给定一棵二叉树的先序遍历序列和中序遍历序列，求解： 1、这棵树的后序遍历序列； 2、从这棵树的右侧观察该树，从根节点到叶子节点，依次输出能被观测到的节点序列。

1、根据先序遍历序列和中序遍历序列构建二叉树，然后对二叉树进行后序遍历即可得到后序遍历序列。

具体步骤如下：

1. 在先序遍历序列中找到根节点。
2. 在中序遍历序列中找到根节点的位置，根节点左边的部分为左子树的中序遍历序列，右边的部分为右子树的中序遍历序列。
3. 在先序遍历序列中，根节点后面的部分中，与左子树中序遍历序列长度相同的部分为左子树的先序遍历序列，剩下的为右子树的先序遍历序列。
4. 重复上述步骤，递归构建左子树和右子树，直到叶子节点。
5. 对二叉树进行后序遍历，即可得到后序遍历序列。

2、从右侧观察树，从根节点到叶子节点依次输出能被观测到的节点序列，可以使用层次遍历来实现。

具体步骤如下：

1. 将根节点入队列。
2. 从队列中取出节点，将其左右子节点入队列，并记录该节点的值。
3. 重复上述步骤，直到队列为空。
4. 在输出节点值时，只输出每一层的最右侧节点的值，即可得到从右侧观察树时能被观测到的节点序列。

相关问题

给定一棵二叉树的先序遍历序列和中序遍历序列，要求计算该二叉树的高度。python实现

请注意，我是一个AI语言模型，不能进行编程操作。不过，我可以告诉你如何求解给定一棵二叉树的先序遍历序列和中序遍历序列来计算该二叉树的高度。

首先，我们需要知道先序遍历和中序遍历的定义：

先序遍历：访问根结点，然后遍历左子树和右子树。

中序遍历：遍历左子树，访问根结点，然后遍历右子树。

由于给定了先序遍历和中序遍历，我们可以通过递归的方式来构建二叉树，并且计算出二叉树的高度。

具体步骤如下：

1. 首先，我们可以根据先序遍历找到根结点。

2. 然后，我们可以在中序遍历中找到根结点的位置，从而确定左子树和右子树的范围。

3. 接着，我们可以递归地构建左子树和右子树。

4. 最后，我们可以计算出当前节点的高度，并更新二叉树的高度。

下面是python程序的伪代码实现：

def build_tree(preorder, inorder):
if not preorder:
return None

root = TreeNode(preorder[0])
idx = inorder.index(preorder[0])

root.left = build_tree(preorder[1:idx+1], inorder[:idx])
root.right = build_tree(preorder[idx+1:], inorder[idx+1:])

return root

def get_height(root):
if not root:
return 0

left_height = get_height(root.left)
right_height = get_height(root.right)

return max(left_height, right_height) + 1

# 主函数
preorder = [...]
inorder = [...]
root = build_tree(preorder, inorder)
height = get_height(root)
print(height)

以上是求解给定一棵二叉树的先序遍历序列和中序遍历序列来计算该二叉树的高度的方法。希望对你有所帮助。

【问题描述】 给定一棵二叉树的先序遍历序列和中序遍历序列，求解： 1、这棵树的后序遍历序列； 2、从这棵树的右侧观察该树，从根节点到叶子节点，依次输出能被观测到的节点序列。用C++实现

【解题思路】

1、根据二叉树的先序遍历和中序遍历序列求解树的后序遍历，可以采用递归的方式进行求解。先序遍历序列的第一个元素为根节点，根据该节点在中序遍历序列中的位置，可以将中序遍历序列划分为左子树和右子树两部分。在先序遍历序列中，根据左子树和右子树的节点个数，也可以将先序遍历序列划分为左子树和右子树两部分。递归地进行该过程，直到序列长度为1时结束递归，返回该节点。

2、从根节点开始，按照右-根-左的顺序遍历树，记录下每个被观测到的节点，即右子树的叶子节点和根节点。采用递归的方式进行求解，对于每个节点，先访问它的右子树，再访问它本身，最后访问它的左子树。

【代码实现】

#include <iostream>
#include <vector>
#include <unordered_map>

using namespace std;

// 定义二叉树节点
struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;
    TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};

// 根据先序遍历和中序遍历序列求解后序遍历序列
vector<int> postorderTraversal(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {
    unordered_map<int, int> indexMap;
    int n = preorder.size();
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        indexMap[inorder[i]] = i;
    }
    vector<int> res;
    function<void(int, int, int, int)> helper = [&](int preLeft, int preRight, int inLeft, int inRight) {
        if (preLeft > preRight) {
            return;
        }
        int rootVal = preorder[preLeft];
        int rootIndex = indexMap[rootVal];
        int leftSize = rootIndex - inLeft;
        int rightSize = inRight - rootIndex;
        helper(preLeft + 1, preLeft + leftSize, inLeft, rootIndex - 1);
        helper(preLeft + leftSize + 1, preRight, rootIndex + 1, inRight);
        res.push_back(rootVal);
    };
    helper(0, n - 1, 0, n - 1);
    return res;
}

// 从右侧观察二叉树，输出节点序列
vector<int> rightSideView(TreeNode* root) {
    vector<int> res;
    function<void(TreeNode*, int)> helper = [&](TreeNode* node, int depth) {
        if (node == nullptr) {
            return;
        }
        if (depth == res.size()) {
            res.push_back(node->val);
        }
        helper(node->right, depth + 1);
        helper(node->left, depth + 1);
    };
    helper(root, 0);
    return res;
}

int main() {
    // 例子：先序遍历序列为[1,2,4,5,3,6]，中序遍历序列为[4,2,5,1,3,6]
    vector<int> preorder{1, 2, 4, 5, 3, 6};
    vector<int> inorder{4, 2, 5, 1, 3, 6};
    vector<int> postorder = postorderTraversal(preorder, inorder);
    cout << "后序遍历序列：";
    for (auto i : postorder) {
        cout << i << " ";
    }
    cout << endl;

    TreeNode* root = new TreeNode(1);
    root->left = new TreeNode(2);
    root->right = new TreeNode(3);
    root->left->right = new TreeNode(4);
    root->right->right = new TreeNode(5);
    vector<int> rightSideViewNodes = rightSideView(root);
    cout << "从右侧观察树，能被观测到的节点序列：";
    for (auto i : rightSideViewNodes) {
        cout << i << " ";
    }
    cout << endl;

    return 0;
}