实验九 1

创建二叉树类。二叉树的存储结构使用链表。提供操作:前序遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历、计算二叉树结点数目、计算二叉树高度。

格式

输入格式

第一行为一个数字n (10<=n<=100000),表示有这棵树有n个节点,编号为1~n。

之后n行每行两个数字,第 i 行的两个数字a、b表示编号为 i 的节点的左孩子节点为 a,右孩子节点为 b,-1表示该位置没有节点。

保证数据有效,根节点为1。

输出格式

第一行,n个数字,表示该树的层次遍历。

第二行,n个数字,第i个数字表示以 i 节点为根的子树的节点数目。

第三行,n个数字,第i个数字表示以 i 节点为根的子树的高度。

#include<iostream>
using namespace std;
struct treeNode
{
 treeNode *leftchild;
 treeNode *rightchild;
 int element;
 treeNode()
 {
  element=0;
  leftchild=NULL;
  rightchild=NULL;
 }
 treeNode(int element)
 {
  this->element=element;
  leftchild=NULL;
  rightchild=NULL;
 }
 treeNode(int element,treeNode* left,treeNode* right)
 {
  this->element=element;
  leftchild=left;
  rightchild=right;
 }
};
//***********************************************************************************************************///
//***********************************************************************************************************///链表队列
 struct chainNode
 {
  treeNode element;      //用来装牌的号码 
  chainNode* next; 
  chainNode(treeNode element, chainNode *n)
  {
   this->element =element;
   this->next = n;
  }
 };
 class mylinkqueue
 {
  public:
   mylinkqueue();
   ~mylinkqueue();
   int getsize();   //返回大小
  void pop();   //删除头元素
  treeNode* front();  //返回首元素 
  void push(treeNode); //把元素加到队尾 
 
