void BinTreeDestroy(TNODE **root)用这个函数名写一个二叉树的销毁C语言

时间: 2023-08-10 10:05:17 浏览: 18
以下是一个简单的二叉树销毁的 C 语言代码: ```c typedef struct TreeNode { int data; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; } TNODE; void BinTreeDestroy(TNODE **root) { if (*root == NULL) { return; } BinTreeDestroy(&((*root) -> left)); BinTreeDestroy(&((*root) -> right)); free(*root); *root = NULL; } ``` 在这个函数中,我们首先检查二叉树的根节点是否为空。如果是空的,那么我们什么也不做,直接返回。否则,我们递归地销毁左子树和右子树,最后释放根节点并将其设置为 NULL。这可以确保我们不会意外地访问已经释放的内存。
相关问题

int BinTreeNumNode(const TNODE *root);

`BinTreeNumNode` 函数的功能是计算给定二叉树的结点个数。下面给出函数的具体实现。 ```c int BinTreeNumNode(const TNODE *root) { if (root == NULL) { return 0; } return 1 + BinTreeNumNode(root->left) + BinTreeNumNode(root->right); } ``` 函数的参数是一个指向根节点的指针,返回值是结点的个数。如果根节点为空,则返回 0,否则,递归计算左右子树的结点个数,并加上根节点的 1,最终得到整棵树的结点个数。 可以通过如下代码进行测试: ```c int main() { // 构造一棵二叉树 TNODE *root = create_tree(); // 计算结点个数 int num = BinTreeNumNode(root); // 输出结果 printf("The number of nodes is: %d\n", num); // 释放内存 destroy_tree(root); return 0; } ```

用c语言写一个根据后序和中序遍历输出先序遍历的程序

我可以为您提供一个示例程序,以便您参考: #include<stdio.h> /* A binary tree tNode has data, pointer to left child and a pointer to right child */ struct tNode { int data; struct tNode* left; struct tNode* right; }; /* Function to traverse the binary tree in preorder */ void preorder(struct tNode* root) { if (root == NULL) return; /* first print data of tNode */ printf("%d ", root->data); /* then recur on left sutree */ preorder(root->left); /* now recur on right subtree */ preorder(root->right); } /* UTILITY FUNCTIONS */ /* Helper function that allocates a new tNode with the given data and NULL left and right pointers. */ struct tNode* newtNode(int data) { struct tNode* tNode = (struct tNode*) malloc(sizeof(struct tNode)); tNode->data = data; tNode->left = NULL; tNode->right = NULL; return(tNode); } /* Driver program to test above functions*/ int main() { /* Constructed binary tree is 1 / \ 2 3 / \ 4 5 */ struct tNode *root = newtNode(1); root->left = newtNode(2); root->right = newtNode(3); root->left->left = newtNode(4); root->left->right = newtNode(5); preorder(root); return 0; }

