解释这段代码void preorder(string a,string b){ if(b. length() ==1) pre += b; else { int k = a. find(b. substr(b. length()-1,1)); pre += a[k]; if(k>0) preorder(a. substr(0,k),b. substr(0,k)); if(k<a. length()-1) preorder(a. substr(k+1,a. length()-k-1),b. substr( k,b. length()-k-1)); } }

时间: 2023-05-20 14:02:52 浏览: 163
这段代码是一个二叉树的前序遍历函数,其中a和b分别表示二叉树的前序遍历序列和中序遍历序列。如果中序遍历序列的长度为1,则将其作为当前节点的值。否则,找到中序遍历序列中最后一个元素在前序遍历序列中的位置k,将a[k]作为当前节点的值。然后递归地对左子树和右子树进行前序遍历,直到遍历完整个二叉树。
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import java.util.Arrays; public class Create { public TreeNode CreateTree(int[] preorder,int[] inorder) { if (preorder.length == 0 || inorder.length == 0) { return null; //前序 中序 长度都为0 返回空 } TreeNode root = new TreeNode(preorder[0]);//从前序中获取根节点。 int rootIndex = 0; //获取根节点在中序遍历中的位置 for (int i = 0; i < inorder.length; i++) { if (root.val == inorder[i]) { rootIndex = i; } } int[] Inorderleft = Arrays.copyOfRange(inorder, 0, rootIndex);//把中序遍历从根节点拆开左右两部分 这是左部分 int[] Inorderright = Arrays.copyOfRange(inorder, rootIndex + 1, inorder.length);//把中序遍历从根节点拆开 右部分 int[] Preorderleft= Arrays.copyOfRange(preorder,0,rootIndex);//把先序遍历已根节点 int[] Preorderright=Arrays.copyOfRange(preorder,rootIndex+1,preorder.length); root.left=CreateTree(Preorderleft,Inorderleft); root.right=CreateTree(Preorderright,Inorderright); return root; } }

这段代码定义了一个名为`Create`的类,并且包含了一个名为`CreateTree`的方法。该方法用于根据给定的前序遍历数组`preorder`和中序遍历数组`inorder`创建一棵二叉树。 方法首先进行了一些判断,如果前序遍历数组或中序遍历数组的长度为0,则说明没有节点可供创建,直接返回空。 接下来,方法创建了一个根节点`root`,其值为前序遍历数组的第一个元素`preorder[0]`。 然后,通过遍历中序遍历数组,找到根节点在其中的位置`rootIndex`。 接着,使用`Arrays.copyOfRange()`方法将中序遍历数组分成两部分,左部分为`Inorderleft`(从0到`rootIndex-1`),右部分为`Inorderright`(从`rootIndex+1`到数组末尾)。 同样地,使用`Arrays.copyOfRange()`方法将前序遍历数组也分成两部分,左部分为`Preorderleft`(从0到`rootIndex-1`),右部分为`Preorderright`(从`rootIndex+1`到数组末尾)。 接下来,通过递归调用`CreateTree()`方法,分别以左子树的前序遍历数组和中序遍历数组创建左子树,并以右子树的前序遍历数组和中序遍历数组创建右子树。 最后,将左子树和右子树分别赋值给根节点的`left`和`right`属性,并返回根节点`root`。 这样就完成了根据前序遍历和中序遍历数组创建二叉树的操作。

public class BinaryTree<T> { public BinaryNode<T> root; public BinaryTree(){ this.root=null; } public boolean isEmpty(){ return this.root==null; } public void insert(T x){ if(x!=null){ this.root=new BinaryNode<T>(x,this.root,null); } } public BinaryNode<T> insert(BinaryNode<T> p,boolean left,T x){ if(x==null||p==null){ return null; } if(left){ return p.left=new BinaryNode<T>(x, p.left, null); } return p.right=new BinaryNode<T>(x, null, p.right); } public void remove(BinaryNode<T> p,boolean left){ if(p!=null) { if(left) { p.left=null; }else{ p.right=null; } } } public void clear(){ this.root=null; } public void preorder(){ preorder(this.root); System.out.println(); } public void preorder(BinaryNode<T> p){ if(p!=null){ System.out.print(p.data.toString()+" "); preorder(p.left); preorder(p.right); } } public void inorder(){ inorder(this.root); System.out.println(); } public void inorder(BinaryNode<T> p){ if(p!=null){ inorder(p.left); System.out.print(p.data.toString() + " "); inorder(p.right); } } public void postorder(){ postorder(this.root); System.out.println(); } public void postorder(BinaryNode<T> p){ if(p!=null){ postorder(p.left); postorder(p.right); System.out.print(p.data.toString()+" "); } } public void levelorder(){ if(this.root==null){ return; } Queue<BinaryNode<T>> que=new LinkedTransferQueue<BinaryNode<T>>(); que.add(this.root); while(!que.isEmpty()){ BinaryNode<T> p=que.poll(); System.out.print(p.data+" "); if(p.left!=null){ que.add(p.left); } if(p.right!=null){ que.add(p.right); } } System.out.println(); } } class BinaryNode<T>{ BinaryNode<T> left; BinaryNode<T> right; T data; public BinaryNode(T data,BinaryNode<T> left,BinaryNode<T> right){ this.data=data; this.left=left; this.right=right; } public BinaryNode(T data){ } public String toString(){ return this.data.toString(); } public boolean isLeaf(){ return false; } },用Java语言构造一个包含左右子树的二叉树,使其先根遍历\中根遍历\后根遍历中的一种为自己的学号202201234

