已知一棵树的前序序列为ABCDEF后序序列为CEDFBA层次遍历为ABCDFE的树

可以通过前序序列和后序序列构建出这棵树，具体步骤如下：

1. 根据前序序列找到根节点，即A。
2. 根据后序序列找到根节点的位置，即在最后一个元素B之前的位置，即CEDF。
3. 以根节点为分界点，将前序序列和后序序列分成左子树和右子树两部分。左子树的前序序列为BCDEF，后序序列为CEDF，右子树的前序序列为无，后序序列为BA。
4. 对左子树和右子树分别递归进行上述步骤，构建出整棵树。

最后得到的树如下所示：

     A
   /   \
  B     C
 / \   /
D   E F

其中，根节点为A，左子树为BDF，右子树为CEF。层次遍历为ABCDFE。

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已知一棵二叉树的前序遍历序列为ABCDEF，中序遍历序列为CBDAEF，可以还原出如下的二叉树：

       A
     /   \
    B     E
   / \     \
  C   D     F

该二叉树的后序遍历序列为：CDCBFEA。

下面是Python代码实现：

# 定义二叉树节点类
class TreeNode:
    def __init__(self, val=0):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None
        
# 根据前序遍历序列和中序遍历序列还原二叉树
def buildTree(preorder, inorder):
    if not preorder or not inorder:
        return None
    
    root_val = preorder[0]
    root = TreeNode(root_val)
    mid = inorder.index(root_val)
    
    root.left = buildTree(preorder[1:mid+1], inorder[:mid])
    root.right = buildTree(preorder[mid+1:], inorder[mid+1:])
    
    return root

# 后序遍历二叉树
def postorderTraversal(root):
    if not root:
        return []
    
    res = []
    stack = [(root, False)]
    while stack:
        node, visited = stack.pop()
        if not node:
            continue
        
        if visited:
            res.append(node.val)
        else:
            stack.append((node, True))
            stack.append((node.right, False))
            stack.append((node.left, False))
    
    return res

# 测试
preorder = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
inorder = ['C', 'B', 'D', 'A', 'E', 'F']
root = buildTree(preorder, inorder)
print(postorderTraversal(root))  # ['C', 'D', 'B', 'F', 'E', 'A']

前序遍历ABCDEF 中序遍历CBAEDF 则后序遍历为

根据给定的前序遍历和中序遍历序列，可以通过递归的方式来确定后序遍历序列。首先，我们可以观察到前序遍历的第一个元素为根节点，而在中序遍历中，根节点将左右子树分开。因此，我们可以找到根节点在中序遍历中的位置，从而确定左子树和右子树的范围。

对于给定的前序遍历序列"ABCDEF"和中序遍历序列"CBAEDF"，我们可以确定以下信息：
- 根节点为'A'。
- 在中序遍历序列中，'A'的左边为左子树的节点，即"CBA"；'A'的右边为右子树的节点，即"EDF"。

接下来，我们可以递归地处理左子树和右子树。对于左子树，前序遍历序列为"BC"，中序遍历序列为"CB"；对于右子树，前序遍历序列为"DEF"，中序遍历序列为"EDF"。

继续递归处理左子树和右子树，直到只剩下一个节点。最后得到的后序遍历序列为"CBEFDA"。