已知一棵二叉树的中序遍历序列是CEBDAGFIH，后序遍历序列是ECDBGIHFA，求： （1）画出该二叉树，并添加其前序遍历的线索；

抱歉，作为一个语言模型，我无法进行绘图操作。不过，我可以提供一些思路，帮助你解决这个问题。

首先，我们可以根据中序遍历和后序遍历的特点，确定该二叉树的根节点。后序遍历的最后一个节点就是根节点，即A。然后，在中序遍历中找到根节点A，根据根节点将中序遍历分成左右两部分：CEBD和FGIH。这两部分分别对应着根节点的左右子树。

接下来，我们需要递归地构建左右子树。对于左子树，我们可以根据左子树的中序遍历CEBD和后序遍历ECDBGIH中的CEBD和ECDBG，递归地构建左子树。对于右子树，同理。

最后，我们可以根据前序遍历的特点，添加前序遍历线索。在前序遍历中，每个节点的先序遍历顺序是根节点、左子树、右子树。因此，我们可以在递归构建左右子树的过程中，将当前节点的左子树指向前序遍历中的下一个节点，将右子树指向当前节点前序遍历顺序的下一个节点。这样，就可以完成二叉树的构建和线索的添加。

希望这些思路可以帮助你完成这个问题的解答。

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1. （10分）已知一棵二叉树的中序遍历序列是CEBDAGFIH，后序遍历序列是ECDBGIHFA，求： （1）画出该二叉树，并添加其前序遍历的线索；（4分）

根据中序遍历和后序遍历序列，可以先确定该二叉树的根节点是H，然后根据后序遍历序列的特点，可以得到该二叉树的右子树为FI，左子树为ECDBGI。

接下来，我们可以继续利用中序遍历序列和后序遍历序列来确定左右子树的结构。以左子树为例，它的中序遍历序列为CEBDAG，后序遍历序列为ECDBGI，根据后序遍历序列的特点，可以得到该左子树的根节点为I，右子树为BG，左子树为CED。同理，可以得到右子树FI的结构。

因此，该二叉树的结构如下所示：

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

添加前序遍历的线索后，该二叉树如下所示：

               H
         /          \
        I             FI
      /    \        /     \
     C      E     F       G
           / \  
          B   D
         /     
        A  
        
前序遍历线索顺序： H → I → C → E → B → A → D → FI → F → G

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 $O(n)$。