[LeetCode]Count Complete Tree Nodes

本文介绍了一种高效算法用于计算完全二叉树的节点数量,通过判断是否为满二叉树来减少不必要的节点遍历,复杂度优于O(N),在O(lgN)到O(N)之间。

Given a complete binary tree, count the number of nodes.

Definition of a complete binary tree from Wikipedia:

In a complete binary tree every level, except possibly the last, is completely filled, and all nodes in the last level are as far left as possible. It can have between 1 and 2h nodes inclusive at the last level h.

注意完全二叉树的定义和满二叉树是有区别的。

对完全二叉树前序遍历时,有值的节点先于空节点遍历。


可以证明一个完全二叉树左右子树至少有一个是满二叉树。

满二叉树的节点数是2^k-1,k是树的深度。

所以我们可以先判断该树是否为满二叉树,然后是的话直接返回结果,如果不是递归地求解子树。

这样不用遍历所有的节点。复杂度小于O(N),比对所有点遍历复杂度要小,最好的情况是O(lgN)。

推算大概在O(lgN)~O(N)之间。

具体的分析,取左右子树只有一个是满树的最差情况。

T(N) = lg(N/2) + T(N/2)

T(1) =1 

可以推导下复杂度最差在O(lgN*lgN)。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    int countNodes(TreeNode* root){
        if(root==nullptr)
            return 0;
        TreeNode* lt = root;
        TreeNode* rt = root;
        int leftdepth = 0;
        int rightdepth = 0;
        while(lt){
            leftdepth++;
            lt = lt->left;
        }
        while(rt){
            rightdepth++;
            rt = rt->right;
        }
        if(leftdepth==rightdepth)
            return pow(2,leftdepth)-1;
        else
            return countNodes(root->left)+countNodes(root->right)+1;
    }
};



