本题刚接触时比较懵，做出来后就很好理解。之前数据结构的题：给出中序与后序（或前序与中序）画出该树 无从下笔不知如何去画，做完此题后就发现豁然开朗，不过尔尔。本题只讲中序与后序（前序与中序一样的思路和解法）
题目：
给定两个整数数组 inorder 和 postorder ，其中 inorder 是二叉树的中序遍历， postorder 是同一棵树的后序遍历，请你构造并返回这颗 二叉树 。
示例 1:
输入：inorder = [9,3,15,20,7], postorder = [9,15,7,20,3] 输出：[3,9,20,null,null,15,7]
示例 2:
输入：inorder = [-1], postorder = [-1] 输出：[-1]
提示:
1 <= inorder.length <= 3000postorder.length == inorder.length-3000 <= inorder[i], postorder[i] <= 3000inorder和postorder都由 不同 的值组成postorder中每一个值都在inorder中inorder保证是树的中序遍历postorder保证是树的后序遍历
思路（借鉴了代码随想录）：
首先回忆一下如何根据两个顺序构造一个唯一的二叉树，相信理论知识大家应该都清楚，就是以 后序数组的最后一个元素为切割点，先切中序数组，根据中序数组，反过来再切后序数组。一层一层切下去，每次后序数组最后一个元素就是节点元素。
如果让我们肉眼看两个序列，画一棵二叉树的话，应该分分钟都可以画出来。
流程如图：
那么代码应该怎么写呢？
说到一层一层切割，就应该想到了递归。
来看一下一共分几步：
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第一步：如果数组大小为零的话，说明是空节点了。
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第二步：如果不为空，那么取后序数组最后一个元素作为节点元素。
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第三步：找到后序数组最后一个元素在中序数组的位置，作为切割点
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第四步：切割中序数组，切成中序左数组和中序右数组 （顺序别搞反了，一定是先切中序数组）
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第五步：切割后序数组，切成后序左数组和后序右数组
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第六步：递归处理左区间和右区间
那么如何切割呢：
首先要切割区间，这里全部采用的是同一种切割方式（本题我用的是左闭右开），切割中序数组很简单，那后序数组如何切割呢？
此时有一个很重的点，就是中序数组大小一定是和后序数组的大小相同的（这是必然）。
中序数组我们都切成了左中序数组和右中序数组了，那么后序数组就可以按照左中序数组的大小来切割，切成左后序数组和右后序数组。
代码：
106.从中序与后序遍历序列构造二叉树
class Solution:
def buildTree(self, inorder: List[int], postorder: List[int]) -> TreeNode:
# 第一步: 特殊情况讨论: 树为空. (递归终止条件)
if not postorder:
return None
# 第二步: 后序遍历的最后一个就是当前的中间节点.
root_val = postorder[-1]
root = TreeNode(root_val)
# 第三步: 找切割点.
separator_idx = inorder.index(root_val)
# 第四步: 切割inorder数组. 得到inorder数组的左,右半边.
inorder_left = inorder[:separator_idx]
inorder_right = inorder[separator_idx + 1:]
# 第五步: 切割postorder数组. 得到postorder数组的左,右半边.
# ⭐️ 重点1: 中序数组大小一定跟后序数组大小是相同的.
postorder_left = postorder[:len(inorder_left)]
postorder_right = postorder[len(inorder_left): len(postorder) - 1]
# 第六步: 递归
root.left = self.buildTree(inorder_left, postorder_left)
root.right = self.buildTree(inorder_right, postorder_right)
# 第七步: 返回答案
return root105.从前序与中序遍历序列构造二叉树
class Solution:
def buildTree(self, preorder: List[int], inorder: List[int]) -> TreeNode:
# 第一步: 特殊情况讨论: 树为空. 或者说是递归终止条件
if not preorder:
return None
# 第二步: 前序遍历的第一个就是当前的中间节点.
root_val = preorder[0]
root = TreeNode(root_val)
# 第三步: 找切割点.
separator_idx = inorder.index(root_val)
# 第四步: 切割inorder数组. 得到inorder数组的左,右半边.
inorder_left = inorder[:separator_idx]
inorder_right = inorder[separator_idx + 1:]
# 第五步: 切割preorder数组. 得到preorder数组的左,右半边.
# ⭐️ 重点1: 中序数组大小一定跟前序数组大小是相同的.
preorder_left = preorder[1:1 + len(inorder_left)]
preorder_right = preorder[1 + len(inorder_left):]
# 第六步: 递归
root.left = self.buildTree(preorder_left, inorder_left)
root.right = self.buildTree(preorder_right, inorder_right)
# 第七步: 返回答案
return root
