在一个完全二叉树上，对树中的结点按从上至下、从左到右的顺序进行编号。然后给你一个节点编号(根节点为1)，求出该节点的深度（根节点深度为1）。

我们可以观察到，完全二叉树中，第 $i$ 个节点的左子节点的编号是 $2i$，右子节点的编号是 $2i+1$。所以对于一个节点 $n$，我们可以一步步地找到它的父节点，直到找到根节点。这样就能得到该节点的深度。

具体地，我们可以从节点 $n$ 开始，每次找到它的父节点，直到找到根节点。具体实现时，我们可以使用如下代码：

def get_depth(n):
    if n == 1:
        return 1
    depth = 1
    while n > 1:
        n //= 2
        depth += 1
    return depth

其中，`//` 表示整除操作。

相关问题

给定顺序存储的二叉树，求二叉树的高度。 二叉树的顺序存储是指用一组地址连续的存储单元依次自上而下、自左向右存储完全二叉树上的结点元素（一般二叉树则将其每个结点与完全二叉树上的结点对照）。

顺序存储的二叉树可以通过数组来实现，数组的下标表示节点的编号，数组中存储的元素就是节点的值。假设数组的长度为n，那么节点编号范围为1到n，节点i的左子节点编号为2i，右子节点编号为2i+1，父节点编号为i/2（向下取整）。具有顺序存储结构的二叉树的高度可以通过以下步骤求得：

1. 如果数组为空，则返回0。

2. 否则，树的高度为根节点的高度。根节点的编号为1，其高度为1加上左右子树高度的较大值。因此，可以递归计算左右子树的高度，然后返回1加上左右子树高度的较大值即可。

下面是一个示例代码，用来计算顺序存储的二叉树的高度：

int getHeight(int* arr, int n, int i) {
    if (i > n || arr[i] == 0) {
        return 0;
    }
    int leftHeight = getHeight(arr, n, i * 2);
    int rightHeight = getHeight(arr, n, i * 2 + 1);
    return 1 + max(leftHeight, rightHeight);
}

int main() {
    int arr[] = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]) - 1;
    int height = getHeight(arr, n, 1);
    cout << "Height of the binary tree is: " << height << endl;
    return 0;
}

在这个示例代码中，getHeight函数接受三个参数：arr表示顺序存储的二叉树，n表示数组的长度，i表示当前节点的编号。如果当前节点的编号超出了数组范围，或者当前节点为空节点（值为0），则返回0。否则，使用递归的方式计算左右子树的高度，并返回1加上左右子树高度的较大值。在main函数中，我们创建了一个包含7个元素的数组，表示一个完全二叉树，并计算了它的高度。

编写一个实验程序，假设二叉树采用二叉链存储结构，所有结点值为单个字符。按从上到下的层次输出一棵二叉树中的所有结点，各层的顺序是第1层从左到右，第2层从右到左，第3层从左到右，第4层从右到左，以此类推

以下是采用 Python 语言实现的代码：

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

def print_tree(root):
    if not root:
        return
    
    queue = [root]
    left_to_right = True
    
    while queue:
        size = len(queue)
        level_vals = []
        
        for i in range(size):
            node = queue.pop(0)
            level_vals.append(node.val)
            
            if node.left:
                queue.append(node.left)
            
            if node.right:
                queue.append(node.right)
        
        if not left_to_right:
            level_vals.reverse()
        
        print(level_vals)
        left_to_right = not left_to_right

代码中，我们定义了一个 `Node` 类来表示二叉树中的结点。每个结点包含一个值 `val`，以及左子树和右子树的引用 `left` 和 `right`。

`print_tree` 函数接受根结点 `root` 作为参数，按照题目要求输出二叉树中的所有结点。我们使用队列来辅助进行层次遍历。在每一层中，我们将结点的值存储在 `level_vals` 列表中，并将该结点的左右子结点加入队列中。如果当前层是从右到左遍历，则将 `level_vals` 列表反转后输出。

下面是一个样例二叉树的构建和输出过程：

root = Node('A')
root.left = Node('B')
root.right = Node('C')
root.left.left = Node('D')
root.left.right = Node('E')
root.right.left = Node('F')
root.right.right = Node('G')

print_tree(root)

输出：

['A']
['C', 'B']
['D', 'E', 'F', 'G']