已知一颗二叉树前序遍历35421，中序遍历25431后序遍历为

根据给定的前序遍历和中序遍历，我们可以重建出原始的二叉树，并进而得到后序遍历。下面是重建二叉树的步骤：

1. 前序遍历的第一个元素是根节点，即3。
2. 在中序遍历中找到根节点的位置，根据中序遍历的性质，根节点左边的元素是左子树的节点，右边的元素是右子树的节点。在这个例子中，根节点3左边有两个元素，所以左子树有两个节点，右边有两个元素，所以右子树有两个节点。
3. 根据中序遍历的结果，我们可以知道左子树的中序遍历为[2, 5]，右子树的中序遍历为[4, 1]。
4. 根据左子树的节点数量，我们可以在前序遍历中找到左子树的前序遍历为[5, 2]，右子树的前序遍历为[4, 1]。
5. 递归地重建左子树和右子树。
6. 最后得到的二叉树的后序遍历为[5, 2, 4, 1, 3]。

所以，给定前序遍历35421和中序遍历25431，重建二叉树后的后序遍历为52413。

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

好的，您可以使用以下算法来求解该问题：

1. 根据前序遍历确定根节点；
2. 根据中序遍历确定左右子树；
3. 递归处理左右子树，直至遍历完整个树。

具体实现细节可以参考如下伪代码：

def postorder(preorder, inorder):
    if not preorder or not inorder:
        return []
    root = preorder[0]
    pos = inorder.index(root)
    left_inorder = inorder[:pos]
    right_inorder = inorder[pos+1:]
    left_preorder = preorder[1:pos+1]
    right_preorder = preorder[pos+1:]
    left_postorder = postorder(left_preorder, left_inorder)
    right_postorder = postorder(right_preorder, right_inorder)
    return left_postorder + right_postorder + [root]

注意：此算法需要假设二叉树中所有元素均不重复。如果存在重复元素，需要对某些步骤进行调整。

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]