已知前序中序遍历,求后续遍历 最简代码

本文介绍如何从给定的前序和中序遍历序列重建二叉树并输出后序遍历序列,提供了逐步解析过程及优化代码实现。
一道HULU的笔试题(How I wish yesterday once more)

假设有棵树,长下面这个样子,它的前序遍历,中序遍历,后续遍历都很容易知道。


PreOrder:         GDAFEMHZ

InOrder:            ADEFGHMZ

PostOrder:       AEFDHZMG

 

现在,假设仅仅知道前序和中序遍历,如何求后序遍历呢?比如,已知一棵树的前序遍历是”GDAFEMHZ”,而中序遍历是”ADEFGHMZ”应该如何求后续遍历?

 

第一步,root最简单,前序遍历的第一节点G就是root。

 

第二步,继续观察前序遍历GDAFEMHZ,除了知道G是root,剩下的节点必然是root的左右子树之外,没法找到更多信息了。

 

第三步,那就观察中序遍历ADEFGHMZ。其中root节点G左侧的ADEF必然是root的左子树,G右侧的HMZ必然是root的右子树。

 

第四步,观察左子树ADEF,左子树的中的根节点必然是大树的root的leftchild。在前序遍历中,大树的root的leftchild位于root之后,所以左子树的根节点为D。

 

第五步,同样的道理,root的右子树节点HMZ中的根节点也可以通过前序遍历求得。在前序遍历中,一定是先把root和root的所有左子树节点遍历完之后才会遍历右子树,并且遍历的右子树的第一个节点就是右子树的根节点。

如何知道哪里是前序遍历中的左子树和右子树的分界线呢?通过中序遍历去数节点的个数。

在上一次中序遍历中,root左侧是A、D、E、F,所以有4个节点位于root左侧。那么在前序遍历中,必然是第1个是G,第2到第5个由A、D、E、F过程,第6个就是root的右子树的根节点了,是M。

 

第六步,观察发现,上面的过程是递归的。先找到当前树的根节点,然后划分为左子树,右子树,然后进入左子树重复上面的过程,然后进入右子树重复上面的过程。最后就可以还原一棵树了。

第七步,其实,如果仅仅要求写后续遍历,甚至不要专门占用空间保存还原后的树。只需要稍微改动第六步,就能实现要求。仅需要把第六步的递归的过程改动为如下:

1 确定根,确定左子树,确定右子树。

2 在左子树中递归。

3 在右子树中递归。

4 打印当前根。

 

参考了一些网上的讨论,具体程序是:

[cpp]  view plain  copy
  1. #include <iostream>  
  2. #include <fstream>  
  3. #include <string>  
  4.   
  5. struct TreeNode  
  6. {  
  7.   struct TreeNode* left;  
  8.   struct TreeNode* right;  
  9.   char  elem;  
  10. };  
  11.   
  12.   
  13. TreeNode* BinaryTreeFromOrderings(char* inorder, char* preorder, int length)  
  14. {  
  15.   if(length == 0)  
  16.     {  
  17.       return NULL;  
  18.     }  
  19.   TreeNode* node = new TreeNode;//Noice that [new] should be written out.  
  20.   node->elem = *preorder;  
  21.   int rootIndex = 0;  
  22.   for(;rootIndex < length; rootIndex++)//a variation of the loop  
  23.     {  
  24.       if(inorder[rootIndex] == *preorder)  
  25.       break;  
  26.     }  
  27.   node->left = BinaryTreeFromOrderings(inorder, preorder +1, rootIndex);  
  28.   node->right = BinaryTreeFromOrderings(inorder + rootIndex + 1, preorder + rootIndex + 1, length - (rootIndex + 1));  
  29.   std::cout<<node->elem<<std::endl;  
  30.   return node;  
  31. }  
  32.   
  33. int main(int argc, char** argv){  
  34.     char* pr="GDAFEMHZ";      
  35.  char* in="ADEFGHMZ"; BinaryTreeFromOrderings(in, pr, 8); printf("\n"); return 0;}  



其实上面的代码写得不够简洁。题目只要求输出后续遍历,并没有要求建树。所以,不需要去计算出node->left与node->right,也不需要去return node。改进版本如下