以下是以自己学号构建的二叉树,其中先根遍历为202201234,中根遍历为2230124,后根遍历为2314202: ``` 2 / \ 0 2 / \ \ 2 1 3 \ 4 ```
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class BinaryTree: def init(self, rootObj): self.key = rootObj self.leftChild = None self.rightChild = None def insertLeft(self, newNode): if self.leftChild == None: self.leftChild = BinaryTree(newNode) else: t = BinaryTree(newNode) t.leftChild = self.leftChild self.leftChild = t def insertRight(self, newNode): if self.rightChild == None: self.rightChild = BinaryTree(newNode) else: t = BinaryTree(newNode) t.rightChild = self.rightChild self.rightChild = t def getLeftChild(self): return self.leftChild def getRightChild(self): return self.rightChild def setRootVal(self, obj): self.key = obj def getRootVal(self): return self.key def buildParseTree(fpexp): fplist = list(fpexp) pStack = [] eTree = BinaryTree('') pStack.append(eTree) currentTree = eTree for i in fplist: if i == '(': currentTree.insertLeft('') pStack.append(currentTree) currentTree = currentTree.getLeftChild() elif i not in ['+','-','','/',')']: currentTree.setRootVal(int(i)) parent = pStack.pop() currentTree = parent elif i in ['+','-','','/']: currentTree.setRootVal(i) currentTree.insertRight('') pStack.append(currentTree) currentTree = currentTree.getRightChild() elif i == ')': currentTree = pStack.pop() else: raise ValueError return eTree def preorder(tree): if tree: print(tree.getRootVal()) preorder(tree.getLeftChild()) preorder(tree.getRightChild()) def inorder(tree): if tree!=None: inorder(tree.getLeftChild()) print(tree.getRootVal()) inorder(tree.getRightchild()) def postorder(tree): if tree!=None: postorder(tree.getLeftChild()) postorder(tree.getRightChild()) print(tree.getRootVal()) import operator def evaluate(parseTree): opers = {'+': operator.add,'-': operator.sub,'*': operator.mul,'/': operator.truediv} leftC = parseTree.getLeftChild() rightC = parseTree.getRightChild() if leftC and rightC: fn = opers[parseTree.getRootVal()] return fn(evaluate(leftC), evaluate(rightC)) else: return parseTree.getRootVal() # 测试案例 pt=buildParseTree('((10+5)*3)') print("先序遍历:") preorder(pt) print("中序遍历:") inorder(pt) print("后序遍历:") postorder(pt) print("求值结果:", evaluate(pt))有什么问题吗,如果有请帮我改错

优化下面代码class TreeNode: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None root = TreeNode('a') root.left = TreeNode('b') root.right = TreeNode('c') root.left.left = TreeNode('d') root.left.right = TreeNode('e') root.right.left = TreeNode('f') root.right.right = TreeNode('g') root.left.left.left = TreeNode('h') root.left.left.right = TreeNode('i') def preorder_traversal(root): if not root: return print(root.val, end=' ') preorder_traversal(root.left) preorder_traversal(root.right) def inorder_traversal(root): if not root: return inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') inorder_traversal(root.right) def postorder_traversal(root): if not root: return postorder_traversal(root.left) postorder_traversal(root.right) print(root.val, end=' ') from collections import deque def level_order_traversal(root): if not root: return queue = deque() queue.append(root) while queue: node = queue.popleft() print(node.val, end=' ') if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) def get_height(root): if not root: return 0 left_height = get_height(root.left) right_height = get_height(root.right) return max(left_height, right_height) + 1 def get_node_count(root): if not root: return 0 left_node_count = get_node_count(root.left) right_node_count = get_node_count(root.right) return left_node_count + right_node_count + 1 print("先序遍历:") preorder_traversal(root) print("中序遍历:") inorder_traversal(root) print("后序遍历:") postorder_traversal(root) print("层次遍历:") level_order_traversal(root) print("该二叉树的高度为:") get_height(root) print("该二叉树的节点个数为 ") get_node_count(root)

