计算二叉树权重 java

时间: 2023-09-12 08:07:32 浏览: 35
假设二叉树的节点类定义如下: ```java class Node { int value; // 节点权重值 Node left; // 左子节点 Node right; // 右子节点 } ``` 可以使用递归的方式计算二叉树的权重,代码如下: ```java public static int calculateWeight(Node node) { if (node == null) { return 0; } return node.value + calculateWeight(node.left) + calculateWeight(node.right); } ``` 该方法的基本思路是:对于当前节点,返回其权重值加上左子树的权重值和右子树的权重值之和。如果节点为 null,返回0。 可以通过以下代码来测试: ```java public static void main(String[] args) { // 构造一棵二叉树 Node root = new Node(); root.value = 5; root.left = new Node(); root.left.value = 3; root.right = new Node(); root.right.value = 8; root.left.left = new Node(); root.left.left.value = 2; root.left.right = new Node(); root.left.right.value = 4; root.right.left = new Node(); root.right.left.value = 6; root.right.right = new Node(); root.right.right.value = 10; // 计算二叉树权重 int weight = calculateWeight(root); System.out.println(weight); // 输出 38 } ``` 输出结果为38,符合预期。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

C语言中计算二叉树的宽度的两种方式

主要介绍了C语言中计算二叉树的宽度的两种方式的相关资料,需要的朋友可以参考下
recommend-type

C++使用递归和非递归算法实现的二叉树叶子节点个数计算方法

主要介绍了C++使用递归和非递归算法实现的二叉树叶子节点个数计算方法,涉及C++二叉树的定义、遍历、统计相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

二叉树的遍历 java语言实现

二叉树的遍历计算,常用的数据结构 作为中转,存放这里 主要是学习里面怎样遍历二叉树。
recommend-type

java数据结构与算法.pdf

包含了各种数据结构和算法(java)的实现方式和详解(图解),包括单双链表、环形链表(约瑟夫问题)、栈、后缀表达式、中缀表达式转后缀表达式、迷宫问题、八大排序算法、多种查找算法、哈希表、二叉树实现以及操作...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依