def Height(t): if t==None: return 0; if len(t.sons)==0: return 1 maxsh=0 for i in range(len(t.sons)): sh=Height(t.sons[i]) maxsh=max(maxsh,sh) return maxsh+1 解释该代码每一行

这是一个计算树的高度的函数，以下是每一行的解释：

1. `def Height(t):`：定义一个名为 `Height` 的函数，它接受一个树节点 `t` 作为输入参数。

2. `if t==None: return 0;`：如果输入的树节点是空节点，则返回 0。

3. `if len(t.sons)==0: return 1`：如果输入的树节点没有子节点，则返回高度为 1。

4. `maxsh=0`：初始化一个名为 `maxsh` 的变量，用于记录当前节点的最大子节点高度。

5. `for i in range(len(t.sons)):`：对于节点 `t` 的每个子节点，进行如下操作：

6. `sh=Height(t.sons[i])`：递归计算该子节点的高度，并将结果保存在变量 `sh` 中。

7. `maxsh=max(maxsh,sh)`：更新 `maxsh` 变量为当前子节点高度和 `maxsh` 变量中的较大值。

8. `return maxsh+1`：返回当前节点的最大子节点高度加一，即当前节点的高度。

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修改一下代码：题目是若一棵树采用孩子链存储结构t存储，python设计一个算法求其高度：class SonNode: #孩子链存储结构的结点类 def __init__(self,d=None): #构造方法 self.data=d #结点的值 self.sons=[] #指向孩子结点的指针列表 def Height(t): #求t的高度 if len(t.son)==0: #叶子结点的高度为1 return 1 maxsh=0 for i in range(len(t.sons)): #遍历所有子树 sh=Height(t.sons[i]) #求子树t.sons[i]的高度 maxsh=max(maxsh,sh) #求所有子树的最大高度 return maxsh+1 n1=SonNode('A') n2=SonNode('B') n3=SonNode('C') n4=SonNode('D') n5=SonNode('E') n6=SonNode('F') n7=SonNode('G') n1.sons=[n2,n3,n4] n2.sons=[n5,n6] n3.sons=[n7] return Height(n1)

class SonNode:
# 孩子链存储结构的结点类
def __init__(self, d=None):
# 构造方法
self.data = d # 结点的值
self.sons = [] # 指向孩子结点的指针列表

def Height(t):
# 求t的高度
if len(t.sons) == 0: # 叶子结点的高度为1
return 1
maxsh = 0
for i in range(len(t.sons)): # 遍历所有子树
sh = Height(t.sons[i]) # 求子树t.sons[i]的高度
maxsh = max(maxsh, sh) # 求所有子树的最大高度
return maxsh + 1

n1 = SonNode('A')
n2 = SonNode('B')
n3 = SonNode('C')
n4 = SonNode('D')
n5 = SonNode('E')
n6 = SonNode('F')
n7 = SonNode('G')

n1.sons = [n2, n3, n4]
n2.sons = [n5, n6]
n3.sons = [n7]

print(Height(n1)) # 输出树的高度

$1->sons.push_back($2); $$ = $1;这是在干嘛

这是一个 C++ 中的语句，用于将 $2$ 加入到 $1$ 的 sons 数组的末尾，并将修改后的 $1$ 作为结果返回。其中，$1$ 和 $2$ 是指针类型。具体来说，这段代码将 $2$ 加入到 $1$ 的 sons 数组中，并将修改后的 $1$ 返回给 `$$`，`$$` 可以理解为这段代码的返回值。