细解 二叉树:已知先序和中序求后序,已知中序和后序求先序

本文详细解析了二叉树的三种遍历方式:先序、中序和后序,并通过实例展示了如何从已知的先序和中序遍历序列中重构二叉树的后序遍历序列。通过递归算法,文章深入浅出地解释了每一步操作的原理。

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树的三种遍历方式的遍历顺序:

先序遍历:根、左子树、右子树(特点:第一个元素为根)
中序遍历:左子树、根、右子树(特点:根的两边分别为左子树和右子树)
后序遍历:左子树、右子树、根(特点:最后一个元素为根)
有如下图的二叉树:
其先序、中序、后序遍历分别为:DBACEGF、ABCDEFG、ACBFGED。
1、已知先序和中序求后序
先序遍历的第一个字符为根,因此只需在中序遍历中找到它,就可以把根节点的左子树和右子树分开,就可以知道左子树的字符个数和右子树的字符个数,然后可以确定先序遍历中哪部分是左子树,哪部分是右子树,之后递归先序遍历的序列,直到结束。
如上面的例子:先序遍历的第一个字符是D,则根节点为D,从中序遍历中可以找到D的位置,左边的ABC即为左子树的字符,右边的EFG即为右子树的字符,如果开始递归函数为:build(“DBACEGF”),则找到根的位置后,可以分为递归左子树的先序遍历和递归右子树的先序遍历:build(“BAC”)和build(“EFG”),其对应的中序遍历为:ABC和EFG。然后继续进行以上步骤,直到找完先序序列。每找到根就可以直接输出或保存到数组中,需要注意的是递归的时候不要把根包含在内。
代码如下(已知先序和中序求后序):
 

//前 中序构造树
public static Node tree(int[] zx, int[] hx, int l1,int r1, int l2,int r2) {
    if (l1>r1) return null;
    int i;
    Node root = new Node();
    for (i = l1;!(zx[i]==hx[l2]); i++);     //找到根节点
    root.data=hx[l2];
    int cnt = i-l1;    //求出左子树个数
    root.L=tree(zx,hx,  l1,  i-1,        l2+1,  l2+cnt);   //左子树
    root.R=tree(zx,hx,  i+1,  r1,        l2+cnt+1,  r2);   //右子树
    return root;
}
 //中后序
root.L=tree(zx,hx,  l1,  i-1,        l2,  l2+cnt-1);   //左子树
 root.R=tree(zx,hx,  i+1,  r1,        l2+cnt,  r2-1);   //右子树

图解

 

大家看到没,其实两个代码差不多,前面都是一样的,因为后序的根在后面,前序的根在前面,前面后面的不同

 

 

 

 

