3. 已知二叉树的前序、中序和后序遍历序列如下，其中有一些看不清的字母月 将每个序列补充完整， (1）前序遍历序列是：*BC***G* (2）中序遍历序列是：CB*EAGH* (3）后序遍历序列是：*EOB**FA (4）并构造一棵符合条件的二叉树．

根据给出的前序、中序和后序遍历序列，我们可以通过递归的方式构造一棵符合条件的二叉树。

首先，我们观察前序遍历序列，可以发现第一个元素是根节点，即"*"。然后，在中序遍历序列中找到根节点的位置，将中序遍历序列分为左子树和右子树两部分。根据左子树和右子树的长度，我们可以在前序遍历序列中确定左子树和右子树的范围。

接下来，我们可以继续递归地构造左子树和右子树。在左子树中，根据前序遍历序列和中序遍历序列的范围，可以找到左子树的前序遍历序列、中序遍历序列和后序遍历序列。同样地，在右子树中也可以找到相应的序列。

最后，我们将左子树和右子树连接到根节点上，就得到了一棵符合条件的二叉树。

根据给出的前序、中序和后序遍历序列，我们可以得到以下完整的序列：
(1）前序遍历序列是：*BCDEFGH*
(2）中序遍历序列是：CBDEAGFH
(3）后序遍历序列是：CEDBHFGA

构造的二叉树如下所示：
*
/ \
B C
/ \ \
D E F
\ /
G
/ \
H A

相关问题

已知二叉树的中序和后序遍历序列分别如下： 中序：CBEDAFIGH 后序：CEDBIFHGA 1) 画出此树的形态，并写出其前序遍历序列。 2）把此二叉树转化为森林

1) 画出此树的形态并写出其前序遍历序列：

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

前序遍历序列为：GECDABFH

2) 把此二叉树转化为森林：

由于中序遍历序列为CBEDAFIGH，后序遍历序列为CEDBIFHGA，可以得到以下两棵子树：

子树1：

        D
       / \
      /   \
     C     B

中序遍历序列为CBED，后序遍历序列为CEDB，可以得到前序遍历序列为CDB，因此子树1的前序遍历序列为CDB。

子树2：

        F
       / \
      /   \
     I     H
    / \
   /   \
  E     G

中序遍历序列为EFIGH，后序遍历序列为EFIGHBA，可以得到前序遍历序列为FEIGHA，因此子树2的前序遍历序列为FEIGHA。

因此，将原二叉树转化为以下两棵树的森林：

     C   B       F   I     H
                  / \
                 /   \
                E     G

每棵树的前序遍历序列分别为CDB和FEIGHA。

已知一个二叉树的中序遍历序列和后序遍历序列，求这棵树的前序遍历序列 【问题描述】 已知一个二叉树的中序遍历序列和后序遍历序列，求这棵树的前序遍历序列。 【输入形式】 一个树的中序遍历序列 该树后序遍历序列，中间用空格分开。输入序列中仅含有小写字母,且没有重复的字母 【输出形式】 一个树的前序遍历序列 【样例输入】 dbeafcg debfgca 【样例输出】 abdecfg

这道题可以通过递归的方式来解决。由于后序遍历序列的最后一个元素就是根节点，因此可以先找到根节点，然后将中序遍历序列按照根节点分成左右两个子序列。接下来分别对左右子序列递归求解，直到子序列中只有一个元素为止。

具体实现过程可以参考以下代码：

def find_preorder(inorder, inorder_start, inorder_end, postorder, postorder_start, postorder_end):
    if inorder_start > inorder_end:
        return ""

    root_val = postorder[postorder_end]
    root_index = inorder.index(root_val)

    left_subtree_size = root_index - inorder_start

    left_subtree = find_preorder(inorder, inorder_start, root_index - 1, postorder, postorder_start, postorder_start + left_subtree_size - 1)
    right_subtree = find_preorder(inorder, root_index + 1, inorder_end, postorder, postorder_start + left_subtree_size, postorder_end - 1)

    return root_val + left_subtree + right_subtree


inorder = input().strip().split()
postorder = input().strip().split()

preorder = find_preorder(inorder, 0, len(inorder) - 1, postorder, 0, len(postorder) - 1)
print(preorder)

其中 `find_preorder` 函数的参数包括中序遍历序列、中序遍历序列的起始和结束位置、后序遍历序列、后序遍历序列的起始和结束位置。函数返回对应子树的前序遍历序列。

时间复杂度为 $O(n^2)$，空间复杂度为 $O(n)$。如果使用哈希表记录中序遍历序列中每个元素的位置，可以将时间复杂度优化到 $O(n)$。