已知二叉树先序序列ABECDFGHIJ 中序序列EBCDAFHIGJ画出树形表示形式和给出后序序列
时间: 2025-07-14 19:35:38 浏览: 7
### 构造二叉树并求后序遍历序列
根据先序和中序序列构造二叉树的过程如下:先序遍历的第一个节点为根节点[^1]。在中序遍历中找到该根节点的位置,可以将中序遍历划分为左右子树。然后递归地对左右子树进行同样的操作,直到完成整个二叉树的构造。
#### 先序与中序序列分析
- **先序序列**:ABECDFGHIJ
- **中序序列**:EBCDAFHIGJ
根节点为先序序列的第一个元素 `A`。在中序序列中,`A` 的位置是第 4 位,因此中序序列可以划分为:
- 左子树:EBCD
- 右子树:FHIGJ
接下来,在先序序列中,去掉根节点 `A` 后剩余部分为 BECDFGHIJ。左子树对应的先序序列为 BECD,右子树对应的先序序列为 FGHIJ。
#### 左子树构造
对于左子树:
- 先序序列:BECD
- 中序序列:EBCD
根节点为 `B`。在中序序列中,`B` 的位置是第 2 位,因此中序序列可以划分为:
- 左子树:E
- 右子树:CD
在先序序列中,去掉根节点 `B` 后剩余部分为 ECD。左子树对应的先序序列为 E,右子树对应的先序序列为 CD。
##### 继续构造左子树的子树
- 对于左子树 `E`,先序和中序均为 `E`,因此它是一个叶子节点。
- 对于右子树 `CD`:
- 先序序列:CD
- 中序序列:CD
根节点为 `C`。在中序序列中,`C` 的位置是第 1 位,因此中序序列可以划分为:
- 左子树:空
- 右子树:D
在先序序列中,去掉根节点 `C` 后剩余部分为 D。左子树为空,右子树对应的先序序列为 D。
#### 右子树构造
对于右子树:
- 先序序列:FGHIJ
- 中序序列:FHIGJ
根节点为 `F`。在中序序列中,`F` 的位置是第 1 位,因此中序序列可以划分为:
- 左子树:空
- 右子树:HIGJ
在先序序列中,去掉根节点 `F` 后剩余部分为 GHIJ。左子树为空,右子树对应的先序序列为 GHIJ。
##### 继续构造右子树的子树
- 对于右子树 `GHIJ`:
- 先序序列:GHIJ
- 中序序列:HIGJ
根节点为 `G`。在中序序列中,`G` 的位置是第 2 位,因此中序序列可以划分为:
- 左子树:HI
- 右子树:J
在先序序列中,去掉根节点 `G` 后剩余部分为 HIJ。左子树对应的先序序列为 HI,右子树对应的先序序列为 J。
###### 左子树 `HI`
- 先序序列:HI
- 中序序列:HI
根节点为 `H`。在中序序列中,`H` 的位置是第 1 位,因此中序序列可以划分为:
- 左子树:空
- 右子树:I
在先序序列中,去掉根节点 `H` 后剩余部分为 I。左子树为空,右子树对应的先序序列为 I。
###### 右子树 `J`
- 先序序列:J
- 中序序列:J
根节点为 `J`,它是一个叶子节点。
#### 后序遍历序列
按照后序遍历的规则(左子树 -> 右子树 -> 根节点),可以得到后序遍历序列为:
```plaintext
EBDCIHJGF
```
### Python 实现代码
以下为通过先序和中序序列构造二叉树并输出后序遍历序列的 Python 实现:
```python
class TreeNode:
def __init__(self, value):
self.value = value
self.left = None
self.right = None
def build_tree(preorder, inorder):
if not preorder or not inorder:
return None
root_value = preorder[0]
root = TreeNode(root_value)
root_index_inorder = inorder.index(root_value)
left_inorder = inorder[:root_index_inorder]
right_inorder = inorder[root_index_inorder + 1:]
left_preorder = preorder[1:1 + len(left_inorder)]
right_preorder = preorder[1 + len(left_inorder):]
root.left = build_tree(left_preorder, left_inorder)
root.right = build_tree(right_preorder, right_inorder)
return root
def postorder_traversal(root, result=None):
if result is None:
result = []
if root:
postorder_traversal(root.left, result)
postorder_traversal(root.right, result)
result.append(root.value)
return result
# 输入先序和中序序列
preorder = "ABECDFGHIJ"
inorder = "EBCDAFHIGJ"
# 构建二叉树
root = build_tree(preorder, inorder)
# 输出后序遍历序列
postorder_result = ''.join(postorder_traversal(root))
print(f"后序遍历序列: {postorder_result}")
```
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