105. Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal

重建二叉树算法解析
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#数据结构与算法

Given preorder and inorder traversal of a tree, construct the binary tree.

Note:
You may assume that duplicates do not exist in the tree.

见剑指offer重建二叉树

class Solution {
    public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
        return helper(0, 0, inorder.length - 1, preorder, inorder);
    }
    
    public TreeNode helper(int preStart, int inStart, int inEnd, int[] preorder, int[] inorder) {
        if (preStart > preorder.length - 1 || inStart > inEnd)
            return null;
        TreeNode root = new TreeNode(preorder[preStart]);
        int inIndex = 0;
        for (int i = inStart; i <= inEnd; i++) {
            if (inorder[i] == root.val)
                inIndex = i;
        }
        root.left = helper(preStart + 1, inStart, inIndex - 1, preorder, inorder);
        root.right = helper(preStart + inIndex - inStart + 1, inIndex + 1, inEnd, preorder, inorder);
        return root;
    }
}

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Leetcode 105. Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal（详细解析）
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Leetcode 105. Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal (python+cpp)
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LeetCode105. Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal （思路及python解法）
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LeetCode——105. Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal
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105.construct binary tree from preorder and inorder traversal从前序和与中序遍历序列构造二叉树【LeetCode单题讲解系列】
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105.construct_binary_tree_from_preorder_and_inorder_traversal从前序
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Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal 根据先序，中序建立二叉树
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Given two integer arrays and where is the preorder traversal of a binary tree and is the inorder traversal of the same tree, construct and return the binary tree.给定两个整数数组 和 ，其中 是二叉树的前序遍历，而 是同一棵树的中序遍历，根据这两个数组构造并返回这棵二叉树。输入: = [3,9,20,15,7], = [9,3,1
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本文系统介绍了二叉树前序、中序和后序遍历的迭代实现方法。前序遍历采用栈结构，按;根→右→左 ;顺序入栈；中序遍历先全部左子树入栈再访问节点；后序遍历则通过修改前序遍历顺序为"根→右→左 ;后反转结果。三种遍历时间复杂度均为O(n)，空间复杂度最坏O(n)。与递归实现相比，迭代方法避免了栈溢出风险，处理大型树更稳定。每种遍历方式都配有详细代码解析、执行示例和复杂度分析，并讨论了实际应用场景，为掌握树结构操作提供了系统指导。
AMD KFD 技术分析 3-1: alloc memory in hsakmt
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本文分析了ROCm HSAKMT库中的核心API hsaKmtAllocMemory 的实现原理。该API为上层应用提供统一的内存分配接口，支持多种内存类型（VRAM、系统内存等）。文章详细解析了其参数校验、标志冲突检查、分配类型选择（系统内存、VRAM或Scratch内存）以及与aperture管理器的交互过程。同时介绍了典型使用场景（如VRAM分配、SVM一致性内存等）和内存管理机制（包括对象追踪、释放流程）。该API通过底层aperture管理和红黑树实现高效的内存分配与安全控制，支持多GPU共享和进
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本文介绍了多种机器学习算法的原理与应用，主要包括KNN、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、线性回归、逻辑回归和K-means聚类。KNN通过计算样本距离进行分类，但计算量大且易受维度灾难影响；朴素贝叶斯基于贝叶斯理论，通过独立性假设简化计算；决策树通过信息增益或基尼指数构建分类模型，但易过拟合；随机森林通过多决策树投票提升分类效果；线性回归采用最小二乘法或梯度下降优化参数；逻辑回归结合线性回归与Sigmoid函数实现分类；K-means通过簇内差异最小化进行无监督聚类。每种算法均配有scikit-learn的A
【牛客刷题-剑指Offer】BM18 二维数组中的查找：一题四解，从暴力到最优
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对于问题二，即通过BMI分组确定男胎最佳NIPT时点以最小化风险，我们使用K-means聚类算法和决策树算法对BMI进行分组（聚类数k依据碎石图确定），定义Y染色体浓度≥4%为“达标”，以90的孕妇能够达标的时间周作为最佳的NIPT点。最终我们得到了详细的BMI分组，并对风险进行了评估。本研究创新性地将AI姿态识别、运动生物力学和机器学习相结合，建立了从动作分析到成绩预测再到训练指导的完整技术链条，为智能体测和个性化运动训练提供了科学的理论基础和实用的技术方案，具有重要的应用价值和推广前景。
【动态规划：简单多状态dp问题】删除并获得点数 && 粉刷房子
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Assume the postorder of binary tree T is RELATIONDB, the in order of T is REILTABOND,then the preorder of T will be
05-02
To determine the preorder of T, we need to first identify the root of the binary tree. In an inorder traversal of a binary tree, the nodes to the left of the root correspond to the left subtree of the root, and the nodes to the right of the root correspond to the right subtree of the root. From the given inorder sequence REILTABOND, we can see that the root of the binary tree T is "L". Next, we need to determine the left and right subtrees of the root. Since the postorder traversal of T is RELATIONDB, we know that the last element "B" is the root of the right subtree of "L". To find the root of the left subtree of "L", we need to look for the last element in the postorder sequence that appears before "B" in the inorder sequence. From the inorder sequence REILTABOND, we can see that the last element before "B" is "T". Therefore, "T" is the root of the left subtree of "L". Now we can construct the preorder traversal of T by starting at the root "L" and recursively traversing the left and right subtrees in preorder. The preorder traversal of T is: - Root: L - Left subtree: T, R, E, I, L, A - Right subtree: B, O, N, D Therefore, the preorder of T is LTRIELABOND.
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