用python设计算法输出在一棵二叉排序树中查找某个关键字k经过的查找路径。利用递归补充完整函数def _SearchPath(t,k,path)。

时间: 2024-02-20 17:00:44 浏览: 17
好的,下面是代码实现: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=None): self.val = val self.left = None self.right = None def _SearchPath(t, k, path): if t is None: return False path.append(t.val) if t.val == k: return True elif t.val > k: if _SearchPath(t.left, k, path): return True else: if _SearchPath(t.right, k, path): return True path.pop() return False def search_path(root, k): path = [] _SearchPath(root, k, path) return path ``` 其中,`_SearchPath` 函数是递归实现查找路径的核心函数,它的第一个参数是当前节点,第二个参数是要查找的关键字 k,第三个参数是当前路径。如果当前节点为空,则返回 False,否则把当前节点的值添加到路径中。如果当前节点的值等于 k,则返回 True 表示找到了,否则如果 k 小于当前节点的值,则在左子树中递归查找;如果 k 大于当前节点的值,则在右子树中递归查找。如果在子树中找到了 k,则返回 True,否则说明没有找到 k,需要把当前节点的值从路径中删除,返回 False。 `search_path` 函数是对 `_SearchPath` 函数的封装,它的第一个参数是二叉排序树的根节点,第二个参数是要查找的关键字 k。它首先创建一个空的路径,然后调用 `_SearchPath` 函数查找 k 的路径,最后返回路径。

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class Path(object): def __init__(self,path,distancecost,timecost): self.__path = path self.__distancecost = distancecost self.__timecost = timecost #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, dprice, tprice): return Path(self.__path+[node],self.__distancecost + dprice,self.__timecost + tprice) #输出当前路径 def printPath(self): for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") print(f"最短路径距离(self.__distancecost:.0f)m") print(f"红绿路灯个数(self.__timecost:.0f)个") #获取路径总成本的只读属性 @property def dCost(self): return self.__distancecost @property def tCost(self): return self.__timecost class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') #通过递归生成所有可能的路径 def __generatePath(self, graph, path, end, results, distancecostIndex, timecostIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][distancecostIndex][timecostIndex]), end, results, distancecostIndex, timecostIndex) #搜索start到end之间时间或空间最短的路径,并输出 def __searchPath(self, start, end, distancecostIndex, timecostIndex): results = [] self.__generatePath(self.__graph, Path([start],0,0), end, results,distancecostIndex,timecostIndex) results.sort(key=lambda p: p.distanceCost) results.sort(key=lambda p: p.timeCost) print('The {} shortest path from '.format("spatially" if distancecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") print('The {} shortest path from '.format("spatially" if timecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") results[0].printPath() #调用__searchPath搜索start到end之间的空间最短的路径,并输出 def searchSpatialMinPath(self,start, end): self.__searchPath(start,end,0,0) #调用__searc 优化这个代码

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