バイナリツリーの構築 ---パイセップ--- 「バイナリ ツリーの構築」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 2 つの整数配列 preorder と inorder (preorder はバイナリ ツリーの事前順序トラバーサル、inorder は同じツリーの順序トラバーサル) が与えられた場合、バイナリ ツリーを構築して返します。 ツリーはレベル順のリストとして返される必要があります。関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 木々 ---パイセップ--- 「二分木の構築」問題は、ツリーセクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の中レベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- Construct Binary Tree のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Construct Binary Tree の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- Trees アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準ツリーの問題プロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの Trees 固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- バイナリ ツリーの最大パス合計 ---パイセップ--- 「バイナリ ツリーの最大パス合計」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- バイナリ ツリーのパスはノードのシーケンスであり、シーケンス内の隣接するノードの各ペアにはそれらを接続するエッジがあります。ノードはシーケンス内に最大 1 回しか出現できません。パスはルートを通過する必要がないことに注意してください。 パスのパス合計は、パス内のノードの値の合計です。 バイナリ ツリーのルートを指定して、空でないパスの最大パス合計を返します。 ツリーはレベル順のリストとして表されます。関数 __PYCODE_0__ を実装します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 木々 ---パイセップ--- 「バイナリ ツリーの最大パス合計」問題は、ツリー セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ のハードレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- Binary Tree Maximum Path Sum のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Binary Tree Maximum Path Sum の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。
Detailed guide and Python implementation for the 'Construct Binary Tree' problem.
1. 学ぶ
The 'Construct Binary Tree' problem is a key challenge in the Trees section.
This implementation focuses on medium-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Construct Binary Tree.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Construct Binary Tree carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Given two integer arrays preorder and inorder where preorder is the preorder traversal of a binary tree and inorder is the inorder traversal of the same tree, construct and return the binary tree.
The tree should be returned as a level-order list. Implement a function buildTree(preorder: list, inorder: list) -> list.
- •1 <= preorder.length <= 3000
- •inorder.length == preorder.length
- •-3000 <= preorder[i], inorder[i] <= 3000
- •preorder and inorder consist of unique values
- •Each value of inorder also appears in preorder
- •preorder is guaranteed to be the preorder traversal of the tree
- •inorder is guaranteed to be the inorder traversal of the tree
例
[3,9,20,15,7], [9,3,15,20,7]
[3,9,20,None,None,15,7]
Preorder: root is 3. In inorder, 9 is to the left of 3 (left subtree) and [15,20,7] is to the right (right subtree). Recursively build: left subtree is just [9], right subtree has root 20 with children 15 and 7.
[-1], [-1]
[-1]
Single node tree.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def build_tree_opt(preorder, inorder):
if isinstance(preorder, list):
r = build_tree_opt_helper(preorder, inorder)
return tree_to_list(r)
return build_tree_opt_helper(preorder, inorder)
def build_tree_opt_helper(preorder: list, inorder: list) -> TreeNode:
if not preorder or not inorder:
return None
root_val = preorder[0]
root = TreeNode(root_val)
mid = inorder.index(root_val)
root.left = build_tree_opt_helper(preorder[1:mid+1], inorder[:mid])
root.right = build_tree_opt_helper(preorder[mid+1:], inorder[mid+1:])
return rootブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def build_tree_brute(preorder, inorder):
if isinstance(preorder, list):
r = build_tree_brute_helper(preorder, inorder)
return tree_to_list(r)
return build_tree_brute_helper(preorder, inorder)
def build_tree_brute_helper(preorder: list, inorder: list) -> TreeNode:
if not preorder or not inorder: return None
root = TreeNode(preorder[0])
mid = inorder.index(preorder[0])
root.left = build_tree_brute_helper(preorder[1:mid+1], inorder[:mid])
root.right = build_tree_brute_helper(preorder[mid+1:], inorder[mid+1:])
return rootAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Trees data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Trees problem properties apply.
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