72.Construct Binary Tree from Inorder and Postorder Traversal-中序遍历和后序遍历树构造二叉树(中等题)

中后序构造二叉树
本文介绍如何利用中序和后序遍历结果构造一棵二叉树的方法。通过找到后序遍历中的根节点,并在中序遍历中定位该根节点来划分左右子树,进而递归构建整棵树。

中序遍历和后序遍历树构造二叉树

  1. 题目

    根据中序遍历和后序遍历树构造二叉树

    注意事项
    你可以假设树中不存在相同数值的节点

  2. 样例

    给出树的中序遍历: [1,2,3] 和后序遍历: [1,3,2]
    返回如下的树:
    这里写图片描述

  3. 题解

由后序遍历定义可知,后序遍历序列的最后一个元素是根节点。
由中序遍历定义可知,可以在中序遍历结果中遍历查找根节点,可将中序遍历序列分为左右子树,这样左右子树的长度也就确定了,在后序遍历序列中,可以确定左右子树的根节点,这样递归下去既可以确定整个树。

/**
 * Definition of TreeNode: public class TreeNode { public int val; public
 * TreeNode left, right; public TreeNode(int val) { this.val = val; this.left =
 * this.right = null; } }
 */

public class Solution
{
    /**
     * @param inorder
     *            : A list of integers that inorder traversal of a tree
     * @param postorder
     *            : A list of integers that postorder traversal of a tree
     * @return : Root of a tree
     */
    public TreeNode buildTree(int[] inorder, int[] postorder)
    {
        return myBuildTree(inorder, 0, inorder.length - 1, postorder, 0,
                postorder.length - 1);
    }

    private TreeNode myBuildTree(int[] inorder, int instart, int inend,
            int[] postorder, int poststart, int postend)
    {
        if (instart > inend)
        {
            return null;
        }

        TreeNode root = new TreeNode(postorder[postend]);
        int position = findPosition(inorder, instart, inend,
                postorder[postend]);

        root.left = myBuildTree(inorder, instart, position - 1, postorder,
                poststart, poststart + position - instart - 1);
        root.right = myBuildTree(inorder, position + 1, inend, postorder,
                poststart + position - instart, postend - 1);
        return root;
    }

    private int findPosition(int[] arr, int start, int end, int key)
    {
        for (int i = start; i <= end; i++)
        {
            if (arr[i] == key)
            {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
}

Last Update 2016.10.2

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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