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看完本文，可以一起解决如下两道题目

* 106.从中序与后序遍历序列构造二叉树
* 105.从前序与中序遍历序列构造二叉树

# 106.从中序与后序遍历序列构造二叉树

[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-inorder-and-postorder-traversal/)

根据一棵树的中序遍历与后序遍历构造二叉树。

注意:
你可以假设树中没有重复的元素。

例如，给出

中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7]
后序遍历 postorder = [9,15,7,20,3]
返回如下的二叉树：

![106. 从中序与后序遍历序列构造二叉树1](https://img-blog.csdnimg.cn/20210203154316774.png)

## 思路

首先回忆一下如何根据两个顺序构造一个唯一的二叉树，相信理论知识大家应该都清楚，就是以 后序数组的最后一个元素为切割点，先切中序数组，根据中序数组，反过来在切后序数组。一层一层切下去，每次后序数组最后一个元素就是节点元素。

如果让我们肉眼看两个序列，画一棵二叉树的话，应该分分钟都可以画出来。

流程如图：

![106.从中序与后序遍历序列构造二叉树](https://img-blog.csdnimg.cn/20210203154249860.png)

那么代码应该怎么写呢？

说到一层一层切割，就应该想到了递归。

来看一下一共分几步：

* 第一步：如果数组大小为零的话，说明是空节点了。

* 第二步：如果不为空，那么取后序数组最后一个元素作为节点元素。

* 第三步：找到后序数组最后一个元素在中序数组的位置，作为切割点

* 第四步：切割中序数组，切成中序左数组和中序右数组 （顺序别搞反了，一定是先切中序数组）

* 第五步：切割后序数组，切成后序左数组和后序右数组

* 第六步：递归处理左区间和右区间

不难写出如下代码：（先把框架写出来）

```CPP
TreeNode* traversal (vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {

    // 第一步
    if (postorder.size() == 0) return NULL;

    // 第二步：后序遍历数组最后一个元素，就是当前的中间节点
    int rootValue = postorder[postorder.size() - 1];
    TreeNode* root = new TreeNode(rootValue);

    // 叶子节点
    if (postorder.size() == 1) return root;

    // 第三步：找切割点
    int delimiterIndex;
    for (delimiterIndex = 0; delimiterIndex < inorder.size(); delimiterIndex++) {
        if (inorder[delimiterIndex] == rootValue) break;
    }

    // 第四步：切割中序数组，得到 中序左数组和中序右数组
    // 第五步：切割后序数组，得到 后序左数组和后序右数组

    // 第六步
    root->left = traversal(中序左数组, 后序左数组);
    root->right = traversal(中序右数组, 后序右数组);

    return root;
}
```

**难点大家应该发现了，就是如何切割，以及边界值找不好很容易乱套。**

此时应该注意确定切割的标准，是左闭右开，还有左开又闭，还是左闭又闭，这个就是不变量，要在递归中保持这个不变量。

**在切割的过程中会产生四个区间，把握不好不变量的话，一会左闭右开，一会左闭又闭，必然乱套！**

我在[数组：每次遇到二分法，都是一看就会，一写就废](https://programmercarl.com/0035.搜索插入位置.html)和[数组：这个循环可以转懵很多人！](https://programmercarl.com/0059.螺旋矩阵II.html)中都强调过循环不变量的重要性，在二分查找以及螺旋矩阵的求解中，坚持循环不变量非常重要，本题也是。


首先要切割中序数组，为什么先切割中序数组呢？

切割点在后序数组的最后一个元素，就是用这个元素来切割中序数组的，所以必要先切割中序数组。

中序数组相对比较好切，找到切割点（后序数组的最后一个元素）在中序数组的位置，然后切割，如下代码中我坚持左闭右开的原则：


```C++
// 找到中序遍历的切割点
int delimiterIndex;
for (delimiterIndex = 0; delimiterIndex < inorder.size(); delimiterIndex++) {
    if (inorder[delimiterIndex] == rootValue) break;
}

// 左闭右开区间：[0, delimiterIndex)
vector<int> leftInorder(inorder.begin(), inorder.begin() + delimiterIndex);
// [delimiterIndex + 1, end)
vector<int> rightInorder(inorder.begin() + delimiterIndex + 1, inorder.end() );
```

