博客
关于我
剑指 Offer 07. 重建二叉树
阅读量:85 次
发布时间:2019-02-26

本文共 1366 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

问题描述

输入某二叉树的前序遍历和中序遍历结果,请重建该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历结果中都不含重复的数字。例如,给出前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7] 和中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7],返回如下的二叉树:

3   / \  9   20     / \    15  7

解决思路

树的相关问题通常可以考虑使用递归的方法来解决。递归法通过分治的思想,逐步划分子树,直到找到单个节点为止。

具体来说,我们可以采用以下步骤来重建二叉树:

  • 首先,建立一个映射表,将中序遍历中的节点值与其位置存储起来。这样可以快速找到某个节点在中序遍历中的位置。

  • 然后,通过递归的方式,从前序遍历和中序遍历中依次找到子树的根节点及其左右子树的范围。具体来说:

    • 根节点的值在前序遍历中位于当前范围内的第一个位置。
    • 根节点的位置在中序遍历中确定后,左子树的范围是从左边界到根节点左边的位置,右子树的范围是从根节点右边的位置到右边界。
  • 递归地重建左子树和右子树,直到所有节点都被处理完毕。

  • 代码实现

    import java.util.HashMap;import java.util.Map;class Solution {    Map
    map = new HashMap<>(); int[] preorder; public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) { this.preorder = preorder; for (int i = 0; i < inorder.length; i++) { map.put(inorder[i], i); } return trackck(0, 0, preorder.length - 1); } public TreeNode trackck(int rootPreIndex, int inorderLeft, int inorderRight) { if (inorderLeft > inorderRight) { return null; } TreeNode root = new TreeNode(preorder[rootPreIndex]); int rootInIndex = map.get(preorder[rootPreIndex]); root.left = trackck(rootPreIndex + 1, inorderLeft, rootInIndex - 1); root.right = trackck(rootPreIndex + (rootInIndex - inorderLeft + 1), rootInIndex + 1, inorderRight); return root; }}

    这个方法的核心思想是利用前序遍历和中序遍历的特点,通过递归的方式分割子树,最终重建出原来的二叉树。

    转载地址:http://wxsu.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
    查看>>