当前位置: 首页 > article >正文

【面试经典150 | 二叉树】从前序与中序遍历序列构造二叉树

文章目录

  • 写在前面
  • Tag
  • 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:

  • Tag:介绍本题牵涉到的知识点、数据结构;
  • 题目来源:贴上题目的链接,方便大家查找题目并完成练习;
  • 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

如果您发现文章有任何错误或者对文章有任何疑问,欢迎私信博主或者在评论区指出 💬💬💬。

如果大家有更优的时间、空间复杂度的方法,欢迎评论区交流。

最后,感谢您的阅读,如果有所收获的话可以给我点一个 👍 哦。


http://www.kler.cn/a/162301.html

相关文章:

  • DeBiFormer实战:使用DeBiFormer实现图像分类任务(二)
  • vue3 pdf base64转成文件流打开
  • Camera Tuning中AE/AWB/AF基础知识介绍
  • 第二节 OSI-物理层
  • LLM - 使用 LLaMA-Factory 微调大模型 Qwen2-VL SFT(LoRA) 图像数据集 教程 (2)
  • 《重学Java设计模式》之 原型模式
  • 苹果手机ios系统安装了一个免签应用书签webclip描述文件该如何卸载?
  • 学习php中使用composer下载安装firebase/php-jwt 以及调用方法
  • 细粒度视觉分类的注意内核编码网络
  • 美国Linux服务器的iptables防火墙介绍
  • 超详细介绍Ubuntu系统安装CUDA和cuDNN【一站式服务!!!】
  • 布匹瑕疵图像识别的CNN模型设计
  • 大数据的技术栈-逐步完善
  • 使用命令行移除VSAN中故障磁盘
  • kali linux入门及常用简单工具介绍(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
  • SpringMVC 案例
  • 微前端个人理解与简单总结
  • 对Spring源码的学习:一
  • 机房动力环境智能监控系统
  • 离高薪测试你可能只差这个理解:python 内存管理机制
  • postgresql pg_hba.conf 配置详解
  • 首次面试经历(忘指导)当我在简历上写了苍穹外卖,瑞吉外卖时……
  • Selenium自动化测试总结
  • 图像处理之把模糊的图片变清晰
  • jira创建用例,与任务关联
  • flask web开发学习之初识flask(三)