void CreateBTree(BTNode*&,char*)无法将参数2从 const char[22]转换为char 怎么解决

时间: 2024-12-10 17:55:22 浏览: 18
这个错误通常发生在函数签名中,`BTNode*&` 和 `char*` 表示的参数类型不兼容,尤其是当你试图传递一个常量字符数组 `const char[22]` 给接受 `char*` 的参数时。因为 `const char[22]` 是常量指针,而 `char*` 可以指向非常量内存。 为了解决这个问题,你可以做以下几件事: 1. **修改函数参数**:如果允许输入的字符串是常量,可以将函数的第二个参数改为 `const char*` 或者 `const char[22]` 直接,这样就无需改变传入的值。 ```cpp void CreateBTree(BTNode*&, const char*); ``` 2. **复制字符串**:如果需要修改字符串内容,可以在函数内部创建一个新的动态缓冲区来存储数据。 ```cpp void CreateBTree(BTNode*&, char (&temp)[22]) { strcpy(temp, input); } ``` 这里假设 `input` 是你要传递的常量字符数组。 3. **使用 `std::string`**:如果你正在使用 C++,可以改用 `std::string` 类型作为参数,这样可以直接处理字符串,避免了指针类型的困扰。 ```cpp void CreateBTree(BTNode*&, std::string&); ``` 然后传递 `std::string` 对象。 记得在实际应用中选择合适的方法,根据函数的具体需求和上下文。
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c语言CreateBTree(BTNode *&bt,char *str)代码

下面是 C 语言实现的 CreateBTree 函数代码,可以根据一个字符串 str 创建一棵二叉树: ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> typedef struct BTNode { char data; struct BTNode *lchild, *rchild; } BTNode; void CreateBTree(BTNode *&bt, char *str) { BTNode *st[100], *p; int top = -1, k, j = 0; char ch; bt = NULL; ch = str[j]; while (ch != '\0') { switch(ch) { case '(': top++; st[top] = p; k = 1; break; case ')': top--; break; case ',': k = 2; break; default: p = (BTNode *)malloc(sizeof(BTNode)); p->data = ch; p->lchild = p->rchild = NULL; if (bt == NULL) { bt = p; } else { switch(k) { case 1: st[top]->lchild = p; break; case 2: st[top]->rchild = p; break; } } } j++; ch = str[j]; } } ``` 函数的参数包括一棵二叉树 BTNode *&bt 和一个字符串 str。函数中使用了堆栈 st 来保存节点,堆栈中存储的是 BTNode 类型的指针。代码中使用了 switch 语句来处理字符串中的每个字符,根据不同的字符进行不同的操作。函数会根据字符串中的括号和逗号来构建二叉树的结构,最终返回构建好的二叉树。

请优化一下代码:#include <stdio.h> #include <stdlio.h> #define MaxSize 100 typedef char ElemType; typedef struct node//二叉树顺序结构的类型声明 { ElemType data;//数据元素 struct node *lchild;//指向左孩子结点 struct node *rchild;//指向有孩子结点 }BTNode; void CreateBTree(BTNode *&b,char *str)//创建二叉树 { BTNode *St[MaxSize],*p; int top=-1,k,j=0; char ch; b=NULL; ch=str[j]; while(ch!='\0') { switch(ch) { case'(':top++;St[top]=p;k=1;break; case')':top--;break; case',':k=2;break; default:p=(BTNode *)malloc(sizeof(BTNode)); p->data=ch; p->lchild=p->rchild=NULL; if(b==NULL) b=p; else { switch(k) { case 1:St[top]->lchild=p;break; case 2:St[top]->rchild=p;break; } } } j++; ch=str[j]; } } void DestoryBTree(BTNode *&b)//销毁二叉树 { if(b!=NULL) { DestoryBTree(b->lchild); DestoryBTree(b->rchild); free(b); } } BTNode *FindNode(BTNode *b,ELemType x)//查找节点 { BTNode *p; if(b==NULL) return NULL; else if(b->data==x) return b; else { p=FindNode(b->lchild,x); if(p!=NULL) return p; else return FindNode(b->lchild,x); } } BTNode *LchildNode(BTNode *p)//返回节点p的左孩子节点 { return p->lchild; } BTNode *RchildNode(BTNode *p)//返回节点p的右孩子节点 { return p->rchild; } int BTHeight(BTNode *b) { int lchildh,rchildh; if(b==NULL)return(0); else { lchildh=BTHeight(b->lchild); rchildh=BTHeight(b->rchild); return (lchildh>rchildh)?(lchildh+1):(rchildh+1); } } void DispBTree(BTNode *b)//输出二叉树 { if(b!=NULL) { printf("%c",b->data); if(b->lchild!=NULL||b->rchild!=NULL) { printf("("); DispBTree(b->lchild); if(b->rchild!=NULL)printf(","); DispBTree(b->rchild); printf("("); } } } void PreOrder(BTNode *b)//先序遍历 { if(b!=NULL) { printf("%c",b->data); PreOrder(b->lchild); PreOrder(b->rchild); } } void InOrder(BTNode *b)//中序遍历 { if(b!=NULL) { InOrder(b->lchild); printf("%c",b->data); InOrder(b->rchild); } }