接下来就要切割后序数组了。

首先后序数组的最后一个元素指定不能要了，这是切割点 也是 当前二叉树中间节点的元素，已经用了。

后序数组的切割点怎么找？

后序数组没有明确的切割元素来进行左右切割，不像中序数组有明确的切割点，切割点左右分开就可以了。

**此时有一个很重的点，就是中序数组大小一定是和后序数组的大小相同的（这是必然）。**

中序数组我们都切成了左中序数组和右中序数组了，那么后序数组就可以按照左中序数组的大小来切割，切成左后序数组和右后序数组。

代码如下：

```
// postorder 舍弃末尾元素，因为这个元素就是中间节点，已经用过了
postorder.resize(postorder.size() - 1);

// 左闭右开，注意这里使用了左中序数组大小作为切割点：[0, leftInorder.size)
vector<int> leftPostorder(postorder.begin(), postorder.begin() + leftInorder.size());
// [leftInorder.size(), end)
vector<int> rightPostorder(postorder.begin() + leftInorder.size(), postorder.end());
```

此时，中序数组切成了左中序数组和右中序数组，后序数组切割成左后序数组和右后序数组。

接下来可以递归了，代码如下：

```
root->left = traversal(leftInorder, leftPostorder);
root->right = traversal(rightInorder, rightPostorder);
```

完整代码如下：

### C++完整代码

```CPP
class Solution {
private:
    TreeNode* traversal (vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {
        if (postorder.size() == 0) return NULL;

        // 后序遍历数组最后一个元素，就是当前的中间节点
        int rootValue = postorder[postorder.size() - 1];
        TreeNode* root = new TreeNode(rootValue);

        // 叶子节点
        if (postorder.size() == 1) return root;

        // 找到中序遍历的切割点
        int delimiterIndex;
        for (delimiterIndex = 0; delimiterIndex < inorder.size(); delimiterIndex++) {
            if (inorder[delimiterIndex] == rootValue) break;
        }

        // 切割中序数组
        // 左闭右开区间：[0, delimiterIndex)
        vector<int> leftInorder(inorder.begin(), inorder.begin() + delimiterIndex);
        // [delimiterIndex + 1, end)
        vector<int> rightInorder(inorder.begin() + delimiterIndex + 1, inorder.end() );

        // postorder 舍弃末尾元素
        postorder.resize(postorder.size() - 1);

        // 切割后序数组
        // 依然左闭右开，注意这里使用了左中序数组大小作为切割点
        // [0, leftInorder.size)
        vector<int> leftPostorder(postorder.begin(), postorder.begin() + leftInorder.size());
        // [leftInorder.size(), end)
        vector<int> rightPostorder(postorder.begin() + leftInorder.size(), postorder.end());

        root->left = traversal(leftInorder, leftPostorder);
        root->right = traversal(rightInorder, rightPostorder);

        return root;
    }
public:
    TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {
        if (inorder.size() == 0 || postorder.size() == 0) return NULL;
        return traversal(inorder, postorder);
    }
};

```

相信大家自己就算是思路清晰， 代码写出来一定是各种问题，所以一定要加日志来调试，看看是不是按照自己思路来切割的，不要大脑模拟，那样越想越糊涂。

加了日志的代码如下：（加了日志的代码不要在leetcode上提交，容易超时）


```CPP
class Solution {
private:
    TreeNode* traversal (vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {
        if (postorder.size() == 0) return NULL;

        int rootValue = postorder[postorder.size() - 1];
        TreeNode* root = new TreeNode(rootValue);

        if (postorder.size() == 1) return root;

        int delimiterIndex;
        for (delimiterIndex = 0; delimiterIndex < inorder.size(); delimiterIndex++) {
            if (inorder[delimiterIndex] == rootValue) break;
        }

        vector<int> leftInorder(inorder.begin(), inorder.begin() + delimiterIndex);
        vector<int> rightInorder(inorder.begin() + delimiterIndex + 1, inorder.end() );

        postorder.resize(postorder.size() - 1);

        vector<int> leftPostorder(postorder.begin(), postorder.begin() + leftInorder.size());
        vector<int> rightPostorder(postorder.begin() + leftInorder.size(), postorder.end());

        // 一下为日志
        cout << "----------" << endl;

        cout << "leftInorder :";
        for (int i : leftInorder) {
            cout << i << " ";
        }
        cout << endl;

        cout << "rightInorder :";
        for (int i : rightInorder) {
            cout << i << " ";
        }
        cout << endl;

        cout << "leftPostorder :";
        for (int i : leftPostorder) {
            cout << i << " ";
        }
        cout << endl;
         cout << "rightPostorder :";
        for (int i : rightPostorder) {
            cout << i << " ";
        }
        cout << endl;

        root->left = traversal(leftInorder, leftPostorder);
        root->right = traversal(rightInorder, rightPostorder);

        return root;
    }
public:
    TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {
        if (inorder.size() == 0 || postorder.size() == 0) return NULL;
        return traversal(inorder, postorder);
    }
};
```

