题目描述
输入一棵二叉树前序遍历和中序遍历的结果,请重建该二叉树。
样例
给定:
前序遍历是:[3, 9, 20, 15, 7]
中序遍历是:[9, 3, 15, 20, 7]
返回:[3, 9, 20, null, null, 15, 7, null, null, null, null]
返回的二叉树如下所示:
3
/ \
9 20
/ \
15 7
算法1
从先序遍历中寻找根节点,然后在中序遍历中寻找根节点位置,然后根节点将中序遍历切割成2部分,左边一部分就是左子树,右边部分就是右子树
以样例为例:
1. 首先从先序遍历中找到根节点是3,然后3把中序遍历分隔成两个子树[9],[15, 20, 7] 然后每个子树递归按照这个操作进行建树.
2. 左子树[9] 独立成树
3. 右子树[15, 20, 7] 按照第一步的方式的进行建树,这三个节点在前序遍历中是[20,15,7] 所以根节点是20,
此时树被分隔成[15] [7] 2 个子树.....以此类推.
一个关键点, 如何找出中序遍历被根节点分隔后的子树在前序遍历中对应的部分?比如上面第3步中 中序遍历中分隔形成的右子树是[15, 20, 7] 我们如何确定在先序遍历中对应的部分呢?
我们知道,前序遍历宏观上是按照这个顺序进行遍历的 根节点->左子树->右子树
那么其实在最后整棵树的前序遍历序列中可以看成这种形式 [(根节点)(左子树)(右子树)]
所以,我们可以通过在中序遍历中确定的根节点的位置,来反推左右子树在前序遍历中的位置。
还有一个点:根节点肯定是在前序遍历序列中的第一个位置,有了这些前提,我们可以得出一下计算方式:
假设节点数为:n,根节点在中序遍历中下标是x(从0开始), 那么
左子树在中序遍历中的区间段就是:[0, x), 右子树在中序遍历中的区间段就是:(x, n - 1];
左子树在前序遍历中的区间段就是:[1, 1 + x), 右子树在前序遍历中的区间段就是:[1 + x, n - 1];
C++ 代码
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution {
public:
TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {
if (preorder.empty()) return NULL;
return build(preorder, inorder);
}
TreeNode* build(vector<int> preorder, vector<int> inorder)
{
TreeNode* node = new TreeNode(preorder[0]);
if (preorder.size() == 1) return node; // 如果只剩了一个节点,直接返回.
int pos = find(inorder.begin(), inorder.end(), preorder[0]) - inorder.begin(); // 查询根节点在中序遍历中的索引.
if (pos < inorder.size() - 1) // 如果根节点在中序遍历的最后一个位置,那么意味着没有右子树,不用进行构建
node->right = build(vector<int>(preorder.begin() + 1 + pos, preorder.end()), vector<int>(inorder.begin() + pos + 1, inorder.end()));
if (pos > 0) // 如果根节点在中序遍历中的第一个位置,那么意味着没有左子树,不用进行构建。
node->left = build(vector<int>(preorder.begin() + 1, preorder.begin() + 1 + pos), vector<int>(inorder.begin(), inorder.begin() + pos));
return node;
}
};
一个函数搞定的代码(需要将函数入参的&引用符号去掉)
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
class Solution {
public:
TreeNode* buildTree(vector<int> preorder, vector<int> inorder) {
if (preorder.empty()) return NULL;
int rootVal = preorder[0];
TreeNode* root = new TreeNode(rootVal);
if (preorder.size() == 1) return root; // 如果只剩了一个节点,直接返回.
int pos = find(inorder.begin(), inorder.end(), rootVal) - inorder.begin(); // 查询根节点在中序遍历中的索引.
if (pos > 0) // 如果根节点在中序遍历中的第一个位置,那么意味着没有左子树,不用进行构建。
root->left = buildTree(vector<int>(preorder.begin() + 1, preorder.begin() + 1 + pos), vector<int>(inorder.begin(), inorder.begin() + pos));
if (pos < inorder.size() - 1) // 如果根节点在中序遍历的最后一个位置,那么意味着没有右子树,不用进行构建
root->right = buildTree(vector<int>(preorder.begin() + 1 + pos, preorder.end()), vector<int>(inorder.begin() + pos + 1, inorder.end()));
return root;
}
};
确实是,但对我来说不是
good!!!
太强了!!!