【LetMeFly】106.从中序与后序遍历序列构造二叉树:分治(递归)——五彩斑斓的题解(若不是彩色的可以点击原文链接查看)
力扣题目链接:https://leetcode.cn/problems/construct-binary-tree-from-inorder-and-postorder-traversal/
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 <= 3000
postorder.length == inorder.length
-3000 <= inorder[i], postorder[i] <= 3000
inorder
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
方法一:分治(递归)
类似于从前序与中序建树,我们知道:
- 中序遍历:左子树 根 右子树
- 后序遍历:左子树 右子树 根
写一个函数dfs
接收中序遍历数组
和后序遍历数组
作为参数:
- 根据
后序遍历数组
的最后一个元素为根节点
建立节点- 找到
根节点
在中序遍历数组
中的位置以此可得到左子树和右子树的长度信息
以此可确定左子树和右子树在两个数组中的位置
- 递归建立左子树和右子树
递归的终止条件为“中序遍历数组为空”,此时返回空节点。
Tips: 可以在预处理时建立一个哈希表,以便能快速地找到根节点在中序遍历数组中的位置。
- 时间复杂度 O ( N ) O(N) O(N),其中 N N N是节点个数
- 空间复杂度 O ( N ) O(N) O(N)
AC代码
C++
class Solution {
private:
unordered_map<int, vector<int>::iterator> ma;
TreeNode* dfs(vector<int>::iterator inLeft, vector<int>::iterator inRight, vector<int>::iterator postLeft, vector<int>::iterator postRight) {
if (inLeft >= inRight) {
return nullptr;
}
TreeNode* thisNode = new TreeNode(*(postRight - 1));
vector<int>::iterator loc = ma[*(postRight - 1)];
thisNode->left = dfs(inLeft, loc, postLeft, postLeft + (loc - inLeft));
thisNode->right = dfs(loc + 1, inRight, postLeft + (loc - inLeft), postRight - 1);
return thisNode;
}
public:
TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {
for (vector<int>::iterator it = inorder.begin(); it != inorder.end(); it++) {
ma[*it] = it;
}
return dfs(inorder.begin(), inorder.end(), postorder.begin(), postorder.end());
}
};
Python
# from typing import List, Optional
# # Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def dfs(self, inorder: List[int], inLeft: int, inRight: int, postorder: List[int], postLeft: int, postRight: int) -> Optional[TreeNode]:
if inLeft >= inRight:
return None
thisNode = TreeNode(postorder[postRight - 1])
loc = self.ma[postorder[postRight - 1]]
thisNode.left = self.dfs(inorder, inLeft, loc, postorder, postLeft, postLeft + (loc - inLeft))
thisNode.right = self.dfs(inorder, loc + 1, inRight, postorder, postLeft + (loc - inLeft), postRight - 1)
return thisNode
def buildTree(self, inorder: List[int], postorder: List[int]) -> TreeNode:
self.ma = dict()
for i in range(len(inorder)):
self.ma[inorder[i]] = i
return self.dfs(inorder, 0, len(inorder), postorder, 0, len(postorder))
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Tisfy:https://letmefly.blog.csdn.net/article/details/136204741