class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None import random # 生成一组随机数 values = [random.randint(1, 100) for _ in range(10)] print(values) # 使用这组数字构建二叉树 root = Node(values[0]) for value in values[1:]: curr = root while True: if value < curr.value: if curr.left is None: curr.left = Node(value) break else: curr = curr.left else: if curr.right is None: curr.right = Node(value) break else: curr = curr.right def preorder(node): if node is not None: print(node.value, end=' ') preorder(node.left) preorder(node.right) def inorder(node): if node is not None: inorder(node.left) print(node.value, end=' ') inorder(node.right) def postorder(node): if node is not None: postorder(node.left) postorder(node.right) print(node.value, end=' ') print("先根序遍历:", end=' ') preorder(root) print("\n中根序遍历:", end=' ') inorder(root) print("\n后根序遍历:", end=' ') postorder(root)解释一下可以吗

时间: 2023-02-06 11:20:34 浏览: 149
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binary_tree:二叉树实现

这是一个 Python 程序,它定义了一个名为 Node 的类。该类有一个名为 value 的变量,表示节点的值,以及两个名为 left 和 right 的变量,表示节点的左右子节点。这个类还有一个名为 __init__ 的特殊方法,它在创建节点对象时会被自动调用,用于初始化节点的变量。这个程序还包含一个 import 语句,用于导入 Python 标准库中的 random 模块,这个模块包含了生成随机数的函数。
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这是上题的代码:def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_stack.append(token) elif token == ')': top_token = op_stack.pop() while top_token != '(': postfix_list.append(top_token) top_token = op_stack.pop() else: # operator while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]: postfix_list.append(op_stack.pop()) op_stack.append(token) while op_stack: postfix_list.append(op_stack.pop()) return ' '.join(postfix_list) class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token.isalnum(): node = Node(token) operator_stack.append(node) else: right_node = operator_stack.pop() left_node = operator_stack.pop() node = Node(token) node.left_child = left_node node.right_child = right_node operator_stack.append(node) return operator_stack.pop() def evaluate_expression_tree(node, variable_values): if node.value.isalnum(): return variable_values[node.value] else: left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values) right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values) if node.value == '!': return not left_value elif node.value == '&': return left_value and right_value elif node.value == '|': return left_value or right_value expression = "!a & (b | c)" postfix_expression = infix_to_postfix(expression) expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression) variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True} result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values) print(result)

class Node: def init(self, value=None, left=None, right=None): self.value = value self.left = left self.right = right class Stack: def init(self): self.items = [] def push(self, item): self.items.append(item) def pop(self): return self.items.pop() def peek(self): return self.items[-1] def is_empty(self): return len(self.items) == 0 def infix_to_postfix(infix): precedence = {'(': 0, 'AND': 1, 'OR': 1, 'NOT': 2} # 运算符优先级 postfix = [] stack = Stack() tokens = infix.split() for token in tokens: if token.isalnum(): postfix.append(token) elif token == '(': stack.push(token) elif token == ')': while stack.peek() != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() else: while not stack.is_empty() and precedence[stack.peek()] >= precedence[token]: postfix.append(stack.pop()) stack.push(token) while not stack.is_empty(): postfix.append(stack.pop()) return postfix def build_tree(postfix): stack = Stack() for token in postfix: if token.isalnum(): stack.push(Node(token)) else: right = stack.pop() left = stack.pop() stack.push(Node(token, left, right)) return stack.pop() def evaluate(node, values): if node.value.isalnum(): return values[node.value] else: left_value = evaluate(node.left, values) right_value = evaluate(node.right, values) if node.value == 'AND': return left_value and right_value elif node.value == 'OR': return left_value or right_value else: return not right_value def print_tree(node, indent=0): if node: print(' ' * indent + node.value) print_tree(node.left, indent + 2) print_tree(node.right, indent + 2) infix = 'A AND (B OR C) AND NOT D' postfix = infix_to_postfix(infix) print('Infix:', infix) print('Postfix:', postfix) tree = build_tree(postfix) print('Tree:') print_tree(tree) values = {'A': True, 'B': False, 'C': True, 'D': True} result = evaluate(tree, values) print('Result:', result)一句一句解释这段代码

