def print_dll(self): if self.root is not None: current_node = self.root while current_node.lchild is not None: current_node = current_node.lchild while current_node is not None: print(str(current_node.value)) current_node = current_node.rchild解释这段代码

时间: 2024-03-15 17:43:46 浏览: 58
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数据结构：二叉树子系统.docx

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这段代码是一个二叉搜索树中序遍历的实现。其中，`self.root`表示二叉搜索树的根节点，`current_node`为当前遍历到的节点。 首先，将`current_node`指向最左侧的节点，即最小值，这是通过一个 while 循环实现的，该循环会一直向左遍历，直到找到没有左儿子的节点。 接着，进入第二个 while 循环，该循环会一直遍历二叉搜索树中的节点，直到遍历完所有节点。在循环中，先输出当前节点的值，然后将指针指向下一个节点，这是通过将`current_node`指向其右儿子实现的。如果当前节点没有右儿子，则会回溯到其父节点，继续遍历其父节点的右儿子。
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数据结构：二叉树子系统.doc

struct bTree *lchild; struct bTree *rchild; } BT; BT *createTree(); void showTree(BT *t); void preOrder(BT *t); void postOrder(BT *t); void inOrder(BT *t); void levelOrder(BT *t); int leafNum(BT *t...

数据结构实验6_树和二叉树的操作.docx

如实验中的struct liuyu结构，包含一个整型数据data和两个指向子节点的指针lchild和rchild。 - 非链接存储：如数组，适用于完全二叉树或满二叉树，便于进行特定操作如层序遍历。 3. **二叉树的遍历**： -...

def _convert_to_dll(self, current_node): if current_node.lchild is not None: left = self._convert_to_dll(current_node.lchild) while left.rchild is not None: left = left.rchild left.rchild = current_node current_node.lchild = left if current_node.rchild is not None: right = self._convert_to_dll(current_node.rchild) while right.lchild is not None: right = right.lchild right.lchild = current_node current_node.rchild = right return current_node分析这段代码的思路

这段代码实现了将一棵二叉树转化成双向链表的功能。具体实现思路如下： 1. 从根节点开始，递归处理左子树，返回左子树的尾节点（最右边的节点）left。 2. 如果当前节点有左子树，将当前节点的左指针指向left，将...

def print_reverse_dll(self): if self.root is not None: current_node = self.root while current_node.rchild is not None: current_node = current_node.rchild while current_node is not None: print(str(current_node.value)) current_node = current_node.lchild解释这段代码

这段代码是一个双向链表的遍历操作，通过从链表的尾部开始，依次输出每个节点的值，直到链表的头部。 具体来说，第一步是获取链表的尾节点，即从根节点开始，不断遍历右子树，直到找到最右侧的叶子节点。...

def add(self, item): node = Node(item) # 如果节点为空 if self.root == None: self.root = node return queue = [self.root] while queue: cur = queue.pop(0) if cur.lchild == None: cur.lchild = node return else: queue.append(cur.lchild) if cur.rchild == None: cur.rchild = node return else: queue.append(cur.rchild)

接下来，进入while循环，如果队列不为空，取出队列中的第一个节点cur。如果cur节点的左子节点为空，将新节点node设置为cur节点的左子节点，并返回。否则，将cur节点的左子节点加入队列中。如果cur节点的右子节点为空...

帮我修改这段代码 from collections import deque class BTNode: def __init__(self,d=None): self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: def __init__(self,d=None): self.b=d def SetRoot(self,r): self.b=r def DispBTree(self): return self._DispBTreel(self.b) def _DispBTree1(self,t): if t==None: return "" else: bstr=str(t.data) if t.lchild!=None or t.rchild!=None: bstr+="(" bstr+=self._DispBTree(t.lchild) if t.rchild!=None: bstr+="," bstr+=self._DispBTree(t.rchild) bstr==")" return bstr def RePostOrder(bt): _RePostOrder(bt.b) def _RePostOrder(t): if t==None: return print(t.data+" ") _RePostOrder(t.lchild) _RePostOrder(t.rchild) b=BTNode('A') p1=BTNode('B') p2=BTNode('C') p3=BTNode('D') p4=BTNode('E') p5=BTNode('F') p6=BTNode('G') b.lchild=p1 b.rchild=p2 p1.lchild=p3 p1.rchild=p4 p2.lchild=p5 p2.rchild=p6 bt=BTree() bt.SetRoot(b) print("bt:",end=' ');print(bt.DispBTree()) print("求解结果:") RePostOrder(bt)

