剑指offer题解合集——Week1day5

文章讲述了如何利用前序遍历和中序遍历重建二叉树,强调了前序遍历作为根节点标识和中序遍历划分左右子树的重要性,以及递归方法的应用。

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剑指offerWeek1

周五:重建二叉树

题目链接:重建二叉树

输入一棵二叉树前序遍历和中序遍历的结果,请重建该二叉树。

注意:

二叉树中每个节点的值都互不相同;
输入的前序遍历和中序遍历一定合法;
数据范围
树中节点数量范围 [0,100]
。

样例
给定:
前序遍历是:[3, 9, 20, 15, 7]
中序遍历是:[9, 3, 15, 20, 7]

返回:[3, 9, 20, null, null, 15, 7, null, null, null, null]
返回的二叉树如下所示:
    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

AC代码

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    unordered_map<int, int> map;
    
    TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {


        for (int i = 0; i < inorder.size(); i ++ ) map[inorder[i]] = i;
        // 数组下标和size返回含义要注意区分
        return dfs(preorder, inorder, 0, preorder.size() - 1, 0, inorder.size() - 1);
    }
    
    TreeNode* dfs(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder, int pl, int pr, int il, int ir)
    {
        if (pl > pr) return nullptr;
        
        auto node = new TreeNode(preorder[pl]);
        int k = map[node->val];
        
        node->left = dfs(preorder, inorder, pl + 1, pl + k - il, il, k - 1);
        node->right = dfs(preorder, inorder, pl + k - il + 1, pr, k + 1, ir);
        
        return node;
    }
};

思路:

整体思路

要时刻牢记前序遍历、中序遍历的特点
前序:第一个遍历的一定是根节点
中序遍历:在根节点的左边一定是左子树,右边则是右子树

那么两个性质结合,可以从前序遍历中找到根节点
然后再从中序遍历中,根据根节点划分左右子树
在左右子树中递归以上步骤,则可以重建二叉树

本题还有一个难点:
当知道根节点以后,如何划分左右子树
别说什么:哎呀中序遍历知道根节点,左边的不就是左子树吗
注意,我这里指的是:在前序遍历的数集中划分左右子树
这里是利用左右子树区间长度相等得出区间边界

代码思路

  • 利用map构造出中序遍历的值能索引到值对应的下标(为了更好的找到根节点)
  • 递归,递归的条件是:前序遍历集存在
    • 构造根节点
    • 找到根节点的下标值
    • 在左子树中递归
      • 前序遍历区间:第一个节点是pl,也是根节点,因此左子树从pl + 1开始,左子树的右端点待定
      • 中序遍历的区间:左端点为il,右端点为根节点的索引值 - 1
    • 在右子树中递归
      • 右子树
        • 前序遍历区间:左端点待定,右端点显然是pr
        • 中序遍历的区间:左端点为根节点的索引值 + 1,右端点ir
  • 返回根节点

以上有两个待定的端点,也是难点

这里需要利用性质左右子树区间长度相等得出区间边界

记根节点下标为k

由于中序遍历中,左子树区间为[il, k - 1]

前序遍历[pl + 1, 待定]

记前序遍历区间的右端点为x

则有

x - pl - 1 + 1= k - 1 - il + 1

则可以解出x = k - il + pl

则前序遍历中,右子树的左端点显然为这个x + 1

部分模拟

前序遍历是:[3, 9, 20, 15, 7]
中序遍历是:[9, 3, 15, 20, 7]

  • 前序遍历第一个节点为根节点,显然为3
  • 从中序遍历中得到3,因此9是左子树,15, 20, 7是右子树
  • 左子树已经确定
    • 右子树中继续递归即可,例如,右子树的根为20(前序遍历中得出)
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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