前言:
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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。
示例
输入:
前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7]中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7]
输出:
3 / \ 9 20 / \ 15 7写在前面
本文答案参考自 LeetCode 官方题解。[敲打]
这道题有点看不懂。 (⊙﹏⊙)
解法1:递归
真有点懵[敲打][流泪]
(以下出自LeetCode官方)
前序遍历的形式是:[ 根节点, [左子树的前序遍历结果], [右子树的前序遍历结果] ]
中序遍历的形式是:[ [左子树的中序遍历结果], 根节点, [右子树的中序遍历结果] ]
只要我们在中序遍历中定位到根节点,那么我们就可以分别知道左子树和右子树中的节点数目。由于同一颗子树的前序遍历和中序遍历的长度显然是相同的,因此我们就可以对应到前序遍历的结果中,对上述形式中的所有左右括号进行定位。
这样一来,我们就知道了左子树的前序遍历和中序遍历结果,以及右子树的前序遍历和中序遍历结果,我们就可以递归地对构造出左子树和右子树,再将这两颗子树接到根节点的左右位置。
在中序遍历中对根节点进行定位时,一种简单的方法是直接扫描整个中序遍历的结果并找出根节点,但这样做的时间复杂度较高。我们可以考虑使用哈希映射(HashMap)来帮助我们快速地定位根节点。对于哈希映射中的每个键值对,键表示一个元素(节点的值),值表示其在中序遍历中的出现位置。在构造二叉树的过程之前,我们可以对中序遍历的列表进行一遍扫描,就可以构造出这个哈希映射。在此后构造二叉树的过程中,我们就只需要 O(1)O(1) 的时间对根节点进行定位了。
代码
unordered_map<int, int> index;TreeNode* myBuildTree(const vector<int>& preorder, const vector<int>& inorder, int preorder_left, int preorder_right, int inorder_left, int inorder_right) { if (preorder_left > preorder_right) { return nullptr; } // 前序遍历中的第一个节点就是根节点 int preorder_root = preorder_left; // 在中序遍历中定位根节点 int inorder_root = index[preorder[preorder_root]]; // 先把根节点建立出来 TreeNode* root = new TreeNode(preorder[preorder_root]); // 得到左子树中的节点数目 int size_left_subtree = inorder_root - inorder_left; // 递归地构造左子树,并连接到根节点 // 先序遍历中「从 左边界+1 开始的 size_left_subtree」个元素就对应了中序遍历中「从 左边界 开始到 根节点定位-1」的元素 root->left = myBuildTree(preorder, inorder, preorder_left + 1, preorder_left + size_left_subtree, inorder_left, inorder_root - 1); // 递归地构造右子树,并连接到根节点 // 先序遍历中「从 左边界+1+左子树节点数目 开始到 右边界」的元素就对应了中序遍历中「从 根节点定位+1 到 右边界」的元素 root->right = myBuildTree(preorder, inorder, preorder_left + size_left_subtree + 1, preorder_right, inorder_root + 1, inorder_right); return root;}TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) { int n = preorder.size(); // 构造哈希映射,帮助我们快速定位根节点 for (int i = 0; i < n; ++i) { index[inorder[i]] = i; } return myBuildTree(preorder, inorder, 0, n - 1, 0, n - 1);}作者:LeetCode-Solution链接:来源:力扣(LeetCode)解法2:迭代
我看不懂[大哭][大哭][大哭]
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