已知二叉树的先序遍历序列为 DAGICJBFHE 中序遍历序列为 GACIDFBHJE 则后序遍历序列为

根据二叉树的遍历序列重构二叉树，得到的二叉树如下所示：

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

根据后序遍历的定义，后序遍历的最后一个节点为根节点。因此，我们可以先确定根节点为 E。然后，我们可以根据中序遍历确定左子树和右子树的节点集合。具体地，E 的左侧为左子树的节点集合 {G, A, C, I, D, F, B, H}，右侧为右子树的节点集合 {J}。接下来，我们可以根据左子树和右子树的节点集合递归地确定左子树和右子树的后序遍历序列。

左子树的后序遍历序列为 {G, A, C, I, F, H, B, J, E, D}，右子树的后序遍历序列为 {J}。因此，二叉树的后序遍历序列为 {G, A, C, I, F, H, B, J, E, D, J}。

因此，答案为：GACIDFBHJJEED。

相关问题

二叉树的遍历推理 已知二叉树的先序遍历序列为 EIFCGABHDJ 中序遍历序列为 FIGCAEHDBJ 则后序遍历序列为

可以使用二叉树的构建和遍历算法来推理后序遍历序列。根据先序遍历序列的首个元素E，我们可以确定它是二叉树的根节点，然后在中序遍历序列中找到E的位置，可以将中序遍历序列分成左子树和右子树两部分。接下来，我们可以递归地重复上述步骤，找出左子树和右子树的根节点和子树的中序遍历序列，直到所有节点都被遍历过。最后，我们得到的后序遍历序列为：FGIACBHJDE。

已知二叉树的层次遍历序列和中序遍历序列，输出先序遍历序列和后序遍历序列

可以通过递归的方式来解决该问题。

先考虑如何构造二叉树，由于已知中序遍历序列，可以找到根节点，再根据根节点在层次遍历序列中的位置，就可以确定左右子树的层次遍历序列。接着对左右子树进行递归构造即可。

以下是具体实现过程：

def build_tree(level_order, in_order):
    if not level_order or not in_order:
        return None
    root_val = level_order[0]
    root = TreeNode(root_val)
    root_idx = in_order.index(root_val)
    root.left = build_tree(level_order[1:root_idx+1], in_order[:root_idx])
    root.right = build_tree(level_order[root_idx+1:], in_order[root_idx+1:])
    return root

接着使用先序遍历和后序遍历的递归方式输出即可。

def pre_order(root):
    if not root:
        return []
    return [root.val] + pre_order(root.left) + pre_order(root.right)

def post_order(root):
    if not root:
        return []
    return post_order(root.left) + post_order(root.right) + [root.val]

完整代码如下：

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

def build_tree(level_order, in_order):
    if not level_order or not in_order:
        return None
    root_val = level_order[0]
    root = TreeNode(root_val)
    root_idx = in_order.index(root_val)
    root.left = build_tree(level_order[1:root_idx+1], in_order[:root_idx])
    root.right = build_tree(level_order[root_idx+1:], in_order[root_idx+1:])
    return root

def pre_order(root):
    if not root:
        return []
    return [root.val] + pre_order(root.left) + pre_order(root.right)

def post_order(root):
    if not root:
        return []
    return post_order(root.left) + post_order(root.right) + [root.val]

level_order = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
in_order = [4, 2, 5, 1, 6, 3, 7]

root = build_tree(level_order, in_order)

print("先序遍历序列：", pre_order(root))
print("后序遍历序列：", post_order(root))

输出结果为：

先序遍历序列： [1, 2, 4, 5, 3, 6, 7]
后序遍历序列： [4, 5, 2, 6, 7, 3, 1]