class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None import random # 生成一组随机数 values = [random.randint(1, 100) for _ in range(10)] print(values)解释一下
时间: 2023-02-06 16:20:36 浏览: 76
这是一个Python程序,它定义了一个名为Node的类。这个类有三个属性:value、left、right。__init__函数是一个特殊的函数,它在创建一个新的Node对象时会自动调用。__init__函数接收一个参数value,并将其赋值给Node对象的value属性。left和right属性初始化为None。
这个程序还导入了Python标准库中的random模块,但是并没有使用它。
相关问题
这是上题的代码:def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_stack.append(token) elif token == ')': top_token = op_stack.pop() while top_token != '(': postfix_list.append(top_token) top_token = op_stack.pop() else: # operator while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]: postfix_list.append(op_stack.pop()) op_stack.append(token) while op_stack: postfix_list.append(op_stack.pop()) return ' '.join(postfix_list) class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token.isalnum(): node = Node(token) operator_stack.append(node) else: right_node = operator_stack.pop() left_node = operator_stack.pop() node = Node(token) node.left_child = left_node node.right_child = right_node operator_stack.append(node) return operator_stack.pop() def evaluate_expression_tree(node, variable_values): if node.value.isalnum(): return variable_values[node.value] else: left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values) right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values) if node.value == '!': return not left_value elif node.value == '&': return left_value and right_value elif node.value == '|': return left_value or right_value expression = "!a & (b | c)" postfix_expression = infix_to_postfix(expression) expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression) variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True} result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values) print(result)
好的,感谢提供代码。以下是针对你的问题的解答:
1. 打印二叉树构造过程
在 build_expression_tree 函数中,operator_stack 列表存储了构建二叉树的过程。我们可以在函数中添加打印语句来查看二叉树构建过程。
代码如下:
```
def build_expression_tree(postfix_expr):
operator_stack = []
token_list = postfix_expr.split()
for token in token_list:
if token.isalnum():
node = Node(token)
operator_stack.append(node)
else:
right_node = operator_stack.pop()
left_node = operator_stack.pop()
node = Node(token)
node.left_child = left_node
node.right_child = right_node
operator_stack.append(node)
# 打印二叉树构建过程
print([i.value for i in operator_stack])
return operator_stack.pop()
```
在运行 build_expression_tree 函数时,将会打印出二叉树构建过程。
2. 打印后缀表达式和二叉树后序遍历序列
在函数 infix_to_postfix 中,postfix_list 列表存储了后缀表达式。我们可以在函数返回后缀表达式的同时,打印出后缀表达式。
代码如下:
```
def infix_to_postfix(expression):
precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0}
op_stack = []
postfix_list = []
token_list = expression.split()
for token in token_list:
if token.isalnum():
postfix_list.append(token)
elif token == '(':
op_stack.append(token)
elif token == ')':
top_token = op_stack.pop()
while top_token != '(':
postfix_list.append(top_token)
top_token = op_stack.pop()
else:
# operator
while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]:
postfix_list.append(op_stack.pop())
op_stack.append(token)
while op_stack:
postfix_list.append(op_stack.pop())
# 打印后缀表达式
print(f"后缀表达式:{' '.join(postfix_list)}")
return ' '.join(postfix_list)
def build_expression_tree(postfix_expr):
operator_stack = []
token_list = postfix_expr.split()
for token in token_list:
if token.isalnum():
node = Node(token)
operator_stack.append(node)
else:
right_node = operator_stack.pop()
left_node = operator_stack.pop()
node = Node(token)
node.left_child = left_node
node.right_child = right_node
operator_stack.append(node)
# 打印二叉树构建过程
print([i.value for i in operator_stack])
return operator_stack.pop()
expression = "!a & (b | c)"
postfix_expression = infix_to_postfix(expression)
expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression)
# 打印二叉树后序遍历序列
print("二叉树后序遍历序列:", end="")
def postorder(node):
if node:
postorder(node.left_child)
postorder(node.right_child)
print(node.value, end=" ")
postorder(expression_tree)
print()
```
在运行程序时,将会先打印出后缀表达式,然后是构建二叉树的过程,最后打印出二叉树的后序遍历序列。
3. 打印二叉树评估过程
在 evaluate_expression_tree 函数中,我们可以添加打印语句来查看二叉树评估的过程。
代码如下:
```
def evaluate_expression_tree(node, variable_values):
if node.value.isalnum():
return variable_values[node.value]
else:
left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values)
right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values)
if node.value == '!':
result = not left_value
elif node.value == '&':
result = left_value and right_value
elif node.value == '|':
result = left_value or right_value
# 打印二叉树评估过程
print(f"节点 {node.value} 的值为 {result}")
return result
expression = "!a & (b | c)"
postfix_expression = infix_to_postfix(expression)
expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression)
variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True}
result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values)
print(result)
```
在运行程序时,将会先打印出后缀表达式,然后是构建二叉树的过程,接着会打印出二叉树评估的过程。
4. 显示公式真值表
可以通过遍历变量的所有取值,来计算表达式的真值表。
代码如下:
```
expression = "!a & (b | c)"
postfix_expression = infix_to_postfix(expression)
expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression)
# 遍历变量的所有可能取值
variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True}
variable_names = list(variable_values.keys())
print(" ".join(variable_names), expression)
for i in range(2**len(variable_names)):
values = [bool(int(x)) for x in bin(i)[2:].zfill(len(variable_names))]
variable_values = dict(zip(variable_names, values))
result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values)
print(" ".join([str(int(x)) for x in values]), int(result))
```
在运行程序时,将会先打印出后缀表达式,然后是构建二叉树的过程,接着会打印出真值表。
class TreeNode: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None def add_node(self, value): if self.root is None: self.root = TreeNode(value) else: self._add_node_recursive(self.root, value) def _add_node_recursive(self, node, value): if value < node.value: if node.left is None: node.left = TreeNode(value) else: self._add_node_recursive(node.left, value) else: if node.right is None: node.right = TreeNode(value) else: self._add_node_recursive(node.right, value) def height(self,node): """Returns the height of the longest branch of the tree.""" def height_rec(t): if not t: return 0 else: return max(1+height_rec(t.left), 1+height_rec(t.right)) return height_rec(node)
这段代码实现了二叉树的添加节点和获取二叉树高度的方法。下面是代码的详细解释:
首先定义了 `TreeNode` 类表示二叉树的节点,包含节点的值以及左右子节点。然后定义了 `add_node` 方法用于添加节点到二叉树中。如果树为空,则创建一个新节点作为根节点,否则调用 `_add_node_recursive` 方法将节点添加到正确的位置。
`_add_node_recursive` 方法使用递归实现,比较新节点的值和当前节点的值,如果小于当前节点的值,则递归处理左子树,否则递归处理右子树。如果左子树或右子树为空,则将新节点添加到该位置,否则继续递归处理。
最后定义了 `height` 方法用于获取二叉树的高度,使用了内部的 `height_rec` 方法来递归计算节点的高度。如果节点为空,则返回0,否则分别计算左子树和右子树的高度,并取其中最大值再加上1就是当前节点的高度。