前序、中序、后序相互转化的C代码简单递归实现

本文介绍了如何通过递归算法实现二叉树遍历的相互转换:从前序和中序遍历得到后序遍历,以及从后序和中序遍历得到前序遍历。代码示例使用 C 语言实现。

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已知前序、中序求后序

#include <stdio.h>
void PreAndInToPost(char *preorder,char *inorder,int lenth)
{
    if(lenth==0)
        return;
    char temp=*preorder;
    int rootindex=0;
    while(*preorder!=inorder[rootindex]&&rootindex<lenth)
        rootindex++;
    PreAndInToPost(preorder+1,inorder,rootindex);//left
    PreAndInToPost(preorder+rootindex+1,inorder+rootindex+1,lenth-rootindex-1);//right
    putchar(temp);
    return;
}
int main()
{
    char* pr="GDAFEMHZ";
    char* in="ADEFGHMZ";
    PreAndInToPost(pr,in,8);
    return 0;
}

已知后序、中序求前序

#include <stdio.h>
void PostAndInToPre(char *postorder,char *inorder,int lenth)
{
    if(lenth==0)
        return;
    putchar(postorder[lenth-1]);
    int rootindex=lenth-1;
    while(postorder[lenth-1]!=inorder[rootindex]&&rootindex>=0)
        rootindex--;
    PostAndInToPre(postorder,inorder,rootindex);//left
    PostAndInToPre(postorder+rootindex,inorder+rootindex+1,lenth-rootindex-1);//right
    return;
}
int main()
{
    char* post="AEFDHZMG";
    char* in="ADEFGHMZ"; 
    PostAndInToPre(post,in,8);
    return  0;
}
<think>好的,我现在得仔细看看这个问题。题目是说,给定一棵二叉树的前序后序遍历,求可能的中遍历的数量。比如样例输入是前序abc,后序cba,输出是4种可能的中。这说明当存在多个可能的结构时,中遍历的数目就会有多个。 那问题转化为,如何根据前序后序来推导可能的中数目。首先,我需要回忆二叉树的前序、中后序遍历的特点。前序遍历是根左右,后序是左右根,而中是左根右。所以,已知前序后序的情况下,如何确定结构? 但问题的关键在于,为什么前序后序不能唯一确定中?因为当某个节点只有一个子节点时,无法确定是左还是右子节点。比如,假设根节点只有一个子节点,那么在前序后序中,这个子节点的位置可能无法确定左右方向。例如,根节点A的前序是A B,后序是 B A。这时候,B可能是左子树或者右子树,所以中遍历可以是不同的情况。因此,这样的情况下,会导致不同的中结果数目不同。 所以,这道题的目标应该是找出所有可能的二叉树结构,然后统计对应的中遍历数目。而统计数目应该和树的结构中的某些情况有关,比如单子节点的情况的数量。这个时候,每出现一次这样的不确定,数目就会乘以相应的可能性数目。 那么,如何根据前序后序来找到这些可能的结构数目? 首先,我们需要根据前序后序重建树的可能结构。这一步是关键。前序后序的结构可能对应多个树的结构,特别是当存在节点只有一个子节点的情况时。这时候,每个这样的节点可能导致两种可能性(左或右),从而增加总的数目。 但具体如何处理?可能的步骤如下: 1. 首先,前序的第一个元素是根节点,后序的最后一个元素也是根节点。所以,根节点是确定的。 2. 然后,根节点在前序中的下一个元素应该是左子树的根节点。而对应的,在后序中,该左子树的根节点应该出现在某个位置。例如,假设前序中的第二个元素x是左子树的根,那么在后序中,x应该出现在某个位置,直到后序中x的位置到根的位置之间可能属于该左子树。 但是,这可能只能确定左子树和右子树的后序中的范围。或者,可能无法确定是否存在右子树。例如,当某个节点只有一个子节点时,前序后序的顺可能无法判断是左还是右。 所以,我们需要找到所有可能的分割方式,其中每个分割方式对应不同的左子树和右子树的结构,并且在这些情况下,当存在单个子节点时,会产生不同的结构,从而导致不同的中遍历。 所以,可能的思路是递归地处理每个子树,并统计可能的结构数目。对于每个子树,前序后序的对应部分可以被分割为左子树和右子树。其中,当左子树和右子树的结构可能存在多个可能性时,总数目是各子情况的乘积。 但是具体来说,如何分割?例如,假设当前根节点是root,前序中的下一个元素是child。那么在后序中,child应该出现在某个位置。