用空格隔开的先序序列的二叉树

时间: 2024-05-04 09:21:53 浏览: 7
可以通过先序遍历的方式构建一棵二叉树。假设给定的先序序列是:1 2 4 5 3 6 7,那么可以按照以下步骤构建二叉树: 1. 将序列的第一个元素作为根节点,即节点1; 2. 如果序列中下一个元素不为空,则将其作为节点1的左子节点,并将其从序列中删除; 3. 如果序列中下一个元素不为空,则将其作为节点1的右子节点,并将其从序列中删除; 4. 递归地对节点1的左子树和右子树进行步骤2和步骤3,直到序列为空或者所有的叶子节点都被构建。 最终构建出的二叉树如下所示: ``` 1 / \ 2 3 / \ / \ 4 5 6 7 ```
相关问题

给定一棵二叉树的后序序列和中序序列,求它的前序序列。输入多组数据,每组数据为一行,包含两个字符串,中间用空格隔开,分别表示二叉树的后序序列和中序序列。每组数据输出一行,每一行代表对应的二叉树的先序序列。用c语言实现代码。

以下是C语言实现代码: ```c #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> #define MAX_SIZE 1000 typedef struct TreeNode { char val; struct TreeNode* left; struct TreeNode* right; } TreeNode; int findIndex(char* str, int start, int end, char target) { for (int i = start; i <= end; i++) { if (str[i] == target) { return i; } } return -1; } TreeNode* buildTree(char* inorder, char* postorder, int inStart, int inEnd, int postStart, int postEnd) { if (inStart > inEnd || postStart > postEnd) { return NULL; } TreeNode* root = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); root->val = postorder[postEnd]; int index = findIndex(inorder, inStart, inEnd, postorder[postEnd]); root->left = buildTree(inorder, postorder, inStart, index - 1, postStart, postStart + index - inStart - 1); root->right = buildTree(inorder, postorder, index + 1, inEnd, postStart + index - inStart, postEnd - 1); return root; } void preorder(TreeNode* root) { if (root == NULL) { return; } printf("%c ", root->val); preorder(root->left); preorder(root->right); } int main() { char inorder[MAX_SIZE], postorder[MAX_SIZE]; while (scanf("%s %s", postorder, inorder) != EOF) { int len = strlen(inorder); TreeNode* root = buildTree(inorder, postorder, 0, len - 1, 0, len - 1); preorder(root); printf("\n"); } return 0; } ``` 算法思路: 根据后序遍历序列的特点,可以得到后序遍历序列的最后一个元素为根节点。然后在中序遍历序列中找到根节点的位置,通过根节点的位置将中序遍历序列分成左子树和右子树。在后序遍历序列中,根节点的左边为左子树的后序遍历序列,右边为右子树的后序遍历序列。通过递归的方式,可以重建出整棵二叉树。最后再通过前序遍历的方式输出结果。 时间复杂度:$O(nlogn)$ 空间复杂度:$O(n)$ 其中,n为二叉树中的节点数。

本题目构造一棵二叉检索树。要求读入n个整数,以0结束。最后输出这棵树的先序序列。 输入格式: 输入n个整数,以0表示结束,数据间以空格隔开。 输出格式: 输出这棵树的先序序列,以一个空格隔开,结尾也有一个空格。

### 回答1: 以下是 Python 代码实现: ```python class Node: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None def insert(root, val): if root is None: return Node(val) if val < root.val: root.left = insert(root.left, val) else: root.right = insert(root.right, val) return root def preorder(root): if root: print(root.val, end=' ') preorder(root.left) preorder(root.right) # 主程序 root = None n = int(input()) while n != 0: root = insert(root, n) n = int(input()) preorder(root) ``` 输入样例: ``` 4 2 1 3 6 5 7 0 ``` 输出样例: ``` 4 2 1 3 6 5 7 ``` ### 回答2: 首先,我们需要了解二叉检索树的性质。一棵二叉检索树(Binary Search Tree)是一棵空树或具有如下性质的二叉树: 1. 若它的左子树不为空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 2. 若它的右子树不为空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 3. 它的左右子树也分别为二叉检索树。 根据这个性质,我们可以逐个读入n个整数,并构造一棵二叉检索树。具体步骤如下: 1. 创建一个空的二叉检索树; 2. 读入第一个整数,作为根结点; 3. 依次读入剩下的n-1个整数,将它们插入到二叉检索树中的合适位置; 4. 输出二叉检索树的先序序列。 以下是具体的实现代码: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def insert(root, val): if root is None: return TreeNode(val) if val < root.val: root.left = insert(root.left, val) else: root.right = insert(root.right, val) return root def preorder(root): if root is None: return '' return str(root.val) + ' ' + preorder(root.left) + preorder(root.right) # 主程序 n = int(input("输入整数的个数:")) nums = list(map(int, input("输入整数,以空格隔开:").split())) tree = None for num in nums: if num == 0: break tree = insert(tree, num) result = preorder(tree) print(result) ``` 因为输入格式限定了整数以空格分隔,所以输出也需要以空格分隔。最后的输出结果包含一个空格,符合要求。 ### 回答3: 思路: 1. 首先创建一个空的二叉检索树。 2. 读入第一个整数作为根节点的值。 3. 遍历剩余的整数,依次插入到二叉检索树中。 4. 根据二叉检索树的特性,插入操作时,比当前节点小的数应该插入到左子树,比当前节点大的数应该插入到右子树。 5. 输出二叉检索树的先序序列。 代码实现: ```python class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None def insert(root, value): if root is None: return Node(value) if value < root.value: root.left = insert(root.left, value) else: root.right = insert(root.right, value) return root def preorder_traversal(root): if root is None: return '' result = str(root.value) + ' ' result += preorder_traversal(root.left) result += preorder_traversal(root.right) return result if __name__ == '__main__': nums = input().split() num_list = list(map(int, nums)) root = None for num in num_list: if num == 0: break root = insert(root, num) result = preorder_traversal(root) print(result) ``` 该程序首先创建了一个空的二叉检索树,然后根据输入的整数,依次插入到二叉检索树中。最后输出二叉检索树的先序序列。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

通过先序遍历和中序遍历后的序列还原二叉树(实现方法)

下面小编就为大家带来一篇通过先序遍历和中序遍历后的序列还原二叉树(实现方法)。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN

![【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5587b4ec6abfc40c76db14fbef6280db.jpeg) # 1. 时间序列预测简介** 时间序列预测是一种预测未来值的技术,其基于历史数据中的时间依赖关系。它广泛应用于各种领域,例如经济、金融、能源和医疗保健。时间序列预测模型旨在捕捉数据中的模式和趋势,并使用这些信息来预测未来的值。 # 2. 时间序列预测方法 时间序列预测方法是利用历史数据来预测未来趋势或值的统计技术。在时间序列预测中,有许多不
recommend-type

怎么在集群安装安装hbase

您好,关于如何在集群上安装HBase,步骤大致如下: 1. 在HBase官网上下载最新版本的HBase,并解压到需要安装的目录下; 2. 配置HBase的环境变量:将HBase目录的bin子目录加入到PATH环境变量中; 3. 修改HBase配置文件:在HBase目录下的conf子目录中找到hbase-site.xml文件,并进行相应的配置,如指定HBase的Zookeeper节点等; 4. 启动HBase:使用HBase的bin目录下的start-hbase.sh脚本启动HBase; 5. 验证HBase是否正常运行:使用HBase自带的shell命令行工具操作HBase。 注意:以上步
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。