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  • 重建二叉树

    重建二叉树


    根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树。
    注意:
    你可以假设树中没有重复的元素

    示例:
    前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7]
    中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7]
    返回如下的二叉树:
        3
       / 
      9  20
        /  
       15   7
    
    递归方式:
    • 设置递归函数build,参数x,y表示当前子树所在inOrder数组区间
    • 递归退出条件:x > y
    • 当前子树根结点的值设为前序遍历的队头(按照)
    • 获取根结点对应中序遍历的位置index
    • 递归调用建立左右子树,左子树区间[x,index-1],右子树区间[index+1,y]
    • 返回根结点
    var buildTree = function (preorder, inorder) {
        function build(x, y) {
            if (x > y) return null;
            //结点的值
            let val = preorder.shift();
            //创建根节点
            let rt = new TreeNode(val);
            //获取中序遍历的索引
            let index = inorder.indexOf(val);
            //建立左右子树
            rt.left = build(x, index - 1);
            rt.right = build(index + 1, y);
            return rt;
        }
        return build(0, inorder.length - 1);
    };
    
    非递归方式:
    • 利用栈先进后出的规律,按照先右后左的顺序进栈,可以实现左子树所有元素的优先访问,弹出顺序为前序遍历的顺序,取结点时即可按照preoreder数组的顺序赋值
    • 根据结点的值获得当前结点node在中序遍历的索引index
    • 通过判断[node.x,index-1],[index+1,node.y]区间是否合法来确定是否创建左右子树
    var buildTree = function (preorder, inorder) {
        if (!inorder.length) return null;
        let root = new TreeNode();
        root.x = 0, root.y = inorder.length - 1;
        let stack = [root];
        while (stack.length) {
            //获取根结点
            let node = stack.pop();
            node.val = preorder.shift();
            //找到中序遍历索引
            let index = inorder.indexOf(node.val);
            //创建右子树
            if (index + 1 <= node.y) {
                node.right = new TreeNode();
                node.right.x = index + 1;
                node.right.y = node.y;
                stack.push(node.right);
            }
            //创建左子树
            if (node.x <= index - 1) {
                node.left = new TreeNode();
                node.left.x = node.x;
                node.left.y = index - 1;
                stack.push(node.left);
            }
        }
        return root;
    };
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/aeipyuan/p/12990189.html
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