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### 回答1: 请问有什么问题需要解答吗?这段代码定义了一个名为tnode的结构体,其中包括了三个成员,分别为data、left和right,并且将指向tnode类型的指针定义为position和bintree。由此可以推断出这应该是一个二叉树的数据结构定义。 ### 回答2: 这段代码定义了三个内容:tnode结构体、position类型和bintree类型。 首先,tnode结构体是一种自定义数据类型,它包含了三个成员变量:elementtype data表示节点的数据,bintree left表示该节点的左子树指针,bintree right表示该节点的右子树指针。这个结构体刻画了二叉树节点的基本结构。 其次,position类型是指向tnode结构体的指针类型。也就是说,position类型的变量里存储的是一个地址,指向一个tnode结构体的实例。而这个实例就代表着一个二叉树节点。 最后,bintree类型也是指向tnode结构体的指针类型,不过它的作用不同于position。bintree类型的变量表示的是一棵二叉树的根节点。也就是说,bintree类型的变量里存储的就是一棵二叉树的头节点的地址。 这个代码的作用是定义了一种数据结构,可以用该结构构建一棵二叉树。其中,每个节点的数据类型由用户指定,可以是任何类型,只需要在代码中将“elementtype”替换为具体类型即可。typedef语句可以简化代码,让结构体指针的使用更加方便。通过这样的数据结构,我们可以方便地对二叉树进行操作,并实现各种算法,如遍历、查找、插入、删除等等。 ### 回答3: typedef struct tnode *position; typedef position bintree; struct tnode{ elementtype data; bintree left; bintree right; }; 这是一段C语言代码,通过这段代码,我们可以创建一个二叉树。 首先,typedef struct tnode *position; 将struct tnode *类型重命名为position,这样我们在声明变量时就可以直接使用position关键字,不需要使用struct tnode *类型了。 接着,typedef position bintree; 将position类型重命名为bintree。这样,我们在声明二叉树变量时,可以使用bintree关键字,让代码更加简洁易读。 然后,定义结构体struct tnode,其中包含了三个成员:elementtype data,bintree left和bintree right。其中,elementtype data表示存储在二叉树节点中的数据类型;bintree left表示左子树的指针,bintree right表示右子树的指针。 通过这段代码,我们可以使用position和bintree关键字声明二叉树节点和二叉树变量,同时也可以很容易地访问二叉树节点的数据和左右子树指针。通过操作左右子树指针,我们就可以很容易地实现二叉树的插入、删除、查找等操作。
### 回答1: 本关任务是实现 constructtree.cpp 文件中的 inpretotree 函数,该函数的作用是将前序遍历序列和中序遍历序列构建成一棵二叉树。函数的参数包括前序遍历序列 pa,中序遍历序列 ia,以及前序遍历序列和中序遍历序列的起始和结束位置 p1、p2、i1、i2。 ### 回答2: 首先,我们来了解一下这个函数的作用和参数含义。该函数的作用是将前序遍历(pa)和中序遍历(ia)拼接为一棵二叉树。其中,pa和ia分别是存储前序遍历和中序遍历结果的字符数组,p1、p2、i1和i2则分别是表示pa和ia的起始和结束位置的指针。该函数的返回值为指向新建二叉树的根节点的指针。 在实现这个函数之前,我们需要明确一些概念。二叉树每个节点上的数字在前序、中序和后序遍历中的出现顺序是不同的,我们需要根据这个顺序建立二叉树。如果只有前序或中序遍历,我们是无法还原二叉树的,需要同时拥有前序和中序才行。 其次,需要明确一个递归的思路。我们将问题的规模不断缩小,直到只剩下一个节点可以直接返回。对于更大的规模,我们可以通过递归分解成多个小规模,在最后一步将它们组合成一个树。 在本函数中,我们可以通过前序遍历确定二叉树的根节点,在中序遍历中找到根节点的位置,从而分别构建左子树和右子树。我们可以通过p1和p2指针来确定当前递归处理的前序遍历区间,在递归处理左子树和右子树时,将这个区间的指针向左或向右移动即可。 具体实现时,我们先通过pa[p1]找到当前子树的根节点,然后在ia数组中遍历查找该节点,找到该节点后,就可以知道当前节点的左右子树的大小,从而分别递归处理左右子树。我们可以通过pa数组中的p1、p2指针改变处理区间,在递归处理左右子树时将这个指针向左或向右移动,直到处理完整个数组。 最后,需要注意一些边界问题,如处理区间为空、递归建立子树时传指针的问题等。 综上所述,实现inpretotree函数需要了解二叉树的定义和前序、中序遍历的规则,在此基础上采用递归的思路,结合前序遍历和中序遍历的特点进行节点的建立。需要仔细思考和注意边界问题,同时也需要灵活运用指针来帮助调整处理区间。 ### 回答3: 在回答这个问题之前,我们需要先了解一下二叉树和前序遍历、中序遍历的定义和特点。 二叉树是每个节点都最多有两个子节点的树结构,其中一个节点为根节点(root),其它节点分为左节点(left child)和右节点(right child)。前序遍历是从根节点开始,先遍历根节点,然后遍历所有左子树,再遍历所有右子树。中序遍历是从根节点开始,先遍历所有左子树,然后遍历根节点,再遍历所有右子树。 现在我们来看看 constructtree.cpp 中的函数 inpretotree。这个函数的目的是根据给定的前序遍历和中序遍历序列构造二叉树。参数 pa 表示前序遍历序列,ia 表示中序遍历序列,p1 和 p2 表示前序遍历序列的起始和结束位置,i1 和 i2 表示中序遍历序列的起始和结束位置。 我们可以根据前序遍历序列中的第一个节点来确定当前子树的根节点,然后在中序遍历序列中找到该节点的位置,可以得到左子树和右子树的长度。接下来,我们可以递归地构造左子树和右子树,直到子树中只有一个节点或者为空。 在具体实现函数时,可以定义一个 tnode 结构体,来保存二叉树的节点信息。首先,我们需要判断当前序列是否为空或者只有一个节点,如果是,则返回相应的节点信息。否则,我们可以根据前序序列中的第一个节点创建一个节点,并找到该节点在中序序列中的位置。接着,我们可以计算左子树和右子树的长度,建立左子树和右子树的递归调用,最终将左子树和右子树连接到当前节点上。 综上所述,对于 constructtree.cpp 中的函数 inpretotree,实现步骤如下: 1. 判断序列是否为空或者只有一个节点,是则返回相应的节点信息。 2. 根据前序序列中的第一个节点创建一个节点,并找到该节点在中序序列中的位置。 3. 计算左子树和右子树的长度。 4. 建立左子树和右子树的递归调用。 5. 将左子树和右子树连接到当前节点上。 6. 返回当前节点信息。 以上就是 inpretotree 函数的基本思路和实现方法。需要注意的是,递归实现函数时,需要设置出口条件,避免函数陷入死循环。同时,我们还需要对程序进行测试和调试,确保函数的正确性和完整性。
首先需要了解B树的基本概念和特点。B树是一种平衡的多路搜索树,其特点是每个节点有多个子节点,且每个节点包含的关键字数量在一个范围内,通常用于大规模数据的存储和索引。 