这可能帮助我们找到左子树的长度。 或者,可能的递归方法是这样的: 假设当前的前序列是pre,后序列是post。当前的根节点是pre[0]。如果pre的长度是1,那么只有一个节点,中数目就是1。否则,我们需要找到左子树和右子树的结构。 在pre中,第二个元素pre[1]是左子树的根。或者,这可能属于右子树?这可能不正确。比如,当根节点只有右子树的情况下,前序中的第二个元素是右子树的根,而对应的后序中的第一个元素可能也是该右子树的根。这会导致分割困难。 这个时候,可能需要利用到根节点的子节点的情况。例如,前序中的下一个节点(child)在后序中出现的位置。例如,child在后序中的位置是k,那么后序中从当前开始到k的部分属于左子树,而剩下的属于右子树? 或者,另一种思路是:假设前序中的第二个元素x是左子树的根。那么在后序中,x应该出现在某个位置,而左子树的后序列的最后一个元素是x。这可能吗? 比如,假设前序是root + left preorder + right preorder;后序是 left post + right post + root。那么,左子树的后序的最后一个元素应该是左子树的根。同样,前序中的左子树的根是pre[1]。因此,在后序中找到pre[1]的位置,可以确定左子树的范围。例如,pre[1]在post中的位置是i,那么左子树的后序是post[0..i],而右子树的后序是post[i+1..n-2](因为根是post的最后一个元素)。 这可能是一个可行的方法。例如: 根节点是pre[0]。pre[1]是左子树的根节点。在post中找到pre[1]的位置,假设是k。那么左子树的节点数目为k+1。因为后序中左子树的后序列的长度等于左子树的节点数目。这样,在pre中,左子树的前序列的长度也为k+1。所以,pre的左子树部分是pre[1..k+1],右子树的前序是pre[k+2..]。同时,后序的左子树部分是post[0..k],右子树部分是post[k+1..n-2]。 这样,就可以递归地分割左右子树。但是,这种情况是否总是成立? 这可能只有当左子树存在时才成立。如果根节点只有右子树,那么pre[1]应该是右子树的根节点,而此时在后序中,该根节点应该出现在右子树的后序部分的末尾。此时,在post中pre[1]的位置应该是n-2(因为根节点的后序是最后),所以分割右子树的长度可能正确。 但是,当存在这种情况时,如果pre[1]等于pre[0]的某个子节点的情况,这可能需要更仔细的处理。或者,假设输入的列都是唯一的字符,因为题目中的输入是s1和s2,都是字符串,每个字符代表不同的节点,所以每个节点的值都是唯一的? 是的,假设每个节点的值都是唯一的,所以我们可以比较字符是否相等。 所以,这种分割方法可能有效。例如,对于当前根节点,前序列pre和后序列post: 1. 如果pre为空,返回数目1(空的情况)? 或者,当pre的长度为1时,数目是1。 2. 否则,pre[0]是根节点。pre[1]是左子树的根节点。在post中找到pre[1]的位置,假设为k。那么左子树的后序列是post[0..k],左子树的节点数目为k+1。对应的,前序列的左子树部分的长度也应该是k+1。所以,pre的左子树部分是pre[1], pre[2..k+1],右子树的前序部分是pre[k+2..end]。后序的右子树部分是post[k+1..end-1](因为最后一个元素是根)。 然后,递归处理左子树和右子树。总数目等于左子树的可能数目乘以右子树的可能数目。但这里有一个问题:当左子树的节点数目等于前序中的左子树长度时,是否一定正确? 但是,可能存在这样的情况:当某个节点只有一个子节点时,该子节点可以是左或者右,从而导致不同的结构。这时候,如果pre和post中的左子树部分无法唯一确定结构,那么就会产生多个可能的结构,从而导致数目增加。 比如,当左子树的节点数目为m,此时在递归处理左子树时,如果pre_left和post_left对应的子树结构可能有多个可能性,那么数目相乘。所以,问题转化为,对于每个子树,如果左子树和右子树的结构可能有多个,那么总数目等于左的数目乘以右的数目。而当某个节点的左子树和右子树的长度都为零或者非零的时候,是否会产生不同的可能性? 这个时候,可能上述的递归分割方式只能处理唯一的情况,而无法处理多个可能性的情况。比如,当pre[1]不在post的0到end-1的位置中的某个位置时,或者当存在多个可能的k值时? 或者,pre[1]必须出现在post的某个位置,否则输入无效? 题目中给出的输入应该是有效的,所以pre和post应该对应至少一个可能的树结构。因此,在递归过程中,可能需要确保pre和post的对应关系正确。 但回到问题,为什么样例输入中的前序abc和后序cba对应的中数目是4? 让我们分析样例。假设输入的前序是abc,后序是cba。根节点是a。前序的下一个节点是b。在后序中找到b的位置,假设是倒数第二个?因为后序的最后一个元素是a。所以,后序是cba,所以每个字符是c、b、a。所以,pre[1]是b,在post中找到位置k=1(索引从0开始的话)。所以左子树的后序是post[0..1]即cb,数目是2个节点。对应的左子树的前序长度是2,所以pre的左子树部分应该是pre[1],pre[2]即b和c。此时,左子树的前序是bc,后序是cb。然后递归处理左子树的情况。 此时,左子树的前序是bc,后序是cb。此时,根节点是b。前序的下一个节点是c。在后序中,c的位置是0。此时左子树的数目是0+1=1?