一棵二叉树的前序序列为ABDGECFH，中序序列为：DGBEAFHC 。试画出该二叉树、写出后序遍历序列和层次遍历序列，并将其转化为对应的树或森林。

这棵二叉树的结构如下：

    A
   / \
  B   C
 / \ / \
D  G E  F
    \   \
     H   C

后序遍历序列为：DGEBHFCA，层次遍历序列为：ABCFDEGH

树结构图：

        A
      /   \
     B     C
    / \   / \
   D   G E   F
        \   \
         H   C

森林结构图：

    A         C
   / \       / \
  B   G     E   F
 /     \
D       H

相关问题

通过 哪些 序列可以确定唯一的二叉树 前序遍历和后序遍历 前序遍历和中序遍历 后序遍历和中序遍历 后序遍历

和中序遍历可以确定唯一的二叉树。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [二叉树前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历的直观理解](https://blog.csdn.net/u013834525/article/details/80421684)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}} ] [.reference_item]
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采用前序序列构建二叉树并且前序遍历二叉树，中序遍历二叉树，后序遍历二叉树和层次遍历二叉树的代码

在Python中，我们可以使用递归或栈来构建二叉树并进行各种遍历。这里是一个使用前序（pre-order）、中序（in-order）和后序（post-order）遍历构建二叉树的例子：

首先，我们需要创建一个二叉树节点的结构：

class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

接下来，我们可以通过前序遍历构建二叉树：

def build_tree(preorder):
    if not preorder:
        return None
    root_val = preorder[0]
    root = TreeNode(root_val)
    index = inorder.index(root_val)  # 假设inorder已知
    root.left = build_tree(preorder[1:index])
    root.right = build_tree(preorder[index+1:])
    return root

# 假设inorder列表已知
inorder = ...  # 中序遍历的结果
tree = build_tree(preorder)

中序遍历二叉树，如果我们已经有了前序遍历和后序遍历，可以通过两者的组合找到每个节点的位置，如下所示：

def in_order_traversal(root):
    if root is not None:
        in_order_traversal(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        in_order_traversal(root.right)

in_order_traversal(tree)

后序遍历也可以类似处理：

def post_order_traversal(root):
    if root is not None:
        post_order_traversal(root.left)
        post_order_traversal(root.right)
        print(root.val, end=" ")

post_order_traversal(tree)

至于层次遍历（广度优先搜索），通常使用队列：

from collections import deque

def level_order_traversal(root):
    if root is None:
        return []
    queue = deque([root])
    result = []
    while queue:
        level_size = len(queue)
        current_level = [queue.popleft().val for _ in range(level_size)]
        result.append(current_level)
        if root.left:
            queue.append(root.left)
        if root.right:
            queue.append(root.right)
    return result

level_orders = level_order_traversal(tree)

注意：在这个例子中，我们需要预先知道中序遍历的结果，因为它是构造二叉树的关键。如果你只有前序和后序遍历，你需要另外一种方法来解决，比如利用线索二叉树。