**此时应该发现了，如上的代码性能并不好，应为每层递归定定义了新的vector（就是数组），既耗时又耗空间，但上面的代码是最好理解的，为了方便读者理解，所以用如上的代码来讲解。**

下面给出用下标索引写出的代码版本：（思路是一样的，只不过不用重复定义vector了，每次用下标索引来分割）

### C++优化版本
```CPP
class Solution {
private:
    // 中序区间：[inorderBegin, inorderEnd)，后序区间[postorderBegin, postorderEnd)
    TreeNode* traversal (vector<int>& inorder, int inorderBegin, int inorderEnd, vector<int>& postorder, int postorderBegin, int postorderEnd) {
        if (postorderBegin == postorderEnd) return NULL;

        int rootValue = postorder[postorderEnd - 1];
        TreeNode* root = new TreeNode(rootValue);

        if (postorderEnd - postorderBegin == 1) return root;

        int delimiterIndex;
        for (delimiterIndex = inorderBegin; delimiterIndex < inorderEnd; delimiterIndex++) {
            if (inorder[delimiterIndex] == rootValue) break;
        }
        // 切割中序数组
        // 左中序区间，左闭右开[leftInorderBegin, leftInorderEnd)
        int leftInorderBegin = inorderBegin;
        int leftInorderEnd = delimiterIndex;
        // 右中序区间，左闭右开[rightInorderBegin, rightInorderEnd)
        int rightInorderBegin = delimiterIndex + 1;
        int rightInorderEnd = inorderEnd;

        // 切割后序数组
        // 左后序区间，左闭右开[leftPostorderBegin, leftPostorderEnd)
        int leftPostorderBegin =  postorderBegin;
        int leftPostorderEnd = postorderBegin + delimiterIndex - inorderBegin; // 终止位置是 需要加上 中序区间的大小size
        // 右后序区间，左闭右开[rightPostorderBegin, rightPostorderEnd)
        int rightPostorderBegin = postorderBegin + (delimiterIndex - inorderBegin);
        int rightPostorderEnd = postorderEnd - 1; // 排除最后一个元素，已经作为节点了

        root->left = traversal(inorder, leftInorderBegin, leftInorderEnd,  postorder, leftPostorderBegin, leftPostorderEnd);
        root->right = traversal(inorder, rightInorderBegin, rightInorderEnd, postorder, rightPostorderBegin, rightPostorderEnd);

        return root;
    }
public:
    TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {
        if (inorder.size() == 0 || postorder.size() == 0) return NULL;
        // 左闭右开的原则
        return traversal(inorder, 0, inorder.size(), postorder, 0, postorder.size());
    }
};
```

那么这个版本写出来依然要打日志进行调试，打日志的版本如下：（**该版本不要在leetcode上提交，容易超时**）

```CPP
class Solution {
private:
    TreeNode* traversal (vector<int>& inorder, int inorderBegin, int inorderEnd, vector<int>& postorder, int postorderBegin, int postorderEnd) {
        if (postorderBegin == postorderEnd) return NULL;

        int rootValue = postorder[postorderEnd - 1];
        TreeNode* root = new TreeNode(rootValue);

        if (postorderEnd - postorderBegin == 1) return root;

        int delimiterIndex;
        for (delimiterIndex = inorderBegin; delimiterIndex < inorderEnd; delimiterIndex++) {
            if (inorder[delimiterIndex] == rootValue) break;
        }
        // 切割中序数组
        // 左中序区间，左闭右开[leftInorderBegin, leftInorderEnd)
        int leftInorderBegin = inorderBegin;
        int leftInorderEnd = delimiterIndex;
        // 右中序区间，左闭右开[rightInorderBegin, rightInorderEnd)
        int rightInorderBegin = delimiterIndex + 1;
        int rightInorderEnd = inorderEnd;

        // 切割后序数组
        // 左后序区间，左闭右开[leftPostorderBegin, leftPostorderEnd)
        int leftPostorderBegin =  postorderBegin;
        int leftPostorderEnd = postorderBegin + delimiterIndex - inorderBegin; // 终止位置是 需要加上 中序区间的大小size
        // 右后序区间，左闭右开[rightPostorderBegin, rightPostorderEnd)
        int rightPostorderBegin = postorderBegin + (delimiterIndex - inorderBegin);
        int rightPostorderEnd = postorderEnd - 1; // 排除最后一个元素，已经作为节点了

        cout << "----------" << endl;
        cout << "leftInorder :";
        for (int i = leftInorderBegin; i < leftInorderEnd; i++) {
            cout << inorder[i] << " ";
        }
        cout << endl;

        cout << "rightInorder :";
        for (int i = rightInorderBegin; i < rightInorderEnd; i++) {
            cout << inorder[i] << " ";
        }
        cout << endl;

        cout << "leftpostorder :";
        for (int i = leftPostorderBegin; i < leftPostorderEnd; i++) {
            cout << postorder[i] << " ";
        }
        cout << endl;

        cout << "rightpostorder :";
        for (int i = rightPostorderBegin; i < rightPostorderEnd; i++) {
            cout << postorder[i] << " ";
        }
        cout << endl;

        root->left = traversal(inorder, leftInorderBegin, leftInorderEnd,  postorder, leftPostorderBegin, leftPostorderEnd);
        root->right = traversal(inorder, rightInorderBegin, rightInorderEnd, postorder, rightPostorderBegin, rightPostorderEnd);

        return root;
    }
public:
    TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) {
        if (inorder.size() == 0 || postorder.size() == 0) return NULL;
        return traversal(inorder, 0, inorder.size(), postorder, 0, postorder.size());
    }
};
```