优化后的代码如下: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MaxSize 100 typedef char ElemType; typedef struct node { ElemType data; struct node *lchild; struct node *rchild; } BTNode; void CreateBTree(BTNode *&b, char *str) { if (!str || !*str) { b = NULL; return; } BTNode *St[MaxSize], *p; int top = -1, k, j = 0; char ch = str[j]; while (ch != '\0') { switch (ch) { case '(': top++; St[top] = p; k = 1; break; case ')': top--; break; case ',': k = 2; break; default: p = (BTNode *)malloc(sizeof(BTNode)); p->data = ch; p->lchild = p->rchild = NULL; if (b == NULL) { b = p; } else { switch (k) { case 1: St[top]->lchild = p; break; case 2: St[top]->rchild = p; break; } } } j++; ch = str[j]; } } void DestroyBTree(BTNode *&b) { if (b == NULL) { return; } DestroyBTree(b->lchild); DestroyBTree(b->rchild); free(b); b = NULL; } BTNode *FindNode(BTNode *b, ElemType x) { if (b == NULL) { return NULL; } if (b->data == x) { return b; } BTNode *p = FindNode(b->lchild, x); if (p != NULL) { return p; } return FindNode(b->rchild, x); } BTNode *LchildNode(BTNode *p) { return p ? p->lchild : NULL; } BTNode *RchildNode(BTNode *p) { return p ? p->rchild : NULL; } int BTHeight(BTNode *b) { if (b == NULL) { return 0; } int lchildh = BTHeight(b->lchild); int rchildh = BTHeight(b->rchild); return (lchildh > rchildh) ? (lchildh + 1) : (rchildh + 1); } void DispBTree(BTNode *b) { if (b == NULL) { return; } printf("%c", b->data); if (b->lchild != NULL || b->rchild != NULL) { printf("("); DispBTree(b->lchild); if (b->rchild != NULL) { printf(","); } DispBTree(b->rchild); printf(")"); } } void PreOrder(BTNode *b) { if (b == NULL) { return; } printf("%c", b->data); PreOrder(b->lchild); PreOrder(b->rchild); } void InOrder(BTNode *b) { if (b == NULL) { return; } InOrder(b->lchild); printf("%c", b->data); InOrder(b->rchild); } ``` 主要的优化如下: 1. 增加了空指针判断,避免程序崩溃。 2. 修改了头文件的拼写错误,将 "stdio.h" 和 "stdlio.h" 改为 "stdio.h" 和 "stdlib.h"。 3. 销毁二叉树函数中加入了将指针赋值为 NULL 的语句,避免悬空指针的出现。 4. 返回节点的左孩子和右孩子节点的函数中加入了空指针判断,避免返回 NULL 指针。 5. 其他一些格式和语法上的调整和修改。
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NameError: name 'CreateBTree2' is not defined 以下代码:from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 self.root=BTNode(d) def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 return self._DispBTree1(self.root) def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 if t==None: return '' else: return '(%s%s%s)' % (t.data,self._DispBTree1(t.lchild),self._DispBTree1(t.rchild)) def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 return self._FindNode1(self.root,x) def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 if t==None: return None elif t.data==x: return t else: p=self._FindNode1(t.lchild,x) if p!=None: return p else: return self._FindNode1(t.rchild,x) def Height(self): #求二叉树高度的算法 return self._Height1(self.root) def _Height1(self,t): #被Height方法调用 if t==None: return 0 else: return max(self._Height1(t.lchild),self._Height1(t.rchild))+1 def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 _PreOrder(bt.root) def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 if t!=None: print(t.data,end=' ') _PreOrder(t.lchild) _PreOrder(t.rchild) def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 _InOrder(bt.root) def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 if t!=None: _InOrder(t.lchild) print(t.data,end=' ') _InOrder(t.rchild) def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 _PostOrder(bt.root) def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 if t!=None: _PostOrder(t.lchild) _PostOrder(t.rchild) print(t.data,end=' ') def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 Q=deque() Q.append(bt.root) while len(Q)!=0: t=Q.popleft() print(t.data,end=' ') if t.lchild!=None: Q.append(t.lchild) if t.rchild!=None: Q.append(t.rchild) def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 n=len(posts) return _CreateBTree2(posts,0,ins,0,n) def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 if n<=0: return None else: r=BTNode(posts[i+n-1]) k=ins.index(posts[i+n-1]) r.lchild=_CreateBTree2(posts,i,ins,j,k-j) r.rchild=_CreateBTree2(posts,i+k-j,ins,k+1,n-(k-j)-1) return r #主程序 ins=[1,2,3,4,5] posts=[5,4,3,2,1] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt=BTree() bt.root=CreateBTree2(posts,len(posts)-1,ins,0,len(ins)) print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x=值 p=bt.FindNode(x) if p is not None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); PreOrder(bt); print() print(" 中序序列:",end=' '); InOrder(bt); print() print(" 后序序列:",end=' '); PostOrder(bt); print() print(" 层次序列:",end=' '); LevelOrder(bt); print()

from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 …… def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 …… def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 ……. def Height(self): #求二叉树高度的算法 …… def _Height1(self,t): #被Height方法调用 …… def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 ……. def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 …… def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 …… def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 …… def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 …… def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 …… def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 …… def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 …… def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 …… #主程序 ins=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt= ___ ___ ___ ___ bt= ___ ___ ___ ___ print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x= ___ ___ ___ ___ p=bt.FindNode(x) if p!=None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 中序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 后序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 层次序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print()

