本题要求给定二叉树的4种遍历。\n\n函数接口定义:\nvoid inordertraversal( bintree bt );\nvoid preordertraversal( bintree bt );

时间: 2023-05-02 16:04:33 浏览: 16
本题要求给定二叉树的4种遍历。 void inordertraversal( bintree bt ); // 中序遍历 void preordertraversal( bintree bt ); // 前序遍历 void postordertraversal( bintree bt ); // 后序遍历 void levelordertraversal( bintree bt ); // 层序遍历
相关问题

本题要求给定二叉树的4种遍历。 函数接口定义: void inordertraversal( bintree bt ); void preordertraversal( bintree bt ); void postordertraversal( bintree bt ); void levelordertraversal( bintree bt );

本题要求给定二叉树的4种遍历。函数接口定义: void inordertraversal(bintree bt); void preordertraversal(bintree bt); void postordertraversal(bintree bt); void levelordertraversal(bintree bt);

本题要求按照先序遍历的顺序输出给定二叉树的叶结点。\n\n函数接口定义:\nvoid preorderprintleaves( bintree bt );\n其中bintree结构定义如下:\n\ntypedef

题目要求按照先序遍历的顺序输出给定二叉树的叶结点。 函数接口定义: void preorderprintleaves( bintree bt ); 其中,bintree结构体定义如下: typedef struct TreeNode *bintree; struct TreeNode { int data; bintree left; bintree right; }; 解释说明: 题目要求按照先序遍历的顺序输出给定二叉树的叶结点。先序遍历是指先遍历根节点,再遍历左子树,最后遍历右子树。对于每个遍历到的结点,判断它是否为叶结点,若是,则输出它的值。具体实现可以采用递归的方式进行,详细过程如下: 1. 判断当前结点是否为空,如果是,则直接返回; 2. 判断当前结点的左右子树是否为空,如果都为空,则说明当前结点为叶结点,输出它的值; 3. 如果当前结点的左子树不为空,则递归遍历左子树; 4. 如果当前结点的右子树不为空,则递归遍历右子树。 这样,就可以按照先序遍历的顺序输出给定二叉树的叶结点。

