【面试经典150 | 二叉树】从前序与中序遍历序列构造二叉树
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- 写在前面
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- 题目来源
- 题目解读
- 解题思路
- 方法一:递归
- 写在最后
写在前面
本专栏专注于分析与讲解【面试经典150】算法,两到三天更新一篇文章,欢迎催更……
专栏内容以分析题目为主,并附带一些对于本题涉及到的数据结构等内容进行回顾与总结,文章结构大致如下,部分内容会有增删:
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- 题目解读:复述题目(确保自己真的理解题目意思),并强调一些题目重点信息;
- 解题思路:介绍一些解题思路,每种解题思路包括思路讲解、实现代码以及复杂度分析;
- 知识回忆:针对今天介绍的题目中的重点内容、数据结构进行回顾总结。
Tag
【递归】【迭代】【二叉树】
题目来源
105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树
题目解读
给你一棵二叉树的前序和中序遍历得到的两个数组,现在根据两个数组来构造二叉树。
解题思路
二叉树问题都可以使用递归和迭代两种方法来解决。
方法一:递归
前言
首先回忆一下二叉树的前序和中序遍历过程。
二叉树的前序遍历过程:
- 先遍历根节点;
- 接着递归遍历左子树;
- 最后递归遍历右子树。
二叉树的中序遍历过程:
- 先递归遍历左子树;
- 接着遍历根节点;
- 最后递归遍历右子树。
在「递归」遍历子树的过程中,我们也是将子树看成是一棵全新的树,按照相应的顺序进行遍历。
思路
根据上述提到的前序遍历顺序可以将 preorder 数组分为三部分,根、左子树、右子树。目前仅通过先序遍历的结果数组可以确定的是根节点值为 3。
中序遍历的结果数组可以分为三部分:左子树、根、右子树。
只要我们在中序遍历的结果数组中定位出根节点,那么就可以分别知道左子树和右子树的数目,进而可以定位出左、右子树的边界即在数组中的范围。这样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,就可以递归地对构造出左子树和右子树,再将这两棵子树接到根节点的左右位置。
在定位根节点的时候,利用哈希表来记录各个节点在数组中的位置,因为题目中事先说明了二叉树中节点的值不会出重复。哈希表中的键表示一个元素的值,值表示该键表示的值在中序遍历数组中的位置。
算法
class Solution {
private:
int pre_idx;
unordered_map<int, int> index_map;
public:
TreeNode* slove(const vector<int>& preorder, const vector<int>& inorder, int in_left, int in_right) {
if (in_left > in_right) {
return nullptr;
}
// 前序遍历中的根节点
int root_val = preorder[pre_idx++];
// 建立根节点
TreeNode* root = new TreeNode(root_val);
// 在中序遍历中定位根节点
int idx = index_map[root_val];
// 递归构建左子树,需要左子树的先序、中序的边界
root->left = slove(preorder, inorder, in_left, idx - 1);
root->right = slove(preorder, inorder, idx + 1, in_right);
return root;
}
TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {
int n = inorder.size();
pre_idx = 0;
// 构建哈希表,快速定位根节点
for (int i = 0; i < n; ++i) {
index_map[inorder[i]] = i;
}
return slove(preorder, inorder, 0, n-1);
}
};
复杂度分析
时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),其中 n n n 是树中的节点个数。
空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)。返回的答案需要 O ( n ) O(n) O(n) 空间,通过不算作占用额外的空间;哈希表占用的额外空间为 O ( n ) O(n) O(n);递归的栈空间最大为 O ( n ) O(n) O(n)。因此,总的空间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)。
写在最后
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