上述问题输入输出应为>>> t1 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(1), Tree(4)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) >>> is_bst(t1) True >>> t2 = Tree(8, [Tree(2, [Tree(9), Tree(1)]), Tree(3, [Tree(6)]), Tree(5)]) >>> is_bst(t2) False >>> t3 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(4), Tree(1)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) >>> is_bst(t3) False >>> t4 = Tree(1, [Tree(2, [Tree(3, [Tree(4)])])]) >>> is_bst(t4) True >>> t5 = Tree(1, [Tree(0, [Tree(-1, [Tree(-2)])])]) >>> is_bst(t5) True >>> t6 = Tree(1, [Tree(4, [Tree(2, [Tree(3)])])]) >>> is_bst(t6) True >>> t7 = Tree(2, [Tree(1, [Tree(5)]), Tree(4)]) >>> is_bst(t7) False

时间: 2024-03-03 21:50:53 浏览: 118
Here's how the `is_bst` function could be tested using the input/output pairs you provided: ```python t1 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(1), Tree(4)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) assert is_bst(t1) == True t2 = Tree(8, [Tree(2, [Tree(9), Tree(1)]), Tree(3, [Tree(6)]), Tree(5)]) assert is_bst(t2) == False t3 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(4), Tree(1)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) assert is_bst(t3) == False t4 = Tree(1, [Tree(2, [Tree(3, [Tree(4)])])]) assert is_bst(t4) == True t5 = Tree(1, [Tree(0, [Tree(-1, [Tree(-2)])])]) assert is_bst(t5) == True t6 = Tree(1, [Tree(4, [Tree(2, [Tree(3)])])]) assert is_bst(t6) == True t7 = Tree(2, [Tree(1, [Tree(5)]), Tree(4)]) assert is_bst(t7) == False ``` These assertions test the `is_bst` function against the expected output for each of the provided input trees. If all of the assertions pass, then the function should be correct for these test cases.
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第5章 输入输出1

第5章 输入输出1
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leetcode2-BinaryTree:LeetCodeOJ在Python中的二叉树可视化

bt.BinaryTree([1,2,3,4,5,'#',6,7,'#','#','#','#',8]) t2 = bt.BinaryTree(t1.root()) node = bt.TreeNode(4) 获取二叉树的根 r = t.root() print r # Out: [4] Left -> None Right -> None 显示树 t.display() 你...
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对数据结构的Tree结构做了详细解释

习惯上规定只有一个根节点，其余节点被分成m（m>0）个互不相交的集合T1，T2，...，Tm，每个集合又是一个树，并且称为原树的子树。 2. 节点：树中的每个元素称为节点，每个节点包含一个值以及指向其子节点的引用或...

输入输出为>>> t1 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(1), Tree(4)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) >>> is_bst(t1) True >>> t2 = Tree(8, [Tree(2, [Tree(9), Tree(1)]), Tree(3, [Tree(6)]), Tree(5)]) >>> is_bst(t2) False >>> t3 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(4), Tree(1)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) >>> is_bst(t3) False >>> t4 = Tree(1, [Tree(2, [Tree(3, [Tree(4)])])]) >>> is_bst(t4) True >>> t5 = Tree(1, [Tree(0, [Tree(-1, [Tree(-2)])])]) >>> is_bst(t5) True >>> t6 = Tree(1, [Tree(4, [Tree(2, [Tree(3)])])]) >>> is_bst(t6) True >>> t7 = Tree(2, [Tree(1, [Tree(5)]), Tree(4)]) >>> is_bst(t7) False请写代码

以下是判断一棵二叉树是否为二叉搜索树的 Python 代码： python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def is_bst...

def generate_paths(t, value): """Yields all possible paths from the root of t to a node with the label value as a list. >>> t1 = Tree(1, [Tree(2, [Tree(3), Tree(4, [Tree(6)]), Tree(5)]), Tree(5)]) >>> print(t1) 1 2 3 4 6 5 5 >>> next(generate_paths(t1, 6)) [1, 2, 4, 6] >>> path_to_5 = generate_paths(t1, 5) >>> sorted(list(path_to_5)) [[1, 2, 5], [1, 5]] >>> t2 = Tree(0, [Tree(2, [t1])]) >>> print(t2) 0 2 1 2 3 4 6 5 5 >>> path_to_2 = generate_paths(t2, 2) >>> sorted(list(path_to_2)) [[0, 2], [0, 2, 1, 2]] """ "*** YOUR CODE HERE ***" for _______________ in _________________: for _______________ in _________________: "*** YOUR CODE HERE ***"

这是一道编程题，需要填写代码实现函数generate_paths(t, value)的功能，该函数的作用是返回从树t的根节点到值为value的所有可能路径。 以下是代码填空部分： def generate_paths(t, value): path = [t.label...