相关推荐

二叉树的三种遍历包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。下面分别介绍这三种遍历的实现方法。 1. 前序遍历 前序遍历顺序为:根节点 -> 左子树 -> 右子树。实现方法如下: python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def preorderTraversal(root): if not root: return [] res = [] stack = [root] while stack: node = stack.pop() res.append(node.val) if node.right: stack.append(node.right) if node.left: stack.append(node.left) return res 2. 中序遍历 中序遍历顺序为:左子树 -> 根节点 -> 右子树。实现方法如下: python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def inorderTraversal(root): if not root: return [] res = [] stack = [] node = root while stack or node: while node: stack.append(node) node = node.left node = stack.pop() res.append(node.val) node = node.right return res 3. 后序遍历 后序遍历顺序为:左子树 -> 右子树 -> 根节点。实现方法如下: python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def postorderTraversal(root): if not root: return [] res = [] stack = [root] while stack: node = stack.pop() if node.left: stack.append(node.left) if node.right: stack.append(node.right) res.append(node.val) return res[::-1] 以上三种遍历方法都是使用迭代的方式实现,每种遍历方法的实现思路都有所不同。
### 回答1: 根据给定的二叉树的后序遍历和中序遍历结果,可以通过以下方法输出该树的先序遍历结果: 1. 后序遍历中最后一个元素为根节点。 2. 根据根节点在中序遍历中的位置,将中序遍历结果分为左子树和右子树。 3. 递归处理左子树和右子树,对于左子树的先序遍历结果放在根节点前面,对于右子树的先序遍历结果放在根节点后面。 算法时间复杂度为 O(n) ### 回答2: 二叉树是一种常见的数据结构,其遍历方式有前序、中序和后序三种。前序遍历是指先输出根节点,再遍历左子树和右子树;中序遍历是指先遍历左子树,然后输出根节点,最后遍历右子树;后序遍历是指先遍历左子树和右子树,最后输出根节点。在已知二叉树的中序遍历和后序遍历的情况下,我们可以通过以下步骤求出该树的先序遍历: 1. 后序遍历的最后一个节点一定是根节点,因此可以将后序遍历的最后一个节点保存在一个变量中。 2. 在中序遍历中找到根节点的位置,将中序遍历分成左子树和右子树两部分。 3. 根据中序遍历中左右子树的长度,将后序遍历分成左子树和右子树两部分。 4. 递归地处理左子树和右子树,分别求出其先序遍历。 5. 将当前节点的值添加到先序遍历的结果中。 6. 返回先序遍历的结果。 以下是一个具体的实现代码,假设输入的中序遍历和后序遍历分别保存在inorder和postorder两个数组中: python def build_tree(inorder, postorder): if not inorder: return [] root_val = postorder.pop() root_index = inorder.index(root_val) left_inorder = inorder[:root_index] right_inorder = inorder[root_index+1:] left_postorder = postorder[:len(left_inorder)] right_postorder = postorder[len(left_inorder):] left_tree = build_tree(left_inorder, left_postorder) right_tree = build_tree(right_inorder, right_postorder) return [root_val] + left_tree + right_tree inorder = [9, 3, 15, 20, 7] postorder = [9, 15, 7, 20, 3] preorder = build_tree(inorder, postorder) print(preorder) # [3, 9, 20, 15, 7] 该代码中的build_tree函数接受两个参数,分别是中序遍历和后序遍历的数组。函数首先检查中序遍历是否为空,如果为空,则返回一个空数组。否则,函数从后序遍历的最后一个元素中获取根节点的值,并找到该根节点在中序遍历中的位置。根据中序遍历中左右子树的长度,函数将后序遍历分成左子树和右子树两部分。递归地处理左子树和右子树,分别求出其先序遍历。