# 105.从前序与中序遍历序列构造二叉树

[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/)

根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树。

注意:
你可以假设树中没有重复的元素。

例如，给出

前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7]
中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7]
返回如下的二叉树：

![105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树](https://img-blog.csdnimg.cn/20210203154626672.png)

## 思路

本题和106是一样的道理。

我就直接给出代码了。

带日志的版本C++代码如下： （**带日志的版本仅用于调试，不要在leetcode上提交，会超时**）

```CPP
class Solution {
private:
        TreeNode* traversal (vector<int>& inorder, int inorderBegin, int inorderEnd, vector<int>& preorder, int preorderBegin, int preorderEnd) {
        if (preorderBegin == preorderEnd) return NULL;

        int rootValue = preorder[preorderBegin]; // 注意用preorderBegin 不要用0
        TreeNode* root = new TreeNode(rootValue);

        if (preorderEnd - preorderBegin == 1) return root;

        int delimiterIndex;
        for (delimiterIndex = inorderBegin; delimiterIndex < inorderEnd; delimiterIndex++) {
            if (inorder[delimiterIndex] == rootValue) break;
        }
        // 切割中序数组
        // 中序左区间，左闭右开[leftInorderBegin, leftInorderEnd)
        int leftInorderBegin = inorderBegin;
        int leftInorderEnd = delimiterIndex;
        // 中序右区间，左闭右开[rightInorderBegin, rightInorderEnd)
        int rightInorderBegin = delimiterIndex + 1;
        int rightInorderEnd = inorderEnd;

        // 切割前序数组
        // 前序左区间，左闭右开[leftPreorderBegin, leftPreorderEnd)
        int leftPreorderBegin =  preorderBegin + 1;
        int leftPreorderEnd = preorderBegin + 1 + delimiterIndex - inorderBegin; // 终止位置是起始位置加上中序左区间的大小size
        // 前序右区间, 左闭右开[rightPreorderBegin, rightPreorderEnd)
        int rightPreorderBegin = preorderBegin + 1 + (delimiterIndex - inorderBegin);
        int rightPreorderEnd = preorderEnd;

        cout << "----------" << endl;
        cout << "leftInorder :";
        for (int i = leftInorderBegin; i < leftInorderEnd; i++) {
            cout << inorder[i] << " ";
        }
        cout << endl;

        cout << "rightInorder :";
        for (int i = rightInorderBegin; i < rightInorderEnd; i++) {
            cout << inorder[i] << " ";
        }
        cout << endl;

        cout << "leftPreorder :";
        for (int i = leftPreorderBegin; i < leftPreorderEnd; i++) {
            cout << preorder[i] << " ";
        }
        cout << endl;

        cout << "rightPreorder :";
        for (int i = rightPreorderBegin; i < rightPreorderEnd; i++) {
            cout << preorder[i] << " ";
        }
        cout << endl;


        root->left = traversal(inorder, leftInorderBegin, leftInorderEnd,  preorder, leftPreorderBegin, leftPreorderEnd);
        root->right = traversal(inorder, rightInorderBegin, rightInorderEnd, preorder, rightPreorderBegin, rightPreorderEnd);

        return root;
    }

public:
    TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {
        if (inorder.size() == 0 || preorder.size() == 0) return NULL;
        return traversal(inorder, 0, inorder.size(), preorder, 0, preorder.size());

    }
};
```