## Problem 7: Is BST Write a function is_bst, which takes a Tree t and returns True if, and only if, t is a valid binary search tree, which means that: - Each node has at most two children (a leaf is automatically a valid binary search tree). - The children are valid binary search trees. - For every node, the entries in that node's left child are less than or equal to the label of the node. - For every node, the entries in that node's right child are greater than the label of the node. An example of a BST is: ![bst](pic/bst.png) Note that, if a node has only one child, that child could be considered either the left or right child. You should take this into consideration. Hint: It may be helpful to write helper functions bst_min and bst_max that return the minimum and maximum, respectively, of a Tree if it is a valid binary search tree. python def is_bst(t): """Returns True if the Tree t has the structure of a valid BST. >>> t1 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(1), Tree(4)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) >>> is_bst(t1) True >>> t2 = Tree(8, [Tree(2, [Tree(9), Tree(1)]), Tree(3, [Tree(6)]), Tree(5)]) >>> is_bst(t2) False >>> t3 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(4), Tree(1)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) >>> is_bst(t3) False >>> t4 = Tree(1, [Tree(2, [Tree(3, [Tree(4)])])]) >>> is_bst(t4) True >>> t5 = Tree(1, [Tree(0, [Tree(-1, [Tree(-2)])])]) >>> is_bst(t5) True >>> t6 = Tree(1, [Tree(4, [Tree(2, [Tree(3)])])]) >>> is_bst(t6) True >>> t7 = Tree(2, [Tree(1, [Tree(5)]), Tree(4)]) >>> is_bst(t7) False """ "*** YOUR CODE HERE ***" 。

>>> t1 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(1), Tree(4)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) >>> is_bst(t1) True >>> t2 = Tree(8, [Tree(2, [Tree(9), Tree(1)]), Tree(3, [Tree(6)]), Tree(5)]) >>> is_bst(t2) False...

>>> t2 = Tree(8, [Tree(2, [Tree(9), Tree(1)]), Tree(3, [Tree(6)]), Tree(5)]) >>> is_bst(t2) False这个样例测试不通过

t1 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(1), Tree(4)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) print(is_bst(t1)) # True t2 = Tree(8, [Tree(2, [Tree(9), Tree(1)]), Tree(3, [Tree(6)]), Tree(5)]) print(is_bst(t2)) # False ...

许多编程语言，尤其是函数式语言，使用了代数数据类型。代数数据类型是一种组合类型，可以像代数那样计算，典型代表有“积类型”（也称序对）和“和类型”（最简单的形式为枚举类型）。一个例子如下： Haskell> data Term = Constant Int | Add Term Term | IfZero Term Term Term 这就是说，类型为Term的值是Constant、Add或IfZero的一种。每一种值的构造都需要一些参数，如Consant值的构造需要一个整数参数。对代数数据类型的值进行操作时，可以使用模式匹配的方式进行，即通过匹配值的构造方示。下列代码表示对类型为Term的值的一种操作： Haskell> eval term = case term of Constant i -> i Add e1 e2 -> eval e1 + eval e2 IfZero e1 e2 e3 -> if eval e1 == 0 then eval e2 else eval e3 一、请用java语言实现下列代数结构及其操作： (1) 列表结构 Haskell> data List a = Nil | Cons a (List a) Haskell> size list = case list of Nil -> 0 Cons a list1 -> 1+ size list1 (2) 树结构 Haskell> data Tree t = Leaf t | Node (Tree t) (Tree t) Haskell> size tree = case tree of Leaf leaf -> 1 Node t1 t2 -> 1 + size t1 + size t2

下面是Java语言实现的代码： ... public Node(Tree<T> left, Tree<T> right) { this.left = left; this.right = right; } @Override public int size() { return 1 + left.size() + right.size(); } }

请根据裁判程序和输入输出样例，定义一个Tree类，具体要求如下： 1.私有数据成员：树名、树龄。 2.成员函数：无参构造函数，带2个参数的构造函数（树龄的默认值为0）。 类： class Tree 裁判测试程序样例： #include <iostream> #include <string> using namespace std; /* 请在这里填写答案 */ int main() { string name; //树名 int age;//树龄 cin>>name>>age; Tree t1,t2(name),t3(name,age); return 0; } 输入样例： 白桦树 10 输出样例： 无名树 白桦树,树龄:0年 白桦树,树龄:10年

根据题目要求，Tree 类需要包含两个私有数据成员：name 和 age，以及两个构造函数，一个是无参构造函数，一个是带两个参数的构造函数，其中树龄的默认值为0。下面是 Tree 类的定义： c++ #include ...

#include <iostream> #include <string> using namespace std; /* 请在这里填写答案 */ int main() { string name; //树名 int age;//树龄 cin>>name>>age; Tree t1,t2(name),t3(name,age); return 0; } 输入样例： 白桦树 10 输出样例： 无名树 白桦树,树龄:0年 白桦树,树龄:10年

根据上面的树类定义，你可以这样实现 Tree 类的构造函数： c++ class Tree { public: TreeNode* root; string name; int age; Tree() { root = nullptr; name = "无名树"; age = 0; } Tree(string ...