self.lchild=None self.rchild=None class BTree: def __init__(self,d=None): self.b=d def SetRoot(self,r): self.b=r def DispBTree(self): return self._DispBTree(self.b) def _DispBTree(self,t)...

def DispBTree(self): return self._DispBTree(self.b) def _DispBTree(self,t): if t==None: return "" else: bstr=t.data if t.lchild!=None or t.rchild!=None: bstr+="(" bstr+=self._DispBTree(t.lchild) if t.rchild!=None: bstr+="," bstr+=self._DispBTree(t.rchild) bstr+=")" return bstr解释该代码每一行

第1行：定义一个名为DispBTree的函数，该函数没有参数，返回值为self._DispBTree(self.b)的返回值。 第2行：定义一个名为_DispBTree的函数，该函数有一个参数t，返回值为一个字符串。 第3行：如果t为None，则返回...

补全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 SetRoot(self,r): #设置根结点为r …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 ……. if __name__ == '__main__': b=BTNode('A') #建立各个结点 p1=BTNode('B') …… b.lchild=p1 #建立结点之间的关系 b.rchild=p2 …… bt=BTree() bt.SetRoot(b) print("bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) from BTree import BTree,BTNode def RePostOrder(bt): #求解算法 _RePostOrder(bt.b) def _RePostOrder(t): if _________: print(t.data+" ") _______________ _______________ #主程序 b=BTNode('A') #建立各个结点 p1=BTNode('B') …… b.lchild=p1 #建立结点之间的关系 b.rchild=p2 …… bt=BTree() bt.SetRoot(b) print("bt:",end=' ');print(bt.DispBTree()) print("求解结果:") _______________

self.lchild=None self.rchild=None class BTree: #二叉树类 def __init__(self,d=None): #构造方法 self.b=d def SetRoot(self,r): #设置根结点为r self.b=r def DispBTree(self): #返回二叉链的...

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()

这个错误是因为在代码中调用了... 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 请确保你已经定义了BTNode和BTree类以及它们的相关方法。

优化这段代码并消除bug def _DispBTree1(self,t): if t==None: return "" else: bstr=t.data if t.lchild!=None or t.rchild!=None: bstr+="(" bstr+=self._DispBTree(t.lchild) if t.rchild!=None: bstr+="," bstr+=self._DispBTree(t.rchild) bstr==")" return bstr

if t.lchild is not None or t.rchild is not None: bstr += "(" bstr += self._DispBTree1(t.lchild) if t.rchild is not None: bstr += "," bstr += self._DispBTree1(t.rchild) bstr += ")" return bstr ...

class BSTreeNode: def init(self,data,lchild,rchild): self.data=data self.lchild=lchild self.rchild=rchild def InsertBST(root,data): if root==None: p=BSTreeNode(data,None,None) return p elif data<root.data : root.lchild=InsertBST(root.lchild,data) else: root.rchild=InsertBST(root.rchild,data) return root root=None valstr=list(map(int,input().split())) for i in range(0,len(valstr)): root=InsertBST(root,valstr[i]) 在以上程序中添加一个递减的排序的函数，使Input sample 10 5 3 4 15 20 12 output sample 20 15 12 10 5 4 3 Input sample 10 output sample 10 Input sample 20 10 output sample 20 10 Input sample 10 20 output sample 20 10

if root == None: p = BSTreeNode(data, None, None) return p elif data < root.data: root.lchild = InsertBST(root.lchild, data) else: root.rchild = InsertBST(root.rchild, data) return root def...

