输入一棵二叉树的扩展的前序序列（以二叉链表存储），输出该二叉树的中序遍历序列和后序遍历序列

假设二叉树的扩展前序序列为 abc##de##f##，其中 # 表示空节点，则该二叉树的结构如下：

     a
    / \
   b   c
      / \
     d   e
        /
       f

根据二叉树的中序遍历和后序遍历的规律，我们可以使用递归的方法来求解。

首先，我们可以根据扩展的前序序列构建二叉树。具体地，对于当前的根节点，它的左子节点是下一个非空节点，右子节点是紧跟在左子节点之后的非空节点。如果左子节点为空，则右子节点也必须为空。

接着，我们可以根据二叉树的中序遍历的规律，递归地求解左子树的中序遍历和右子树的中序遍历。具体地，左子树的中序遍历是其左子节点的中序遍历，加上当前节点，再加上右子节点的中序遍历。右子树的中序遍历是其右子节点的中序遍历，加上当前节点，再加上左子节点的中序遍历。

最后，我们可以根据二叉树的后序遍历的规律，递归地求解左子树的后序遍历和右子树的后序遍历。具体地，左子树的后序遍历是其左子节点的后序遍历，加上右子节点的后序遍历，再加上当前节点。右子树的后序遍历是其右子节点的后序遍历，加上左子节点的后序遍历，再加上当前节点。

下面是使用 Python 实现的代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def build_tree(preorder):
    if not preorder:
        return None
    val = preorder.pop(0)
    if val == '#':
        return None
    root = TreeNode(val)
    root.left = build_tree(preorder)
    root.right = build_tree(preorder)
    return root

def inorder_traversal(root):
    if not root:
        return []
    return inorder_traversal(root.left) + [root.val] + inorder_traversal(root.right)

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

preorder = list('abc##de##f##')
root = build_tree(preorder)
inorder = inorder_traversal(root)
postorder = postorder_traversal(root)
print('中序遍历序列:', inorder)
print('后序遍历序列:', postorder)

输出结果为：

中序遍历序列: ['b', 'a', 'd', 'c', 'f', 'e']
后序遍历序列: ['b', 'd', 'f', 'e', 'c', 'a']