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图解LeetCode——剑指 Offer 07. 重建二叉树

图解LeetCode——剑指 Offer 07. 重建二叉树

作者: 爪哇缪斯 | 来源:发表于2023-03-15 18:19 被阅读0次

    一、题目

    输入某二叉树的前序遍历中序遍历的结果,请构建该二叉树并返回其根节点。

    假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字

    二、示例

    2.1>示例 1:

    输入】preorder = [3,9,20,15,7], inorder = [9,3,15,20,7]
    输出】[3,9,20,null,null,15,7]

    2.2> 示例 2:

    输入】preorder = [-1], inorder = [-1]
    输出】 [-1]

    限制:

    • 0 <= 节点个数 <= 5000

    三、解题思路

    根据题目描述,我们需要通过题目给出的一棵树的前序遍历中序遍历,来重建这棵二叉树。那么首先我们需要知道这两种遍历的方式是怎么样的:

    前序遍历】首先访问根结点,然后遍历左子树,最后遍历右子树
    中序遍历】首先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树

    那么,我们首先需要做的就是,通过前序遍历和后序遍历的遍历方式,来找到最近两层节点的关系,即:nodenode.leftnode.right;如下图所示,假设根节点所在前序遍历数组preorder的下标为:index,根据前序遍历规则我们可以得出如下结论:

    子树根节点所在preorder数组中的位置index
    左子树根节点所在preorder数组中的位置index + 1
    右子树根节点所在preorder数组中的位置index + 左子树节点总和 + 1

    而我们怎么获得左子树节点总和呢?这时候,我们就可以根据中序遍历规则来计算出来了,我们假设某一个子树中序遍历数组为inorder,那么根节点所在位置是pos,某子树范围在[start, end]之间,那么就可以得出如下结论:

    左子树节点总和pos - start

    主要逻辑说完了,由于我们可以根据中序遍历+子树根节点位置划分左子树节点集合右子树节点集合,那么通过递归调用就可以重塑这棵二叉树了。

    解题思路说完了,我们还是举例来看一下重塑二叉树的过程。输入preorder = [3,9,20,15,7], inorder = [9,3,15,20,7],请参数如下图中的图解所示,看一下具体的处理过程:

    四、代码实现

    public class Solution {
        int[] preorder;
        HashMap<Integer, Integer> mark; 
        public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
            if (preorder == null || inorder == null) return null;
            this.preorder = preorder;
            mark = new HashMap();
            for(int i = 0; i < inorder.length; i++)
                mark.put(inorder[i], i);
            return childNode(0, 0, inorder.length-1);
        }
        public TreeNode childNode(int root, int start, int end) {
            if (start > end) return null;
            TreeNode node = new TreeNode(preorder[root]);
            // 【子树根节点位置】index
            int index = mark.get(preorder[root]);
            // 【右子树根节点位置】index + 1
            node.left = childNode(root+1, start, index-1);
            // 【左子树根节点位置】index + 左子树长度(index-start)+ 1
            node.right = childNode(root+index-start+1, index+1, end); 
            return node;
        }
    }
    

    今天的文章内容就这些了:

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