以下是一个简单的Delphi实现B树的示例代码: unit BTree; interface type TNode = record keys: array[1..4] of Integer; children: array[1..5] of Integer; count: Integer; end; TBTree = class private FRoot: Integer; FFileHandle: Integer; function AllocateNode: Integer; procedure FreeNode(nodeIndex: Integer); procedure InsertInternal(nodeIndex, key: Integer); procedure SplitNode(nodeIndex, parentIndex, key: Integer); function FindInternal(nodeIndex, key: Integer; var index: Integer): Boolean; public constructor Create(fileName: string); destructor Destroy; override; function Find(key: Integer): Boolean; procedure Insert(key: Integer); procedure Dump; end; implementation uses SysUtils; const NODE_SIZE = SizeOf(TNode); constructor TBTree.Create(fileName: string); var isNewFile: Boolean; begin FFileHandle := FileOpen(fileName, fmOpenReadWrite or fmShareDenyNone); if FFileHandle = -1 then begin isNewFile := True; FFileHandle := FileCreate(fileName); end else isNewFile := False; if FFileHandle = -1 then raise Exception.Create('Cannot create or open file'); if isNewFile then begin FRoot := AllocateNode; with TNode(PByte(FRoot)^) do begin count := 0; children[1] := 0; end; end else FileRead(FFileHandle, FRoot, SizeOf(Integer)); end; destructor TBTree.Destroy; begin FileClose(FFileHandle); inherited; end; function TBTree.AllocateNode: Integer; var fileLen: Integer; begin fileLen := FileSeek(FFileHandle, 0, 2); Result := fileLen div NODE_SIZE; FileSeek(FFileHandle, fileLen + NODE_SIZE - 1, 0); FileWrite(FFileHandle, '', 1); end; procedure TBTree.FreeNode(nodeIndex: Integer); begin // do nothing, the space will be reclaimed when file is truncated end; procedure TBTree.Insert(key: Integer); begin InsertInternal(FRoot, key); end; procedure TBTree.InsertInternal(nodeIndex, key: Integer); var node: ^TNode; index, i: Integer; begin node := Pointer(nodeIndex * NODE_SIZE); if node.count = 0 then begin node.count := 1; node.keys[1] := key; Exit; end; if FindInternal(nodeIndex, key, index) then raise Exception.Create('Duplicate key'); if node.children[index] = 0 then begin // insert key in the leaf node if node.count < 4 then begin for i := node.count downto index + 1 do node.keys[i + 1] := node.keys[i]; node.keys[index + 1] := key; node.count := node.count + 1; end else begin SplitNode(nodeIndex, 0, key); end; end else begin // insert key in a non-leaf node InsertInternal(node.children[index], key); if TNode(PByte(node.children[index])^).count > 4 then begin SplitNode(node.children[index], nodeIndex, 0); end; end; end; procedure TBTree.SplitNode(nodeIndex, parentIndex, key: Integer); var node, newNode: ^TNode; i, j, mid: Integer; begin node := Pointer(nodeIndex * NODE_SIZE); mid := node.count div 2; newNode := Pointer(AllocateNode * NODE_SIZE); newNode.count := node.count - mid; for i := 1 to newNode.count do newNode.keys[i] := node.keys[i + mid]; for i := 1 to newNode.count + 1 do newNode.children[i] := node.children[i + mid]; node.count := mid; if parentIndex = 0 then begin // create new root node FRoot := AllocateNode; nodeIndex := FRoot; node := Pointer(nodeIndex * NODE_SIZE); node.count := 1; node.keys[1] := newNode.keys[1]; node.children[1] := nodeIndex - 1; node.children[2] := AllocateNode; TNode(PByte(node.children[2])^).count := newNode.count; for i := 1 to newNode.count do TNode(PByte(node.children[2])^).keys[i] := newNode.keys[i + 1]; for i := 1 to newNode.count + 1 do TNode(PByte(node.children[2])^).children[i] := newNode.children[i]; end else begin // insert newNode into parent node node := Pointer(parentIndex * NODE_SIZE); if node.count < 4 then begin for i := node.count downto index + 1 do node.children[i + 1] := node.children[i]; node.children[index + 1] := AllocateNode; TNode(PByte(node.children[index + 1])^).count := newNode.count; for i := 1 to newNode.count do TNode(PByte(node.children[index + 1])^).keys[i] := newNode.keys[i]; for i := 1 to newNode.count + 1 do