11-14.2 P105 从前序与中序遍历序列构造二叉树

11-14.2 P105 从前序与中序遍历序列构造二叉树

题目描述

给定两个整数数组 preorderinorder ,其中 preorder 是二叉树的先序遍历inorder 是同一棵树的中序遍历,请构造二叉树并返回其根节点。

示例 1:

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输入: preorder = [3,9,20,15,7], inorder = [9,3,15,20,7]
输出: [3,9,20,null,null,15,7]

示例 2:

输入: preorder = [-1], inorder = [-1]
输出: [-1]

题解

递归法:由前序遍历确定根,由中序遍历确定左子树和右子树元素,直到子树没有元素。

前序遍历第一个结点是根,确定根在中序遍历的位置,根左边的元素为左子树结点,右同样。根据子树元素个数,由前序与中序遍历序列确定子树的前序序列和中序序列,依次递归,直到子树没有元素。

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代码

var buildTree = function(preorder,inorder){
    const n = preorder.length
    if(n === 0){
        return null
    }
    const leftSize = inorder.indexOf(preorder[0])
    const pre1 = preorder.slice(1,leftSize+1)
    const pre2 = preorder.slice(leftSize+1)
    const in1 = inorder.slice(0,leftSize)
    const in2 = inorder.slice(leftSize+1)
    const left = buildTree(pre1,in1)
    const right = buildTree(pre2,in2)
    return new TreeNode(preorder[0],left,right)
}
### 关于黑马程员 Python 可视化案例 P105-107 的地图可视化笔记 #### 测试地图实现代码结果展示 为了验证地图绘制功能的正确性和美观度,在此部分展示了如何创建基础的地图实例。这不仅有助于理解地理信息系统(GIS)的基础概念,还能够帮助开发者熟悉所使用的库及其配置选项。 ```python import folium # 创建 Folium 地图对象,默认坐标为中心点 m = folium.Map(location=[39.9042, 116.4074], zoom_start=12) # 将地图保存为 HTML 文件 m.save('basic_map.html') ``` 上述代码片段用于生成一个简单的北京地区中心位置的地图[^1]。 #### 全国疫情地图实现代码结果展示 该部分内容专注于构建中国范围内的新冠疫情分布情况热力图。通过获取最新的官方统计数据并将其映射到各省市区的位置上,可以直观地反映出不同区域受疫情影响的程度差异。 ```python from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map from pyecharts.faker import Faker data_pairs = [(province_name, random.randint(1, 100)) for province_name in Faker.provinces] c = ( Map() .add("", data_pairs, "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全国疫情地图"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), ) ) c.render_notebook() # 或者 c.render("national_epidemic_map.html") 渲染至文件 ``` 这段脚本利用 `pyecharts` 库来制作交互式的全国疫情地图,并设置了颜色渐变效果以便更好地表示病例数量的变化趋势。 #### 省级疫情地图可视化实现代码结果展示 进一步细化到省份层面,这部分提供了具体某省内部各城市的确诊人数统计图表。这对于地方政府制定防控措施具有重要指导意义。 ```python city_data = [("北京市", 50), ("天津市", 30)] # 示例数据集 provincial_map = ( Map() .add("确诊病例", city_data, maptype='北京') # 更改 '北京' 参数可切换其他省市 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="省级疫情地图 - 北京市内各区县"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ) ) provincial_map.render_notebook() ``` 以上代码实现了针对特定省份(如北京市)的城市级别疫情状况的可视化呈现,允许用户更深入地探索局部地区的健康安全形势。
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