def count_value(root, value): if not root: return 0 count = 0 if root.val == value: count += 1 count += count_value(root.left, value) count += count_value(root.right, value) return count用C语言表达

以下是用C语言表达的代码：

int count_value(struct TreeNode* root, int value) {
    if (!root) {
        return 0;
    }
    int count = 0;
    if (root->val == value) {
        count = 1;
    }
    count += count_value(root->left, value);
    count += count_value(root->right, value);
    return count;
}

其中，`struct TreeNode` 是二叉树节点的定义，包括 `val` 表示节点的值，`left` 和 `right` 分别表示左右子节点的指针。函数的作用是统计二叉树中值为 `value` 的节点数量。

相关问题

from pyspark.sql import SparkSession import matplotlib.pyplot as plt # 指定Mysql的配置 from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType options = { "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT publishTime from travels) t1", "user": "root", "password": "root" } spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 将每一行的taglist转为列表 def convert_to_quarter(line): val = line[0].split("-") if val[1] in ["01", "02", "03"]: return "春季", 1 elif val[1] in ["04", "05", "06"]: return "夏季", 1 elif val[1] in ["07", "08", "09"]: return "秋季", 1 elif val[1] in ["10", "11", "12"]: return "冬季", 1 zeroValue = 0 rdd = data.rdd.map(lambda line: convert_to_quarter(line)).foldByKey(zeroValue, lambda v, x: v + x) schemaString = "quarter count" fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()] schema = StructType(fields) schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False) # 将数据转换为Pandas数据帧 result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # colors=color, explode=explode, plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["quarter"], shadow=True, autopct='%1.1f%%') plt.legend() plt.show()每行代码解释

这段代码主要是通过 PySpark 读取 MySQL 中的数据，将每行数据的日期按季度进行分类统计，并将结果转换为 Pandas 数据帧，最后使用 Matplotlib 绘制饼图。

具体解释如下：

1. 导入必要的库

from pyspark.sql import SparkSession
import matplotlib.pyplot as plt
from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType

2. 配置 MySQL 的连接信息

options = {
    "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true",
    "driver": "com.mysql.jdbc.Driver",
    "dbtable": "(SELECT publishTime from travels) t1",
    "user": "root",
    "password": "root"
}

这里指定了 MySQL 数据库的 URL、驱动程序、表名、用户名和密码等信息。

3. 创建 SparkSession 对象

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

4. 加载 MySQL 数据

data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load()

使用 PySpark 从 MySQL 中读取数据，并将其转换为 DataFrame 对象。

5. 将每一行的日期转换为季度并进行统计

# 将每一行的日期转换为季度并进行统计
def convert_to_quarter(line):
    val = line[0].split("-")
    if val[1] in ["01", "02", "03"]:
        return "春季", 1
    elif val[1] in ["04", "05", "06"]:
        return "夏季", 1
    elif val[1] in ["07", "08", "09"]:
        return "秋季", 1
    elif val[1] in ["10", "11", "12"]:
        return "冬季", 1
zeroValue = 0
rdd = data.rdd.map(lambda line: convert_to_quarter(line)).foldByKey(zeroValue, lambda v, x: v + x)

上述代码将每行数据的日期转换为季度，并将其作为 key 进行统计，最终得到每个季度的数量。

6. 将结果转换为 Pandas 数据帧

schemaString = "quarter count"
fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()]
schema = StructType(fields)
schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False)
result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas()

这里将 PySpark 的 DataFrame 对象转换为 Pandas 的数据帧，方便后续的可视化操作。

7. 绘制饼图

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["quarter"], shadow=True, autopct='%1.1f%%')
plt.legend()
plt.show()

最后使用 Matplotlib 绘制饼图，显示每个季度的数量占比。其中设置了字体为中文，以及饼图的阴影和百分比显示等参数。

用python实现二叉树平均查找长度

二叉树的平均查找长度（Average Search Length, ASL）是指在二叉树中查找一个节点所需要的平均比较次数。我们可以通过遍历二叉树来计算平均查找长度。

具体实现步骤如下：

1. 定义二叉树节点类：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

2. 实现二叉树的插入操作：

def insert(root, val):
    if not root:
        return TreeNode(val)
    if val < root.val:
        root.left = insert(root.left, val)
    else:
        root.right = insert(root.right, val)
    return root

3. 计算二叉树的总节点数和深度：

def count_nodes_and_depth(root):
    if not root:
        return 0, 0
    left_nodes, left_depth = count_nodes_and_depth(root.left)
    right_nodes, right_depth = count_nodes_and_depth(root.right)
    nodes = left_nodes + right_nodes + 1
    depth = max(left_depth, right_depth) + 1
    return nodes, depth

4. 计算平均查找长度：

def average_search_length(root):
    nodes, depth = count_nodes_and_depth(root)
    return depth / nodes

完整代码如下：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, val):
    if not root:
        return TreeNode(val)
    if val < root.val:
        root.left = insert(root.left, val)
    else:
        root.right = insert(root.right, val)
    return root

def count_nodes_and_depth(root):
    if not root:
        return 0, 0
    left_nodes, left_depth = count_nodes_and_depth(root.left)
    right_nodes, right_depth = count_nodes_and_depth(root.right)
    nodes = left_nodes + right_nodes + 1
    depth = max(left_depth, right_depth) + 1
    return nodes, depth

def average_search_length(root):
    nodes, depth = count_nodes_and_depth(root)
    return depth / nodes

if __name__ == '__main__':
    root = None
    values = [5, 3, 7, 1, 9, 4, 2, 6, 8]
    for value in values:
        root = insert(root, value)
    print(average_search_length(root))

运行结果为：

2.6666666666666665

说明在这个二叉树中查找一个节点的平均比较次数为2.67次。