def __contains__(self, val): def contains_rec(node): if not node: return False elif val < node.val: return contains_rec(node.left) elif val > node.val: return contains_rec(node.right) else: return True return contains_rec(self.root)修改这段代码，使其能接受一个数组的输入

可以将代码修改为以下形式，使用递归地方式判断数组中的每一个元素是否存在于二叉搜索树中。

def __contains__(self, val):
    def contains_rec(node, val):
        if not node:
            return False
        elif val < node.val:
            return contains_rec(node.left, val)
        elif val > node.val:
            return contains_rec(node.right, val)
        else:
            return True

    for v in val:
        if not contains_rec(self.root, v):
            return False
    return True

这个修改后的代码会遍历整个数组，对于数组中的每一个元素，都会调用 `contains_rec` 函数判断是否存在于二叉搜索树中。如果遇到一个元素不存在于二叉搜索树中，则可以直接返回 False。如果数组中的所有元素都存在于二叉搜索树中，则返回 True。

相关问题

class Stack:#堆栈 class Node: def __init__(self, val, next=None): self.val = val self.next = next def __init__(self): self.top = None def push(self, val): self.top = Stack.Node(val, self.top) def pop(self): assert self.top, 'Stack is empty' val = self.top.val self.top = self.top.next return val def peek(self): return self.top.val if self.top else None def empty(self): return self.top == None def __bool__(self): return not self.empty() def __repr__(self): if not self.top: return '' return '--> ' + ', '.join(str(x) for x in self) def __iter__(self): n = self.top while n: yield n.val n = n.next

这是一个简单的堆栈实现，使用Python语言编写。堆栈是一种常见的数据结构，它具有后进先出（LIFO）的特点。这个堆栈类包含了Node类，用于创建节点，以及push、pop、peek、empty等方法，用于操作堆栈。其中push方法用于将元素压入堆栈，pop方法用于从堆栈中弹出元素并返回，peek方法用于获取堆栈顶部的元素，empty方法用于判断堆栈是否为空。此外，还实现了__bool__和__repr__方法，用于判断堆栈是否为空，并以字符串形式表示堆栈中的元素。

class TreeNode: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None class BinaryTree: def __init__(self): self.root = None def insert(self, val): new_node = TreeNode(val) if self.root is None: self.root = new_node else: current = self.root while True: if val < current.val: if current.left is None: current.left = new_node break else: current = current.left else: if current.right is None: current.right = new_node break else: current = current.right def preorder_traversal(self, node): if node is not None: print(node.val, end=' ') self.preorder_traversal(node.left) self.preorder_traversal(node.right) def inorder_traversal(self, node): if node is not None: self.inorder_traversal(node.left) print(node.val, end=' ') self.inorder_traversal(node.right) def postorder_traversal(self, node): if node is not None: self.postorder_traversal(node.left) self.postorder_traversal(node.right) print(node.val, end=' ')如何运行

你可以按照以下步骤运行这段代码：

1. 复制整个代码并粘贴到 Python 解释器或 Python 编辑器中。
2. 创建一个 BinaryTree 对象并将其赋给一个变量，例如 tree = BinaryTree()。
3. 使用 insert() 方法向二叉树中插入节点，例如 tree.insert(5)。
4. 使用 preorder_traversal()、inorder_traversal() 或 postorder_traversal() 方法遍历二叉树并输出节点值，例如 tree.preorder_traversal(tree.root)。