<think>首,用户的问题是:“我想根据已知序遍历序遍历结果出对应的后序遍历结果 请问如何从序遍历序遍历推导出后序遍历”。 我需要根据系统指令来构建回答: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步决问题。 参考提供的引用: - 引用[1]:讨论了从二叉树的中后序推导,但用户需要的是从推导后序。 - 引用[2]:提到已知/后序与中出后/,但描述简略。 - 引用[3]:释了二叉树的遍历顺。 - 引用[4]:包含代码示例,但可能与问题相关。 用户的问题是从序遍历序遍历推导后序遍历。所以,我需要释这个过程。 关键点: - 序遍历(Preorder):根节点 -> 左子树 -> 右子树 - 中序遍历(Inorder):左子树 -> 根节点 -> 右子树 - 后序遍历(Postorder):左子树 -> 右子树 -> 根节点 推导步骤: 1. 从序遍历中,第一个元素是根节点。 2. 在中序遍历中,找到根节点,根节点左边的元素是左子树的中序遍历,右边是右子树的中序遍历。 3. 根据左子树的大小,在序遍历中分割出左子树的序遍历右子树的序遍历。 4. 递归地对左子树右子树应用相同过程。 5. 构建后序遍历:左子树的后序,然后右子树的后序,最后根节点。 例如,假设: - :A B D E C F - 中:D B E A F C 步骤: 1. 第一个是A,所以根是A。 2. 中中,A左边是D B E(左子树),右边是F C(右子树)。 3. 左子树的:从中,A之后的下三个元素(因为左子树有3个节点),所以B D E。 4. 右子树的:剩下的C F。 5. 递归: - 左子树: B D E,中 D B E - 根是B,中中B左边是D(左子树),右边是E(右子树)。 - 左子树的后序:D(单节点) - 右子树的后序:E(单节点) - 所以左子树的后序:D E B - 右子树: C F,中 F C - 根是C,中中C左边是F(左子树) - 左子树的后序:F - 所以右子树的后序:F C 6. 整个树的后序:左子树后序 + 右子树后序 + 根 = D E B F C A 所以后序:D E B F C A 在回答中,我需要结构化: - 释基础概念。 - 逐步描述方法。 - 可能给出一个简单例子。 - 确保使用正确的LaTeX格式。 - 生成相关问题。 生成相关问题: - 基于主题,例如:如何验证结果?处理边界情况?时间复杂度?优化方法?应用场景? 引用标识:在回答中,如果提到参考内容,自然地添加引用。例如,引用[3]释了遍历顺,所以我可以说“如引用[3]所述”。 最终回答结构: 1. 介绍二叉树遍历基础。 2. 释推导步骤。 3. 给出一个例子。 4. 总结。 5. 生成相关问题。</think>### 从序遍历序遍历推导后序遍历 在二叉树遍历中,已知序遍历(Preorder)序遍历(Inorder)序列,可以唯一确定二叉树的结构,进而推导出后序遍历(Postorder)序列二叉树的遍历顺定义如下: - **序遍历**:根节点 → 左子树 → 右子树(例如:$A, B, C$ 表示根为 $A$,左子树为 $B$,右子树为 $C$)。 - **中序遍历**:左子树 → 根节点 → 右子树(例如:$B, A, C$ 表示左子树为 $B$,根为 $A$,右子树为 $C$)。 - **后序遍历**:左子树 → 右子树 → 根节点(例如:$B, C, A$ 表示左子树为 $B$,右子树为 $C$,根为 $A$)。 推导后序遍历的核心思想是利用序遍历确定根节点,然后通过中序遍历分割左右子树,最后递归构建子树并组合结果[^3]。以下是详步骤: #### 推导步骤 1. **识别根节点**: 序遍历的第一个元素总是整棵树的根节点。例如,给定序列 $P = [p_1, p_2, \dots, p_n]$,根节点为 $p_1$。 2. **分割中序列**: 在中序遍历序列 $I = [i_1, i_2, \dots, i_n]$ 中找到根节点 $p_1$ 的位置 $k$(即 $i_k = p_1$)。 - 根节点左边的子序列 $I_{\text{left}} = [i_1, \dots, i_{k-1}]$ 是左子树的中序遍历。 - 根节点右边的子序列 $I_{\text{right}} = [i_{k+1}, \dots, i_n]$ 是右子树的中序遍历。 3. **分割序列**: 根据左子树的大小(即 $I_{\text{left}}$ 的长度 $L$),分割序列: - 左子树的序遍历:$P_{\text{left}} = [p_2, p_3, \dots, p_{L+1}]$(跳过根节点后,取前 $L$ 个元素)。 - 右子树的序遍历:$P_{\text{right}} = [p_{L+2}, \dots, p_n]$(剩余元素)。 4. **递归构建子树**: 对左子树 $(P_{\text{left}}, I_{\text{left}})$ 右子树 $(P_{\text{right}}, I_{\text{right}})$ 递归应用上述步骤,得到左子树的后序遍历 $L_{\text{post}}$ 右子树的后序遍历 $R_{\text{post}}$。 5. **组合后序序列**: 后序遍历序列为左子树后序 + 右子树后序 + 根节点,即: $$ \text{Postorder} = L_{\text{post}} + R_{\text{post}} + [p_1] $$ 其中 $+$ 表示序列连接。 #### 示例 假设给定: - 序遍历:$P = [A, B, D, E, C, F]$ - 中序遍历:$I = [D, B, E, A, F, C]$ 逐步推导: 1. **根节点**:第一个元素 $A$ 是根。 2. **分割中**:在中中找到 $A$,位置 $k=4$(索引从1开始)。 - 左子树中:$I_{\text{left}} = [D, B, E]$($A$ 左边) - 右子树中:$I_{\text{right}} = [F, C]$($A$ 右边) 3. **分割**:左子树大小 $L=3$($I_{\text{left}}$ 长度)。 - 左子树:$P_{\text{left}} = [B, D, E]$(跳过 $A$,取前3个) - 右子树:$P_{\text{right}} = [C, F]$(剩余元素) 4. **递归左子树**:$(P_{\text{left}} = [B, D, E], I_{\text{left}} = [D, B, E])$ - 根节点:$B$ - 中分割:$B$ 左边 $[D]$(左子树),右边 $[E]$(右子树) - 分割:左子树 $[D]$,右子树 $[E]$ - 递归结果:左子树后序 $[D]$,右子树后序 $[E]$,组合为 $[D, E, B]$ 5. **递归右子树**:$(P_{\text{right}} = [C, F], I_{\text{right}} = [F, C])$ - 根节点:$C$ - 中分割:$C$ 左边 $[F]$(左子树) - 分割:左子树 $[F]$ - 递归结果:左子树后序 $[F]$,组合为 $[F, C]$(无右子树) 6. **组合后序**:左子树后序 $[D, E, B]$ + 右子树后序 $[F, C]$ + 根 $A$ = $[D, E, B, F, C, A]$ 因此,后序遍历结果为 $[D, E, B, F, C, A]$。此方法的时间复杂度为 $O(n^2)$(最坏情况需线性搜索中位置),可通过哈希表优化到 $O(n)$[^2]。 #### 注意事项 - **唯一性**:二叉树必须无重复节点值,否则序列可能对应多个树。 - **边界处理**:当子树为空时(序列长度为0),直接返回空序列。 - **验证**:推导后,可用中后序重建树来验证正确性,如引用[4]中的代码示例。 此方法基于二叉树遍历的递归特性,确保每一步都缩小问题规模[^1][^3]。
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