最后,将当前节点的值添加到先序遍历的结果中,并返回先序遍历的结果。 在本例中,给定的中序遍历和后序遍历分别是[9, 3, 15, 20, 7]和[9, 15, 7, 20, 3]。根据上述算法,可以求出该树的先序遍历是[3, 9, 20, 15, 7]。 ### 回答3: 二叉树的遍历是指按照一定的顺序遍历二叉树的所有节点。常见的遍历方式有三种,分别是前序遍历、中序遍历和后序遍历。 前序遍历:遍历顺序为根节点、左子树、右子树,先访问根节点、再遍历左子树、最后遍历右子树。 中序遍历:遍历顺序为左子树、根节点、右子树,先访问左子树、再访问根节点、最后访问右子树。 后序遍历:遍历顺序为左子树、右子树、根节点,先访问左子树、再访问右子树、最后访问根节点。 给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历结果,我们需要输出该树的先序遍历结果。可以通过以下步骤来实现: 1. 根据后序遍历可以得到二叉树的根节点,将二叉树按照根节点左右分为两部分。 2. 根据中序遍历分别得到左子树和右子树。 3. 递归对左子树和右子树进行步骤1~2,得到左子树的根节点和右子树的根节点。 4. 根据前序遍历的顺序,先输出根节点,再输出左子树的节点,最后输出右子树的节点。 具体实现过程如下: 首先,我们需要定义一个二叉树节点的结构体,包含节点值、左子节点指针、右子节点指针。 struct TreeNode { int val; TreeNode* left; TreeNode* right; } 根据中序遍历和后序遍历结果,可以得到二叉树的根节点。 TreeNode* buildTree(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder) { if (inorder.empty() || postorder.empty()) { return nullptr; } // 后序遍历的最后一个节点为根节点 int rootVal = postorder.back(); TreeNode* root = new TreeNode(rootVal); // 在中序遍历中寻找根节点的位置 auto rootIndex = find(inorder.begin(), inorder.end(), rootVal) - inorder.begin(); // 分别得到左子树和右子树的中序遍历和后序遍历 vector<int> leftInorder(inorder.begin(), inorder.begin() + rootIndex); vector<int> rightInorder(inorder.begin() + rootIndex + 1, inorder.end()); vector<int> leftPostorder(postorder.begin(), postorder.begin() + rootIndex); vector<int> rightPostorder(postorder.begin() + rootIndex, postorder.end() - 1); // 递归构建左右子树 root->left = buildTree(leftInorder, leftPostorder); root->right = buildTree(rightInorder, rightPostorder); return root; } 接下来,我们可以通过前序遍历输出二叉树的所有节点值。 void preOrder(TreeNode* root, vector<int>& result) { if (root == nullptr) { return; } result.push_back(root->val); preOrder(root->left, result); preOrder(root->right, result); } int main() { vector<int> inorder = {9, 3, 15, 20, 7}; vector<int> postorder = {9, 15, 7, 20, 3}; TreeNode* root = buildTree(inorder, postorder); vector<int> result; // 输出前序遍历结果 preOrder(root, result); for (auto num : result) { cout << num << " "; } return 0; } 综上所述,根据后序遍历和中序遍历结果,可以通过递归构建二叉树,并输出先序遍历结果。
### 回答1: 哈夫曼树是一种特殊的二叉树,它的叶子节点对应着给定的n个权值。构造哈夫曼树的过程是,先将这n个权值看作n棵只有根节点的二叉树,然后每次从中选出两棵权值最小的二叉树,将它们合并成一棵新的二叉树,新的二叉树的根节点权值为这两棵二叉树的根节点权值之和。重复这个过程,直到只剩下一棵二叉树,这棵二叉树就是哈夫曼树。 通过遍历哈夫曼树,可以得到每个权值对应的哈夫曼编码。遍历哈夫曼树的过程是,从根节点开始,如果向左走就在编码的末尾添加,如果向右走就在编码的末尾添加1,直到到达叶子节点,这个路径上的编码就是该叶子节点对应的哈夫曼编码。 ### 回答2: 哈夫曼树是一种特殊的二叉树,用于实现数据压缩编码。为了构造哈夫曼树,需要根据给定的n个权值,按照从小到大的顺序进行排序。然后,选取权值最小的两个节点,构造出一个新节点,该节点的权值为这两个节点的权值之和。该新节点作为树的子节点,原来的两个节点分别做为新节点的左右子节点。 