所以,此时左子树的前序长度是1,即pre中的下一个字符是c。此时,分割后的左子树的前序是c,后序也是c。此时数目为1。右子树为空。此时,该根节点(b)的左子树存在,右子树不存在。所以,此时,左子树数目是1,右数目是1。所以总数目等于左数目乘以右数目等于1*1=1。此时,整个左子树数目是1。而原根节点a的右子树的前序为空,数目是1。所以总数目是1*1=1?但样例输出是4。这说明我的思路有问题。 这说明上述的分割方法可能无法正确计算数目。可能我的思路是错误的。或者,这可能意味着当某个节点的子节点只有一个时,该子节点可以是左或右,从而导致不同的结构,从而增加数目。比如,当左子树数目为0时,右子树数目为某个数目,或者反之? 比如,当pre[1]等于post中的某个位置,那么可能存在两种情况吗?比如,当左子树的大小为m,或者右子树的大小为m? 或者,当pre和post的左子树的大小无法确定的情况下,可能有多个可能的分割方式? 这可能才是问题的关键。例如,当pre[1]等于post中的某个元素时,可能存在多个可能的k值吗?或者,是否可能存在不同的分割方式? 或者,当pre和post对应的左子树的长度可以是不同的,从而导致不同的结构? 这个时候,我需要重新思考这个问题。正确的做法可能是:每个中间节点的结构可能有两种情况(只有左子树或者只有右子树)当且仅当其对应的子节点在pre和post中的顺无法确定。此时,每个这样的节点都会导致数目乘以相应的可能性数目。 例如,当一个节点只有一个子节点时,那么在树结构中,这个子节点可以是左或者右,所以导致两种情况。所以,当存在k个这样的节点时,总共有2^k种可能的树结构。而每个不同的结构对应不同的中遍历。所以,问题转化为找出这样的节点数目,然后计算总数目等于所有这样的节点的可能数目的乘积。 但如何找到这样的节点? 例如,在样例输入中,前序是abc,后序是cba。这棵树的结构可能如下: a是根节点。后序中c和b的顺可能有不同的情况。例如,可能的结构包括: 1. a的左子树是b,而b的左子树是c。 2. a的左子树是b,而b的右子树是c。 3. a的右子树是b,而b的左子树是c. 4. a的右子树是b,而b的右子树是c. 或者还有其他结构? 比如,样例输出是4,所以可能的中数目是4。每个结构对应不同的中列。例如: 结构1:a的左子树是b,b的左子树是c。中是cba。 结构2:a的左子树是b,b的右子树是c。中是cab. 结构3:a的右子树是b,b的左子树是c。中是acb. 结构4:a的右子树是b,b的右子树是c。中是bac. 或者可能还有其他情况? 或者,这四个结构的中遍历各不相同。例如: 结构1的中是c b a. 结构2:左子树是b,b的右子树的中是c。所以中是c b a?或者可能不同? 或者我应该重新分析每个结构对应的中: 比如,结构1:a的左孩子是b,b的左孩子是c。那么中遍历是c b a. 结构2:a的左孩子是b,b的右孩子是c。中是b c a. 结构3:a的右孩子是b,b的左孩子是c。中是a c b. 结构4:a的右孩子是b,b的右孩子是c。中是a b c. 这四个中列是不同的,所以样例输出是4。这说明这四个结构确实存在,并且数目等于4。所以,此时数目等于2^2=4。这可能意味着有两个节点存在单子节点的情况。例如,a和b都存在单子节点的情况? 或者,当某个节点的子节点数目为1时,是否会导致两种情况? 比如,当a的子节点b是左还是右,这会导致两种情况。同样,当b的子节点c是左还是右,又两种情况。所以,总共有2*2=4种情况。这正好符合样例输出。 这说明,当每个非叶子节点的单子节点情况都存在两种可能性时,总数目等于2的k次方,其中k是这样的节点的数目。例如,在样例中,a和b都是只有一个子节点的节点,所以k=2,数目是4。 这可能就是解题的关键。因此,问题转化为:在由前序后序确定的树的结构中,找出所有可能的单子节点(即该节点只有一个子节点)的情况,每个这样的节点会贡献两种可能性(左或右),所以总数目等于2的k次方,其中k是这样的节点的数目。但是,如何确定k的值? 但是,如何从给定的前序后序列中找出所有这样的节点? 首先,根据前序后序可以唯一确定树的结构,但只有当每个节点都有两个子节点或者同时有左或右子节点的情况下。当存在某个节点只有一个子节点时,该子节点的左右方向无法确定,从而导致不同的结构。 所以,我们需要找到所有这样的节点,它们的子节点在前序后序中对应的子树中只能有一个子节点,并且该子节点的位置可以是左或者右。 所以,k等于这样的节点数目:该节点的左子树或右子树只有一个子节点,而根据前序后序列,无法判断该子节点是左还是右。 如何找到这样的节点? 这可能涉及到递归地分析每个节点的子节点数目。例如,当一个节点的子节点数目为1时,那么它会增加k的值,并且总数目乘以2。 因此,算法的大致思路是: 1. 根据前序后序建立树的结构,并找到所有这样的节点:该节点只有一个子节点。每个这样的节点贡献一个因子2,总数目等于所有这样的节点的2的乘积。 但如何在不显式构建树结构的情况下,通过递归的方法统计这样的节点数目? 或者,可以采用递归分割的方法。每次递归处理当前的前序后序列,找到当前根节点的左子树的长度,并判断是否存在可能的两种情况(左或者右子树)。 例如,在递归函数中,当前pre和post列的长度为n。如果n<=1,则没有分支可能。否则,当前根节点是pre[0],下一个节点pre[1]是否等于post的倒数第二个元素?如果是的话,说明该子节点是叶子节点或者该子树只有一个子节点,此时可能存在两种情况。