给你一个二叉树的层序遍历和中序遍历，输出它的先序遍历序列和后序遍历序列

好的，给定二叉树的层序遍历和中序遍历，我们可以通过重建二叉树的方式来得到先序遍历和后序遍历序列。

先用中序遍历的结果确定根节点，然后在层序遍历中找到根节点，将层序遍历结果分为左子树和右子树。重复以上步骤，直到所有节点都添加到树中。

最后，我们可以通过深度优先搜索的方式得到先序遍历和后序遍历序列。

以下是代码实现：

from collections import deque

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

def buildTree(inorder, levelorder):
    if not inorder:
        return None

    # 根节点
    root = TreeNode(levelorder[0])
    index = inorder.index(root.val)

    # 左子树的中序遍历结果
    left_inorder = inorder[:index]
    # 右子树的中序遍历结果
    right_inorder = inorder[index+1:]

    # 左子树的层序遍历结果
    left_levelorder = [x for x in levelorder if x in left_inorder]
    # 右子树的层序遍历结果
    right_levelorder = [x for x in levelorder if x in right_inorder]

    # 递归构建左子树和右子树
    root.left = buildTree(left_inorder, left_levelorder)
    root.right = buildTree(right_inorder, right_levelorder)

    return root

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

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

inorder = [9, 3, 15, 20, 7]
levelorder = [3, 9, 20, 15, 7]
root = buildTree(inorder, levelorder)
preorder = preorderTraversal(root)
postorder = postorderTraversal(root)

print("先序遍历序列：", preorder)
print("后序遍历序列：", postorder)

输出结果为：

先序遍历序列： [3, 9, 20, 15, 7]
后序遍历序列： [9, 15, 7, 20, 3]