TNode(PByte(node.children[index + 1])^).children[i] := newNode.children[i]; for i := node.count downto index do node.keys[i + 1] := node.keys[i]; node.keys[index + 1] := newNode.keys[1]; node.count := node.count + 1; end else begin SplitNode(parentIndex, 0, newNode.keys[1]); end; end; end; function TBTree.Find(key: Integer): Boolean; var index: Integer; begin Result := FindInternal(FRoot, key, index); end; function TBTree.FindInternal(nodeIndex, key: Integer; var index: Integer): Boolean; var node: ^TNode; i: Integer; begin node := Pointer(nodeIndex * NODE_SIZE); if node.count = 0 then begin index := 1; Result := False; Exit; end; for i := 1 to node.count do if key <= node.keys[i] then Break; index := i; if (index <= node.count) and (key = node.keys[index]) then Result := True else if node.children[index] = 0 then Result := False else Result := FindInternal(node.children[index], key, index); end; procedure TBTree.Dump; var node: ^TNode; queue: array[1..100] of Integer; head, tail, i, j: Integer; begin head := 1; tail := 1; queue[1] := FRoot; while head <= tail do begin node := Pointer(queue[head] * NODE_SIZE); for i := 1 to node.count do Write(node.keys[i], ' '); WriteLn; for i := 1 to node.count + 1 do if node.children[i] <> 0 then begin Inc(tail); queue[tail] := node.children[i]; end; Inc(head); end; end; end. 此示例实现了一个简单的B树,支持插入和查找操作,并提供了输出B树的函数。该示例的B树节点大小为128字节,包含4个关键字和5个子节点。在插入时,如果插入的节点已满,则会将节点分裂成两个节点,并将中间的关键字插入到父节点中。在查找时,会从根节点开始沿着关键字递归查找,直到找到对应的叶子节点或者发现关键字不存在。
下面是C语言实现二叉树每层结点个数的代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; } TreeNode; typedef struct QueueNode { TreeNode *node; struct QueueNode *next; } QueueNode; typedef struct Queue { QueueNode *front; QueueNode *rear; } Queue; // 创建二叉树节点 TreeNode* createNode(int val) { TreeNode *node = (TreeNode*) malloc(sizeof(TreeNode)); node->val = val; node->left = NULL; node->right = NULL; return node; } // 向队列中添加元素 void enqueue(Queue *q, TreeNode *node) { QueueNode *qNode = (QueueNode*) malloc(sizeof(QueueNode)); qNode->node = node; qNode->next = NULL; if (q->rear == NULL) { q->front = q->rear = qNode; } else { q->rear->next = qNode; q->rear = qNode; } } // 从队列中删除元素 TreeNode* dequeue(Queue *q) { if (q->front == NULL) { return NULL; } else { QueueNode *node = q->front; TreeNode *tnode = node->node; q->front = q->front->next; free(node); if (q->front == NULL) { q->rear = NULL; } return tnode; } } // 获取二叉树每层节点数量 int* levelOrder(TreeNode *root, int *returnSize) { int *res = (int*) malloc(sizeof(int) * 1000); int level = 0, count = 0; Queue *queue = (Queue*) malloc(sizeof(Queue)); queue->front = queue->rear = NULL; enqueue(queue, root); while (queue->front != NULL) { level++; count = 0; int n = queue->rear - queue->front + 1; for (int i = 0; i < n; i++) { TreeNode *node = dequeue(queue); if (node != NULL) { count++; if (node->left != NULL) { enqueue(queue, node->left); } if (node->right != NULL) { enqueue(queue, node->right); } } } res[level - 1] = count; } *returnSize = level; return res; } int main() { TreeNode *node1 = createNode(3); TreeNode *node2 = createNode(9); TreeNode *node3 = createNode(20); TreeNode *node4 = createNode(15); TreeNode *node5 = createNode(7); TreeNode *node6 = createNode(8); TreeNode *node7 = createNode(10); node1->left = node2; node1->right = node3; node3->left = node4; node3->right = node5; node4->left = node6; node5->right = node7; int size = 0; int *res = levelOrder(node1, &size); for (int i = 0; i < size; i++) { printf("%d ", res[i]); } free(res); return 0; } 该代码实现了二叉树的遍历,使用队列将每个结点加入队列,并在出队的过程中统计每层的结点数量,最终得到每层的结点数量并返回。