例如,当pre[1]等于post的倒数第二个元素时,该子节点可能为左或右,所以k增加1,并递归处理左或右子树? 或者,这可能是一个关键点。例如,当pre和post的对应部分满足:左子树的后序列长度为m,而对应的pre的左子树的长度也为m。此时,当m>0时,如果m=1,那么该子节点可能作为左或右子节点? 或者,当pre和post的当前根对应的左子树的根和右子树的根相同,那么可能存在两种情况? 这个问题可能需要更深入的分析。 根据前序后序的性质,如果一个节点只有一个子节点,那么该子节点在前序后序中的位置会相邻。例如,假设根节点只有一个子节点x,那么在pre中,x紧跟在根节点之后;在post中,x也紧跟在根节点之前。此时,pre[1]等于post[-2]。在这种情况下,x可以是左或右子节点,从而导致不同的结构。此时,这样的节点根节点会贡献一个因子2。如果存在多个这样的节点,总数目等于各个节点贡献的因子相乘。 所以,当pre和post中出现pre[1]等于post[-2]的情况时,说明当前根节点的子节点是唯一的,或者至少该左子树的根和右子树的根不存在,此时可能存在这样的情况,导致两种结构的可能。因此,k等于这样的节点数目的数目。 例如,在样例输入中,pre是abc,post是cba。根节点是a,pre[1] = b等于post[-2](即post[1] = b)。此时,根节点a的子节点满足这种情况,所以k增加1。然后递归处理子树。此时,左子树的pre是bc,post是cb。此时,pre[0]是b,pre[1]是c,post[-2]是c。所以,同样满足条件,所以k再增加1。此时,总数目等于2^2=4,与样例输出一致。 这说明,统计满足pre[i+1] == post[p_end -1]的节点数目,其中i是当前根节点在pre中的位置,p_end是当前post的结束位置。每个这样的节点会增加k的值,总数目等于2^k。因此,k等于所有满足条件的节点数目。 所以,解决这个问题的方法可以是: 1. 递归地将树分解,每次找到左子树的范围。 2. 每当当前子树的pre和post满足pre[0]的下一个字符等于post的倒数第二个字符时,k增加1。 3. 然后递归处理左子树和右子树。但如何分割? 或者,这可能是一个递归的过程: - 对于当前pre和post对应的子树,如果pre的长度为1,则返回,没有贡献。 - 否则,找到左子树的长度。这可以通过在post中找到pre[1]的位置。例如,pre[1]在post中的位置是k,那么左子树的长度为k+1。此时,如果pre[1]等于 post[-2](即post中的倒数第二个元素),也就是pre[1] == post[post.length - 2],那么这可能意味着该左子树和右子树是否为空? 或者,当左子树的长度大于0时,并且pre[1]等于post[-2],那么此时该节点(根节点)的子节点数目为1,但无法确定是左还是右,因此贡献一个因子2。但此时,如果左子树的长度大于1的话,可能还需要递归处理? 例如,当pre[1]等于post[-2],那么该子节点是否是唯一的子节点?在这种情况下,该子节点可以是左或右,所以此时根节点贡献一个因子2。然后,该子节点的子树可能继续贡献其他因子。 因此,整个问题转化为统计所有这样的节点数目,即当前子树的pre和post满足pre[0]的下一个元素等于post的最后一个元素的前一个元素(因为当前子树的post最后一个元素等于pre的第一个元素,即根节点)。 因此,算法的大致步骤是: 1. 递归函数,参数是当前子树的pre和post字符串。 2. 如果当前pre的长度 <= 0,或者pre等于post(这种情况可能出现在单节点的情况下?),则返回数目为1。 3. 否则,根节点是pre[0],必须等于post[-1]。 4. 如果pre的长度为1,则返回1种情况。 5. 否则,找到左子树的长度m:在post中找到pre[1]的位置,假设为k。则左子树的长度是k+1. 6. 此时,左子树的pre是pre[1..m],左子树的post是 post[0..k]. 右子树的pre是pre[m+1..n], 右子树的post是 post[k+1..n-2]. 7. 此时,如果左子树的长度m>0,并且右子树的长度是0(即只有左子树),或者当右子树的长度>0时,需要判断是否有唯一确定的结构? 或者,当pre[1]等于 post[-2](即当前根节点的pre[1]等于 post的倒数第二个字符),那么此时,该子节点是否是唯一的子节点?在这种情况下,根节点可以有两种结构(左或右子节点),所以贡献一个因子2。此时,总数目等于左子树的数目乘以右子树的数目乘以2。否则,数目等于左数目乘以右数目。 例如,在样例中: 当前pre是abc,post是cba。pre[1]是b,等于 post[-2](cba的倒数第二个字符是b)。所以,此时贡献一个因子2。然后递归处理左子树和右子树。左子树的pre是bc,post是cb。同样的情况,此时pre[1]=c等于 post[-2]=c。所以,又贡献一个因子2。此时,总数目等于2 * 2 =4。 这正好符合样例的输出。所以这似乎是一个可行的方法。 所以,算法的步骤可以总结为: - 对于每个递归的pre和post: - 如果pre长度为1,返回数目1. - 否则,找到左子树的长度m. - 如果pre[1]等于post[-2](即当前pre的根的子节点是当前pre和post中唯一的元素),那么该节点有两种可能性,数目需要乘以2. - 然后递归计算左子树和右子树的数目,并将它们的乘积乘以该因子. 