上一篇中介绍了如何采用 DFS 和 BFS 的搜索思想去实现二叉树的前序遍历、中序遍历、后序遍历以及分层遍历。
这一节主要介绍 Medium 难度中比较常见的一种题型:根据各种遍历构造二叉树。
返回与给定先序遍历 preorder 相匹配的二叉搜索树(binary search tree)的根结点
本道题目要求构造一棵 BST,使得它的前序遍历序列与给定的 preorder 匹配。
首先,对二叉树进行前序遍历,可以得到如下序列:
根节点 --> 左子树 --> 右子树
显然,根据前序序列,可以确定第一个元素就是根节点,那么接下来的问题就是如何找到左右子树的分割点?
回忆一下 BST 的特性:
结合上述性质:通过根节点与序列中元素的大小比较可以得到左右子树的分割点。
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。
本道题目要求构造一棵普通的二叉树,而非 BST。
前序遍历:根节点 --> 左子树 --> 右子树
中序遍历: 左子树 --> 根节点 --> 右子树
从上述两个遍历序列中,大家应该已经发现分割左右子树的条件就藏在中序遍历中。
根据前序遍历得到根元素,再遍历中序遍历序列得到根元素的下标,从而分割左右子树。如果二叉树中存在重复元素,那么这种方案是行不通的,这也是此类型题目一个重要的条件。
参考视频:传送门
四、106. 从中序与后序遍历序列构造二叉树
根据一棵树的中序遍历与后序遍历构造二叉树。注意:你可以假设树中没有重复的元素。
本题的解题思路与上一道题的解题思路如出一辙,所以正好借用本道题目介绍一下时间复杂度的优化。
上一题解题代码的耗时操作主要在于频繁地使用 shift、indexOf 和 slice。
对于 indexOf 操作,可以采用 HashTable 代替,这是经典的空间换时间的优化方式。
而对于 shift 和 slice,可以采用多指针记录下标来处理。这里的下标计算有点复杂,建议大家自己画一画遍历的过程,不然很难明白写法的推导过程。
五、889. 根据前序和后序遍历构造二叉树
返回与给定的前序和后序遍历匹配的任何二叉树。pre 和 post 遍历中的值是不同的正整数。
还是老套路,先观察两个遍历序列:
前序遍历:根节点 --> 左子树 --> 右子树
后序遍历:左子树 --> 右子树 --> 根节点
这不是熟悉的感觉啊,看来看去,根节点也不好将左右子树分割啊!?
现在,尝试展开左右子树:
前序遍历:根节点 --> (根节点 --> 左子树 --> 右子树) --> 右子树
后续遍历:(左子树 --> 右子树 --> 根节点) --> 右子树 --> 根节点
是不是有点明朗了,再把左右根节点去掉,是不是发现根据左子树的根节点,可以将左右子树分割开呀。
前序遍历:(根节点 --> 左子树 --> 右子树) --> 右子树
后续遍历:(左子树 --> 右子树 --> 根节点) --> 右子树
算法作为计算机的基础学科,用 JavaScript 刷,一点也不丢人ε=ε=ε=┏(゜ロ゜;)┛。
本系列文章会分别给出一种算法的3种难度的总结篇(简单难度,中等难度以及困难难度)。在简单难度中,会介绍该算法的基本知识与实现,另外两个难度,着重讲解解题的思路。
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