【Leetcode】由二叉树遍历序列构造二叉树

最新推荐文章于 2025-04-02 07:51:43 发布

wannatolive

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分类专栏： leetcode 文章标签： leetcode 数据结构

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本文详细解析了如何利用前序+中序及中序+后序遍历序列构造二叉树的方法，通过递归算法实现了树结构的重建，并提供了完整的代码实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前序+中序

题目

根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树。

注意:
你可以假设树中没有重复的元素。

例如，给出

前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7]
中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7]
返回如下的二叉树：

/
9 20
/
15 7

题目链接

思路

前序遍历是先根节点再左子树再右子树。前序遍历的第一个节点就一定是根节点。
中序遍历是先左子树再根节点再右子树。所以可以在中序遍历序列中查找前序遍历的第一个节点，再递归下去。

代码

class Solution {
    public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
        if(preorder == null && inorder == null)
            return null;
        TreeNode root = toBuildTree(0, preorder.length - 1, 0, inorder.length - 1 , preorder, inorder);
        return root;
    }


    private TreeNode toBuildTree(int pl, int pr, int ol, int or, int[] preorder, int[] inorder) {
        if(pl > pr && ol > or)
            return null;
        //前序的第一个为根节点
        TreeNode root = new TreeNode(preorder[pl]);
        //在中序序列中找到根节点，左边为左子树，右边为右子树
        int i;
        for (i = ol; i <= or; i++) {
            if(inorder[i] == preorder[pl])
                break;
        }
        root.left = toBuildTree(pl + 1, pl + i - ol, ol, i - 1, preorder, inorder);
        root.right = toBuildTree(pl + i - ol + 1, pr, i + 1, or, preorder, inorder);
        return root;
    }
}

中序+后序

题目

根据一棵树的中序遍历与后序遍历构造二叉树。

注意:
你可以假设树中没有重复的元素。

例如，给出

中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7]
后序遍历 postorder = [9,15,7,20,3]
返回如下的二叉树：

/
9 20
/
15 7

题目链接

代码

class Solution {
    public TreeNode buildTree(int[] inorder, int[] postorder) {
        if(inorder == null && postorder == null)
            return null;
        TreeNode root = toBuildTree(0, inorder.length - 1, 0, postorder.length - 1, inorder, postorder);
        return root;
    }

    private TreeNode toBuildTree(int ol, int or, int pl, int pr, int[] inorder, int[] postorder) {
        if(ol > or || pl > pr)
            return null;
        TreeNode root = new TreeNode(postorder[pr]);
        int i;
        for (i = ol; i <= or; i++) {
            if(inorder[i] == postorder[pr])
                break;
        }
        root.left = toBuildTree(ol, i - 1, pl, pl + i - ol - 1, inorder, postorder);
        root.right = toBuildTree(i + 1, or, pl + i - ol, pr - 1, inorder, postorder);
        return root;
    }
}