补全代码:from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 …… def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 …… def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 ……. def Height(self): #求二叉树高度的算法 …… def _Height1(self,t): #被Height方法调用 …… def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 ……. def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 …… def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 …… def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 …… def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 …… def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 …… def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 …… def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 …… def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 …… #主程序 ins=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt= ___ ___ ___ ___ bt= ___ ___ ___ ___ print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x= ___ ___ ___ ___ p=bt.FindNode(x) if p!=None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 中序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 后序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 层次序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print()

补全代码 from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 …… def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 …… def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 ……. def Height(self): #求二叉树高度的算法 …… def _Height1(self,t): #被Height方法调用 …… def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 ……. def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 …… def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 …… def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 …… def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 …… def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 …… def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 …… def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 …… def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 …… #主程序 ins=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt= ___ ___ ___ ___ bt= ___ ___ ___ ___ print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x= ___ ___ ___ ___ p=bt.FindNode(x) if p!=None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 中序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 后序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 层次序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print()补全代码

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资源摘要信息:"Dash-Website" 1. Python编程语言 Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁明了的语法和强大的功能而受到开发者的青睐。Python支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。它的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进来区分代码块,而不是使用大括号或关键字)。Python解释器和广泛的库支持使其可以广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算以及更多领域。 2. Dash框架 Dash是一个开源的Python框架,用于构建交互式的Web应用程序。Dash是专门为数据分析和数据科学团队设计的,它允许用户无需编写JavaScript、HTML和CSS就能创建功能丰富的Web应用。Dash应用由纯Python编写,这意味着数据科学家和分析师可以使用他们的数据分析技能,直接在Web环境中创建数据仪表板和交互式可视化。 3. Dash-Website 在给定的文件信息中,"Dash-Website" 可能指的是一个使用Dash框架创建的网站。Dash网站可能是一个用于展示数据、分析结果或者其他类型信息的Web平台。这个网站可能会使用Dash提供的组件,比如图表、滑块、输入框等,来实现复杂的用户交互。 4. Dash-Website-master 文件名称中的"Dash-Website-master"暗示这是一个版本控制仓库的主分支。在版本控制系统中,如Git,"master"分支通常是项目的默认分支,包含了最稳定的代码。这表明提供的压缩包子文件中包含了构建和维护Dash-Website所需的所有源代码文件、资源文件、配置文件和依赖声明文件。 5. GitHub和版本控制 虽然文件信息中没有明确指出,但通常在描述一个项目(例如网站)时,所提及的"压缩包子文件"很可能是源代码的压缩包,而且可能是从版本控制系统(如GitHub)中获取的。GitHub是一个基于Git的在线代码托管平台,它允许开发者存储和管理代码,并跟踪代码的变更历史。在GitHub上,一个项目被称为“仓库”(repository),开发者可以创建分支(branch)来独立开发新功能或进行实验,而"master"分支通常用作项目的主分支。 6. Dash的交互组件 Dash框架提供了一系列的交互式组件,允许用户通过Web界面与数据进行交互。这些组件包括但不限于: - 输入组件,如文本框、滑块、下拉菜单和复选框。 - 图形组件,用于展示数据的图表和可视化。 - 输出组件,如文本显示、下载链接和图像显示。 - 布局组件,如行和列布局,以及HTML组件,如按钮和标签。 7. Dash的部署 创建完Dash应用后,需要将其部署到服务器上以供公众访问。Dash支持多种部署方式,包括通过Heroku、AWS、Google Cloud Platform和其他云服务。部署过程涉及到设置Web服务器、配置数据库(如果需要)以及确保应用运行环境稳定。Dash文档提供了详细的部署指南,帮助开发者将他们的应用上线。 8. 项目维护和贡献 项目如Dash-Website通常需要持续的维护和更新。开发者可能需要添加新功能、修复bug和优化性能。此外,开源项目也鼓励社区成员为其贡献代码或文档。GitHub平台为项目维护者和贡献者提供了一套工具,如Pull Requests、Issues、Wiki和讨论区,以便更高效地协作和沟通。 总结而言,从给定的文件信息来看,“Dash-Website”很可能是一个利用Python语言和Dash框架构建的交互式数据可视化网站,其源代码可能托管在GitHub上,并且有一个名为“Dash-Website-master”的主分支。该网站可能具有丰富的交互组件,支持数据展示和用户互动,并且可以通过各种方式部署到Web服务器上。此外,作为一个开源项目,它可能还涉及到社区维护和协作开发的过程。