105.从前序与中序遍历序列构造二叉树，最后版本，C++代码：

```CPP
class Solution {
private:
        TreeNode* traversal (vector<int>& inorder, int inorderBegin, int inorderEnd, vector<int>& preorder, int preorderBegin, int preorderEnd) {
        if (preorderBegin == preorderEnd) return NULL;

        int rootValue = preorder[preorderBegin]; // 注意用preorderBegin 不要用0
        TreeNode* root = new TreeNode(rootValue);

        if (preorderEnd - preorderBegin == 1) return root;

        int delimiterIndex;
        for (delimiterIndex = inorderBegin; delimiterIndex < inorderEnd; delimiterIndex++) {
            if (inorder[delimiterIndex] == rootValue) break;
        }
        // 切割中序数组
        // 中序左区间，左闭右开[leftInorderBegin, leftInorderEnd)
        int leftInorderBegin = inorderBegin;
        int leftInorderEnd = delimiterIndex;
        // 中序右区间，左闭右开[rightInorderBegin, rightInorderEnd)
        int rightInorderBegin = delimiterIndex + 1;
        int rightInorderEnd = inorderEnd;

        // 切割前序数组
        // 前序左区间，左闭右开[leftPreorderBegin, leftPreorderEnd)
        int leftPreorderBegin =  preorderBegin + 1;
        int leftPreorderEnd = preorderBegin + 1 + delimiterIndex - inorderBegin; // 终止位置是起始位置加上中序左区间的大小size
        // 前序右区间, 左闭右开[rightPreorderBegin, rightPreorderEnd)
        int rightPreorderBegin = preorderBegin + 1 + (delimiterIndex - inorderBegin);
        int rightPreorderEnd = preorderEnd;

        root->left = traversal(inorder, leftInorderBegin, leftInorderEnd,  preorder, leftPreorderBegin, leftPreorderEnd);
        root->right = traversal(inorder, rightInorderBegin, rightInorderEnd, preorder, rightPreorderBegin, rightPreorderEnd);

        return root;
    }

public:
    TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) {
        if (inorder.size() == 0 || preorder.size() == 0) return NULL;

        // 参数坚持左闭右开的原则
        return traversal(inorder, 0, inorder.size(), preorder, 0, preorder.size());
    }
};
```

# 思考题

前序和中序可以唯一确定一棵二叉树。

后序和中序可以唯一确定一棵二叉树。

那么前序和后序可不可以唯一确定一棵二叉树呢？

**前序和后序不能唯一确定一棵二叉树！**，因为没有中序遍历无法确定左右部分，也就是无法分割。

举一个例子：

![106.从中序与后序遍历序列构造二叉树2](https://img-blog.csdnimg.cn/20210203154720326.png)

