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Leetcode - 106. 从中序和后序遍历构建二叉树
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
重建二叉树的经典问题涉及中序和后序遍历。基本递归方法效率低，时间复杂度为O(n²)。优化方法利用哈希表和索引边界，将时间复杂度降至O(n)，更适合实际应用。
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关键要点
- 重建二叉树的经典问题涉及中序和后序遍历。
- 中序遍历顺序为：左 → 根 → 右；后序遍历顺序为：左 → 右 → 根。
- 后序遍历的最后一个节点总是树的根节点。
- 基本递归方法使用数组切片和索引查找，效率低，时间复杂度为O(n²)。
- 优化方法使用哈希表和索引边界，时间复杂度降至O(n)。
- 基本方法的时间复杂度为O(n²)，空间复杂度为O(n²)。
- 优化方法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。
- 基本方法易于理解，适合面试时使用；优化方法适合生产级或性能关键的用例。
❓
延伸问答
如何从中序和后序遍历重建二叉树？
可以使用基本递归方法或优化方法。基本方法使用数组切片，效率较低；优化方法使用哈希表和索引边界，效率更高。
基本递归方法的时间复杂度是多少？
基本递归方法的时间复杂度为O(n²)。
优化方法如何提高重建二叉树的效率？
优化方法通过预计算索引映射，避免了数组切片和重复查找，从而将时间复杂度降低到O(n)。
中序遍历和后序遍历的顺序是什么？
中序遍历的顺序为左 → 根 → 右，后序遍历的顺序为左 → 右 → 根。
基本方法和优化方法的空间复杂度有什么区别？
基本方法的空间复杂度为O(n²)，而优化方法的空间复杂度为O(n)。
在面试中使用哪种方法更合适？
基本方法易于理解，适合面试时使用；优化方法更适合生产级或性能关键的用例。
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