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出处:https://leetcode.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/
Given preorder and inorder traversal of a tree, construct the binary tree.
Note:
You may assume that duplicates do not exist in the tree.
给定一个二叉树的先序遍历和中序遍历,构造出一颗二叉树。
二叉树的遍历分为先序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历。
而通过先序遍历和中序遍历、中序遍历和后序遍历 是可以还原该二叉树结构的。
递归方式
4
/ \
2 7
/ \ / \
1 3 6 9
以上面的二叉树为例。
其先序遍历结果是:【4 2 1 3 7 6 9】
中序遍历结果是:【1 2 3 4 6 7 9】对先序遍历来说:
先序遍历的每个值表示的结点都是接下来的若干结点的父结点。
比如【4】是这个二叉树的根结点。
【2】是【1 3】的父结点。
【1】是 空的父结点,也即使叶子结点。对中序遍历来说:
根结点一定在中间位置,中间左边是左子树,右边是右子树。
比如【4】左边是【1 2 3】是根结点的左子树,右边是【6 7 9】是根结点的右子树。
对于【2】来说,【1】是其左子树,【3】是其右子树。
……
依次类推。很明显,这是一个递归过程。
public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
if (preorder == null || preorder.length == 0) {
return null;
}
if (inorder == null || inorder.length == 0) {
return null;
}
if (preorder.length != inorder.length) {
return null;
}
return build(preorder, inorder, 0, 0, inorder.length - 1);
}
public TreeNode build(int[] preorder, int[] inorder, int preIndex,
int startInIndex, int endInIndex) {
if (endInIndex < startInIndex) {
return null;
}
TreeNode node = new TreeNode(preorder[preIndex]);
// the index of current node in inorder
int index = getIndexInInorder(inorder, preorder[preIndex]);
int lenL = index - startInIndex;
int lenR = endInIndex - startInIndex - lenL;
if (lenL > 0) {
node.left = build(preorder, inorder, preIndex + 1, startInIndex,
index - 1);
}
if (lenR > 0) {
node.right = build(preorder, inorder, preIndex + lenL + 1,
index + 1, endInIndex);
}
return node;
}
//获得val值在inorder中的下标
public int getIndexInInorder(int[] inorder, int val) {
for (int i = 0; i < inorder.length; i++) {
if (val == inorder[i]) {
return i;
}
}
return -1;
}
build( ) 是主要递归方法。
因为参数是两个int数组。需要指定preorder数组的下标,还需要指定当前递归中中序对应的若干结点,用 startInIndex 和 endInIndex 分别表示开始和结束下标。
LeetCode平台测试通过之后,发现build方法可以稍微优化一些。如下:
public TreeNode build2(int[] preorder, int[] inorder, int preIndex,
int startInIndex, int endInIndex) {
if (endInIndex < startInIndex) {
return null;
}
int currentVal = preorder[preIndex];
TreeNode node = new TreeNode(currentVal);
// the index of current node in inorder
int index;
for (index = startInIndex; index <= endInIndex; index++) {
if (currentVal == inorder[index]) {
break;
}
}
// int lenL = index - startInIndex;
// int lenR = endInIndex - index;
if (index > startInIndex) {
node.left = build(preorder, inorder, preIndex + 1, startInIndex,
index - 1);
}
if (endInIndex > index) {
node.right = build(preorder, inorder, preIndex + index
- startInIndex + 1, index + 1, endInIndex);
}
return node;
}
优化之前,RunTime 是 :8ms
beats 73.81% of java submissions.但是问题来了:“优化之后”,在LeetCode平台测试,发现效率竟然还慢了。不知为何???
方法二是在【Discuss】频道看到的答案。
使用的是非递归方式。
/**
*
* @param preorder
* @param inorder
* @return
*/
public TreeNode buildTree2(int[] preorder, int[] inorder) {
HashMap map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < inorder.length; i++) {
map.put(inorder[i], i);
}
TreeNode root = null;
TreeNode p = root;
Stack stack = new Stack<>();
for (int i = 0; i < preorder.length; i++) {
int temp = map.get(preorder[i]);
TreeNode node = new TreeNode(preorder[i]);
if (stack.isEmpty()) {
root = node;
// stack.add(node);
p = root;
} else {
if (temp < map.get(stack.peek().val)) {
p.left = node;
p = p.left;
} else {
while (!stack.isEmpty() && temp > map.get(stack.peek().val)) {
p = stack.pop();
}
p.right = node;
p = p.right;
}
}
stack.add(node);
}
return root;
}
该方法的RunTime是 9ms。
beats 73.29% of java submissions.比我的方法稍微慢一点点,哈哈~
bingo~~