tree1 的前序遍历是[1 2 3]， 后序遍历是[3 2 1]。

tree2 的前序遍历是[1 2 3]， 后序遍历是[3 2 1]。

那么tree1 和 tree2 的前序和后序完全相同，这是一棵树么，很明显是两棵树！

所以前序和后序不能唯一确定一棵二叉树！

# 总结

之前我们讲的二叉树题目都是各种遍历二叉树，这次开始构造二叉树了，思路其实比较简单，但是真正代码实现出来并不容易。

所以要避免眼高手低，踏实的把代码写出来。

我同时给出了添加日志的代码版本，因为这种题目是不太容易写出来调一调就能过的，所以一定要把流程日志打出来，看看符不符合自己的思路。

大家遇到这种题目的时候，也要学会打日志来调试（如何打日志有时候也是个技术活），不要脑动模拟，脑动模拟很容易越想越乱。

最后我还给出了为什么前序和中序可以唯一确定一棵二叉树，后序和中序可以唯一确定一棵二叉树，而前序和后序却不行。

认真研究完本篇，相信大家对二叉树的构造会清晰很多。



# 其他语言版本

## Java

106.从中序与后序遍历序列构造二叉树

```java
class Solution {
    public TreeNode buildTree(int[] inorder, int[] postorder) {
        return buildTree1(inorder, 0, inorder.length, postorder, 0, postorder.length);
    }
    public TreeNode buildTree1(int[] inorder, int inLeft, int inRight,
                               int[] postorder, int postLeft, int postRight) {
        // 没有元素了
        if (inRight - inLeft < 1) {
            return null;
        }
        // 只有一个元素了
        if (inRight - inLeft == 1) {
            return new TreeNode(inorder[inLeft]);
        }
        // 后序数组postorder里最后一个即为根结点
        int rootVal = postorder[postRight - 1];
        TreeNode root = new TreeNode(rootVal);
        int rootIndex = 0;
        // 根据根结点的值找到该值在中序数组inorder里的位置
        for (int i = inLeft; i < inRight; i++) {
            if (inorder[i] == rootVal) {
                rootIndex = i;
                break;
            }
        }
        // 根据rootIndex划分左右子树
        root.left = buildTree1(inorder, inLeft, rootIndex,
                postorder, postLeft, postLeft + (rootIndex - inLeft));
        root.right = buildTree1(inorder, rootIndex + 1, inRight,
                postorder, postLeft + (rootIndex - inLeft), postRight - 1);
        return root;
    }
}
```

105.从前序与中序遍历序列构造二叉树

```java
class Solution {
    public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
        return helper(preorder, 0, preorder.length - 1, inorder, 0, inorder.length - 1);
    }

    public TreeNode helper(int[] preorder, int preLeft, int preRight,
                           int[] inorder, int inLeft, int inRight) {
        // 递归终止条件
        if (inLeft > inRight || preLeft > preRight) return null;

        // val 为前序遍历第一个的值，也即是根节点的值
        // idx 为根据根节点的值来找中序遍历的下标
        int idx = inLeft, val = preorder[preLeft];
        TreeNode root = new TreeNode(val);
        for (int i = inLeft; i <= inRight; i++) {
            if (inorder[i] == val) {
                idx = i;
                break;
            }
        }

        // 根据 idx 来递归找左右子树
        root.left = helper(preorder, preLeft + 1, preLeft + (idx - inLeft),
                         inorder, inLeft, idx - 1);
        root.right = helper(preorder, preLeft + (idx - inLeft) + 1, preRight,
                         inorder, idx + 1, inRight);
        return root;
    }
}
```

## Python 

105.从前序与中序遍历序列构造二叉树

```python
class Solution:
    def buildTree(self, preorder: List[int], inorder: List[int]) -> TreeNode:
        # 第一步: 特殊情况讨论: 树为空. 或者说是递归终止条件
        if not preorder: 
            return None

        # 第二步: 前序遍历的第一个就是当前的中间节点. 
        root_val = preorder[0]
        root = TreeNode(root_val)

        # 第三步: 找切割点. 
        separator_idx = inorder.index(root_val)

        # 第四步: 切割inorder数组. 得到inorder数组的左,右半边. 
        inorder_left = inorder[:separator_idx]
        inorder_right = inorder[separator_idx + 1:]

        # 第五步: 切割preorder数组. 得到preorder数组的左,右半边.
        # ⭐️ 重点1: 中序数组大小一定跟前序数组大小是相同的. 
        preorder_left = preorder[1:1 + len(inorder_left)]
        preorder_right = preorder[1 + len(inorder_left):]

        # 第六步: 递归
        root.left = self.buildTree(preorder_left, inorder_left)
        root.right = self.buildTree(preorder_right, inorder_right)

        return root
```

106.从中序与后序遍历序列构造二叉树

```python
class Solution:
    def buildTree(self, inorder: List[int], postorder: List[int]) -> TreeNode:
        # 第一步: 特殊情况讨论: 树为空. (递归终止条件)
        if not postorder: 
            return None

        # 第二步: 后序遍历的最后一个就是当前的中间节点. 
        root_val = postorder[-1]
        root = TreeNode(root_val)

        # 第三步: 找切割点. 
        separator_idx = inorder.index(root_val)

        # 第四步: 切割inorder数组. 得到inorder数组的左,右半边. 
        inorder_left = inorder[:separator_idx]
        inorder_right = inorder[separator_idx + 1:]

        # 第五步: 切割postorder数组. 得到postorder数组的左,右半边.
        # ⭐️ 重点1: 中序数组大小一定跟后序数组大小是相同的. 
        postorder_left = postorder[:len(inorder_left)]
        postorder_right = postorder[len(inorder_left): len(postorder) - 1]

        # 第六步: 递归
        root.left = self.buildTree(inorder_left, postorder_left)
        root.right = self.buildTree(inorder_right, postorder_right)

        return root 
```