import numpy as np class Node: j = None theta = None p = None left = None right = None class DecisionTreeBase: def __init__(self, max_depth, feature_sample_rate, get_score): self.max_depth = max_depth self.feature_sample_rate = feature_sample_rate self.get_score = get_score def split_data(self, j, theta, X, idx): idx1, idx2 = list(), list() for i in idx: value = X[i][j] if value <= theta: idx1.append(i) else: idx2.append(i) return idx1, idx2 def get_random_features(self, n): shuffled = np.random.permutation(n) size = int(self.feature_sample_rate * n) selected = shuffled[:size] return selected def find_best_split(self, X, y, idx): m, n = X.shape best_score = float("inf") best_j = -1 best_theta = float("inf") best_idx1, best_idx2 = list(), list() selected_j = self.get_random_features(n) for j in selected_j: thetas = set([x[j] for x in X]) for theta in thetas: idx1, idx2 = self.split_data(j, theta, X, idx) if min(len(idx1), len(idx2)) == 0 : continue score1, score2 = self.get_score(y, idx1), self.get_score(y, idx2) w = 1.0 * len(idx1) / len(idx) score = w * score1 + (1-w) * score2 if score < best_score: best_score = score best_j = j best_theta = theta best_idx1 = idx1 best_idx2 = idx2 return best_j, best_theta, best_idx1, best_idx2, best_score def generate_tree(self, X, y, idx, d): r = Node() r.p = np.average(y[idx], axis=0) if d == 0 or len(idx)<2: return r current_score = self.get_score(y, idx) j, theta, idx1, idx2, score = self.find_best_split(X, y, idx) if score >= current_score: return r r.j = j r.theta = theta r.left = self.generate_tree(X, y, idx1, d-1) r.right = self.generate_tree(X, y, idx2, d-1) return r def fit(self, X, y): self.root = self.generate_tree(X, y, range(len(X)), self.max_depth) def get_prediction(self, r, x): if r.left == None and r.right == None: return r.p value = x[r.j] if value <= r.theta: return self.get_prediction(r.left, x) else: return self.get_prediction(r.right, x) def predict(self, X): y = list() for i in range(len(X)): y.append(self.get_prediction(self.root, X[i])) return np.array(y)

根据以下代码:class Node: def init(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None def is_operator(c): return c in ['&', '|', '!'] def infix_to_postfix(infix): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} stack = [] postfix = [] for c in infix: if c.isalpha(): postfix.append(c) elif c == '(': stack.append(c) elif c == ')': while stack and stack[-1] != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() elif is_operator(c): while stack and precedence[c] <= precedence.get(stack[-1], 0): postfix.append(stack.pop()) stack.append(c) while stack: postfix.append(stack.pop()) return postfix def build_tree(postfix): stack = [] for c in postfix: if c.isalpha(): node = Node(c) stack.append(node) elif is_operator(c): node = Node(c) node.right = stack.pop() node.left = stack.pop() stack.append(node) return stack[-1] def evaluate(node, values): if node.value.isalpha(): return values[node.value] elif node.value == '!': return not evaluate(node.right, values) elif node.value == '&': return evaluate(node.left, values) and evaluate(node.right, values) elif node.value == '|': return evaluate(node.left, values) or evaluate(node.right, values) def calculate(formula, values): postfix = infix_to_postfix(formula) tree = build_tree(postfix) return evaluate(tree, values) 在该代码基础上,使用python语言,以菜单形式完成下面几个的输出:1.打印二叉树的构造过程;2.打印公式的后缀形式;3.二叉树的后序遍历序列;4.输入每个变量的值,计算并显示公式的真值,打印二叉树的评估过程;5.显示公式的真值表

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