(重建二叉树)从前序与中序遍历序列构造二叉树

本文介绍如何根据给定的前序遍历与中序遍历序列构造二叉树的方法。通过递归方式确定根节点,并划分左右子树进行构建。

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:

    3
   / \
  9  20
    /  \
   15   7

分析:先序遍历的顺序是(根-左子树-右子树),中序遍历的顺序是(左子树-根-右子树),所以先序遍历输出的第一个节点一定是根节点,从而分别递归构造子树。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
        int length1=preorder.length-1;
        int length2=inorder.length-1;
        return rebuildTree(preorder,0,length1,inorder,0,length2);
    }
    public TreeNode rebuildTree(int[] preorder,int start1,int end1,int[] inorder,int start2,int end2){
       if(start1>end1||start2>end2)
               return null;
       TreeNode root=new TreeNode(preorder[start1]);
       for(int i=start2;i<=end2;i++){
           if(inorder[i]==preorder[start1]){
               root.left=rebuildTree(preorder,start1+1,start1+i-start2,inorder,start2,i-1);
               root.right=rebuildTree(preorder,start1+i-start2+1,end1,inorder,i+1,end2);
               break;
           }
       }
        return root;
    } 
}

 

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
从前序遍历序列构造二叉树可以使用迭代和递归两种方法。 ### 迭代方法 迭代方法利用栈来模拟递归调用的过程。以下是实现代码: ```cpp #include <vector> #include <stack> // 定义二叉树节点结构 struct TreeNode { int val; TreeNode *left; TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} }; class Solution { public: TreeNode* buildTree(std::vector<int>& preorder, std::vector<int>& inorder) { if (!preorder.size()) { return nullptr; } TreeNode* root = new TreeNode(preorder[0]); std::stack<TreeNode*> stk; stk.push(root); int inorderIndex = 0; for (int i = 1; i < preorder.size(); ++i) { int preorderVal = preorder[i]; TreeNode* node = stk.top(); if (node->val != inorder[inorderIndex]) { node->left = new TreeNode(preorderVal); stk.push(node->left); } else { while (!stk.empty() && stk.top()->val == inorder[inorderIndex]) { node = stk.top(); stk.pop(); ++inorderIndex; } node->right = new TreeNode(preorderVal); stk.push(node->right); } } return root; } }; ``` 迭代方法的思路是:首创建根节点并将其压入栈中。然后遍历前序遍历数组,对于每个元素,判断它是栈顶节点的左子节点还是某个节点的右子节点。如果它不是当前中序遍历指针所指元素,则作为栈顶节点的左子节点;否则,通过弹出栈中的节点,找到合适的父节点来插入该元素作为右子节点 [^2]。 ### 递归方法 递归方法基于前序遍历和中序遍历的特性。前序遍历的第一个元素是根节点,在中序遍历中找到该根节点的位置,其左边的元素构成左子树的中序遍历,右边的元素构成右子树的中序遍历。根据左右子树的元素数量,可以在前序遍历中划分出左右子树的前序遍历。然后递归地构建左右子树。以下是实现代码: ```python # 定义二叉树节点类 class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def buildTree(preorder, inorder): if not preorder or not inorder: return None # 前序遍历的第一个元素是根节点 root_val = preorder[0] root = TreeNode(root_val) # 在中序遍历中找到根节点的位置 inorder_index = inorder.index(root_val) # 递归构建左子树 root.left = buildTree(preorder[1:inorder_index + 1], inorder[:inorder_index]) # 递归构建右子树 root.right = buildTree(preorder[inorder_index + 1:], inorder[inorder_index + 1:]) return root ``` 递归方法的核心是利用前序遍历和中序遍历的特性,不断地划分左右子树的范围,然后递归构建左右子树。
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