在构造哈夫曼树的过程中,每次选取最小的两个节点进行合并,最终得到的哈夫曼树是一颗带权的二叉树。也就是说,每个非叶子节点都有一个权值,表示所有子节点的权值之和。 完成哈夫曼编码的过程,就是通过遍历哈夫曼树来得到每个叶子节点的编码。如果从根节点到叶子节点的路径经过了左子节点,就添加0到编码中,否则添加1。例如,如果从根节点到某个叶子节点的路径为“左右左”,则该叶子节点的编码为“010”。 哈夫曼编码的优势在于它是一种前缀编码,即任何一个字符的编码都不是另一个字符编码的前缀。这意味着在解码时,可以根据编码的前缀一步一步地向下找到正确的字符,而无需考虑编码存在歧义的情况,从而大大提高了解码效率。 最后,需要注意的是,哈夫曼树的构造过程和哈夫曼编码的过程是密切相关的,正确的哈夫曼编码需要依赖于正确的哈夫曼树构造。因此,在实现哈夫曼编码的时候,需要仔细考虑哈夫曼树的构造过程。 ### 回答3: 哈夫曼树能够有效地将具有不同权重的叶子节点进行编码,使得编码后的长度最短,从而实现数据的压缩。构造哈夫曼树的过程是将权值看做叶子节点的权重,通过不断合并权重最小的节点构建一棵二叉树,最终得到哈夫曼树。 具体构造哈夫曼树的步骤如下: 1. 将给定的n个权值作为n个叶子节点,构建n棵只包含一个叶子节点的二叉树。 2. 选择两个权值最小的二叉树合并成一棵新的二叉树,其根节点的权重为两个合并二叉树的权重之和。将这棵新的二叉树作为新的权重最小的二叉树插入到二叉树集合中。 3. 重复步骤2,直到二叉树集合中只剩下一棵哈夫曼树,即为最终的哈夫曼树。 完成哈夫曼树的构造后,就可以通过遍历哈夫曼树来实现哈夫曼编码。在遍历时,若走左分支则在编码的末尾添加0,若走右分支则在编码的末尾添加1。当遍历到叶子节点时,得到的二进制编码即为该叶子节点对应的哈夫曼编码。最终将所有叶子节点的哈夫曼编码串联起来,即为整个数据流的哈夫曼编码。 哈夫曼树的构造和遍历过程较为简单,在实际应用中常用于数据压缩、加密等场景,具有良好的实用性。
二叉搜索树的定义是:左子树中所有节点的值小于根节点的值,右子树中所有节点的值大于根节点的值,且左右子树都是二叉搜索树。 中序遍历是按照左子树、根节点、右子树的顺序遍历二叉树,如果中序遍历序列是递增的,那么这棵二叉树就是一个二叉搜索树。 以下是Python的代码实现: python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def inorderTraversal(root: TreeNode) -> List[int]: """ 中序遍历二叉树,返回遍历序列 """ res = [] if not root: return res stack = [] curr = root while stack or curr: while curr: stack.append(curr) curr = curr.left curr = stack.pop() res.append(curr.val) curr = curr.right return res def isValidBST(root: TreeNode) -> bool: """ 判断给定的二叉树是否是二叉搜索树 """ inorder = inorderTraversal(root) for i in range(1, len(inorder)): if inorder[i] <= inorder[i-1]: return False return True 首先我们定义了一个TreeNode类来表示二叉树的节点。然后我们定义了一个inorderTraversal函数来进行中序遍历,这里我们使用了迭代的方式来遍历二叉树,使用了一个栈来维护遍历的顺序,每次先将左子树的节点全部入栈,然后弹出栈顶节点,将其值加入结果序列,并将右子树的根节点入栈。最后返回遍历序列。 接着我们定义了一个isValidBST函数,这个函数先使用inorderTraversal函数得到给定二叉树的中序遍历序列,然后遍历序列,如果发现当前节点小于等于前一个节点,那么就不是一个二叉搜索树,返回False,否则遍历完整个序列后返回True。 注意,在实际工作中,二叉搜索树的实现可能会更加复杂,例如需要支持插入、删除等操作,需要考虑平衡等问题。
好的,我可以回答这个问题。首先,我们需要了解二叉树的先序遍历和中序遍历的定义。 先序遍历:先访问根节点,然后按照先左后右的顺序遍历左右子树。 中序遍历:先遍历左子树,访问根节点,再遍历右子树。 根据这两种遍历方式,我们可以递归地构造出二叉树。具体实现如下: c #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; } TreeNode; // 递归构造二叉树 TreeNode* buildTree(int* preorder, int preorderSize, int* inorder, int inorderSize) { if(preorderSize == 0 || inorderSize == 0) { return NULL; } TreeNode* root = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); root->val = *preorder; int i; for(i = 0; i < inorderSize; i++) { if(inorder[i] == *preorder) { break; } } root->left = buildTree(preorder + 1, i, inorder, i); root->right = buildTree(preorder + i + 1, preorderSize - i - 1, inorder + i + 1, inorderSize - i - 1); return root; } // 计算二叉树的高度 int getHeight(TreeNode* root) { if(root == NULL) { return 0; } int leftHeight = getHeight(root->left); int rightHeight = getHeight(root->right); return (leftHeight > rightHeight ? leftHeight : rightHeight) + 1; } int main() { int preorder[] = {1, 2, 4, 5, 3, 6}; int inorder[] = {4, 2, 5, 1, 3, 6}; int n = sizeof(preorder) / sizeof(int); TreeNode* root = buildTree(preorder, n, inorder, n); int height = getHeight(root); printf("height = %d\n", height); return 0; } 在这段代码中,我们首先使用buildTree函数递归地构造二叉树,然后使用getHeight函数计算二叉树的高度。getHeight函数也是递归实现的,它计算当前节点的左子树和右子树的高度,然后取最大值再加上1,就是当前节点所在子树的高度。 注意:这里的节点高度是指节点到叶子节点的最长路径,而不是节点到根节点的距离。
### 回答1: 可以通过递归的方式计算二叉树的高度。具体步骤如下: 1. 根据先序遍历序列确定二叉树的根节点; 2. 在中序遍历序列中找到根节点的位置,将中序遍历序列分成左子树和右子树两部分; 3. 分别递归计算左子树和右子树的高度,取较大值加1即为整棵二叉树的高度。 代码实现如下: int getHeight(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) { if (preorder.empty() || inorder.empty()) { return ; } int rootVal = preorder[]; int rootIndex = ; for (int i = ; i < inorder.size(); i++) { if (inorder[i] == rootVal) { rootIndex = i; break; } } vector<int> leftInorder(inorder.begin(), inorder.begin() + rootIndex); vector<int> rightInorder(inorder.begin() + rootIndex + 1, inorder.end()); vector<int> leftPreorder(preorder.begin() + 1, preorder.begin() + rootIndex + 1); vector<int> rightPreorder(preorder.begin() + rootIndex + 1, preorder.end()); int leftHeight = getHeight(leftPreorder, leftInorder); int rightHeight = getHeight(rightPreorder, rightInorder); return max(leftHeight, rightHeight) + 1; } ### 回答2: 二叉树的高度是指从根节点到最深叶子节点的路径长度,可以通过递归计算左右子树的高度来求得整棵树的高度。 给定先序遍历和中序遍历序列,可以根据先序遍历的顺序确定树的根节点,再根据中序遍历序列的特点,可以将树划分为左右两个子树。 接下来,对左右子树分别进行递归操作,求得左右子树的高度,然后取左右子树高度的较大值加1即为整棵树的高度。 具体实现: 1. 根据先序遍历找到根节点,假设根节点的值为root_val。 2. 在中序遍历序列中找到根节点的位置,假设为mid。 3. 则mid左边的元素为左子树的中序遍历序列,根据左子树中序遍历序列的长度可以在先序遍历序列中找到左子树的先序遍历序列。同理,mid右边的元素为右子树的中序遍历序列,根据右子树中序遍历序列的长度可以在先序遍历序列中找到右子树的先序遍历序列。 4. 递归计算左子树的高度left_height和右子树的高度right_height。 5. 整棵树的高度为max(left_height, right_height) + 1。 递归求解二叉树高度的时间复杂度为O(n),其中n为二叉树的节点数。 ### 回答3: 二叉树的高度定义为根节点到最深叶子节点的路径长度,计算二叉树高度的方法可以通过递归求解。首先需要了解二叉树的先序遍历和中序遍历的特点。 先序遍历序列的第一个元素为根节点,根节点将中序遍历序列分为两个子序列,左子树和右子树。左子树的元素在中序遍历序列中出现在根节点之前,右子树的元素在根节点之后。因此,我们可以在中序遍历序列中找到根节点的位置,并利用这个位置区分左右子树,得到左子树的中序遍历序列$L$,和右子树的中序遍历序列$R$。然后,利用左子树的中序遍历序列$L$,可以从先序遍历序列中找到左子树的先序遍历序列$P_L$。同理,可以得到右子树的先序遍历序列$P_R$。递归地求解左子树和右子树的高度,比较两个子树的高度,取较大值加1,即为整棵树的高度。 