## Go

106 从中序与后序遍历序列构造二叉树

```go
/**
 * Definition for a binary tree node.
 * type TreeNode struct {
 *     Val int
 *     Left *TreeNode
 *     Right *TreeNode
 * }
 */
func buildTree(inorder []int, postorder []int) *TreeNode {
    if len(inorder)<1||len(postorder)<1{return nil}
    //先找到根节点（后续遍历的最后一个就是根节点）
    nodeValue:=postorder[len(postorder)-1]
    //从中序遍历中找到一分为二的点，左边为左子树，右边为右子树
    left:=findRootIndex(inorder,nodeValue)
    //构造root
    root:=&TreeNode{Val: nodeValue,
                Left: buildTree(inorder[:left],postorder[:left]),//将后续遍历一分为二，左边为左子树，右边为右子树
                Right: buildTree(inorder[left+1:],postorder[left:len(postorder)-1])}
    return root
}
func findRootIndex(inorder []int,target int) (index int){
    for i:=0;i<len(inorder);i++{
        if target==inorder[i]{
            return i
        }
    }
    return -1
}
```

105 从前序与中序遍历序列构造二叉树

```go
/**
 * Definition for a binary tree node.
 * type TreeNode struct {
 *     Val int
 *     Left *TreeNode
 *     Right *TreeNode
 * }
 */
func buildTree(preorder []int, inorder []int) *TreeNode {
    if len(preorder)<1||len(inorder)<1{return nil}
    left:=findRootIndex(preorder[0],inorder)
    root:=&TreeNode{
        Val: preorder[0],
        Left: buildTree(preorder[1:left+1],inorder[:left]),
        Right: buildTree(preorder[left+1:],inorder[left+1:])}
    return root
}
func findRootIndex(target int,inorder []int) int{
    for i:=0;i<len(inorder);i++{
        if target==inorder[i]{
            return i
        }
    }
    return -1
}
```




## JavaScript 

```javascript
var buildTree = function(inorder, postorder) {
    if (!preorder.length) return null;
    const rootVal = postorder.pop(); // 从后序遍历的数组中获取中间节点的值， 即数组最后一个值
    let rootIndex = inorder.indexOf(rootVal); // 获取中间节点在中序遍历中的下标
    const root = new TreeNode(rootVal); // 创建中间节点
    root.left = buildTree(inorder.slice(0, rootIndex), postorder.slice(0, rootIndex)); // 创建左节点
    root.right = buildTree(inorder.slice(rootIndex + 1), postorder.slice(rootIndex)); // 创建右节点
    return root;
};
```

从前序与中序遍历序列构造二叉树

```javascript
var buildTree = function(preorder, inorder) {
  if (!preorder.length) return null;
  const rootVal = preorder.shift(); // 从前序遍历的数组中获取中间节点的值， 即数组第一个值
  const index = inorder.indexOf(rootVal); // 获取中间节点在中序遍历中的下标
  const root = new TreeNode(rootVal); // 创建中间节点
  root.left = buildTree(preorder.slice(0, index), inorder.slice(0, index)); // 创建左节点
  root.right = buildTree(preorder.slice(index), inorder.slice(index + 1)); // 创建右节点
  return root;
};
```

## C
106 从中序与后序遍历序列构造二叉树

```c
int linearSearch(int* arr, int arrSize, int key) {
    int i;
    for(i = 0; i < arrSize; i++) {
        if(arr[i] == key)
            return i;
    }
    return -1;
}

struct TreeNode* buildTree(int* inorder, int inorderSize, int* postorder, int postorderSize){
    //若中序遍历数组中没有元素，则返回NULL
    if(!inorderSize)
        return NULL;
    //创建一个新的结点，将node的val设置为后序遍历的最后一个元素
    struct TreeNode* node = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));
    node->val = postorder[postorderSize - 1];

    //通过线性查找找到中间结点在中序数组中的位置
    int index = linearSearch(inorder, inorderSize, postorder[postorderSize - 1]);

    //左子树数组大小为index
    //右子树的数组大小为数组大小减index减1（减的1为中间结点）
    int rightSize = inorderSize - index - 1;
    node->left = buildTree(inorder, index, postorder, index);
    node->right = buildTree(inorder + index + 1, rightSize, postorder + index, rightSize);
    return node;
}
```

