已知二叉树的中序序列和后序序列，写出构造二叉树的算法实现过程，并根据递归先序遍历算法给出对应的先序遍历序列，并对构造的二叉树进行以括号法输出。

为了从给定的二叉树中序序列和后序序列重构二叉树，我们可以使用一种称为“线索二叉树”的技巧，或者直接通过双指针法。这里我会解释一种简单的方法：

1. **线索二叉树** (如果不熟悉这个概念，可以跳过)：这是一种特殊的二叉树表示，其中包含额外的信息来辅助重建。在中序序列中，我们可以找到根节点，然后分别记录左子树和右子树的剩余部分。后序遍历则帮助我们确定根节点的位置。

- 首先，根据中序序列找出根元素的索引。假设中序序列是 `[i1, i2, ..., in]`，那么根节点就是 `i1`。
- 根据后序序列，我们知道后根先左的顺序，所以根节点的左子树由后序序列的前半部分构成，右子树由后半部分和剩余中序序列构成。
- 对于左右子树，分别在它们的中序序列和后序序列上重复上述步骤，直到所有节点都被找到。

2. **递归先序遍历**（Preorder Traversal）: 先访问根节点，然后递归地遍历左子树和右子树。对于重构出的二叉树，先序遍历序列将依次是 `root->left->right` 的顺序。

3. **括号表示法（Infix Notation）**: 二叉树的前序遍历结果通常可以用括号表示，例如对于一个简单的二叉树，如果先序遍历为 `[A, B, C, D]`，那么它可能表示为 `(A(B(C), D))`。

下面是构建过程的伪代码：

def build_tree(in_order, post_order):
    if not in_order or not post_order:
        return None

    # 找到根节点
    root_index = find_root_index(in_order, post_order)
    
    # 构建根节点
    root = TreeNode(post_order[root_index])
    
    # 分别处理左子树和右子树
    left_in_order = in_order[:root_index]
    right_post_order = post_order[root_index + 1:]
    root.left = build_tree(left_in_order, right_post_order[0 : len(right_post_order) // 2])
    root.right = build_tree(in_order[root_index + 1:], right_post_order[len(right_post_order) // 2:])

    return root

# 模拟找到根节点的索引函数
def find_root_index(in_order, post_order):
    # ... 实现找到两个列表中相同的第一个元素的索引 ...