二叉树层次中序求先序后序

二叉树的层次遍历是一种广度优先搜索的算法，可以按照从上到下、从左到右的顺序遍历二叉树的每个节点。中序遍历是一种深度优先搜索的算法，按照左子树、根节点、右子树的顺序遍历二叉树的每个节点。

如果要根据二叉树的层次遍历和中序遍历来求先序和后序遍历，可以按照以下步骤进行：

1. 根据层次遍历构建二叉树：根据层次遍历的结果，逐个节点构建二叉树。

2. 根据中序遍历确定节点顺序：通过中序遍历得到节点的顺序。

3. 根据先序遍历规则确定先序遍历结果：先序遍历的规则是根节点、左子树、右子树。从第一个节点开始，递归地按照先序遍历规则获取先序遍历结果。

4. 根据后序遍历规则确定后序遍历结果：后序遍历的规则是左子树、右子树、根节点。从第一个节点开始，递归地按照后序遍历规则获取后序遍历结果。

需要注意的是，以上步骤都需要使用递归的方式来实现。具体的实现细节可以根据具体的编程语言来进行实现。

相关问题

指针二叉树中序先序转后序

指针二叉树的中序遍历顺序是：左子树、根节点、右子树。

指针二叉树的先序遍历顺序是：根节点、左子树、右子树。

指针二叉树的后序遍历顺序是：左子树、右子树、根节点。

因此，如果已知指针二叉树的中序遍历和先序遍历，可以通过递归的方式转换成后序遍历：

1. 首先，先序遍历的第一个节点是根节点，将其加入后序遍历序列中。

2. 在中序遍历中，找到根节点的位置，将其左边的节点看作左子树，在左子树中递归执行上述步骤，直到左子树为空。

3. 然后，将根节点的右子树看作新的指针二叉树，重复执行上述步骤。

4. 最后，将根节点加入后序遍历序列中，得到最终的后序遍历序列。

下面是一个示例代码，实现了指针二叉树的中序先序转后序：

#include<iostream>
using namespace std;

typedef struct BiTNode{//定义二叉树结构体
    char data;
    struct BiTNode *lchild, *rchild;
}BiTNode, *BiTree;

void PreInToPost(BiTree T){//中序先序转后序函数
    if (T == NULL) return;
    PreInToPost(T->lchild);//遍历左子树
    PreInToPost(T->rchild);//遍历右子树
    cout << T->data << " ";//输出根节点
}

BiTree CreateBiTree(){//创建二叉树函数
    char ch;
    cin >> ch;
    if (ch == '#') return NULL;
    BiTree T = new BiTNode;
    T->data = ch;
    T->lchild = CreateBiTree();
    T->rchild = CreateBiTree();
    return T;
}

int main(){
    BiTree T;
    cout << "请输入二叉树的先序遍历序列，其中'#'表示空节点：" << endl;
    T = CreateBiTree();
    cout << "该二叉树的后序遍历为：" << endl;
    PreInToPost(T);
    cout << endl;
    return 0;
}

已知二叉树求先序中序后序

假设我们已知一棵二叉树的先序遍历序列和中序遍历序列，可以通过以下步骤来求出它的后序遍历序列：

1. 在先序序列中，第一个元素为根节点。
2. 在中序序列中，找到根节点的位置，根节点左侧的部分为左子树的中序遍历序列，右侧的部分为右子树的中序遍历序列。
3. 根据左子树的中序遍历序列的长度，可以在先序遍历序列中确定左子树的先序遍历序列和右子树的先序遍历序列。
4. 递归地对左子树和右子树重复以上步骤，直到子树为空或只有一个节点。
5. 最后将根节点加入后序遍历序列中，即可得到二叉树的后序遍历序列。

下面是一个 Python 代码示例：

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

def buildTree(preorder, inorder):
    if not preorder or not inorder:
        return None
    root_val = preorder[0]
    root = TreeNode(root_val)
    idx = inorder.index(root_val)
    left_inorder = inorder[:idx]
    right_inorder = inorder[idx+1:]
    left_preorder = preorder[1:1+len(left_inorder)]
    right_preorder = preorder[1+len(left_inorder):]
    root.left = buildTree(left_preorder, left_inorder)
    root.right = buildTree(right_preorder, right_inorder)
    return root

def postorderTraversal(root):
    if not root:
        return []
    res = []
    res.extend(postorderTraversal(root.left))
    res.extend(postorderTraversal(root.right))
    res.append(root.val)
    return res

preorder = [1, 2, 4, 5, 3, 6, 7]
inorder = [4, 2, 5, 1, 6, 3, 7]
root = buildTree(preorder, inorder)
postorder = postorderTraversal(root)
print(postorder)  # 输出 [4, 5, 2, 6, 7, 3, 1]

以上代码中，`buildTree` 函数接收先序遍历序列和中序遍历序列作为参数，返回构建出的二叉树的根节点。`postorderTraversal` 函数接收根节点作为参数，返回后序遍历序列。在 `buildTree` 函数中，我们先根据先序序列中的第一个元素构建出根节点，然后在中序序列中找到根节点的位置，根据位置将中序序列分为左右两部分，递归地构建出左右子树。在 `postorderTraversal` 函数中，我们先递归遍历左子树和右子树，然后将根节点的值加入到后序序列中。