所以,具体来说: count = 1 if pre has more than 1 node: find m as the length of left subtree (using pre[1] in post) if pre[1] == post[-2], then count += 1 (或者 count *= 2?) left_count = compute(s_left_pre, s_left_post) right_count = compute(s_right_pre, s_right_post) count *= left_count * right_count 所以,当pre[1]等于post[-2]时,总数目等于左和右的数目乘以2。否则,数目等于左和右的数目相乘。 所以,这样的递归关系是否正确? 现在,我需要验证样例的情况: pre=abc,post=cba. 第一次调用: pre长度是3. pre[1] = b, post[-2] = b. 所以,count *= 2. 左子树的长度是k+1,其中k是post中pre[1]=b的位置。post是cba,所以b的位置是索引1。k=1,m=2. 左子树的pre是pre[1..m]即pre[1],pre[2] = 'bc'。左子树的post是 post[0..k]即 post[0..1] = 'cb'. 右子树的pre是pre[3..], 无,所以右数目是1. 此时,count = 2 * left_count * right_count. 递归计算左子树的情况: pre是 bc,post是 cb. 此时,pre长度是2. pre[1] = c, post[-2]是 c (因为post是 cb, 最后一个字符是b,所以倒数第二个是 c). 所以,count *=2. 此时,找到左子树的长度。pre[1]是c,在post[0..k]中找到c的位置。post是cb,当前根节点是b,post最后一个字符是b。pre[1]是c等于 post的第一个字符c,所以k=0. m =k+1=1. 左子树的pre是pre[1],即c。post[0..0]即c. 递归处理左子树,此时pre长度为1,数目是1. 右子树的pre是pre[ m+1 ... ]即pre[1+1=2],即pre[2]即c的后面?或者原pre是bc,m=1。pre[1..m]是pre[1],即b的pre的左子树pre是b的pre[0]是b吗?或者可能我在这里的分割逻辑有错误? 抱歉,这里可能需要重新分析分割步骤。假设当前pre是 'bc'(pre='bc',post='cb')。 pre[0] = 'b',是当前根节点。pre[1] = 'c'。在post中找到'c'的位置,索引k=0。所以左子树的长度是k+1=1. 所以左子树的pre是 'c', post是 'c'(post[0..0]). 右子树的pre是空,post是 post[k+1..n-2],即 post[0+1到 len(post)-2]。当前post的长度是2,所以 n=2, post[0..k=0]是左子树,剩下的右子树部分应该是post[ k+1 ... n-2 ]即从索引1到 0,即空。所以右数目是1. 此时,当前数目等于 2 * left_count * right_count. left_count是递归调用处理pre='c'和post='c',数目是1. right数目是1. 所以当前数目等于 2 * 1 * 1 =2. 然后,回到最初的递归层,总数目等于原来的count(2)乘以这个left_count(2)乘以 right_count(1)吗? 或者,原初始层count等于2乘以 left_count(2)乘以 right_count(1)等于2*2*1=4. 这样,总数目等于4,与样例输出一致。这说明该思路是正确的。 因此,算法的大体思路是: 当递归处理每个子树时,如果当前子树的pre长度>=2,并且pre[1]等于post[-2],那么数目乘以2。然后递归处理左子树和右子树,并将它们的数目相乘。否则,数目等于左数目乘以右数目。 现在,如何实现这一逻辑? 需要将pre和post的每个子树的区间分割正确。具体来说: - 对于当前pre和post,假设长度n. - 根节点是pre[0]. - pre[1]是可能的左子树的根. - 在post中找到pre[1]的位置k(0 <=k <=n-2,因为 post最后一个字符是根节点). - 左子树的长度是k+1. - 因此,左子树的pre是pre[1:1+m],即从pre[1]开始的m个字符. - 左子树的post是post[0..k]. - 右子树的pre是pre[1+m:]. - 右子树的post是post[k+1..n-2]. 所以,分割是正确的。 在递归过程中,每次遇到pre[1]等于 post[-2]的情况时,数目乘以2。其余情况下,数目不乘。 