int main() { while( gets(L[n].elem) )//得到正确的单词表L[n].elem { if( L[n].elem[0] == '#') break;//跳出循环的条件 L[n].length = strlen( L[n].elem ); G = CreateBItree( L[n].elem , G );//字符从表L[n].elem中获取 n++; } PostOrder( G ); printf("\n"); while( gets(S.elem) )//得到要检查的单词表 S.elem { if(S.elem[0] == '#') break;//跳出循环的条件 S.length = strlen( S.elem ); panduan( S ); } return 0;分析这个主函数

这是一个主函数，主要功能是对一个单词表进行建树并进行查询，其具体流程如下：

1. 使用 while 循环读取单词表 L 中的每个单词，直到读到以 # 开头的单词为止。

2. 对每个单词进行处理，包括计算单词长度和创建一棵二叉树。

3. 对建好的二叉树进行后序遍历，输出遍历结果。

4. 使用 while 循环读取要查询的单词表 S 中的每个单词，直到读到以 # 开头的单词为止。

5. 对每个单词进行处理，包括计算单词长度和查询该单词是否存在于二叉树中。

6. 最后返回程序结束。

相关问题

int main() { while( gets(L[n].elem) ) { if( L[n].elem[0] == '#') break; L[n].length = strlen( L[n].elem ); G = CreateBItree( L[n].elem , G ); n++; } INorder( G ); printf("\n"); while( gets(T.elem) ) { if( T.elem[0] == '#') break; T.length = strlen( T.elem ); IF_simple( T ); } return 0; }分析此代码时间空间复杂度

该代码主要是一个二叉树的创建和遍历操作，时间空间复杂度如下：

时间复杂度：

- while( gets(L[n].elem) ) 循环中，每次读入字符串都需要调用 strlen() 函数计算字符串长度，时间复杂度为 O(n)，总共执行 n 次，所以循环部分的时间复杂度为 O(n^2)。
- CreateBItree( L[n].elem , G ) 函数的时间复杂度为 O(n)，总共执行 n 次，所以该函数的时间复杂度为 O(n^2)。
- INorder( G ) 函数的时间复杂度为 O(n)，因为需要遍历整个二叉树，n 为节点数。
- while( gets(T.elem) ) 循环中，每次读入字符串都需要调用 strlen() 函数计算字符串长度，时间复杂度为 O(n)，总共执行 m 次，所以循环部分的时间复杂度为 O(m^2)。
- IF_simple( T ) 函数的时间复杂度为 O(n)，因为需要在二叉树中查找是否存在该字符串，n 为节点数。

综上所述，该代码的总时间复杂度为 O(n^2 + m^2)，其中 n 为二叉树节点数，m 为查询字符串个数。

空间复杂度：

- 在二叉树的创建过程中，需要开辟节点空间存储二叉树节点，所需空间为 O(n)。
- 在查询过程中，需要开辟若干个字符串空间存储查询字符串，所需空间为 O(m)。

综上所述，该代码的总空间复杂度为 O(n + m)。

int Parition (Sqlist L,int low,int high) { int temp = L.elem[low]; L.elem[0] = L.elem[low]; while(low < high&&L.elem[high]>=temp) { high--; L.elem[low] = L.elem[high]; } while(low < high&&L.elem[low]<=temp) { low++; L.elem[low]=L.elem[high]; } L.elem[low] = L.elem[0]; return 0; }

这是一个实现快速排序中的划分函数（Partition Function）的代码。

函数的作用是将线性表 L 中下标从 low 到 high 的元素按照关键字划分成两部分，使得左边的元素都小于等于某个值，右边的元素都大于等于该值，然后返回该值在线性表中的位置。

具体实现方法是：选取第一个元素作为基准值 temp，将其存放在一个临时变量中，然后将 L.elem[low] 赋值给 L.elem[0]，L.elem[low] 就变成了一个空位，用它来存放后面交换过来的元素。

接下来，用两个指针 low 和 high 分别从表的两端开始向中间扫描。首先从 high 指针开始，往前找到第一个小于 temp 的元素，将其放到 L.elem[low] 中；然后从 low 指针开始，往后找到第一个大于 temp 的元素，将其放到 L.elem[high] 中。重复这个过程直到 low 和 high 指针相遇，此时 temp 的位置就是 low 指针所在的位置，将其放回到 L.elem[low] 中即可。

该函数的时间复杂度为 O(n)，其中 n = high - low + 1。