当前位置: 首页 > news >正文

2024.2.20力扣每日一题——从前序和中序遍历序列构建二叉树

2024.2.20

      • 题目来源
      • 我的题解
        • 方法一 递归
        • 方法二 迭代

题目来源

力扣每日一题;题序:105

我的题解

方法一 递归
  • 前序特点:[ 根节点, [左子树的前序遍历结果], [右子树的前序遍历结果] ]
  • 中序特点:[ [左子树的中序遍历结果], 根节点, [右子树的中序遍历结果] ]
    只要在中序遍历中定位到根节点,那么就可以分别知道左子树和右子树中的节点数目。由于同一颗子树的前序遍历和中序遍历的长度显然是相同的,因此就可以对应到前序遍历的结果中,对上述形式中的所有左右括号进行定位。
    这样以来,就知道了左子树的前序遍历和中序遍历结果,以及右子树的前序遍历和中序遍历结果,就可以递归地对构造出左子树和右子树,再将这两颗子树接到根节点的左右位置。

时间复杂度:O( n 2 n^2 n2) 。除了遍历节点,还需要扫描整个中序遍历的结果并找出根节点
空间复杂度:O(n)

public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {return createTree(preorder,inorder,0,preorder.length-1,0,inorder.length-1);
}
// mid 根所在的位置
// pR 对应前序结束的位置
// iL 对应中序开始的位置
// iR 对应中序结束的位置
public TreeNode createTree(int[] preorder,int[] inorder,int mid,int pR,int iL,int iR){if(mid>pR||iL>iR)return null;int val=preorder[mid];TreeNode root=new TreeNode(val);int index=find(inorder,val,iL,iR);// 左子树的节点数量int left=index-iL;// 右子树的节点数量int right=iR-index;
// 构建左子树需要的前序序列和中序序列  pre[mid,mid+left]  in[iL,index-1]   root.left=createTree(preorder,inorder,mid+1,mid+left,iL,index-1);
// 构建右子树需要的前序序列和中序序列  pre[mid+left+1,pR]  in[index+1,iR]     root.right=createTree(preorder,inorder,mid+left+1,pR,index+1,iR);return root;
}
//在中序序列中找寻与前序对应的值val所在的位置
public int find(int[] inorder,int val,int iL,int iR){int index=iL;for(int i=iL;i<=iR;i++){if(inorder[i]==val){index=i;}}return index;
}

在中序遍历中对根节点进行定位时,一种简单的方法是直接扫描整个中序遍历的结果并找出根节点,这样做需要频繁扫描,时间复杂度较高。可以考虑使用哈希表来帮助快速地定位根节点。对于哈希映射中的每个键值对,键表示一个元素(节点的值),值表示其在中序遍历中的出现位置。在构造二叉树的过程之前,可以对中序遍历的列表进行一遍扫描,就可以构造出这个哈希映射。在此后构造二叉树的过程中,就只需要 O(1)的时间对根节点进行定位了。

//哈希表优化版本
public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {Map<Integer,Integer> map=new HashMap<>();//只需要遍历一次for(int i=0;i<inorder.length;i++){map.put(inorder[i],i);}return createTree(preorder,inorder,0,preorder.length-1,0,inorder.length-1,map);
}
public TreeNode createTree(int[] preorder,int[] inorder,int mid,int pR,int iL,int iR,Map<Integer,Integer> map){if(mid>pR||iL>iR)return null;int val=preorder[mid];TreeNode root=new TreeNode(val);//直接根据哈希表确定位置int index=map.get(val);int left=index-iL;int right=iR-index;root.left=createTree(preorder,inorder,mid+1,mid+left,iL,index-1,map);root.right=createTree(preorder,inorder,mid+left+1,pR,index+1,iR,map);return root;
}
方法二 迭代

看官方题解吧,没怎么弄明白

有任何问题,欢迎评论区交流,欢迎评论区提供其它解题思路(代码),也可以点个赞支持一下作者哈😄~

相关文章:

2024.2.20力扣每日一题——从前序和中序遍历序列构建二叉树

2024.2.20 题目来源我的题解方法一 递归方法二 迭代 题目来源 力扣每日一题&#xff1b;题序&#xff1a;105 我的题解 方法一 递归 前序特点&#xff1a;[ 根节点, [左子树的前序遍历结果], [右子树的前序遍历结果] ]中序特点&#xff1a;[ [左子树的中序遍历结果], 根节点…...

c++ 小游戏(2种)

目录 介绍 游戏1 游戏2 介绍 因为DEV C的编译环境较小&#xff0c;所以大部分的游戏代码都无法在此上运行&#xff0c;我收集了一部分摸鱼小游戏的源码&#xff0c;在此呈现&#xff0c;如果有能在DEV C上运行的我会先作声明&#xff1a; 游戏1 扫雷 #include<stdio.…...

电阻详解:定义、公式、影响因素及电阻器类型解析

电阻定义 电阻是指当电流通过导体时&#xff0c;导体对电流流动所呈现的阻碍作用的物理量。它是电路元件的一个基本参数&#xff0c;用于量化导体阻止电荷定向移动的能力。#电阻#的大小决定了通过导体的电流与两端电压之间的关系&#xff0c;遵循欧姆定律&#xff0c;即在恒定…...

LabVIEW动车组谐波分析与检测系统

LabVIEW动车组谐波分析与检测系统 随着中国高速铁路网络的快速发展&#xff0c;动车组数量和运行速度的不断提升&#xff0c;其产生的谐波问题对电网产生了不小的影响。基于图形化编程语言LabVIEW&#xff0c;开发了一套动车组谐波分析与检测系统&#xff0c;旨在实时监控与分…...

H5移动端 Vue3 + vue-virtual-scroller 实现长列表性能优化

文章目录 安装 vue-virtual-scroller引入&#x1f4e2;注意事项使用基础使用上拉加载下拉刷新 移动端在渲染长列表时 大量dom节点的渲染和重绘重排会导致页面卡顿、滚动不流畅、设备耗电加快、影响移动设备电池寿命等性能问题 这里分享使用【虚拟滚动】方案进行长列表优化&…...

第20章-IP路由原理

目录 1. 概述 2. 路由表 3. 查表规则 4. 路由来源类型 5. 路由优先级 6. 路由的度量值 7. 路由器写表规则 1. 概述 1. 定义 路由器:异构网络互联机制; 路由:指导路由器如何进行数据发送的路径信息; 路由表:目的地址、下一跳、出接口等; 2. IP连通的条件 沿途的每…...

SBCFormer:能够在单板计算机上以每秒1帧的速度进行全尺寸ImageNet分类的轻量级网络

文章目录 摘要1、引言2、 相关工作2.1、用于移动设备的卷积网络2.2、移动设备上的ViT和CNN-ViT混合模型2.3、评估指标 3、CNN-ViT 混合模型在低端CPU上的应用3.1、设计原则3.2、SBCFormer的整体设计3.3、SBCFormer块3.4、改进的注意力机制 4、实验结果4.1、实验设置4.2、ImageN…...

【opencv】教程代码 —features2D(8)AKAZE 特征点匹配和图像拼接

graf1.png graf3.png <?xml version"1.0"?> <opencv_storage> <H13 type_id"opencv-matrix"><rows>3</rows><cols>3</cols><dt>d</dt><data>7.6285898e-01 -2.9922929e-01 2.2567123e02…...

ssm基于springboot的数字家庭亲子视频分享网站java+vue

本网站的模块主要分为前台展示模块和后台管理模块。 前台展示模块功能如下&#xff1a; 1&#xff09;家庭照片模块 主要功能是对家庭照片的分类显示&#xff0c;如旅游、运动、生活、工作、学习等&#xff0c;每一类中的照片按时间轴展示出来。 2&#xff09;家庭亲子视频模块…...