因此,递归函数的伪代码如下: def count_middles(pre, post): if len(pre) == 0: return 0 if len(pre) == 1: return 1 res = 1 # 找到左子树的长度 first_char = pre[1] # 在post中找到first_char的位置k k = post.index(first_char) m = k + 1 # 分割左右子树 left_pre = pre[1:m+0] ?? left_post = post[:k+1] right_pre = pre[1+m:] right_post = post[k+1: -1+1] ?? # 这里可能需要注意,后序的右子树部分是 post[k+1 : len(post)-1 ] # 因为原post的最后一个字符是根节点,所以右子树的后序部分是 post[k+1 ... len(post)-2 ] # 所以 right_post = post[k+1 : len(post)-1 +1 ] ? # Python切片是前闭后开区间,所以应为 post[k+1 : len(post)-1 + 0 ?? # 例如,原post的长度为n, 所以 post的索引是0~n-1. # 右子树的后序部分从k+1到n-2(因为最后一个元素是根节点,索引n-1) # 所以 right_post = post[k+1 : n-1+1 ] ? 即 post[k+1 : n-1+1 ] = post[k+1 : n] # 不,切片是左闭右开,所以正确的切片应该是 post[k+1 : n-1] # 例如,n=3, k+1=0+1=1, n-1=2. 所以 right_post的范围是 [k+1, n-2] ? # 这个部分可能容易出错。正确的分割方式: # 原post的范围是左子树的后序 followed by右子树的后序 followed by根节点. # 所以,右子树的后序的长度等于右子树的节点数目. # 所以 right_post的起始位置是k+1,结束位置是 len(post)-2(即最后一个元素前的位置) # 所以 right_post = post[ k+1 : len(post)-1 ] # 因此,在Python中: right_post = post[k+1 : -1] # 因为 -1表示最后一个元素的位置. # 例如,post='cba'即索引0,1,2。k=1, right_post= post[2 : -1]即索引2到0?或者不是? # 不,post[ k+1 : -1 ] 对于k+1=1+1=2时,当 post长度为3,-1是索引2。所以 2:2不产生任何元素。这可能不正确。 # 所以,正确的分割方式应该为: # right_post = post[ k+1 : len(post)-1 ] # 在Python中,可以用 post[ k+1 : len(post)-1 ] 或者 post[k+1:-1] # 例如,pre=abc, post=cba (n=3). k=1. # right_post的起始位置是k+1=2,结束位置是n-2=3-2=1?这显然不可能。这说明我的分割方式可能错误。 # 这里可能需要重新考虑分割。 # 左子树的后序是 post[0..k], 右子树的后序是 post[k+1..n-2], 因为根节点在最后。 # 所以,右子树的后序的结束索引是n-2. # 所以 right_post = post[ k+1 : n-1 ] # 因为在Python中,切片是到终止索引的前一位。例如,从a到b-1. # 例如,当n=3, k+1=0+1=1? 例如,在样例中,当pre=abc, post=cba。此时,k=1. # right_post的起始位置是k+1=2, 结束位置是n-1-0吗? # 这个时候,当post是cba,分割右子树的后序是post[k+1 ...n-2]。k=1, post[k+1]是索引2吗?此时n-2=3-2=1,所以k+1=2>1。所以此时右子树的后序是空。正确。 # 所以 right_post = post[ k+1 : n-1 + 0 ] ? # 这个时候,正确的切片应该是 post[k+1 : (n-2)+1 ] ? # 或者,正确的切片是 post[k+1 : len(post)-1] # 因为 len(post)-1是最后一个元素的索引。右子树的后序的结束索引是n-2. # 所以,切片到 len(post)-1,即: right_post = post[k+1 : -1+1] ? # 可能我在这里犯了一个错误。正确的分割方式应该为: # 右子树的后序部分位于左子树的后序之后,根节点之前。因此,右子树的后序的起始索引是k+1,结束索引是n-2. # 所以,在Python中,right_post = post[k+1 : (n-2)+1 ] ? # 或者,使用 post[k+1 : len(post)-1 ] # 例如,对于原样例的右子树分割: # post = 'cba'即长度为3。k=1. # right_post的起始位置k+1=2, 结束位置是 len(post)-1 -1 = 3-1-1=1?这显然不对。这说明我的分割逻辑有问题。 # 这里可能需要重新思考。例如,当pre是abc,post是cba时,根节点是a。左子树的后序是cb,右子树的后序为空。所以 right_post应该是空字符串。 # 所以,k+1=1+1=2,n-2=3-2=1. 所以,当k+1=2 >1时,右子树的后序是空。 # 所以 right_post = post[ k+1 : n-1 ] # 例如,n=3, n-1=2. 所以,切片是k+1到 2. # post[k+1 : len(post)-0 ] ? # 这个时候,正确的做法是:right_post = post[k+1 : len(post)-1] # 例如,在样例中,k+1=2, len(post)-1=2. 所以,切片从2到2(不包含),所以得到空字符串。正确。 # 所以,在Python中: right_post = post[k+1 : len(post)-1] # 或者更简单地: right_post = post[k+1 : -1] # 因为 -1是最后一个元素的索引,切片是到该位置前。 # 例如,当post是cba,k+1=2,则post[2:-1]即从索引2到索引1(因为-1=2),所以空切片。 # 所以,正确。 # 现在,回到递归分割: # 递归计算左和右的数目. left_count = count_middles(left_pre, left_post) right_count = count_middles(right_pre, right_post) # 如果pre[1]等于post[-2],即等于当前post的倒数第二个字符. # post[-2] = post[ len(post)-2 ] # 例如,在样例中,当前post是cba,post[-2] = b. # 所以,如果pre[1] == post[-2], 那么数目乘以2. # 所以,在每次递归时,判断pre[0]的子节点是否满足这种情况. if pre[1] == post[-2]: res = res * 2 * left_count * right_count else: res = res * left_count * right_count return res 或者,这可能更正确。例如: 在当前的递归层,如果pre[1]等于 post[-2],那么该根节点有一个子节点(pre[1]),而该子节点可能有两种结构(左或右),所以数目乘以2。此时,总数目等于左*右 * 2。否则,数目等于左 *右. 所以,伪代码的逻辑应该是: if pre[1] == post[-2]: res = left_count * right_count * 2 else: res = left_count * right_count 但这样是否正确? 例如,在样例中,初始层pre和post是abc和cba。pre[1] =b等于 post[-2]=b。所以,res= left_count * right_count *2. 此时,right_count是1(右子树为空),left_count是2(递归计算的数目)。所以,总数目等于2*1*2=4. 这与样例一致。 另一个例子:假设pre是ab,post是 ba。此时,pre[1] =b等于 post[-2](即b),所以数目等于2。此时,可能的中数目是2。因为,结构可以是a的左子树是b,或者右子树是b。中遍历分别为ba和ab。数目等于2. 此时,递归函数返回2. 所以,这说明逻辑是正确的。 现在,如何编写代码? 需要注意的问题: 1. 如何找到k的位置。在post中找到pre[1]的索引。假设字符不重复,可以使用index方法。 2. 分割pre和post的子列是否正确. 3. 当pre和post的长度不一致时如何处理?理论上输入的pre和post是有效的,所以分割应该正确。 现在,编写Python代码的大致思路: - 使用递归函数,参数是pre和post字符串. - 如果pre长度为0,返回1?或者当pre为空时,可能不存在节点,数目不影响? 或者,当pre长度为0,可能返回数目1(空子树的情况). 但根据问题描述,输入的pre和post是合法的,所以递归中的分割应该正确。 例如,递归函数: def count_possible(pre, post): if not pre: return 1 if len(pre) == 1: return 1 # pre和post的第一个字符必须相同,否则无效. # 根据题意,输入有效,所以无需处理. # 找到pre[1]在post中的位置k. first_child = pre[1] k = post.index(first_child) m = k +1 # 左子树的长度. # 分割左子树的pre和post. left_pre = pre[1 : 1+m] left_post = post[:k+1] # 分割右子树的pre和post. right_pre = pre[1+m : ] right_post = post[k+1 : -1] # 因为post[-1]是根节点. # 计算左右的数目. left_count = count_possible(left_pre, left_post) right_count = count_possible(right_pre, right_post) # 判断是否满足条件. if len(post)>=2 and first_child == post[-2]: return left_count * right_count *2 else: return left_count * right_count 这样是否正确? 测试样例: pre = 'abc', post='cba' 递归调用: 初始层,pre长度3,post[-2]是b. pre[1] =b等于post[-2],所以返回 left_count * right_count *2. right_pre为空,right_count=1. left_pre='bc', post='cb'. 进入递归: pre长度为2. pre[1] =c. post[-2]是c. 所以返回 left_count * right_count *2. 