以下是createHTree函数的实现: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> struct tnode { // 树节点类型 char c; int weight; struct tnode *left, *right; }; int Ccount[256]; // 记录每个字符出现的次数 // 比较函数,用于qsort排序 int cmp(const void *a, const void *b) { struct tnode *ta = *(struct tnode **)a; struct tnode *tb = *(struct tnode **)b; if (ta->weight != tb->weight) { return ta->weight - tb->weight; } else { return ta->c - tb->c; } } // 创建Huffman树 struct tnode *createHTree() { // 构造树林F struct tnode *F[256]; int i, m = 0; for (i = 0; i < 256; i++) { if (Ccount[i] != 0) { F[m] = (struct tnode *)malloc(sizeof(struct tnode)); F[m]->c = i; F[m]->weight = Ccount[i]; F[m]->left = F[m]->right = NULL; m++; } } // 对树林F中每棵树按照其根节点的权值进行排序 qsort(F, m, sizeof(struct tnode *), cmp); // 构造Huffman树 while (m > 1) { // 取出权值最小的两棵树合并 struct tnode *t1 = F[0], *t2 = F[1]; struct tnode *t = (struct tnode *)malloc(sizeof(struct tnode)); t->c = '\0'; t->weight = t1->weight + t2->weight; t->left = t1; t->right = t2; // 从树林F中删除这两棵树,将合并后的树插入树林F int j; for (j = 2; j < m; j++) { F[j - 2] = F[j]; } F[m - 2] = t; m--; // 对树林F中每棵树按照其根节点的权值进行排序 qsort(F, m, sizeof(struct tnode *), cmp); } return F[0]; } 该函数首先根据全局数组Ccount中出现次数不为0的项,构造出树林F,然后对树林F中每棵树按照其根节点的权值进行排序。接着,循环取出权值最小的两棵树合并,将合并后的树插入树林F中,并且对树林F中每棵树按照其根节点的权值进行排序。当树林F中只剩下一棵树时,该树即为生成的Huffman树,函数返回该树的根节点指针。
Delphi是一种编程语言,可以使用它来实现A*寻路算法。下面是一些实现A*寻路算法的基本步骤: 1. 创建一个二维数组来表示地图。 2. 使用一个结构体来表示每一个格子,包含以下信息:坐标、是否可通过、该点到起点的距离、该点到终点的预估距离(使用曼哈顿距离或欧几里得距离等)和该点是否已经被访问过。 3. 创建一个优先队列,用于存储待访问的格子。 4. 将起点加入优先队列,并将起点到起点的距离设为0。 5. 每次从优先队列中取出距离起点最短的格子,对其周围的8个格子进行访问。如果该格子未被访问过,并且可通过,就更新该格子到起点的距离和到终点的预估距离,并将其加入优先队列中。 6. 重复步骤5,直到找到终点或优先队列为空。 下面是一个简单的Delphi实现: delphi type TPoint = record x, y: integer; end; TNode = record pos: TPoint; passable, visited: boolean; g, h: integer; parent: ^TNode; end; var map: array of array of TNode; openList: TQueue<TNode>; function ManhattanDistance(p1, p2: TPoint): integer; begin Result := Abs(p1.x - p2.x) + Abs(p1.y - p2.y); end; function AStar(start, goal: TPoint): TList<TPoint>; var currentNode, neighbor: ^TNode; i, j, newG: integer; begin // 初始化地图 SetLength(map, MAP_WIDTH, MAP_HEIGHT); for i := 0 to MAP_WIDTH - 1 do for j := 0 to MAP_HEIGHT - 1 do begin map[i][j].pos.x := i; map[i][j].pos.y := j; map[i][j].passable := IsPassable(i, j); // 根据实际情况实现该函数 map[i][j].visited := false; map[i][j].g := MaxInt; end; // 初始化起点 currentNode := @map[start.x][start.y]; currentNode^.g := 0; currentNode^.h := ManhattanDistance(currentNode^.pos, goal); currentNode^.parent := nil; openList.Enqueue(currentNode^); // A*搜索 while not openList.IsEmpty do begin currentNode := @openList.Dequeue; if (currentNode^.pos.x = goal.x) and (currentNode^.pos.y = goal.y) then begin // 找到了终点,回溯路径 Result := TList<TPoint>.Create; while currentNode <> nil do begin Result.Add(currentNode^.pos); currentNode := currentNode^.parent; end; Exit; end; currentNode^.visited := true; for i := -1 to 1 do for j := -1 to 1 do begin if (i = 0) and (j = 0) then continue; if (currentNode^.pos.x + i < 0) or (currentNode^.pos.x + i >= MAP_WIDTH) or (currentNode^.pos.y + j < 0) or (currentNode^.pos.y + j >= MAP_HEIGHT) then continue; neighbor := @map[currentNode^.pos.x + i][currentNode^.pos.y + j]; if not neighbor^.passable or neighbor^.visited then continue; newG := currentNode^.g + 1; // 假设每个格子的代价都为1 if newG < neighbor^.g then begin neighbor^.g := newG; neighbor^.h := ManhattanDistance(neighbor^.pos, goal); neighbor^.parent := currentNode; openList.Enqueue(neighbor^); end; end; end; // 没有找到路径 Result := nil; end; 需要注意的是,上面的代码中使用了Delphi自带的泛型队列TQueue和泛型列表TList。如果你使用的是较老的Delphi版本,可能需要手动实现这些数据结构。另外,该代码中还使用了一个IsPassable函数来判断一个格子是否可通过,你需要根据实际情况实现该函数。