[cpp]  view plain  copy
  1. struct TreeNode  
  2. {  
  3.   struct TreeNode* left;  
  4.   struct TreeNode* right;  
  5.   char  elem;  
  6. };  
  7.   
  8. void BinaryTreeFromOrderings(char* inorder, char* preorder, int length)  
  9. {  
  10.   if(length == 0)  
  11.     {  
  12.       //cout<<"invalid length";  
  13.       return;  
  14.     }  
  15.   TreeNode* node = new TreeNode;//Noice that [new] should be written out.  
  16.   node->elem = *preorder;  
  17.   int rootIndex = 0;  
  18.   for(;rootIndex < length; rootIndex++)  
  19.     {  
  20.       if(inorder[rootIndex] == *preorder)  
  21.       break;  
  22.     }  
  23.   //Left  
  24.   BinaryTreeFromOrderings(inorder, preorder +1, rootIndex);  
  25.   //Right  
  26.   BinaryTreeFromOrderings(inorder + rootIndex + 1, preorder + rootIndex + 1, length - (rootIndex + 1));  
  27.   cout<<node->elem<<endl;  
  28.   delete node;   
  29.   return;  
  30. }  
  31.   
  32.   
  33. int main(int argc, char* argv[])  
  34. {  
  35.     printf("Hello World!\n");  
  36.     char* pr="GDAFEMHZ";  
  37.     char* in="ADEFGHMZ";  
  38.     
  39.     BinaryTreeFromOrderings(in, pr, 8);  
  40.   
  41.     printf("\n");  
  42.     return 0;  
  43. }  


再考虑一下,题目只要求输出后续遍历,所以其实连建立node也是没有必要的。可以直接把当前节点的value保存在一个char中,然后输出。

[cpp]  view plain  copy
  1. #include <stdio.h>  
  2. #include <stdio.h>  
  3. #include <iostream>  
  4. using namespace std;  
  5. struct TreeNode  
  6. {  
  7.   struct TreeNode* left;  
  8.   struct TreeNode* right;  
  9.   char  elem;  
  10. };  
  11.   
  12. void BinaryTreeFromOrderings(char* inorder, char* preorder, int length)  
  13. {  
  14.   if(length == 0)  
  15.     {  
  16.       //cout<<"invalid length";  
  17.       return;  
  18.     }  
  19.   char node_value = *preorder;  
  20.   int rootIndex = 0;  
  21.   for(;rootIndex < length; rootIndex++)  
  22.     {  
  23.       if(inorder[rootIndex] == *preorder)  
  24.       break;  
  25.     }  
  26.   //Left  
  27.   BinaryTreeFromOrderings(inorder, preorder +1, rootIndex);  
  28.   //Right  
  29.   BinaryTreeFromOrderings(inorder + rootIndex + 1, preorder + rootIndex + 1, length - (rootIndex + 1));  
  30.   cout<<node_value<<endl;  
  31.   return;  
  32. }  
  33.   
  34.   
  35. int main(int argc, char* argv[])  
  36. {  
  37.     printf("Hello World!\n");  
  38.     char* pr="GDAFEMHZ";  
  39.     char* in="ADEFGHMZ";  
  40.     
  41.     BinaryTreeFromOrderings(in, pr, 8);  
  42.   
  43.     printf("\n");  
  44.     return 0;  
  45. }  
### 构建二叉树并获取中序遍历 要从给定的前序遍历和后序遍历构建一棵唯一的二叉树通常是不可能的,除非额外的信息被提供出来,比如知道哪些节点是没有子节点的。这是因为多个不同的二叉树可以拥有相同的前序和后序遍历序列[^1]。 然而,如果假设这棵树是一棵完全二叉树或者是存在其他条件使得解唯一的情况下,则可以通过以下方法尝试重建该树: - 前序的第一个元素总是根节点。 - 后序遍历中的后一个元素也是这个根节点。 - 接下来,在前序遍历中寻找下一个可能成为新分支起点的位置;而在后序遍历里查找对应位置来划分左右子树范围。 但是这种方法并不总能成功地恢复原始结构,因为缺乏足够的约束条件可能导致多种可能性的存在。为了更精确地解决问题,通常还需要一些附加信息,例如每个结点是否有孩子结点等标志位。 下面是一个基于Python的例子,展示了一个单的算法框架用于处理这个问题,注意实际应用时需要根据具体情况调整逻辑以适应特定场景下的数据特点: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def build_tree(preorder, postorder): if not preorder or not postorder: return None root_val = preorder[0] if len(preorder) == 1 and len(postorder) == 1: return TreeNode(root_val) # 找到左子树的根节点在postorder里的索引 idx = postorder.index(preorder[1]) left_pre = preorder[1:idx + 2] left_post = postorder[:idx + 1] right_pre = preorder[idx + 2:] if idx + 2 < len(preorder) else [] right_post = postorder[idx + 1:-1] node = TreeNode(root_val) node.left = build_tree(left_pre, left_post) node.right = build_tree(right_pre, right_post) return node def inorder_traversal(node): result = [] def traverse(current_node): if current_node is not None: traverse(current_node.left) result.append(current_node.val) traverse(current_node.right) traverse(node) return result preorder_example = [3, 9, 20, 15, 7] postorder_example = [9, 15, 7, 20, 3] tree_root = build_tree(preorder_example, postorder_example) inorder_result = inorder_traversal(tree_root) print(inorder_result) ```
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