• 每日刷题打卡Day14


    题目概览

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    题解

    首先要了解前序遍历与中序遍历的遍历方式,
    前序遍历性质: 节点按照 [ 根节点 | 左子树 | 右子树 ] 排序。
    中序遍历性质: 节点按照 [ 左子树 | 根节点 | 右子树 ] 排序。
    知道遍历顺序后,采用递归的方法来生成二叉树。

    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(即left和right这种范围,举个例子前序遍历为[3],[9],[20,15,7],根据括号数,可以知道左右子树中节点的个数)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。

    在中序遍历中对根节点进行定位时,一种简单的方法是直接扫描整个中序遍历的结果并找出根节点,但这样做的时间复杂度较高。我们可以考虑使用哈希表来帮助我们快速地定位根节点。对于哈希映射中的每个键值对,键表示一个元素(节点的值),值表示其在中序遍历中的出现位置。在构造二叉树的过程之前,我们可以对中序遍历的列表进行一遍扫描,就可以构造出这个哈希映射。在此后构造二叉树的过程中,我们就只需要 O ( 1 ) O(1) O(1)的时间对根节点进行定位了。

    Code

    class Solution {
    private:
        unordered_map<int, int> index;
    
    public:
        TreeNode* myBuildTree(const vector<int>& preorder, const vector<int>& inorder, int preorder_left, int preorder_right, int inorder_left, int inorder_right) {
            if (preorder_left > preorder_right || inorder_left > inorder_right) {
                return nullptr;
            }
            
            // 前序遍历中的第一个节点就是根节点
            int preorder_root = preorder_left;
            // 在中序遍历中定位根节点
            int inorder_root = index[preorder[preorder_root]]; //定位这个根节点值的位置
            
            // 先把根节点建立出来
            TreeNode* root = new TreeNode(preorder[preorder_root]);
            // 得到左子树中的节点数目
            int size_left_subtree = inorder_root - inorder_left; //中序根节点定位后,减去左边的范围,就得到了左子树的节点个数
            // 递归地构造左子树,并连接到根节点
            // 先序遍历中「从 左边界+1 开始的 size_left_subtree」个元素就对应了中序遍历中「从 左边界 开始到 根节点定位-1」的元素
            root->left = myBuildTree(preorder, inorder, preorder_left + 1, preorder_left + size_left_subtree, inorder_left, inorder_root - 1);//左子树的构建,分为先序与中序
            // 递归地构造右子树,并连接到根节点
            // 先序遍历中「从 左边界+1+左子树节点数目 开始到 右边界」的元素就对应了中序遍历中「从 根节点定位+1 到 右边界」的元素
            root->right = myBuildTree(preorder, inorder, preorder_left + size_left_subtree + 1, preorder_right, inorder_root + 1, inorder_right);//右子树的构建,分为先序与中序
            return root;
        }
    
        TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {
            int n = preorder.size();//前序和中序的长度一致
            // 构建HashMap
            // 构造哈希映射,帮助我们快速定位根节点
            for (int i = 0; i < n; ++i) {
                index[inorder[i]] = i; //构建键值对,键表示一个元素(节点的值),值表示其在中序遍历中的出现位置。
            }
            return myBuildTree(preorder, inorder, 0, n - 1, 0, n - 1);
        }
    };
    
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    结果

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44673253/article/details/126206393