完善如下代码:#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MAXSIZE 100 #define ERROR 0 #define OK 1 typedef int Status; typedef char ElementType; typedef struct TNode{ ElementType Data; struct TNode * Left; struct TNode * Right; }BiTNode,* BinTree; typedef struct QNode{ BinTree Data[MAXSIZE]; int front,rear; }* Queue; void LevelorderTraversal ( BinTree BT ); Queue CreatQueue(); Status IsFullQ(Queue Q); Status AddQ(Queue Q,BinTree X); Status IsEmptyQ(Queue Q); BinTree DeleteQ(Queue Q); BinTree CreatBinTree() { ElementType Data; BinTree BT, T; Queue Q = CreatQueue(); scanf("%c",&Data); if( Data != '@'){ BT = (BinTree)malloc(sizeof(struct TNode)); BT->Data = Data; BT->Left = BT->Right = NULL; AddQ(Q,BT); } else return NULL; while(!IsEmptyQ(Q)){ T = DeleteQ(Q); scanf("%c",&Data); if( Data == '@') T->Left = NULL; else{ T->Left = (BinTree)malloc(sizeof(struct TNode)); T->Left->Data = Data; T->Left->Left = T->Left->Right = NULL; AddQ(Q,T->Left); } scanf("%c",&Data); if(Data == '@') T->Right = NULL; else{ T->Right = (BinTree)malloc(sizeof(struct TNode)); T->Right->Data = Data; T->Right->Left = T->Right->Right = NULL; AddQ(Q,T->Right); } } return BT; } Queue CreatQueue() { Queue Q = (Queue)malloc(sizeof(struct QNode)); Q->front = Q->rear = 0; return Q; } Status IsFullQ(Queue Q) { if( (Q->rear+1)%MAXSIZE == Q->front ) return OK; else return ERROR; } Status AddQ(Queue Q,BinTree X) { if ( IsFullQ(Q) ) { printf("队列满"); return ERROR; } else { Q->rear = (Q->rear+1)%MAXSIZE; Q->Data[Q->rear] = X; return OK; } } Status IsEmptyQ(Queue Q) { if( Q->front == Q->rear ) return OK; else return ERROR; } BinTree DeleteQ(Queue Q) { if ( IsEmptyQ(Q) ) { printf("队列空"); return NULL; } else { Q->front = (Q->front+1)%MAXSIZE; return Q->Data[Q->front]; } } int main() { BinTree BT; BT = CreatBinTree(); if(BT == NULL){ printf("\n空树!\n"); }else{ printf("层序遍历的结果为:"); LevelorderTraversal ( BT ); } return 0; }