def Height(self): #求二叉树高度的算法 return self._Height1(self.b) def _Height1(self,t): #被Height方法调用 if t==None: return 0 #空树的高度为0 else: lh=self._Height1(t.lchild) #求左子树高度lchildh rh=self._Height1(t.rchild) #求右子树高度rchildh return max(lh,rh)+1 def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 _PreOrder(bt.b) def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 _InOrder(bt.b) def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 _PostOrder(bt.b) 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 bt=BTree() bt.b=_CreateBTree2(posts,0,ins,0,len(posts)) return bt def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): if n<=0: return None d=posts[i+n-1] #取后序序列尾元素d t=BTNode(d) #创建根结点(结点值为d) p=ins.index(d) #在ins中找到根结点的索引 k=p-j #确定左子树中结点个数k t.lchild=_CreateBTree2(posts,i,ins,j,k) #递归构造左子树 t.rchild=_CreateBTree2(posts,i+k,ins,p+1,n-k-1) #递归构造右子树 return t

这段代码看起来是一个二叉树的实现，其中包含了多种遍历算法和求二叉树高度的算法。具体来说，Height方法是用来求二叉树的高度的，其中_Height1方法被Height方法递归调用，实现了一个标准的二叉树高度求解算法。...

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()

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=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) 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

if t.lchild is None and t.rchild is not None: s+="("+str(None) if t.rchild is not None: s+=self._DispBTree1(t.rchild)+")" return s def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 t=self.root if t...

def brother(b,x,y): if b==None:#空树返回假 return False if b.lchild!=None and b.rchild!=None:#结点b有左右子树 if (b.lchild.data==x and b.rchild.data==y) or (b.lchild.data==y and b.rchild.data==x): return True#结点b是x、y结点的双亲，返回真 tag=brother(b.lchild,x,y)#在左子树中遍历 if tag: return True else: return brother(b.rchild,x,y)#在右子树中遍历这段代码可以实现判断其中值为x的结点与值为y的结点是否为兄弟结点

是的，这段代码可以实现判断树中值为x和值为y的两个节点是否为兄弟节点。它首先判断树是否为空，如果为空则返回False。然后，如果结点b有左右子树，它会检查这两个子节点是否分别是x和y，或者是y和x。...

有一棵非空满二叉树采用二叉链存储，结点类型如下： class BTNode:#二叉链中结点类 def __init__(self,d=None): #构造方法 self.data=d#结点值 self.lchild=None #左孩子指针 self.rchild=None #右孩子指针 设计一个尽可能高效的算法求根结点为b的满二叉树的结点个数。

if not b: # 如果树为空，则返回0 return 0 h = 0 p = b while p: # 计算树的高度 h += 1 p = p.lchild if h == 1: # 如果树只有一层，则只有一个根节点 return 1 else: left_count = count_node(b....

def _SearchPath(t,k,path): if t is None: return False path.append(t.key) if k==t.key: path.append(k) elif t.key > k: return _SearchPath(t.lchild, k, path) else: path.append(t.key)解释每行代码

if t is None: return False 如果当前节点为空，则返回 False，表示没有找到关键字。 python path.append(t.key) 将当前节点的关键字添加到路径中。 python if k==t.key: path.append(k) ...

假设非空二叉树采用二叉链存储结构，所有结点值均不相同，根结点为b，结点类型如下： class BTNode: #二叉链中结点类 def __init__(self,d=None): #构造方法 self.data=d #结点值 self.lchild=None #左孩子指针 self.rchild=None #右孩子指针 设计一个算法判断其中值为x的结点与值为y的结点是否为兄弟结点，若是兄弟结点返回True，否则返回False。

def is_sibling(root, x, y): """ 判断二叉树中值为x和值为y的结点是否为兄弟结点 """ if not root: return False # 记录值为x和值为y的结点的父节点 x_parent = None y_parent = None def preorder...
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资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
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