某二叉树的前根次序列遍历结果为stuwv,中序遍历为uwtvs,那么该二叉树的后序为:...

本文通过一个具体的例子,详细解析了如何从给定的前序遍历和中序遍历序列推导出二叉树的后序遍历序列。通过对先序遍历stuwv和中序遍历uwtvs的分析,确定了二叉树的结构,并得出后序遍历为wuvts。

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[size=large][color=red]某二叉树的前根次序列遍历结果为stuwv,中序遍历为uwtvs,那么该二叉树的后序为:[/color]
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对于先序遍历stuwv, 和中序遍历uwtvs可以这么分析:

规则:
1)先序遍历确定父节点
2)中序遍历确定左右子树
分析过程:
1、由前序遍历可知s为树的根
s
tuwv
2、结合中序遍历可知:tuwv为s左子树的先序遍历, uwtv为s左子树的中序遍历
3、同理判断t为左子树的根,uw为t的左子树, v为t的右子树
s
t
uw v
4、递归判断t的左子树可知: 其先序遍历和中序遍历均为uw,判断u为子树的根节点,w为u的右孩子
s
/
t
/ \
u v
\
w
由此可知其后序遍历为:wuvts
### 如何据中序和后序遍历序列构造二叉树据给定的 **中序遍历** 和 **后序遍历** 序列来构建一颗二叉树,可以遵循以下逻辑: #### 方法概述 1. 后序遍历中的最后一个节点一定是节点。因此可以从后序序列中找到节点的位置。 2. 利用该节点在中序序列中的位置划分左子和右子。 3. 对于左子和右子重复上述过程。 以下是具体的实现方法以及代码示例。 --- #### 实现步骤说明 假设输入如下: - 中序遍历:`CBGEAFHD` - 后序遍历:`CGEBHFD` 可以通过递归的方式逐步分解问题。具体来说: - 找到后序遍历的最后一位作为当节点 `D`[^1]。 - 在中序遍历中定位节点 `D` 的索引为 7,则其左侧部分 `[C, B, G, E, A, F, H]` 是左子,右侧为空(即无右子)。 - 接下来处理左子的部分,继续取后序遍历剩余部分的最后一项作为新的节点,并按照相同方式拆分直到结束。 --- #### Python 实现代码 下面是基于以上思路的一个Python实现: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def buildTree(inorder, postorder): if not inorder or not postorder: return None root_val = postorder[-1] # 获取后序遍历的最后一个元素作为节点 root_index_inorder = inorder.index(root_val) # 查找节点在中序遍历中的位置 root = TreeNode(root_val) # 创建节点 root.left = buildTree( inorder[:root_index_inorder], postorder[:root_index_inorder] ) # 左子对应的范围 root.right = buildTree( inorder[root_index_inorder + 1:], postorder[root_index_inorder:-1] ) # 右子对应的范围 return root # 测试函数 inorder_example = "CBGEAFHD" postorder_example = "CGEBHFD" tree_root = buildTree(list(inorder_example), list(postorder_example)) print(tree_root.val) # 输出应为 'D' ``` 此代码定义了一个简单的二叉树类 `TreeNode` 并实现了用于重建二叉树的核心函数 `buildTree()`。它利用递归来不断缩小问题规模直至解决整个问题[^1]。 --- #### 时间复杂度分析 对于每调用 `buildTree()` 函数时都会减少一部分待解决问题大小的操作而言,整体时间复杂度主要取决于查找操作频率及其成本。由于采用了列表切片技术配合字符串匹配机制,最坏情况下可能达到 O(n²)[^3] ,其中 n 表示节点总数;但如果优化成哈希映射记录各字符对应下标则可降至线性级别 O(n)。 ---
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