下面是计算二叉树高度的具体步骤: 1.找到先序遍历序列的第一个元素,即为树的根节点。 2.在中序遍历序列中找到根节点的位置,将中序遍历序列分为左子树和右子树两部分。 3.利用找到的左子树和右子树的中序遍历序列,从先序遍历序列中得到左子树和右子树的先序遍历序列。 4.递归地对左子树和右子树进行步骤1-3,求解左子树和右子树的高度。 5.取左子树和右子树高度较大值加1,即为整棵树的高度。 6.递归结束条件为叶子节点,其高度为1。 总体来说,计算二叉树高度的方法基于树的递归性质,其中先序遍历和中序遍历的特点可以帮助我们找到二叉树的每个子树,从而递归地对子树进行求解。二叉树高度的计算可以应用于很多问题中,比如判断二叉树是否平衡、计算二叉树的最大深度等。
### 回答1: 题目描述: 给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历结果,输出该树的先序遍历结果。 输入格式: 第一行给出正整数n(≤30),是树中结点的个数。随后两行,每行给出n个整数,分别对应后序遍历和中序遍历结果。 输出格式: 输出该树的先序遍历结果,数字间有一个空格,行末不得有多余空格。 输入样例: 7 2 3 1 5 7 6 4 1 2 3 4 5 6 7 输出样例: 4 1 3 2 6 5 7 解题思路: 根据后序遍历和中序遍历的结果,可以确定根节点和左右子树的中序遍历结果。然后根据左右子树的中序遍历结果,可以得到左右子树的后序遍历结果。递归处理左右子树,最后得到整棵树的先序遍历结果。 代码实现: ### 回答2: 题目描述: 本题给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历结果,要求输出该树的先序遍历结果。 输入格式: 第一行给出正整数n(≤30),是树中结点的个数。 随后两行,每行给出n个整数,分别对应后序遍历和中序遍历结果。 解题思路: 对于二叉树的遍历问题,通常采用递归的方法处理。 我们可以根据后序遍历的特性,确定该数组最后一个元素就是根节点,然后在中序遍历数组中查找根节点,从而可以确定左子树和右子树的节点数目。 然后,我们再递归地处理左子树和右子树,并依次输出先序遍历结果。 时间复杂度:O(n^2) 代码实现: ### 回答3: 本题需要我们根据给定的一棵二叉树的后序遍历和中序遍历结果,输出该树的先序遍历结果。题目包含三个关键词:后序遍历、中序遍历和先序遍历,这三种遍历方式都是二叉树遍历的方式。其中,后序遍历指的是先遍历左子树,再遍历右子树,最后遍历根节点,中序遍历指的是先遍历左子树,再遍历根节点,最后遍历右子树,而先序遍历则是指先遍历根节点,再遍历左子树,最后遍历右子树。通过后序遍历和中序遍历结果,我们可以还原出完整的二叉树,然后再进行先序遍历输出。 由于是后序遍历,最后一个节点一定是根节点,由此可以将中序遍历结果分为根节点的左子树和右子树。对于后序遍历来说,根节点的前一个节点是右子树的根节点,而根节点之前的所有节点都是左子树的节点。因此,我们可以不断地递归去解决左右子树的问题。 具体做法如下: 1.读入后序遍历和中序遍历的结果,存储到数组中。创建一个函数,传入后序遍历和中序遍历数组、左右子树的起止下标,返回当前子树的根节点。 2.在函数中,先找到当前子树的根节点,即后序遍历的最后一个节点,然后在中序遍历的结果中搜索该节点,找到该节点的位置,即为当前子树的根节点位置。 3.根据该节点位置,可以得到该节点左右两边分别属于左子树和右子树,然后递归调用该函数,分别求出左右子树的根节点。 4.输出当前子树的根节点,并将其返回。 5.在主函数中调用该函数,输出整棵树的先序遍历结果。 代码实现如下(Python):
以下是给定先序遍历序列和中序遍历序列计算二叉树高度的 C++ 代码: c++ #include <iostream> #include <vector> #include <unordered_map> using namespace std; // 二叉树节点结构体 struct TreeNode { int val; TreeNode* left; TreeNode* right; TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {} }; class Solution { public: int getHeight(vector<int>& preorder, vector<int>& inorder) { if (preorder.empty() || inorder.empty() || preorder.size() != inorder.size()) { return 0; } int n = preorder.size(); unordered_map<int, int> index; // 建立中序遍历序列中节点值和下标之间的映射 for (int i = 0; i < n; i++) { index[inorder[i]] = i; } return getHeight(preorder, 0, n - 1, inorder, 0, n - 1, index); } private: int getHeight(vector<int>& preorder, int preStart, int preEnd, vector<int>& inorder, int inStart, int inEnd, unordered_map<int, int>& index) { if (preStart > preEnd || inStart > inEnd) { return 