产品经理功法修炼(1)之自我管理

点击下载《产品经理功法修炼(1)之自我管理》 1. 前言 产品经理的能力修炼并非局限于某一技能的速成,而是需要全面参与到产品的整个生命周期中,通过不断的实践来逐步提升自己的各项能力。尽管在企业的日常运作中,我们不可能身兼数职去扮演每一个角色,但作为产品的核心负…...

2024年04月IDE流行度最新排名

点击查看最新IDE流行度最新排名&#xff08;每月更新&#xff09; 2024年04月IDE流行度最新排名 顶级IDE排名是通过分析在谷歌上搜索IDE下载页面的频率而创建的 一个IDE被搜索的次数越多&#xff0c;这个IDE就被认为越受欢迎。原始数据来自谷歌Trends 如果您相信集体智慧&am…...

17.应用负载压力测试

早些点&#xff0c;下午题考&#xff0c;最近几年出现的少&#xff1b; 备考较为简单&#xff1b;历年真题相似度高&#xff1b; 主要议题&#xff1a; 1.负载压力测试概述 注意这些测试细微的差别&#xff1b; 负载测试和压力测试的方法比较相似&#xff0c;但是目的不同&a…...

Gauss到底是不是国产数据库

华为GaussDB数据库深度解析 引言 在数字化转型的浪潮中&#xff0c;数据成为企业最宝贵的资产之一。如何高效地管理和利用这些数据&#xff0c;成为企业面临的一大挑战。数据库作为数据存储和管理的核心系统&#xff0c;其性能、安全性、可用性和扩展性等特性直接影响到企业的…...

spark sql执行引擎原理及配置

如果我们想要给上层开发人员配置好一个统一的sql开发界面&#xff0c;让他们统一通过sql开发即可&#xff0c;可通过spark中的thriftserver服务实现&#xff0c;与hive中的thriftserver类似&#xff0c;配置好该服务后&#xff0c;上层通过db client或者代码中通过jdbc连接即可…...

【C语言基础】:自定义类型(二) -->联合和枚举

文章目录 一、联合体1.1 联合体类型的声明1.2 联合体的特点1.3 相同成员的结构体和联合体对比1.4 联合体大小的计算1.5 联合体练习 二、枚举类型2.1 枚举类型的声明2.2 枚举的优点 书山有路勤为径&#xff0c;学海无涯苦作舟。 创作不易&#xff0c;宝子们&#xff01;如果这篇…...

【授时防火墙】GPS北斗卫星授时信号安全防护装置系统

【授时防火墙】GPS北斗卫星授时信号安全防护装置系统 【授时防火墙】GPS北斗卫星授时信号安全防护装置系统 1、装置概述 卫星信号安全防护装置&#xff08;以下简称“防护装置”&#xff09;是一款专门针对卫星导航授时安全的设备。该设备能接收 BD 系统和 GPS 系统卫星信号&am…...

关于 MySQL 优化(详解)

文章目录 关于 MySQL 优化一、硬件方面的优化1、关于 CPU2、关于内存3、关于磁盘 二、MySQL 配置文件1、 default-time-zone8:002、interactive_timeout 1203、wait_timeout 1204、open_files_limit 102405、group_concat_max_len 1024006、usermysql7、character-set-serv…...

Hive详解(5)

Hive 窗口函数 案例 需求&#xff1a;连续三天登陆的用户数据 步骤&#xff1a; -- 建表 create table logins (username string,log_date string ) row format delimited fields terminated by ; -- 加载数据 load data local inpath /opt/hive_data/login into table log…...