我们要讨论一个关于计算光线追迹的程序，我会展示一些python代码，请从光学追迹的角度考虑其功能实现。 请详细解释以下python代码： python def create_cemented_doublet(power=0., bending=0., th=None, sd=1., glasses=('N-BK7,Schott', 'N-F2,Schott'), **kwargs): from opticalglass.spectral_lines import get_wavelength # type: ignore from opticalglass import util wvls = np.array([get_wavelength(w) for w in ['d', 'F', 'C']]) gla_a = gfact.create_glass(glasses[0]) rndx_a = gla_a.calc_rindex(wvls) Va, PcDa = util.calc_glass_constants(*rndx_a) gla_b = gfact.create_glass(glasses[1]) rndx_b = gla_b.calc_rindex(wvls) Vb, PcDb = util.calc_glass_constants(*rndx_b) power_a, power_b = achromat(power, Va, Vb) if th is None: th = sd/4 t1 = 3*th/4 t2 = th/4 if power_a < 0: t1, t2 = t2, t1 lens_a = lens_from_power(power=power_a, bending=bending, th=t1, sd=sd, med=gla_a) cv1, cv2, t1, indx_a, sd = lens_a # cv1 = power_a/(rndx_a[0] - 1) # delta_cv = -cv1/2 # cv1 += delta_cv # cv2 = delta_cv # cv3 = power_b/(1 - rndx_b[0]) + delta_cv indx_b = rndx_b[0] cv3 = (power_b/(indx_b-1) - cv2)/((t2*cv2*(indx_b-1)/indx_b) - 1) s1 = Surface(profile=Spherical(c=cv1), max_ap=sd, delta_n=(rndx_a[0] - 1)) s2 = Surface(profile=Spherical(c=cv2), max_ap=sd, delta_n=(rndx_b[0] - rndx_a[0])) s3 = Surface(profile=Spherical(c=cv3), max_ap=sd, delta_n=(1 - rndx_b[0])) g1 = Gap(t=t1, med=gla_a) g2 = Gap(t=t2, med=gla_b) g_tfrm = np.identity(3), np.array([0., 0., 0.]) ifc_list = [] ifc_list.append([0, s1, g1, 1, g_tfrm]) ifc_list.append([1, s2, g2, 1, g_tfrm]) ifc_list.append([2, s3, None, 1, g_tfrm]) ce = CementedElement(ifc_list) tree = ce.tree() return [[s1, g1, None, rndx_a, 1], [s2, g2, None, rndx_b, 1], [s3, None, None, 1, 1]], [ce], tree

1. 根据玻璃的折射率计算透镜的曲率半径和焦距。 2. 使用透镜的曲率半径和折射率计算透镜表面的形状，例如球面。 3. 通过透镜的曲率半径和厚度计算透镜的变形，例如球差和像差。 4. 将两个透镜组合成一个胶合透镜...

We have learned how to find the strong components for a directed graph in the class. Now, you are asked to implement the algorithm we discussed in the class. Given the adjacency lists of a di-graph, your function should print the affiliation of each node to the root of traversal tree it belongs to. For example, given the adjacency lists of the example below as [[3],[0],[0,3,4],[1],[2]]. We get two traversal trees after the second run of DFS: T1 = {(0,3), (3,1)}, T2 = {(2,4)}. Then, the nodes 0,1,3 all belong the tree rooted at node 0, and nodes 2, 4 belong to the tree rooted at node 2. You need to print an array [0, 0, 2, 0, 2]. You can use any python built-in package to complete this exercise.

To use this function with the example adjacency list you gave, you can simply call assign_affiliations([[3],[0],[0,3,4],[1],[2]]). This will return the desired output: [0, 0, 2, 0, 2]. The basic ...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define max(x,y) ((x)>(y) ? (x):(y)) typedef struct BiTNode{ char data; struct BiTNode *Lchild, *Rchild; }BiTnode,*BiTree; // create Binary Tree BiTree CreateBiTree(BiTree T){ char ch; scanf("%c", &ch); if(ch == '#') T = NULL; else{ if(!(T = (BiTree)malloc(sizeof(BiTnode)))) return false; T->data = ch; T->Lchild = CreateBiTree(T->Lchild); T->Rchild = CreateBiTree(T->Rchild); } return T; } int TreeHigh(BiTree T){ if(T == NULL ) return 0; else return( max(TreeHigh(T->Lchild),TreeHigh(T->Rchild)) + 1); } int main() { BiTree T1 = NULL,B1; B1 = CreateBiTree(T1); printf("success !\n"); int a = 0; printf("树最大的高度是: %d", TreeHigh(B1)); return 0; 这段代码是不是分治法

在分治算法中，我们通常需要将问题划分成两个或多个子问题，并且这些子问题是相互独立且具有相同的结构，最终将子问题的解合并起来得到原问题的解。在这段代码中，计算树的高度的过程并没有拆分成多个相同结构的子...
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