前言🌧️
算法，对前端人来说陌生又熟悉，很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上，算法对每一个程序员来说，都有着不可撼动的地位。
因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令，也就是《数据结构》里说的，「设计出数据结构，在施加以算法就行了」。
当然，学习也是有侧重点的，作为前端我们不需要像后端开发一样对算法全盘掌握，有些比较偏、不实用的类型和解法，只要稍做了解即可。
题目🦀
难度中等
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请构建该二叉树并返回其根节点。
假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。
示例 1:
Input: preorder = [3,9,20,15,7], inorder = [9,3,15,20,7] Output: [3,9,20,null,null,15,7]
示例 2:
Input: preorder = [-1], inorder = [-1] Output: [-1]
限制：
0 <= 节点个数 <= 5000
解题思路🌵
- 采用分而治之的思想
- 根据前序遍历的首个节点确定根节点，在根据根节点在中序遍历中的位置，确定左右子树的个数，然后分别确定在中序遍历和前序遍历中的左右子树。
- 然后再对左右子树进行上述步骤
心得体会❤️
- 一定要多画图
- 一定要多画图
- 一定要多画图
源码🔥
/** * Definition for a binary tree node. * function TreeNode(val) { * this.val = val; * this.left = this.right = null; * } */ /** * @param {number[]} preorder * @param {number[]} inorder * @return {TreeNode} */ var buildTree = function (preorder, inorder) { if(preorder.length===0){return null} const cur=new TreeNode(preorder[0]) //拿到根节点在前序遍历中的索引 const index=inorder.indexOf(cur.val) //根据索引在中序遍历中分割左右子树 const preorderLeft=preorder.slice(1,index+1) //根据索引在中序遍历中分割左右子树 const preorderRight=preorder.slice(index+1) //根据索引在中序遍历中分割左右子树 const inorderLeft=inorder.slice(0,index) //根据索引在中序遍历中分割左右子树 const inorderRight=inorder.slice(index+1) //构建左子树 cur.left=buildTree(preorderLeft,inorderLeft) //构建右子树 cur.right=buildTree(preorderRight,inorderRight) return cur };
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)
结束语🌞
那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」剑指Offer-07重建二叉树⚡️就结束了，算法这个东西没有捷径，只能多写多练，多总结，文章的目的其实很简单，就是督促自己去完成算法练习并总结和输出，菜不菜不重要，但是热爱🔥，喜欢大家能够喜欢我的短文，也希望通过文章认识更多志同道合的朋友，如果你也喜欢折腾，欢迎加我好友，一起沙雕，一起进步。