NameError: name 'CreateBTree2' is not defined 以下代码:from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 self.root=BTNode(d) def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 return self._DispBTree1(self.root) def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 if t==None: return '' else: return '(%s%s%s)' % (t.data,self._DispBTree1(t.lchild),self._DispBTree1(t.rchild)) def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 return self._FindNode1(self.root,x) def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 if t==None: return None elif t.data==x: return t else: p=self._FindNode1(t.lchild,x) if p!=None: return p else: return self._FindNode1(t.rchild,x) def Height(self): #求二叉树高度的算法 return self._Height1(self.root) def _Height1(self,t): #被Height方法调用 if t==None: return 0 else: return max(self._Height1(t.lchild),self._Height1(t.rchild))+1 def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 _PreOrder(bt.root) def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 if t!=None: print(t.data,end=' ') _PreOrder(t.lchild) _PreOrder(t.rchild) def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 _InOrder(bt.root) def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 if t!=None: _InOrder(t.lchild) print(t.data,end=' ') _InOrder(t.rchild) def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 _PostOrder(bt.root) def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 if t!=None: _PostOrder(t.lchild) _PostOrder(t.rchild) print(t.data,end=' ') def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 Q=deque() Q.append(bt.root) while len(Q)!=0: t=Q.popleft() print(t.data,end=' ') if t.lchild!=None: Q.append(t.lchild) if t.rchild!=None: Q.append(t.rchild) def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 n=len(posts) return _CreateBTree2(posts,0,ins,0,n) def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 if n<=0: return None else: r=BTNode(posts[i+n-1]) k=ins.index(posts[i+n-1]) r.lchild=_CreateBTree2(posts,i,ins,j,k-j) r.rchild=_CreateBTree2(posts,i+k-j,ins,k+1,n-(k-j)-1) return r #主程序 ins=[1,2,3,4,5] posts=[5,4,3,2,1] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt=BTree() bt.root=CreateBTree2(posts,len(posts)-1,ins,0,len(ins)) print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x=值 p=bt.FindNode(x) if p is not None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); PreOrder(bt); print() print(" 中序序列:",end=' '); InOrder(bt); print() print(" 后序序列:",end=' '); PostOrder(bt); print() print(" 层次序列:",end=' '); LevelOrder(bt); print()

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技术选型 【后端】:Java 【框架】:springboot 【前端】:vue 【JDK版本】:JDK1.8 【服务器】:tomcat7+ 【数据库】:mysql 5.7+ 项目包含前后台完整源码。 项目都经过严格调试,确保可以运行! 具体项目介绍可查看博主文章或私聊获取 助力学习实践,提升编程技能,快来获取这份宝贵的资源吧! 在当今快速发展的信息技术领域,技术选型是决定一个项目成功与否的重要因素之一。基于以下的技术栈,我们为您带来了一份完善且经过实践验证的项目资源,让您在学习和提升编程技能的道路上事半功倍。以下是该项目的技术选型和其组件的详细介绍。 在后端技术方面,我们选择了Java作为编程语言。Java以其稳健性、跨平台性和丰富的库支持,在企业级应用中处于领导地位。项目采用了流行的Spring Boot框架,这个框架以简化Java企业级开发而闻名。Spring Boot提供了简洁的配置方式、内置的嵌入式服务器支持以及强大的生态系统,使开发者能够更高效地构建和部署应用。 前端技术方面,我们使用了Vue.js,这是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。Vue以其易上手、灵活和性能出色而受到开发者的青睐,它的组件化开发思想也有助于提高代码的复用性和可维护性。 项目的编译和运行环境选择了JDK 1.8。尽管Java已经推出了更新的版本,但JDK 1.8依旧是一种成熟且稳定的选择,广泛应用于各类项目中,确保了兼容性和稳定性。 在服务器方面,本项目部署在Tomcat 7+之上。Tomcat是Apache软件基金会下的一个开源Servlet容器,也是应用最为广泛的Java Web服务器之一。其稳定性和可靠的性能表现为Java Web应用提供了坚实的支持。 数据库方面,我们采用了MySQL 5.7+。MySQL是一种高效、可靠且使用广泛的关系型数据库管理系统,5.7版本在性能和功能上都有显著的提升。 值得一提的是,该项目包含了前后台的完整源码,并经过严格调试,确保可以顺利运行。通过项目的学习和实践,您将能更好地掌握从后端到前端的完整开发流程,提升自己的编程技能。欢迎参考博主的详细文章或私信获取更多信息,利用这一宝贵资源来推进您的技术成长之路!

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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本,旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件,包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本,用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中,实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**: - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息,脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**: - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段,例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等,每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**: - 如果用户还没有数据库,需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下,通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境,它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型,使其轻量又高效。在这个场景中,Node.js脚本将执行以下操作: - 读取WXR文件,通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件,提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构,格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动(例如pg模块)来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息,其字段及数据类型定义如下: - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键,用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时(UTC)表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容,通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态,如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前,用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括: - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具,用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句,如`CREATE TABLE wp_posts`语句,用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤,用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中,实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是,进行数据库迁移或脚本操作前,应确保对数据库操作有一定的了解和备份,防止数据丢失或损坏。