重建二叉树

本文介绍了一种根据前序遍历和中序遍历结果重建二叉树的方法,并实现了该算法。通过实例演示了如何重建二叉树并进行后序遍历输出。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

给定一棵二叉树,假设每个节点都用唯一的字符来表示。
假设已经有了前序遍历和中序遍历的结果,希望通过一个算法重建这棵树。
前序遍历结果:a b d c e f
中序遍历结果:d b a e c f

/*
 * 根据前序和中序遍历重建二叉树,并输出后序遍历
 */
public class RebuildBinaryTree {

    public static void main(String[] args) {
        char[] preOrder = { 'a', 'b', 'd', 'c', 'e', 'f' };
        char[] inOrder = { 'd', 'b', 'a', 'e', 'c', 'f' };
        RebuildBinaryTree rebulid = new RebuildBinaryTree();
        Node root = rebulid.rebuildBinaryTree(preOrder, 0, preOrder.length - 1, inOrder, 0, inOrder.length - 1);
        rebulid.postOrder(root);
    }

    private Node rebuildBinaryTree(char[] pre, int begin1, int end1, char[] in, int begin2, int end2) {
        if (begin1 > end1 || begin2 > end2)
            return null;
        char rootData = pre[begin1];
        Node head = new Node(rootData);
        int divider = findIndexInArray(in, rootData, begin2, end2);
        int offset = divider - begin2 - 1;
        head.left = rebuildBinaryTree(pre, begin1 + 1, begin1 + 1 + offset, in, begin2, begin2 + offset);
        head.right = rebuildBinaryTree(pre, begin1 + 2 + offset, end1, in, divider + 1, end2);
        return head;
    }

    private int findIndexInArray(char[] a, char x, int begin, int end) {
        for (int i = begin; i <= end; i++) {
            if (a[i] == x)
                return i;
        }
        return -1;
    }

    private void postOrder(Node root) {
        if (root.left != null) {
            postOrder(root.left);
        }
        if (root.right != null) {
            postOrder(root.right);
        }
        System.out.print(root.value);
    }

    class Node {

        char value;
        Node left;
        Node right;

        public Node(char value) {
            this.value = value;
        }

        public int getValue() {
            return value;
        }

        public void setValue(char value) {
            this.value = value;
        }

        public Node getLeft() {
            return left;
        }

        public void setLeft(Node left) {
            this.left = left;
        }

        public Node getRight() {
            return right;
        }

        public void setRight(Node right) {
            this.right = right;
        }

    }

}
<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。
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