public void addNode(Node T, int key) { //��Ϊ�յ�ʱ�򴴽����ڵ� if(T == null) { this.root = new Node(); this.root.key[0] = key; this.root.keynum++; T = this.root; } else { int index = findIndex(T,key); for(int i = T.keynum-1; i >= index; i--) { T.key[i+1] = T.key[i]; } T.key[index] = key; T.keynum++; if(index == T.keynum - 1 && T.children[m] == null) { Node p = T.parent; while(p != null) { p.key[p.keynum-1] = key; p = p.parent; } } }

时间: 2024-02-14 11:35:28 浏览: 61
这是一段 Java 代码,用于在 B 树中添加一个新的键值。该方法的参数包括一个 B 树的节点 T 和待插入的键值 key。具体功能如下: 1. 如果节点 T 为空,则创建一个新的根节点,并将待插入键值设置为根节点的唯一键值。 2. 如果节点 T 不为空,则先找到待插入键值的位置 index,然后将已有的键值向后移动一位,为待插入键值腾出位置。 3. 将待插入键值插入节点 T 的 index 位置,并增加节点的键值数目。 4. 如果待插入键值插入到节点 T 的最后一个位置,并且该节点没有子节点,则将该键值更新到其所有父节点中,以便保持 B 树的平衡。 该方法实现了 B 树中的插入操作,可以将新的键值添加到合适的位置,并保持 B 树的平衡性。需要注意的是,该方法假设节点中的键值已经按照从小到大的顺序排好序,如果未排序则需要先进行排序。
相关问题

private class Node public int findValue(Node node, int key) public int findIndex(Node node, int key) public Node findNodeForInsert(Node T, int key) public void addNode(Node T, int key) public void add(int key) public void split(Node T) public void printTree(Node T) public void findScope(Node T, int min, int max) public Node findNodeForDelete(Node T, int key) public void deleteNode(Node node, int key) public void delete(int key) public void merge(Node node)基于以上函数完成构造100条数据,读入,把地址加道B+树的叶子节点中,构造一个测试用例

好的,假设 B+ 树的度为 3,也就是每个节点最多有 3 个子节点。那么我们可以构造如下的测试用例: 1. 首先创建一个空的 B+ 树,根节点是一个叶子节点。 2. 依次将以下 100 个数插入到 B+ 树中:1, 2, 3, ..., 100。注意每个数插入后都要调用一次 `printTree` 方法,以便观察 B+ 树的结构。 3. 对于每个数,都调用一次 `findValue` 方法,以检查它是否被正确地插入到了 B+ 树中。 4. 对于每个数,都调用一次 `findNodeForDelete` 方法,以找到它所在的叶子节点。 5. 对于每个数,都调用一次 `delete` 方法,以将它从 B+ 树中删除。注意每个数删除后都要调用一次 `printTree` 方法,以便观察 B+ 树的结构。 6. 对于每个数,都调用一次 `findValue` 方法,以检查它是否被正确地删除了。 这个测试用例可以测试 B+ 树的插入、查找、删除等操作是否正确。当然,如果你需要测试其他操作,可以根据具体需求进行修改。

public static void addNode(Node list,int value,int index){ Node newNode = new Node(value); newNode.next = list.next; list.next = newNode;

这段代码是一个方法用于在链表的指定位置插入一个新的节点。它接受一个链表的头节点 `list`、要插入的值 `value` 和插入位置的索引 `index`。 首先,它创建一个新的节点 `newNode`,并将要插入的值 `value` 赋给新节点。 然后,通过将新节点的 `next` 指针指向原链表中索引为 `index` 的节点,将新节点插入到链表中。具体地,将新节点的 `next` 指针指向原链表中索引为 `index` 的节点的 `next` 指针所指向的节点,然后将原链表中索引为 `index` 的节点的 `next` 指针指向新节点。 这样,新节点就被成功插入到了链表中的指定位置。 需要注意的是,这段代码中假设了链表中存在索引为 `index` 的节点,如果索引超出了链表长度,可能会导致错误。另外,代码中没有处理插入到链表头部的情况,如果需要在链表头部插入节点,可能需要进行额外的处理。
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import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class TreePathFinder { private Map<String, Node> nodeMap; public TreePathFinder() { nodeMap = new HashMap<>(); } public void addNode(Node node) { nodeMap.put(node.getId(), node); } public String findPath(String nodeId) { Node node = nodeMap.get(nodeId); if (node == null) { return null; } StringBuilder path = new StringBuilder(node.getName()); while (node.getParentId() != null) { Node curNode = new Node(node.getId(), node.getName(), node.getParentId()); node = nodeMap.get(node.getParentId()); node.setChildNode(curNode); if (node != null) { path.insert(0, node.getName() + " > "); } } return node.toString(); } public static void main(String[] args) { TreePathFinder pathFinder = new TreePathFinder(); // 构建树状结构的示例数据 Node node1 = new Node("1", "Root", null); Node node2 = new Node("2", "Node 2", "1"); Node node3 = new Node("3", "Node 3", "1"); Node node4 = new Node("4", "Node 4", "1"); Node node5 = new Node("5", "Node 5", "2"); Node node6 = new Node("6", "Node 6", "2"); Node node7 = new Node("7", "Node 7", "3"); Node node8 = new Node("8", "Node 8", "4"); pathFinder.addNode(node1); pathFinder.addNode(node2); pathFinder.addNode(node3); pathFinder.addNode(node4); pathFinder.addNode(node5); pathFinder.addNode(node6); pathFinder.addNode(node7); pathFinder.addNode(node8); // 获取节点在树上的路径 String path = pathFinder.findPath("5"); System.out.println("Path: " + path); } } 这段代码怎么优化,我现在无法把输入的节点也放在返回的最里层

