已知中序遍历和后序遍历如何画二叉树

画二叉树的步骤如下：

1. 从后序遍历中找到根节点，该节点是最后一个元素。
2. 在中序遍历中找到根节点的位置，该位置左侧的元素为左子树的节点，右侧的元素为右子树的节点。
3. 根据中序遍历的结果，确定左子树和右子树的节点数量。
4. 在后序遍历中，左子树的节点在根节点之前，右子树的节点在根节点之后。
5. 根据左子树和右子树的节点数量，在后序遍历中确定左子树和右子树的边界。
6. 递归地重复以上步骤，画出左子树和右子树。

举例说明，假设中序遍历为[4, 2, 5, 1, 6, 3, 7]，后序遍历为[4, 5, 2, 6, 7, 3, 1]，则根节点为1。在中序遍历中，1的位置为第4个元素，因此左子树有3个节点，右子树有3个节点。在后序遍历中，左子树的节点为[4, 5, 2]，右子树的节点为[6, 7, 3]。递归地画出左子树和右子树，最终得到以下二叉树：

    1
   / \
  2   3
 / \ / \
4  5 6  7

相关问题

已知一个二叉树的前序遍历和中序遍历 求后序遍历

根据二叉树的前序遍历和中序遍历可以唯一确定一棵二叉树，因此可以通过这两个遍历序列构建出这棵二叉树，然后再进行后序遍历。

具体步骤如下：
1. 根据前序遍历序列确定根节点，假设为root。
2. 在中序遍历序列中找到根节点root的位置，将中序遍历序列分为左子树和右子树两部分，分别对左右子树递归进行步骤1和步骤2，直到序列为空或者只有一个节点。
3. 对于每个节点，先遍历它的左子树，再遍历它的右子树，最后遍历它本身，即可得到后序遍历序列。

下面是Python代码实现：

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)
    root_index = inorder.index(root_val)
    root.left = buildTree(preorder[1:root_index+1], inorder[:root_index])
    root.right = buildTree(preorder[root_index+1:], inorder[root_index+1:])
    return root

def postorderTraversal(root):
    if not root:
        return []
    stack = [root]
    res = []
    while stack:
        node = stack.pop()
        res.append(node.val)
        if node.left:
            stack.append(node.left)
        if node.right:
            stack.append(node.right)
    return res[::-1]

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]

已知中序遍历和后序遍历如何构造二叉树，需要代码模板

使用中序遍历和后序遍历构造二叉树的代码模板如下：// 中序遍历序列和后序遍历序列构造二叉树
TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder)
{
if (inorder.empty() || postorder.empty())
return nullptr; // 后序遍历的最后一个结点就是根结点
TreeNode* root = new TreeNode(postorder.back()); // 找到根结点在中序遍历中的位置
auto rootPos = find(inorder.begin(), inorder.end(), postorder.back()); // 构建左子树
vector<int> left_inorder(inorder.begin(), rootPos);
vector<int> left_postorder(postorder.begin(), postorder.begin() + left_inorder.size());
root->left = buildTree(left_inorder, left_postorder); // 构建右子树
vector<int> right_inorder(rootPos + 1, inorder.end());
vector<int> right_postorder(postorder.begin() + left_inorder.size(), postorder.end() - 1);
root->right = buildTree(right_inorder, right_postorder); return root;
}