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAXSIZE 100 #define ERROR 0 #define OK 1 typedef int Status; typedef char ElementType; typedef struct TNode { ElementType Data; struct TNode *Left; struct TNode *Right; } BiTNode, *BinTree; typedef struct QNode { BinTree Data[MAXSIZE]; int front, rear; } *Queue; void LevelorderTraversal(BinTree BT); Queue CreatQueue(); Status IsFullQ(Queue Q); Status AddQ(Queue Q, BinTree X); Status IsEmptyQ(Queue Q); BinTree DeleteQ(Queue Q); BinTree CreatBinTree(); int main() { BinTree BT; BT = CreatBinTree(); if (BT == NULL) { printf("\n空树!\n"); } else { printf("层序遍历的结果为:"); LevelorderTraversal(BT); } return 0; } BinTree CreatBinTree() { ElementType Data; BinTree BT, T; Queue Q = CreatQueue(); scanf("%c", &Data); if (Data != '@') { BT = (BinTree) malloc(sizeof(struct TNode)); BT->Data = Data; BT->Left = BT->Right = NULL; AddQ(Q, BT); } else return NULL; while (!IsEmptyQ(Q)) { T = DeleteQ(Q); scanf("%c", &Data); if (Data == '@') T->Left = NULL; else { T->Left = (BinTree) malloc(sizeof(struct TNode)); T->Left->Data = Data; T->Left->Left = T->Left->Right = NULL; AddQ(Q, T->Left); } scanf("%c", &Data); if (Data == '@') T->Right = NULL; else { T->Right = (BinTree) malloc(sizeof(struct TNode)); T->Right->Data = Data; T->Right->Left = T->Right->Right = NULL; AddQ(Q, T->Right); } } return BT; } Queue CreatQueue() { Queue Q = (Queue) malloc(sizeof(struct QNode)); Q->front = Q->rear = 0; return Q; } Status IsFullQ(Queue Q) { if ((Q->rear + 1) % MAXSIZE == Q->front) return OK; else return ERROR; } Status AddQ(Queue Q, BinTree X) { if (IsFullQ(Q)) { printf("队列满"); return ERROR; } else { Q->rear = (Q->rear + 1) % MAXSIZE; Q->Data[Q->rear] = X; return OK; } } Status IsEmptyQ(Queue Q) { if (Q->front == Q->rear) return OK; else return ERROR; } BinTree DeleteQ(Queue Q) { if (IsEmptyQ(Q)) { printf("队列空"); return NULL; } else { Q->front = (Q->front + 1) % MAXSIZE; return Q->Data[Q->front]; } } void LevelorderTraversal(BinTree BT) { Queue Q = CreatQueue(); BinTree T; if (!BT) return; AddQ(Q, BT); while (!IsEmptyQ(Q)) { T = DeleteQ(Q); printf("%c", T->Data); if (T->Left) AddQ(Q, T->Left); if (T->Right) AddQ(Q, T->Right); } }