分割: k = post.index('c')=0. m=1. left_pre=pre[1: 1+1] = 'c'. left_post= post[0:0+1] = 'c'. left_count=count('c', 'c')=1. right_pre是 pre[1+m=2: ]即pre[2: ]是空. right_post=post[0+1 : -1]即 post[1: len(post)-1]. post is 'cb',长度是2.所以 len(post)-1=1. right_post = post[1 : 1], 即空字符串. right_count=count('','')=1. 所以返回 1*1 *2 =2. 回到初始层的left_count=2. 总数目= 2 *1 *2=4. 正确。 另一个测试用例:pre='ab', post='ba'. pre长度2. pre[1] =b, post[-2] =b. 分割: k=post.index(b)=0. m=0+1=1. left_pre=pre[1:2]即 'b'. left_post=post[0:0+1]即 'b'. right_pre是pre[2:] empty. right_post=post[1:-1]即 post[1:1] empty. left_count=1, right_count=1. 返回 1*1*2=2. 正确. 再一个例子:pre='a', post='a'. 输出1. 没有问题. 另一个例子:pre='aba', post='baa'. pre的第一个字符是a,pre[1]是b. 在post中找到b的索引k=0. m=1. left_pre=pre[1:2]即 'b'. left_post=post[0:0+1]即 'b'. right_pre=pre[2:]即 'a'. right_post=post[0+1 : -1]即 post[1.. len(post)-1 ]. post是 'baa',所以 post[1 : -1]是索引1到 1(因为 len(post)-1=2,-1是索引2,所以-1=2,所以切片是1到2,即 'a'. right_pre='a', right_post='a'. 此时,right_count=1. pre[1]等于post[-2]吗? post[-2]在初始调用中是 'a'(post='baa',len=3,post[-2]是第二个字符a吗?是的。pre[1]是b,不等于,所以总数目等于 left_count * right_count= 1*1=1. 此时,总数目等于1*1=1. 此时,该树的结构是a的左子树是b,右子树是a。或者,这可能不符合条件? 或者,可能right_pre是 'a',right_post是 'a',所以 right_count是1. 此时,总数目等于1*1=1. 此时,pre[1] != post[-2],所以不乘以2. 所以,总数目是1. 所以,此时该树的结构是唯一的,所以中数目是1. 综上,算法似乎正确。 因此,现在可以编写代码。需要注意字符串的处理,例如,Python的字符串切片。 综上,该问题的解决方案是统计所有满足pre[1]等于post[-2]的节点数目,并将每个这样的节点贡献的数目乘以2。总数目等于2^k,其中k是这样的节点数目。 因此,代码可以按照上述递归方式实现。 最后,输出可能的中数目等于该递归函数返回的数目。需要注意结果不超过长整型,所以不需要处理非常大的数,Python的整数可以处理。 现在,编写代码: 例如,读取输入的两行,s1和s2. 然后调用count_possible(s1, s2), 输出结果. 测试样例输入: abc cba 输出4. 代码递归函数将返回4. 综上,代码实现是正确的。</think>根据给定的二叉树前序后序遍历,求可能的中遍历数目。关键在于统计所有满足条件的节点数目,每个这样的节点贡献一个因子2,总数目等于2的k次方,其中k是满足条件的节点数目。 ```python def count_possible(pre, post): if not pre: return 1 if len(pre) == 1: return 1 first_child = pre[1] k = post.index(first_child) m = k + 1 left_pre = pre[1:1 + m] left_post = post[:k + 1] right_pre = pre[1 + m:] right_post = post[k + 1:-1] left_count = count_possible(left_pre, left_post) right_count = count_possible(right_pre, right_post) if post[-2] == first_child: return left_count * right_count * 2 else: return left_count * right_count def main(): import sys s1 = sys.stdin.readline().strip() s2 = sys.stdin.readline().strip() result = count_possible(s1, s2) print(result) if __name__ == "__main__": main() ```
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