同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>嗯,我现在需要补全Lean4中关于Proper Binary Tree(PBT)的定理证明,具体是count_nodes_plus_one_eq_count_leaves这个定理。首先,我得理解这个定理的意思。应该是说,对于任何Proper Binary Tree,节点的数量加一等于叶子的数量。比如,可能像这样:如果树有n个节点,那么叶子数应该是n+1?或者反过来?可能得先确认定理的具体数学表达式。 然后,用户提到要应用归纳假设ihl和ihr进行推导,这说明可能需要使用数学归纳法来证明这个定理。通常,处理树结构的时候,结构归纳法是一个常用的方法。比如,对于二叉树,可能分为叶子节点和内部节点的情况,或者根据左子树和右子树进行归纳。 首先,我需要明确Proper Binary Tree的定义。Proper Binary Tree通常指的是每个节点要么有两个子节点(内部节点),要么没有子节点(叶子节点)。也就是说,不存在只有一个子节点的情况。这样,整个树的结构会比较规则,可能更容易进行归纳。 接下来,定理的陈述应该是:对于任何Proper Binary Tree,其节点数加一等于叶子数。数学表达式可能是:count_nodes(t) + 1 = count_leaves(t),其中t是一个Proper Binary Tree。 现在,要证明这个定理,我需要考虑如何进行归纳。可能的结构归纳步骤如下: 1. **基例**:当树是一个叶子节点时,节点数为1,叶子数也为1。这时候1 + 1 = 2,但叶子数只有1,这显然不对。这说明我的理解可能有误,或者定理的陈述需要重新确认。 或者,可能基例应该是一个空树?但Proper Binary Tree通常不允许空树,因为叶子节点本身就是有值的节点。这时候基例可能需要调整,或者我误解了定理的陈述。 这里可能存在理解上的问题,需要再仔细看定理的名字和定义。count_nodes_plus_one_eq_count_leaves,即节点数加一等于叶子数。比如,如果有一个叶子节点,节点数是1,加一是2,但叶子数是1,这显然不成立。这说明可能在基例的情况下,定理需要不同的处理,或者我的理解有误。 或许,基例应该是一个内部节点,左右子树都是叶子节点。比如,一个根节点有两个叶子子节点,这时候节点数是3(根、左叶子、右叶子),叶子数是2,3+1=4≠2,这也不对。这说明我的理解有严重问题,可能定理的陈述需要重新确认。 或者,可能定理中的节点数是指内部节点数,而叶子数单独计算?比如,内部节点数加一等于叶子数。比如,一个内部节点有两个叶子,内部节点数是1,叶子数是2,1+1=2,成立。这时候可能定理的正确性成立。因此,我需要确认定理的具体定义,是否节点数指的是内部节点数,而叶子数单独计算。 假设定理的正确陈述是:在Proper Binary Tree中,内部节点数加一等于叶子数。这时候,基例情况下,如果树只有一个叶子节点,那么内部节点数为0,叶子数为1,0+1=1,成立。如果一个内部节点有两个叶子子节点,内部节点数为1,叶子数为2,1+1=2,成立。这符合常见的二叉树性质,即内部节点数加一等于叶子数。 现在,用户的问题是如何用Lean4补全这个定理的证明,应用归纳假设ihl和ihr进行推导。这说明在证明过程中,可能需要对左右子树分别应用归纳假设,然后将结果结合起来。 接下来,我需要考虑如何在Lean4中表示Proper Binary Tree,以及如何定义count_nodescount_leaves函数。假设已经定义了如下的二叉树类型: inductive PBT (α : Type) where | leaf (val : α) | node (left : PBT α) (right : PBT α) 然后,定义count_nodescount_leaves函数: def count_nodes : PBT α → Nat | .leaf _ => 0 -- 假设叶子节点不计入内部节点数 | .node l r => 1 + count_nodes l + count_nodes r def count_leaves : PBT α → Nat | .leaf _ => 1 | .node l r => count_leaves l + count_leaves r 这里,count_nodes计算的是内部节点的数量,叶子节点不计入,而count_leaves计算叶子节点的数量。这样,定理应该表述为:对于任何Proper Binary Tree t,count_nodes t + 1 = count_leaves t。 现在,需要证明这个定理。使用结构归纳法,可能需要对树的结构进行分情况讨论: 1. **基例**:当树是一个叶子节点时,count_nodes t = 0,count_leaves t = 1,因此0 + 1 = 1,成立。 2. **归纳步骤**:假设对于左右子树l和r,有count_nodes l + 1 = count_leaves l(归纳假设ihl),以及count_nodes r + 1 = count_leaves r(归纳假设ihr)。需要证明对于.node l r,count_nodes (.node l r) + 1 = count_leaves (.node l r)。 根据定义,count_nodes (.node l r) = 1 + count_nodes l + count_nodes r count_leaves (.node l r) = count_leaves l + count_leaves r 根据归纳假设ihl和ihr,可以将count_leaves l替换为count_nodes l + 1,同理count_leaves r替换为count_nodes r + 1。 因此,右边变为 (count_nodes l + 1) + (count_nodes r + 1) = count_nodes l + count_nodes r + 2 左边是count_nodes (.node l r) + 1 = (1 + count_nodes l + count_nodes r) + 1 = count_nodes l + count_nodes r + 2 两边相等,因此定理成立。 现在,如何在Lean4中实现这个证明?用户已经提供了部分代码,需要补全应用归纳假设的部分。可能的代码结构如下: theorem count_nodes_plus_one_eq_count_leaves (t : PBT α) : count_nodes t + 1 = count_leaves t := by induction t with | leaf => -- 基例处理 simp [count_nodes, count_leaves] -- 简化表达式,验证基例成立 | node l r ihl ihr => -- 归纳步骤,应用归纳假设ihl和ihr simp [count_nodes, count_leaves, ihl, ihr] -- 将归纳假设带入,简化表达式 ring -- 使用代数运算验证等式成立 这里,`simp`策略用于简化表达式,带入归纳假设,而`ring`用于验证代数等式成立。用户可能需要补全的是在归纳步骤中正确应用ihl和ihr,并确保代数运算正确。 可能的难点在于确保归纳假设正确应用,并且简化后的表达式能够正确匹配。如果用户提供的代码中有缺失的部分,可能需要根据上述逻辑补全。例如,在`node`的情况下,正确地将ihl和ihr带入,并确保`ring`能够处理剩余的代数运算。 此外,需要注意Proper Binary Tree的定义是否符合上述结构,以及count_nodescount_leaves的定义是否正确区分内部节点和叶子节点。如果定义有误,可能需要调整函数定义或定理的陈述。 总结来说,补全证明的关键在于正确应用结构归纳法,基例处理叶子节点,归纳步骤处理内部节点并应用左右子树的归纳假设,最后通过代数运算验证等式成立。</think>要补全`count_nodes_plus_one_eq_count_leaves`定理的证明,需基于Proper Binary Tree的结构进行归纳,并正确应用归纳假设。以下是分步说明及完整代码: **步骤说明**: 1. **基例(Leaf节点)**: - 当树为叶子节点时,内部节点数为0,叶子数为1。 - 验证等式:$0 + 1 = 1$,显然成立。 2. **归纳步骤(Node节点)**: - 假设左子树满足$\text{count\_nodes}(l) + 1 = \text{count\_leaves}(l)$(归纳假设`ihl`) - 假设右子树满足$\text{count\_nodes}(r) + 1 = \text{count\_leaves}(r)$(归纳假设`ihr`) - 计算当前节点:$\text{count\_nodes}(\text{node}\ l\ r) = 1 + \text{count\_nodes}(l) + \text{count\_nodes}(r)$ - 计算当前叶子数:$\text{count\_leaves}(\text{node}\ l\ r) = \text{count\_leaves}(l) + \text{count\_leaves}(r)$ - 代入归纳假设:$\text{count\_leaves}(l) + \text{count\_leaves}(r) = (\text{count\_nodes}(l) + 1) + (\text{count\_nodes}(r) + 1)$ - 简化后等式两边均为$\text{count\_nodes}(l) + \text{count\_nodes}(r) + 2$,故成立。 **Lean4代码补全**: ```lean4 theorem count_nodes_plus_one_eq_count_leaves (t : PBT α) : count_nodes t + 1 = count_leaves t := by induction t with | leaf => -- 基例:叶子节点的内部节点数为0,叶子数为1,等式显然成立 simp [count_nodes, count_leaves] | node l r ihl ihr => -- 归纳步骤:应用归纳假设ihl和ihr,并简化表达式 simp [count_nodes, count_leaves, ihl, ihr] -- 使用代数运算验证等式成立 ring ``` **代码解释**: - `induction t with`:对树`t`进行结构归纳。 - `| leaf => ...`:处理叶子节点基例,使用`simp`简化表达式。 - `| node l r ihl ihr => ...`:处理内部节点,带入左右子树的归纳假设`ihl`和`ihr`。 - `simp [count_nodes, count_leaves, ihl, ihr]`:将函数定义和归纳假设带入当前上下文。 - `ring`:验证代数等式成立,自动处理加法与乘法运算。 **引用文献**: - 关于二叉树归纳证明的标准方法,可参考算法与数据结构教材[^1]。 - Lean4的归纳策略及`ring`定理证明器的使用详见官方文档[^2]。
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