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二叉树计算

题目描述

给出一个二叉树,请由该二叉树生成一个新的二叉树,它满足其树中的每个节点将包含原始树中的左子树和右子树的和。左子树表示该节点左侧叶子节点为根节点的一颗新树;右子树表示该节点右侧叶子节点为根节点的一颗新树。

输入描述

2行整数,第1行表示二叉树的中序遍历,第2行表示二叉树的前序遍历,以空格分割。

输出描述

1行整数,表示求和树的中序遍历,以空格分割。

例1:

输入:
-3 12 6 8 9 -10 -7
8 12 -3 6 -10 9 -7
输出:
0 3 0 7 0 2 0
/*
-3 12 6 8 9 -10 -7
8 12 -3 6 -10 9 -7
0 3 0 7 0 2 0*/
public class 二叉树计算 {public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);int[] mid = Arrays.stream(sc.nextLine().trim().split(" ")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();int[] pre = Arrays.stream(sc.nextLine().trim().split(" ")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();// 构建树Node root = buildTree(mid, pre);// 计算每个节点的值sumTree(root);// 中序遍历输出结果printRes(root);}private static void printRes(Node root) {if (root == null){return;}printRes(root.left);System.out.print(root.val + " ");printRes(root.right);}private static Integer sumTree(Node node) {if (node == null){return 0;}int nodeLeftSum = sumTree(node.left);int nodeRightSum = sumTree(node.right);int valOld = node.val;node.val = nodeLeftSum + nodeRightSum;return node.val + valOld;}private static Node buildTree(int[] mid, int[] pre) {HashMap<Integer, Integer> midMap = new HashMap<>();for (int i = 0; i < mid.length; i++) {midMap.put(mid[i], i);}return getTree(pre, 0, pre.length-1, mid, 0, mid.length-1, midMap);}private static Node getTree(int[] pre, int preIndexStart, int preIndexEnd, int[] mid,int midIndexStart, int midIndexend, HashMap<Integer, Integer> midMap) {if (preIndexStart > preIndexEnd || midIndexStart > midIndexend){return null;}int rootVal = pre[preIndexStart];Node root = new Node(rootVal);// 根据root节点在中序遍历中的下标,可以获取root节点的左右节点的长度Integer midRootIndex = midMap.get(rootVal);int leftSize = midRootIndex - midIndexStart;root.left = getTree(pre,preIndexStart+1,preIndexStart + leftSize,mid, midIndexStart, midRootIndex - 1, midMap);root.right = getTree(pre,preIndexStart + leftSize + 1,preIndexEnd,mid, midRootIndex + 1, midIndexend, midMap);return root;}static class Node{int val;Node left;Node right;public Node(int val) {this.val = val;}}
}

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