105 从前序与中序遍历序列构造二叉树

```c
struct TreeNode* buildTree(int* preorder, int preorderSize, int* inorder, int inorderSize){
    // 递归结束条件：传入的数组大小为0
    if(!preorderSize)
        return NULL;

    // 1.找到前序遍历数组的第一个元素， 创建结点。左右孩子设置为NULL。
    int rootValue = preorder[0];
    struct TreeNode* root = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));
    root->val = rootValue;
    root->left = NULL;
    root->right = NULL;

    // 2.若前序遍历数组的大小为1，返回该结点
    if(preorderSize == 1)
        return root;

    // 3.根据该结点切割中序遍历数组，将中序遍历数组分割成左右两个数组。算出他们的各自大小
    int index;
    for(index = 0; index < inorderSize; index++) {
        if(inorder[index] == rootValue)
            break;
    }
    int leftNum = index;
    int rightNum = inorderSize - index - 1;

    int* leftInorder = inorder;
    int* rightInorder = inorder + leftNum + 1;

    // 4.根据中序遍历数组左右数组的各子大小切割前序遍历数组。也分为左右数组
    int* leftPreorder = preorder+1;
    int* rightPreorder = preorder + 1 + leftNum; 

    // 5.递归进入左右数组，将返回的结果作为根结点的左右孩子
    root->left = buildTree(leftPreorder, leftNum, leftInorder, leftNum);
    root->right = buildTree(rightPreorder, rightNum, rightInorder, rightNum);

    // 6.返回根节点
    return root;
}
```

## Swift

105 从前序与中序遍历序列构造二叉树

```swift
class Solution {
    func buildTree(_ preorder: [Int], _ inorder: [Int]) -> TreeNode? {
        return helper(preorder: preorder,
                      preorderBegin: 0,
                      preorderEnd: preorder.count,
                      inorder: inorder,
                      inorderBegin: 0,
                      inorderEnd: inorder.count)
    }
    
    func helper(preorder: [Int], preorderBegin: Int, preorderEnd: Int, inorder: [Int], inorderBegin: Int, inorderEnd: Int) -> TreeNode? {
        if preorderBegin == preorderEnd {
            return nil
        }
        
        // 前序遍历数组的第一个元素作为分割点
        let rootValue = preorder[preorderBegin]
        let root = TreeNode(rootValue)
        
        
        if preorderEnd - preorderBegin == 1 {
            return root
        }
        
        var index = 0 // 从中序遍历数组中找到根节点的下标
        if let ind = inorder.firstIndex(of: rootValue) {
            index = ind
        }
        
        // 递归
        root.left = helper(preorder: preorder,
                           preorderBegin: preorderBegin + 1,
                           preorderEnd: preorderBegin + 1 + index - inorderBegin,
                           inorder: inorder,
                           inorderBegin: inorderBegin,
                           inorderEnd: index)
        root.right = helper(preorder: preorder,
                            preorderBegin: preorderBegin + 1 + index - inorderBegin,
                            preorderEnd: preorderEnd,
                            inorder: inorder,
                            inorderBegin: index + 1,
                            inorderEnd: inorderEnd)
        return root
    }
}
```

106 从中序与后序遍历序列构造二叉树

```swift
class Solution_0106 {
    func buildTree(inorder: [Int], inorderBegin: Int, inorderEnd: Int, postorder: [Int], postorderBegin: Int, postorderEnd: Int) -> TreeNode? {
        if postorderEnd - postorderBegin < 1 {
            return nil
        }
        
        // 后序遍历数组的最后一个元素作为分割点
        let rootValue = postorder[postorderEnd - 1]
        let root = TreeNode(rootValue)
        
        if postorderEnd - postorderBegin == 1 {
            return root
        }
        
        // 从中序遍历数组中找到根节点的下标
        var delimiterIndex = 0
        if let index = inorder.firstIndex(of: rootValue) {
            delimiterIndex = index
        }
        
        root.left = buildTree(inorder: inorder,
                              inorderBegin: inorderBegin,
                              inorderEnd: delimiterIndex,
                              postorder: postorder,
                              postorderBegin: postorderBegin,
                              postorderEnd: postorderBegin + (delimiterIndex - inorderBegin))
        
        root.right = buildTree(inorder: inorder,
                               inorderBegin: delimiterIndex + 1,
                               inorderEnd: inorderEnd,
                               postorder: postorder,
                               postorderBegin: postorderBegin + (delimiterIndex - inorderBegin),
                               postorderEnd: postorderEnd - 1)
        return root
    }
}
```



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<div align="center"><img src=https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/01二维码一.jpg width=500> </img></div>
