C, F$ --- #### 三、应用实例:重建二叉树 引用[2]展示了如何用前序+中序序列重建二叉树: - **输入**: - 前序序列:$\{1,2,4,7,3,5,6,8\}$ - 中序序列:$\{4,7,2,1,5,3,8,6\}$ - **重建逻辑**: 1. 前序首元素 $1$ 是根节点 2. 在中序中定位 $1$:左子树 $\{4,7,2\}$,右子树 $\{5,3,8,6\}$ 3. 递归处理左子树(前序:$\{2,4,7\}$,中序:$\{4,7,2\}$) 4. 递归处理右子树(前序:$\{3,5,6,8\}$,中序:$\{5,3,8,6\}$) - **重建结果**: ``` 1 / \ 2 3 / / \ 4 5 6 \ / \ 7 8 (无右节点) ``` 验证: - 前序遍历:$1,2,4,7,3,5,6,8$ - 中序遍历:$4,7,2,1,5,3,8,6$[^2] --- #### 四、核心差异对比 | 遍历方式 | 规则顺序 | 根节点位置 | 典型应用场景 | |------------|--------------|------------|----------------------| | **前序遍历** | 根 → 左 → 右 | **最先** | 复制二叉树、表达式树 | | **中序遍历** | 左 → 根 → 右 | **中间** | 二叉搜索树有序输出 | --- ### 相关问题 1. 如何根据中序遍历序遍历序列重建二叉树? 2. 前序遍历序遍历的时间复杂度是多少? 3. 为什么二叉搜索树的中序遍历结果是有序的?
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