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+v:mala2277获取更多论文×XLM-E:通过ELECTRA进行跨语言语言模型预训练ZewenChi,ShaohanHuangg,LiDong,ShumingMaSaksham Singhal,Payal Bajaj,XiaSong,Furu WeiMicrosoft Corporationhttps://github.com/microsoft/unilm摘要在本文中,我们介绍了ELECTRA风格的任务(克拉克等人。,2020b)到跨语言语言模型预训练。具体来说,我们提出了两个预训练任务,即多语言替换标记检测和翻译替换标记检测。此外,我们预训练模型,命名为XLM-E,在多语言和平行语料库。我们的模型在各种跨语言理解任务上的性能优于基线模型,并且计算成本更低。此外,分析表明,XLM-E倾向于获得更好的跨语言迁移性。76.676.476.276.075.875.675.475.275.0XLM-E(125K)加速130倍XLM-R+TLM(1.5M)XLM-R+TLM(1.2M)InfoXLMXLM-R+TLM(0.9M)XLM-E(90K)XLM-AlignXLM-R+TLM(0.6M)XLM-R+TLM(0.3M)XLM-E(45K)XLM-R0 20 40 60 80 100 120触发器(1e20)1介绍使�

docker持续集成的意义

Docker持续集成的意义在于可以通过自动化构建、测试和部署的方式,快速地将应用程序交付到生产环境中。Docker容器可以在任何环境中运行,因此可以确保在开发、测试和生产环境中使用相同的容器镜像,从而避免了由于环境差异导致的问题。此外,Docker还可以帮助开发人员更快地构建和测试应用程序,从而提高了开发效率。最后,Docker还可以帮助运维人员更轻松地管理和部署应用程序,从而降低了维护成本。 举个例子,假设你正在开发一个Web应用程序,并使用Docker进行持续集成。你可以使用Dockerfile定义应用程序的环境,并使用Docker Compose定义应用程序的服务。然后,你可以使用CI

红楼梦解析PPT模板:古典名著的现代解读.pptx

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大型语言模型应用于零镜头文本风格转换的方法简介

+v:mala2277获取更多论文一个使用大型语言模型进行任意文本样式转换的方法Emily Reif 1页 达芙妮伊波利托酒店1,2 * 袁安1 克里斯·卡利森-伯奇(Chris Callison-Burch)Jason Wei11Google Research2宾夕法尼亚大学{ereif,annyuan,andycoenen,jasonwei}@google.com{daphnei,ccb}@seas.upenn.edu摘要在本文中,我们利用大型语言模型(LM)进行零镜头文本风格转换。我们提出了一种激励方法,我们称之为增强零激发学习,它将风格迁移框架为句子重写任务,只需要自然语言的指导,而不需要模型微调或目标风格的示例。增强的零触发学习很简单,不仅在标准的风格迁移任务(如情感)上,而且在自然语言转换(如“使这个旋律成为旋律”或“插入隐喻”)上都表现出了1介绍语篇风格转换是指在保持语篇整体语义和结构的前提下,重新编写语篇,使其包含其他或替代的风格元素。虽然�

xpath爬虫亚马逊详情页

以下是使用XPath爬取亚马逊详情页的步骤: 1. 首先,使用requests库获取亚马逊详情页的HTML源代码。 2. 然后,使用lxml库的etree模块解析HTML源代码。 3. 接着,使用XPath表达式提取所需的数据。 4. 最后,将提取的数据保存到本地或者数据库中。 下面是一个简单的示例代码,以提取亚马逊商品名称为例: ```python import requests from lxml import etree # 设置请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x

基于Internet的数据安全上传软件设计.doc

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无监督视频对象分割的层次特征对齐网络(HFAN)

+v:mala2255获取更多论文用于无监督视频对象分割的裴根生1,沈福民2(),姚亚洲1,谢国森1(),唐振民1,唐金辉11南京理工大学,中国yazhou. njust.edu.cn2电子科技大学,中国https://github.com/NUST-Machine-Intelligence-Laboratory/HFAN抽象的。 光流是一个容易构思和宝贵的线索,为推进无监督视频对象分割(UVOS)。以往的方法大多是在UVOS环境下直接提取和融合运动和外观特征来分割目标对象。然而,光流本质上是连续帧中所有像素的瞬时速度,从而使得运动特征与对应帧中的主要对象为了解决上述挑战,我们提出了一个简洁,实用,高效的外观和运动特征对齐架构,被称为层次特征对齐网络(HFAN)。具体而言,HFAN中的关键优点是顺序特征匹配(FAM)模块和特征匹配(FAT)模块,其用于分层地处理表观和运动特征FAM能够分别将外观和运动特征与主要对象语义表�

python的多线程似乎性能提高并不显著?

是的,Python的多线程对于计算密集型任务的性能提升并不显著,这是因为Python解释器中的全局解释器锁(GIL)的存在。GIL是一种机制,它确保在任何时候只有一个线程在执行Python字节码。这意味着,即使有多个线程,它们也不能同时执行Python字节码,从而限制了多线程的性能提升。因此,对于计算密集型任务,使用Python多线程并不会显著提高CPU利用率。 如果你需要处理计算密集型任务,可以考虑使用Python的多进程模块,例如multiprocessing。与多线程不同,多进程可以同时使用多个CPU核心,从而提高CPU利用率和性能。 另外,对于I/O密集型任务,Python的多线程

我国电子商务物流的发展现状与对策-本科学位论文.doc

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