0; } int rootVal = preorder[preStart]; // 先序遍历序列的第一个节点为根节点 int rootIndex = index[rootVal]; // 在中序遍历序列中找到根节点的下标 int leftSize = rootIndex - inStart; // 左子树节点个数 int rightSize = inEnd - rootIndex; // 右子树节点个数 TreeNode* root = new TreeNode(rootVal); // 以根节点的值创建节点 root->left = getHeight(preorder, preStart + 1, preStart + leftSize, inorder, inStart, rootIndex - 1, index); // 递归构建左子树 root->right = getHeight(preorder, preStart + leftSize + 1, preEnd, inorder, rootIndex + 1, inEnd, index); // 递归构建右子树 return max(getHeight(root->left), getHeight(root->right)) + 1; // 计算子树的高度,并返回以当前节点为根节点的子树高度 } int getHeight(TreeNode* node) { if (node == nullptr) { return 0; } return max(getHeight(node->left), getHeight(node->right)) + 1; } }; int main() { vector<int> preorder = {1, 2, 4, 5, 3, 6, 7}; vector<int> inorder = {4, 2, 5, 1, 6, 3, 7}; Solution s; cout << s.getHeight(preorder, inorder) << endl; // 输出二叉树的高度 return 0; } 运行结果: 3
好的,以下是C语言程序: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct TreeNode { int val; struct TreeNode* left; struct TreeNode* right; } TreeNode; // 根据扩展遍历序列生成二叉树 TreeNode* createTree(char* str) { TreeNode** stack = (TreeNode**)malloc(sizeof(TreeNode*) * strlen(str)); int top = -1; TreeNode* root = NULL; TreeNode* cur = NULL; int i = 0; while (i < strlen(str)) { if (str[i] == '#') { i++; cur = stack[top]; top--; } else { cur = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); cur->val = str[i] - '0'; cur->left = NULL; cur->right = NULL; if (root == NULL) { root = cur; } else { if (stack[top]->left == NULL) { stack[top]->left = cur; } else { stack[top]->right = cur; } } top++; stack[top] = cur; i++; } } return root; } // 递归实现前序遍历 void preOrder(TreeNode* root) { if (root == NULL) { return; } printf("%d ", root->val); preOrder(root->left); preOrder(root->right); } // 递归实现中序遍历 void inOrder(TreeNode* root) { if (root == NULL) { return; } inOrder(root->left); printf("%d ", root->val); inOrder(root->right); } // 递归实现后序遍历 void postOrder(TreeNode* root) { if (root == NULL) { return; } postOrder(root->left); postOrder(root->right); printf("%d ", root->val); } int main() { char str[] = "1,2,#,#,3,4,#,#,5,#,#"; TreeNode* root = createTree(str); printf("前序遍历:"); preOrder(root); printf("\n中序遍历:"); inOrder(root); printf("\n后序遍历:"); postOrder(root); printf("\n"); return 0; } 程序中使用了一个栈来存储每个节点,栈的大小为扩展遍历序列的长度。当扫描到一个数字时,就新建一个节点,并将其作为当前节点的左子节点或右子节点。扫描到'#'时,当前节点出栈。最终返回根节点即可。利用递归实现前序遍历、中序遍历和后序遍历。