#ifndef Node_hpp #define Node_hpp #include <stdio.h> class Node { public: virtual double Calc() const =0; virtual ~Node(){}; }; class NumberNode:public Node { public: double Calc() const; NumberNode(double number):number_(number){}; private: const double number_; }; class BinaryNode:public Node { public: BinaryNode(Node* left,Node* right):left_(left),right_(right){} ~BinaryNode(); protected: Node* const left_; Node* const right_; }; class UnaryNode:public Node { public: double Calc() const; UnaryNode(Node* child):child_(child){} ~UnaryNode(); protected: Node* const child_; }; class AddNode:public BinaryNode { public: AddNode(Node* left,Node* right):BinaryNode(left,right){} double Calc() const; }; class SubNode:public BinaryNode { public: SubNode(Node* left,Node* right):BinaryNode(left,right){} double Calc() const; }; class MultiplyNode:public BinaryNode { public: MultiplyNode(Node* left,Node* right):BinaryNode(left,right){} double Calc() const; }; class DivideNode:public BinaryNode { public: DivideNode(Node* left,Node* right):BinaryNode(left,right){} double Calc() const; }; class UMinusNode:public UnaryNode { public: UMinusNode(Node* child):UnaryNode(child){} double Calc() const; }; #endif#include "Node.hpp" #include <iostream> using namespace std; #include <cmath> double NumberNode:: Calc() const{ return number_; } BinaryNode::~BinaryNode(){ delete left_; delete right_; } UnaryNode::~UnaryNode(){ delete child_; } double AddNode:: Calc() const{ return left_->Calc()+right_->Calc(); } double SubNode:: Calc() const{ return left_->Calc()-right_->Calc(); } double MultiplyNode::Calc() const{ return left_->Calc()*right_->Calc(); } double DivideNode:: Calc() const{ double divisor=right_->Calc(); if (divisor!=0.0) { return left_->Calc()/divisor; } else { cout<<"Error:divisor by zreo"<<endl; return HUGE_VAL; } return left_->Calc()+right_->Calc(); } double UMinusNode::Calc() const{ return - child_->Calc(); }

class Path(object): def __init__(self,path,cost=0): if isinstance(path,list): self.__path = [(item[0],item[1]) for item in path] else: self.__path = [(path,0)] # 初始化开始节点 def clone(self): return Path([(item[0],item[1]) for item in self.__path]) # 路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1][0] # 获取路径路径 @property def path(self): return " ===> ".join([ item[0] for item in self.__path]) # 判断 node 是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self,node): return node == self.__path[-1][0] # 增加加点和成本 def addNode(self,node,price): self.__path.append((node,price)) # 判断 node 是否在 path 上 def isNodeInPath(self,node): for item in self.__path: if item[0] == node: return True return False # 输出当前路径 def printPath(self): print([item[0] for item in self.__path].join("\t")) # 获取路径总成本的只读属性 @property def travelCost(self): return sum([item[1] for item in self.__path]) class DirectedGraph(object): def __init__(self,d): self.__graph = d # 通过递归生成所有可能的路径 def __generatePath(self,graph,path,end,results,costIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: oldPath = path.clone() # 保留原始 path 的副本 for (node,cost) in graph[current].items(): if path.isNodeInPath(node) == False: path = oldPath.clone() path.addNode(node,cost[costIndex]) # 在 path 中添加 node self.__generatePath(graph,path,end,results,costIndex) # 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,costIndex): results = [] self.__generatePath(self.__graph,Path(start),end,results,costIndex) if costIndex==0: # 当求空间最短时候,输出所有的可能路径,否则不输出(避免重复显示) if len(results) == 0 : print(f'{start} 到 {end} 的没有可行路径!') else: print(f'{start} 到 {end} 的所有路径有:') results.sort(key=lambda x:len(x.path)) # 按路径长度进行排序 for path in results: print("\t",path.path) return results如果我想把起点和终点范围改变,应该如何修改代码

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