重建二叉树

题目描述:

输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建二叉树并返回。

让我们先回顾一下二叉树遍历的知识点:
前序遍历:根→左→右,根在前,子树在根后且左子树比右子树靠前
中序遍历:左→根→右,根在中,左子树在跟左边,右子树在根右边
后序遍历:左→右→根,根在后,子树在跟前且左子树比右子树靠前

已知前序遍历和中序遍历,如何利用递归来得到二叉树呢:

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。

下面给出具体事例进行说明分析:
已知前序序列{ A B H F D E C K G},中序序列{ H B D F A E K C G}

1.根据前序序列的特点,可知根节点为A
2.根据中序遍历,可以得知根节点A左侧的HBDF必定为根节点A的左子树,根节点A右侧的EKCG必定为根节点A的右子树
3.继续根据前序和中序的规则,拆分左子树(HBDF),确认B 为左子树的根节点,H为左节点,DF为右节点
4.再继续根据前序和中序的规则,分析DF,可知F为根节点,D为左节点,没有右节点
5.同样的道理,根节点的右子树节点EKCG中的根节点也可以通过前序遍历求得。在前序遍历中,一定是先把根节点和根节点的所有左子树节点遍历完之后才会遍历右子树,并且遍历的左子树的第一个节点就是左子树的根节点。同理,遍历的右子树的第一个节点就是右子树的根节点,即E。进一步分析还可知没有左节点,只有右节点(KCG)
6.继续拆分右子树,可确认C为根节点,左节点K,右节点 G

二叉树

总结: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。最后就可以还原出一棵二叉树。

因此该题目通过程序实现,代码如下:

/* function TreeNode(x) {
this.val = x;
this.left = null;
this.right = null;
} */
function reConstructBinaryTree(pre, vin){
    if(pre.length ==0 || vin.length ==0){
        return null;
    }
    var binaryTree = new TreeNode(pre[0]);
    var pre_left = [],
        pre_right = [],
        vin_left = [],
        vin_right = [];
    var index = vin.indexOf(pre[0]);
    pre_left = pre.slice(1, index + 1);
    pre_right = pre.slice(index + 1);
    vin_left = vin.slice(0, index);
    vin_right = vin.slice(index + 1);

    binaryTree.left = reConstructBinaryTree(pre_left, vin_left);
    binaryTree.right = reConstructBinaryTree(pre_right, vin_right);

    return binaryTree;
}

文章同步: levinhax’s Github Blog

<think>嗯,用户想用C++实现重建二叉树的方法,特别是根据前序和中序遍历来构建。我需要参考提供的引用内容,特别是引用[2]和[4]中的代码示例。首先,我应该确认递归方法的步骤:前序的第一个元素是根节点,然后在中序中找到根的位置,分割左右子树,再递归处理左右子树。用户可能需要详细的步骤解释和代码示例,同时注意边界条件,比如空数组的情况。还要考虑代码的效率,比如使用哈希表来快速查找中序中的根节点位置,如引用[1]提到的indexMap。不过引用[2]中的代码用的是循环查找,可能需要优化。另外,引用[4]提到了递归的模板,可以按照这个结构来组织代码。最后,需要生成相关问题,比如优化方法或应用场景。确保代码正确,语法正确,并符合用户的要求。</think>### C++实现重建二叉树的方法 根据前序遍历和中序遍历重建二叉树的步骤如下: 1. **递归终止条件** 当前序遍历或中序遍历序列为空时返回空指针。 2. **确定根节点** 前序遍历序列的第一个元素为当前子树的根节点值,例如:$pre[0] = rootVal$[^3]。 3. **划分左右子树** 在中序遍历序列中找到根节点的位置$i$,则: - 左子树的中序遍历范围:$vin[0]$至$vin[i-1]$ - 右子树的中序遍历范围:$vin[i+1]$至$vin[end]$ 前序遍历序列根据中序划分结果计算左右子树范围[^4]。 4. **递归构建子树** 对左右子树的序列递归调用构建函数。 #### 代码实现(优化版) ```cpp #include <vector> #include <unordered_map> using namespace std; struct TreeNode { int val; TreeNode* left; TreeNode* right; TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} }; class Solution { public: unordered_map<int, int> indexMap; // 中序遍历值到索引的哈希表 TreeNode* buildTree(vector<int>& pre, int preStart, int preEnd, vector<int>& vin, int vinStart, int vinEnd) { if (preStart > preEnd || vinStart > vinEnd) return nullptr; int rootVal = pre[preStart]; TreeNode* root = new TreeNode(rootVal); int i = indexMap[rootVal]; // 直接通过哈希表查找位置 int leftSize = i - vinStart; root->left = buildTree(pre, preStart + 1, preStart + leftSize, vin, vinStart, i - 1); root->right = buildTree(pre, preStart + leftSize + 1, preEnd, vin, i + 1, vinEnd); return root; } TreeNode* reConstructBinaryTree(vector<int> pre, vector<int> vin) { if (pre.empty() || vin.empty()) return nullptr; for (int i = 0; i < vin.size(); i++) indexMap[vin[i]] = i; // 预存中序遍历索引 return buildTree(pre, 0, pre.size()-1, vin, 0, vin.size()-1); } }; ``` #### 关键改进说明 1. **哈希表优化**:通过预存中序遍历索引,将查找根节点位置的时间复杂度从$O(n)$降为$O(1)$[^1]。 2. **避免向量拷贝**:原代码通过向量切片传递参数(如`leftpre`),现改为传递索引范围,减少内存占用。 3. **边界条件处理**:明确递归终止条件,避免栈溢出。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值