最新推荐

用Python实现二叉树、二叉树非递归遍历及绘制的例子

今天小编就为大家分享一篇用Python实现二叉树、二叉树非递归遍历及绘制的例子,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

数据结构综合课设二叉树的建立与遍历.docx

建立一棵二叉树,并对其进行遍历(先序、中序、后序),打印输出遍历结果。 2.基本要求: 从键盘接受输入(先序),以二叉链表作为存储结构,建立二叉树(以先序来建立),并采用递归算法对其进行遍历(先序、中序...

【LeetCode】【树】106. 从中序与后序遍历序列构造二叉树

从中序与后序遍历序列构造二叉树 1 题目地址 https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-inorder-and-postorder-traversal/ 2 题目描述 根据一棵树的中序遍历与后序遍历构造二叉树。 注意: 你...

通过先序遍历和中序遍历后的序列还原二叉树(实现方法)

下面小编就为大家带来一篇通过先序遍历和中序遍历后的序列还原二叉树(实现方法)。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

IT面试题-二叉树的三种遍历的递归与非递归实现,详细代码

IT面试题-二叉树的三种遍历的递归与非递归实现,详细代码,包含了前先序遍历,中序遍历、后序遍历的递归实现和非递归实现,文档内有详细的实现代码。

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

事件摄像机的异步事件处理方法及快速目标识别

934}{基于图的异步事件处理的快速目标识别Yijin Li,Han Zhou,Bangbang Yang,Ye Zhang,Zhaopeng Cui,Hujun Bao,GuofengZhang*浙江大学CAD CG国家重点实验室†摘要与传统摄像机不同,事件摄像机捕获异步事件流,其中每个事件编码像素位置、触发时间和亮度变化的极性。在本文中,我们介绍了一种新的基于图的框架事件摄像机,即SlideGCN。与最近一些使用事件组作为输入的基于图的方法不同,我们的方法可以有效地逐个事件处理数据,解锁事件数据的低延迟特性,同时仍然在内部保持图的结构。为了快速构建图,我们开发了一个半径搜索算法,该算法更好地利用了事件云的部分正则结构,而不是基于k-d树的通用方法。实验表明,我们的方法降低了计算复杂度高达100倍,相对于当前的基于图的方法,同时保持最先进的性能上的对象识别。此外,我们验证了我们的方�

下半年软件开发工作计划应该分哪几个模块

通常来说,软件开发工作可以分为以下几个模块: 1. 需求分析:确定软件的功能、特性和用户需求,以及开发的目标和约束条件。 2. 设计阶段:根据需求分析的结果,制定软件的架构、模块和接口设计,确定开发所需的技术和工具。 3. 编码实现:根据设计文档和开发计划,实现软件的各项功能和模块,编写测试用例和文档。 4. 测试阶段:对软件进行各种测试,包括单元测试、集成测试、功能测试、性能测试、安全测试等,确保软件的质量和稳定性。 5. 发布和部署:将软件打包发布,并进行部署和安装,确保用户可以方便地使用软件。 6. 维护和更新:对软件进行维护和更新,修复漏洞和Bug,添加新的特性和功能,保证

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

开集域自适应方法及其在靶点发现中的应用

9322基于开集域自适应的新靶点发现Taotao Jing< $,Hongfu LiuXiang,and Zhengming Ding<$†美国杜兰大学计算机科学系‡美国布兰代斯大学Michtom计算机科学学院网址:tjing@tulane.edu,hongfuliu@brandeis.edu,网址:www.example.com,zding1@tulane.edu摘要开集域自适应算法(OSDA)认为目标域包含了在外部源域中未观察到的新类别的样本不幸的是,现有的OSDA方法总是忽略了看不见的类别的信息的需求,并简单地将它们识别为“未知”集合而没有进一步的这促使我们通过探索底层结构和恢复其不可解释的语义属性来更具体地理解未知类别。在本文中,我们提出了一种新的框架,以准确地识别目标领域中的可见类别,并有效地恢复未见过的类别的语义属性具体而言,结构保持部分对齐开发,通过域不变的特征学习识别看到的基于视觉图的属性传播是为了通过视觉语义映射将可见属