若某棵二叉树的先根遍历序列为ABCDEF，中根遍历序列为CBDAEF，则这棵二叉树的后根遍历序列为

根据先根遍历序列和中根遍历序列可以重建出原二叉树，然后对这棵二叉树进行后根遍历即可得到后根遍历序列。

先根遍历序列为 ABCDEF，中根遍历序列为 CBDAEF。根据先根遍历序列的第一个元素 A，可以确定根节点为 A。在中根遍历序列中，A 的左边为左子树的节点 CB，右边为右子树的节点 DEF。因此，A 的左子树为以先根遍历序列中 BCD 为先根遍历序列，CB 为中根遍历序列的二叉树，右子树为以先根遍历序列中 EFG 为先根遍历序列，EF 为中根遍历序列的二叉树。

继续递归构建左右子树，得到下图所示的二叉树：

      A
     / \
    B   D
   /     \
  C       E
         / \
        F   G

对上述二叉树进行后根遍历，可得后根遍历序列为：C B F G E D A。

因此，该二叉树的后根遍历序列为 CBFGEDA。

相关问题

棵二叉树的先序遍历序列为ABCDEF，中序遍历序列为CBAEDF，则后序遍历序列为 ()

根据给定的先序遍历序列和中序遍历序列，可以确定二叉树的结构和节点的位置。通过观察可以得知，先序遍历的第一个元素为根节点，而中序遍历中根节点的左侧为左子树，右侧为右子树。

根据给定的先序遍历序列"ABCDEF"和中序遍历序列"CBAEDF"，可以得到以下二叉树的结构：

      A
     / \
    B   D
   /   / \
  C   E   F

根据二叉树的后序遍历规则，后序遍历的最后一个元素为根节点，而在中序遍历中，根节点的左侧为左子树，右侧为右子树。因此，可以通过递归的方式得到后序遍历序列。

通过观察可以得到以下规律：
1. 后序遍历序列的最后一个元素为根节点，即F。
2. 在中序遍历序列中，根节点F的左侧为左子树的中序遍历序列"CBA"，右侧为右子树的中序遍历序列"ED"。
3. 根据左子树的中序遍历序列"CBA"，在先序遍历序列中可以得到对应的先序遍历序列"BCA"。
4. 根据右子树的中序遍历序列"ED"，在先序遍历序列中可以得到对应的先序遍历序列"ED"。

根据上述规律，可以得到二叉树的后序遍历序列为"CBADFE"。

已知一棵二叉树的前序遍历序列为ABCDEF，中序遍历序列为CBDAEF，请还原这棵二叉树？这棵二叉树的后序遍历结果是多少

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']