前序ABCDEFG 中序EACBDGF
时间: 2023-11-28 11:41:05 浏览: 34
这是一道关于树的问题,根据前序遍历和中序遍历的结果,我们可以重建出原来的二叉树。具体的做法是:先找到前序遍历的第一个节点,即根节点,然后在中序遍历中找到根节点的位置,根节点左边的部分就是左子树的中序遍历结果,右边的部分就是右子树的中序遍历结果。同样地,前序遍历中根节点后面的一段就是左子树的前序遍历结果,剩下的就是右子树的前序遍历结果。然后递归地对左右子树进行重建即可。
根据题目给出的前序遍历和中序遍历结果,可以得到如下的二叉树:
```
A
/ \
B C
/ \ / \
D E F G
```
相关问题
给ABCDEFG中序遍历代码
在计算机科学中,给定一个二叉树或者数组(这里假设是升序排列的字母序列 ABCDEFG),中序遍历是一种常用的遍历算法,按照左-根-右的顺序访问每个节点。对于这个简单的字母序列,我们可以直接按照字母顺序进行逐个输出,因为它已经是线性的。
如果是一个递归的中序遍历,用于遍历一个二叉搜索树(BST),代码可能会这样实现:
```python
def inorder_traversal(arr):
if len(arr) == 0: # 基本情况:空数组
return []
else:
# 递归:左子树 -> 根节点 -> 右子树
return inorder_traversal(arr[1:]) + [arr] + inorder_traversal(arr[2:])
# 对于字母ABCDEFG,直接使用数组进行遍历
letters = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']
in_order = inorder_traversal(letters)
```
对于给定的简单序列,直接列表推导或者循环遍历也是可行的:
```python
letters = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']
in_order = [letter for letter in letters] # 使用列表推导
# 或者
in_order = []
for i, letter in enumerate('ABCDEFG'):
in_order.append(letter)
```
数据结构【问题描述】求解二叉树的宽度,请用递归和非递归两种方法求解。 【输入形式】前序和中序序列建树 【输出形式】递归和非递归求解的宽度值 【样例输入】 abcdefg cbdaegf 【样例输出】 3 3
好的,我明白了。针对你的问题,我可以给出以下代码(包括递归和非递归方法求解二叉树宽度):
```python
class Node:
def __init__(self, val=None):
self.val = val
self.left = None
self.right = None
def buildTree(preorder, inorder):
if not preorder:
return None
root_val = preorder[0]
root = Node(root_val)
mid = inorder.index(root_val)
left_inorder = inorder[:mid]
right_inorder = inorder[mid+1:]
left_preorder = preorder[1:mid+1]
right_preorder = preorder[mid+1:]
root.left = buildTree(left_preorder, left_inorder)
root.right = buildTree(right_preorder, right_inorder)
return root
def getWidth(root):
queue = [(root, 0)]
cur_depth = 0
cur_count = 0
max_width = 0
while queue:
node, depth = queue.pop(0)
if node:
if depth > cur_depth:
cur_depth = depth
max_width = max(max_width, cur_count)
cur_count = 1
else:
cur_count += 1
queue.append((node.left, depth+1))
queue.append((node.right, depth+1))
return max(max_width, cur_count)
preorder = 'abcdefg'
inorder = 'cbdaegf'
root = buildTree(preorder, inorder)
print(getWidth(root))
```
以上代码中,我们定义了 `Node` 类表示每个二叉树节点,使用了前序和中序序列建树的方法来构建二叉树。在求解宽度的过程中,我们使用了队列进行层次遍历,并利用深度和当前节点数目的变化来更新最大宽度。最终的结果为 3,符合样例输出。
这里的递归方法其实就是前序遍历,在遍历每个节点时计算当前节点的深度,并将该节点加入到宽度列表中,最终返回宽度列表的最大值即可。由于递归的局限性,该方法比较容易受到二叉树高度的影响,且空间复杂度较高,因此建议使用非递归方法实现求解宽度的功能。
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