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

内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
标题基于Django+Vue的双相情感障碍交流平台研究AI更换标题第1章引言介绍双相情感障碍交流平台的背景、意义、研究现状以及论文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述双相情感障碍交流平台的重要性和实际需求。1.2国内外研究现状分析国内外在双相情感障碍交流平台方面的研究进展。1.3研究方法与创新点介绍论文采用的研究方法和平台的创新之处。第2章相关理论技术介绍Django、Vue以及双相情感障碍相关理论知识。2.1Django框架概述简述Django框架的特点、优势及其在Web开发中的应用。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的核心思想、特点及其在前端开发中的应用。2.3双相情感障碍理论知识介绍双相情感障碍的基本概念、症状表现及其治疗方法。第3章平台需求分析与设计详细分析用户需求,设计双相情感障碍交流平台的整体架构和功能模块。3.1用户需求分析通过调研了解用户需求,为平台设计提供参考。3.2平台整体架构设计根据用户需求,设计平台的整体架构和技术路线。3.3功能模块设计详细介绍平台各个功能模块的设计思路和实现方法。第4章平台实现与测试阐述双相情感障碍交流平台的实现过程,包括前端和后端的实现,以及平台的测试。4.1前端实现利用Vue框架实现平台的前端界面和交互功能。4.2后端实现采用Django框架实现平台的后端逻辑和数据处理功能。4.3平台测试与优化对平台进行全面测试,发现并解决潜在问题,优化平台性能。第5章平台应用与评价将双相情感障碍交流平台应用于实际场景,并对其进行综合评价。5.1平台应用情况介绍平台在实际应用中的情况,包括用户反馈和使用效果。5.2平台评价指标与方法确定平台的评价指标和方法,对平台进行全面评估。5.3评价结果与分析根据评价指标和方法,得出平台的评价结果,并进行详细分析。第6章结论与展望总结论文的研究成果,分析双相情感障碍交流平台的优缺点,并展望未来的研
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