❓剑指 Offer 07. 重建二叉树
难度:中等
输入某二叉树的 前序遍历 和 中序遍历 的结果,请构建该二叉树并返回其根节点。
假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。
示例 1:
Input: preorder = [3,9,20,15,7], inorder = [9,3,15,20,7]
Output: [3,9,20,null,null,15,7]
示例 2:
Input: preorder = [-1], inorder = [-1]
Output: [-1]
限制:
- 0 <= 节点个数 <= 5000
注意:本题与 105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树 相同。
💡思路:递归
二叉树前序遍历的顺序为:
- 先遍历根节点;
- 随后递归地遍历左子树
- 最后递归地遍历右子树
二叉树中序遍历的顺序为:
- 先递归地遍历左子树;
- 随后遍历根节点;
- 最后递归地遍历右子树
在「递归」地遍历某个子树的过程中,我们也是将这颗子树看成一颗全新的树,按照上述的顺序进行遍历。挖掘「前序遍历」和「中序遍历」的性质,我们就可以得出本题的做法。
前序遍历的第一个值为根节点的值,使用这个值将 中序遍历 结果分成两部分:
左部分
为树的左子树中序遍历结果;右部分
为树的右子树中序遍历的结果;- 然后分别对左右子树递归地求解。
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。 - 这样以来,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。
🍁代码:(C++、Java)
C++
/**
* 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 {
private:
unordered_map<int, int> index;//缓存中序遍历数组每个值对应的索引
TreeNode* myBuildTree(const vector<int> preorder, int preL, int preR, int inL){
if(preL > preR) return nullptr;
// 前序遍历中的第一个节点就是根节点
TreeNode* root = new TreeNode(preorder[preL]);
// 在中序遍历中定位根节点
int idx = index[root->val];
// 得到左子树中的节点数目
int len = idx - inL;
root->left = myBuildTree(preorder, preL + 1, preL + len, inL);
root->right = myBuildTree(preorder, preL + len + 1, preR, inL + len + 1);
return root;
}
public:
TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {
for(int i = 0; i < preorder.size(); i++){
index[inorder[i]] = i;
}
return myBuildTree(preorder, 0, preorder.size() - 1, 0);
}
};
Java
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
private Map<Integer, Integer> index = new HashMap<>();//缓存中序遍历数组每个值对应的索引
public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
for (int i = 0; i < preorder.length; i++){
index.put(inorder[i], i);
}
return myBuildTree(preorder, 0, preorder.length - 1, 0);
}
private TreeNode myBuildTree(int[] preorder, int preL, int preR, int inL){
if(preL > preR) return null;
// 前序遍历中的第一个节点就是根节点
TreeNode root = new TreeNode(preorder[preL]);
// 在中序遍历中定位根节点
int idx = index.get(root.val);
// 得到左子树中的节点数目
int len = idx - inL;
root.left = myBuildTree(preorder, preL + 1, preL + len, inL);
root.right = myBuildTree(preorder, preL + len + 1, preR, inL + len + 1);
return root;
}
}
🚀 运行结果:
🕔 复杂度分析:
- 时间复杂度:
O
(
n
)
O(n)
O(n),其中
n
是树中的节点个数。 - 空间复杂度:
O
(
n
)
O(n)
O(n),除去返回的答案需要的
O
(
n
)
O(n)
O(n) 空间之外,我们还需要使用
O
(
n
)
O(n)
O(n) 的空间存储哈希映射,以及
O
(
h
)
O(h)
O(h)(其中
h
是树的高度)的空间表示递归时栈空间。这里h < n
,所以总空间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)。
题目来源:力扣。
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