阿里云效codeup如何执行github flow工作流

在阿里云效中执行 GitHub 工作流&#xff0c;实质上是在使用 Git 进行版本控制的过程中遵循 GitHub Flow 的原则。GitHub Flow 是一种简洁高效的工作流程&#xff0c;特别适用于追求快速迭代的团队。下面是在阿里云效中执行 GitHub 工作流的基本步骤&#xff1a; 1. 准备工作 …...

node.js的模块化 与 CommonJS规范

一、node.js的模块化 (1)什么是模块化&#xff1f; 将一个复杂的程序文件依据一定的规则拆分成为多个文件的过程就是模块化 在node.js中&#xff0c;模块化是指把一个大文件拆分成独立并且相互依赖的多个小模块&#xff0c;将每个js文件被认为单独的一个模块&#xff1b;模块…...

SkyWalking 10.2.0 SWCK 配置过程

SkyWalking 10.2.0 & SWCK 配置过程 skywalking oap-server & ui 使用Docker安装在K8S集群以外&#xff0c;K8S集群中的微服务使用initContainer按命名空间将skywalking-java-agent注入到业务容器中。 SWCK有整套的解决方案&#xff0c;全安装在K8S群集中。 具体可参…...

Flask RESTful 示例

目录 1. 环境准备2. 安装依赖3. 修改main.py4. 运行应用5. API使用示例获取所有任务获取单个任务创建新任务更新任务删除任务 中文乱码问题&#xff1a; 下面创建一个简单的Flask RESTful API示例。首先&#xff0c;我们需要创建环境&#xff0c;安装必要的依赖&#xff0c;然后…...

【RockeMQ】第2节|RocketMQ快速实战以及核⼼概念详解(二)

升级Dledger高可用集群 一、主从架构的不足与Dledger的定位 主从架构缺陷 数据备份依赖Slave节点&#xff0c;但无自动故障转移能力&#xff0c;Master宕机后需人工切换&#xff0c;期间消息可能无法读取。Slave仅存储数据&#xff0c;无法主动升级为Master响应请求&#xff…...

【JavaSE】绘图与事件入门学习笔记

-Java绘图坐标体系 坐标体系-介绍 坐标原点位于左上角&#xff0c;以像素为单位。 在Java坐标系中,第一个是x坐标,表示当前位置为水平方向&#xff0c;距离坐标原点x个像素;第二个是y坐标&#xff0c;表示当前位置为垂直方向&#xff0c;距离坐标原点y个像素。 坐标体系-像素 …...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…...

rnn判断string中第一次出现a的下标

# coding:utf8 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import random import json""" 基于pytorch的网络编写 实现一个RNN网络完成多分类任务 判断字符 a 第一次出现在字符串中的位置 """class TorchModel(nn.Module):def __in…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI&#xff0c;使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端&#xff0c;加速与大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的结合&#xff0c;同时使用检索增强生成&#xff08;Retrieval Augmented Generation &#…...

管理学院权限管理系统开发总结

文章目录 &#x1f393; 管理学院权限管理系统开发总结 - 现代化Web应用实践之路&#x1f4dd; 项目概述&#x1f3d7;️ 技术架构设计后端技术栈前端技术栈 &#x1f4a1; 核心功能特性1. 用户管理模块2. 权限管理系统3. 统计报表功能4. 用户体验优化 &#x1f5c4;️ 数据库设…...

Java编程之桥接模式

定义 桥接模式&#xff08;Bridge Pattern&#xff09;属于结构型设计模式&#xff0c;它的核心意图是将抽象部分与实现部分分离&#xff0c;使它们可以独立地变化。这种模式通过组合关系来替代继承关系&#xff0c;从而降低了抽象和实现这两个可变维度之间的耦合度。 用例子…...

【无标题】路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论

路径问题的革命性重构&#xff1a;基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论 一、传统路径模型的根本缺陷 在经典正方形路径问题中&#xff08;图1&#xff09;&#xff1a; mermaid graph LR A((A)) --- B((B)) B --- C((C)) C --- D((D)) D --- A A -.- C[无直接路径] B -…...