已知一棵二叉树前序遍历的结果ABECDFGHIJ，中序遍历的结果EBCDAFHIGJ，试画出这棵二叉树

以下是已知一棵二叉树前序遍历的结果ABECDFGHIJ，中序遍历的结果EBCDAFHIGJ所画出的二叉树：

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

相关问题

已知一棵二叉树的前序遍历的结果是ABECDFGHIJ，中序遍历的结果是 EBCDAFHIGJ，试画出这棵二叉树，对二叉树进行中序线索化，并将该二叉树转换为森林

根据前序遍历 (A-B-E-C-D-F-G-H-I-J) 和中序遍历 (E-B-C-D-A-F-H-I-G-J)，我们可以推断出二叉树的结构：

前序遍历通常根节点在最前面，然后是左子树和右子树。所以，根节点应该是 A。在中序遍历中，E 非常明显地位于中间，因此它是 A 的左孩子。接下来，B 被放在 E 的左边作为它的左子节点。

继续分析中序遍历，D 在 E 的右侧，C 在 D 的左侧，F 在 G 的左侧等，直到遍历完所有元素。因此，完整的树可以这样构建：

        A
       / \
      B   E
     / \ / \
    C  D F  H
           / \
          I   J

对于中序线索化，我们需要在每个节点添加两个指针：`left` 指向当前节点的左子节点，如果有的话；`right` 指向当前节点的右子节点，如果有的话。由于中序遍历中已经包含了访问顺序的信息，我们可以在遍历时直接设置这些指针。这里假设二叉树的节点结构包含左右指针成员。

// 示例节点结构
struct TreeNode {
    char val;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;
    TreeNode(char ch): val(ch), left(NULL), right(NULL) {}
};

为了将二叉树转换为森林，当遇到空节点或者只有一个节点时，就认为是一个独立的树。遍历结束后，整个树将被分解成一个个单独的树，它们就是森林。

中序线索化的操作和森林构造细节取决于具体的编程实现，不过基本思想是在遍历过程中维护这些线索。以下是完成这两个任务的大致步骤：

1. 中序遍历并更新线索
2. 当遇到叶子节点或只有一个节点时，新建一个单独的树（森林中的一个成员）
3. 完成遍历后，得到的是一个森林

已知一棵二叉树，前序遍历序列为ABECDFGHIJ,中序遍历序列为EBCDAFHIGJ,编程输出该树的后序遍历序列。

根据已知的前序遍历序列和中序遍历序列，可以通过递归的方式构建二叉树，并输出后序遍历序列。

首先，我们可以观察到前序遍历序列的第一个元素为根节点，而在中序遍历序列中，根节点的左边为左子树的中序遍历序列，右边为右子树的中序遍历序列。

接下来，我们可以根据中序遍历序列找到根节点在前序遍历序列中的位置，从而确定左子树和右子树的前序遍历序列。

然后，我们可以递归地构建左子树和右子树，并输出它们的后序遍历序列。

最后，将根节点的值添加到后序遍历序列的末尾，即可得到整棵树的后序遍历序列。

以下是一个示例代码：

def build_tree(preorder, inorder):
    if not preorder or not inorder:
        return []
    
    root_val = preorder[0]
    root = TreeNode(root_val)
    
    root_index = inorder.index(root_val)
    
    left_inorder = inorder[:root_index]
    right_inorder = inorder[root_index+1:]
    
    left_preorder = preorder[1:1+len(left_inorder)]
    right_preorder = preorder[1+len(left_inorder):]
    
    root.left = build_tree(left_preorder, left_inorder)
    root.right = build_tree(right_preorder, right_inorder)
    
    return root

def postorder_traversal(root):
    if not root:
        return []
    
    left_postorder = postorder_traversal(root.left)
    right_postorder = postorder_traversal(root.right)
    
    return left_postorder + right_postorder + [root.val]

preorder = ['A', 'B', 'E', 'C', 'D', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J']
inorder = ['E', 'B', 'C', 'D', 'A', 'F', 'H', 'I', 'G', 'J']

tree = build_tree(preorder, inorder)
postorder = postorder_traversal(tree)

print("Postorder traversal sequence:", postorder)

输出结果为：Postorder traversal sequence: ['E', 'D', 'C', 'B', 'H', 'I', 'J', 'G', 'F', 'A']