 private:
  int size;  
  chainNode* thefront;
  chainNode* theback;   
 };
 //构造 
 mylinkqueue::mylinkqueue()
 {
  size = 0;
  thefront = NULL;
  theback = NULL;
 }
 //析构 
 mylinkqueue::~mylinkqueue()
 {
  chainNode *c=thefront;
  while(c!=NULL)
  {c=c->next;
  delete thefront; 
  thefront = c;} 
 }
 //求大小 
 int mylinkqueue::getsize()
 {
  return size;
 }
 //删除 
 void mylinkqueue::pop()
 {
  if(thefront==NULL)
  {
   return;
  }  
  chainNode* nextNode = thefront->next;
  delete thefront;
  thefront = nextNode;
  size--;
 }
 //添加
 void mylinkqueue::push(treeNode a)
 {
  chainNode* newNode = new chainNode(a,NULL);
  if(size==0)
   thefront = newNode;
  else
   {
    theback->next=newNode;
   }
   theback= newNode;
                  //newNode成为了尾
 size++; 
  } 
 //返回首元素
 treeNode* mylinkqueue::front()
 {
  return& thefront->element;
  } 
//***************************************************************************************************************///
//***************************************************************************************************************///
class linkBT
{
 public:
  linkBT();
 // ~linkeBT();
  void preOrder(const treeNode*);                           //前序
  void inOrder(const treeNode*);                            //中序
  void postOrder(const treeNode*);                          //后序
  void levelOrder(const treeNode*);                         //层次
  treeNode* getroot(){return root;} 
  void visit(const treeNode* t){cout<<t->element<<" ";} 
  int height(const treeNode*);                               //确认高度 
  void insert(treeNode*,int );                             //插入 
  treeNode* find(int i);                                        //寻找i节点 
  int numC(const treeNode*);                    //计算节点数目 
  void build(int);                              //构建 
 private:
  treeNode* root;
  treeNode** A;                             //用来装指针 
};
//构造
linkBT::linkBT()
{
 root = new treeNode(1);
 A = new treeNode*[10005];
 A[1]=root;
}
//析构
//前序
void linkBT::preOrder(const treeNode* t)
{
 if(t!=NULL&&t->element!=-1)
 {
  visit(t);
  //cout<<"进入左子树"<<endl; 
  preOrder(t->leftchild);
  //cout<<"进入右子树"<<endl; 
  preOrder(t->rightchild);} 
} 
//中序
void linkBT::inOrder(const treeNode* t)
{
 if(t!=NULL&&t->element!=-1)
 {
 // cout<<"进入左子树" <<endl;
  inOrder(t->leftchild);
  visit(t);//cout<<endl;
 // cout<<"进入左右树" <<endl;
  inOrder(t->rightchild);
 }
 } 
//后序
 void linkBT::postOrder(const treeNode* t)
{
 if(t!=NULL&&t->element!=-1)
 {
  postOrder(t->leftchild);
  postOrder(t->rightchild);
  visit(t);
 }
 } 
//层次
void linkBT::levelOrder(const treeNode* t)
{
 mylinkqueue q;
 q.push(*t);
 while(q.getsize()>0)
 {
  visit(q.front());
  if(q.front()->leftchild!=NULL&&q.front()->leftchild->element!=-1)
  {
   q.push(*(q.front()->leftchild));
  }
  if(q.front()->rightchild!=NULL&&q.front()->rightchild->element!=-1)
  {
   q.push(*(q.front()->rightchild));
  }
  q.pop();
 }
}
//高度 
int linkBT::height(const treeNode* t)
{
 if(t == NULL||t->element==-1)
 {
  return 0;
 }
 int hl = height(t->leftchild);
 int hr = height(t->rightchild);
 if(hl>hr)
 {
  return ++hl;
 }
 else
 {
  return ++hr;
 }
}
//插入
void  linkBT::insert(treeNode* t,int i)
{
  if(t!=NULL&&t->element!=-1)
 {
  if(t->element==i)
  {
   int a,b;
   cin>>a>>b;
   t->leftchild=new treeNode(a);
   if(a!=-1)
   A[t->leftchild->element]=t->leftchild;
   t->rightchild=new treeNode(b);
   if(b!=-1)
   A[t->rightchild->element]=t->rightchild;
   return;
  //cout<<"进入左子树"<<endl; 
  insert(t->leftchild,i);
  //cout<<"进入右子树"<<endl; 
  insert(t->rightchild,i);
  }} 
}
//构建二叉树
void linkBT::build(int n)
{
 for(int i=1;i<=n;i++)
 {
  insert(A[i],i);
 }
}
//寻找i节点
treeNode* linkBT::find(int i)
{
 return A[i];
} 
//计算节点个数
int linkBT::numC(const treeNode* t)
{
 if(t==NULL||t->element==-1)
 {
  return 0;
 }
 else
 {
  //cout<<"+1"<<endl;
  int count= numC(t->leftchild)+numC(t->rightchild)+1;
  return count;
 }
}
int main()
{
 int n;
 cin>>n;
 linkBT a;
 a.build(n);
 a.levelOrder(a.getroot());     //输出层次遍历 
 cout<<endl;
 for(int i=1;i<=n;i++)
 {
  cout<<a.numC(a.find(i))<<" ";
  //cout<<c->element;
  } 
  cout<<endl; 
 for(int i=1;i<=n;i++)
 {
  cout<<a.height(a.find(i))<<" ";
 }
}
<think>我们正在讨论Gemini GenAI SDK中的聊天历史功能。由于这是一个特定的技术问题,我将根据一般性的知识和常见的SDK设计模式来回答,因为Gemini GenAI SDK的具体实现细节可能随时间变化,且我没有实时的访问权限。但我会尽量提供通用且可靠的指导。 聊天历史功能通常是指在一个持续对话中,模型能够记住之前的对话内容,从而在后续的回复中保持上下文。在Gemini GenAI SDK中,实现聊天历史管理通常涉及以下几个关键点: 1. **消息传递结构**:通常,每次调用模型时,我们需要传递整个对话历史(包括用户的消息和模型的回复)作为上下文。这样模型才能基于整个对话历史生成回复。 2. **消息格式**:每条消息通常包含角色(如"user"或"model")和内容(文本)。例如: ```json [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "model", "content": "你好!有什么可以帮助你的吗?"}, {"role": "user", "content": "告诉我Gemini是什么?"} ] ``` 3. **管理对话历史**:开发者需要维护一个消息列表,每次用户发送新消息时,将新消息添加到历史列表中,然后调用模型生成回复,再将模型的回复也添加到历史列表中。注意,历史记录的长度不能超过模型的最大上下文长度(通常有token限制)。 4. **截断历史记录**:当对话历史很长时,需要截断以避免超过token限制。常见的策略是保留最近的几条消息,或者删除中间的一些消息但保留开头(如系统指令)和最近的对话。 5. **Gemini SDK中的具体实现**:在Gemini SDK中,可能会有一个`ChatSession`类来管理对话状态。例如: ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;) chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 response = chat.send_message("你好") print(response.text) # 模型的回复 # 继续对话 response = chat.send_message("告诉我Gemini是什么?") print(response.text) # 查看历史 for message in chat.history: print(message.role, message.parts[0].text) ``` 在上面的例子中,`chat`对象会自动维护历史记录。每次调用`send_message`后,用户的消息和模型的回复都会被添加到`chat.history`中。 6. **常见问题**: - **上下文丢失**:如果发现模型没有记住之前的对话,请检查是否在每次发送消息时都使用了同一个`ChatSession`实例,并且历史记录是否正确传递。 - **token限制**:当历史记录很长时,可能会超过模型的最大token限制(例如,gemini-pro模型的最大上下文长度是30720个token)。此时,需要手动截断历史记录(如保留最近的几条消息)或者使用更高级的摘要技术。 - **历史记录存储**:如果需要长期存储对话,可以将历史记录保存到数据库,并在下次对话时重新加载。但要注意,重新加载后,需要确保整个历史记录不超过token限制。 7. **重置历史**:如果需要开始一个新的对话,可以创建一个新的`ChatSession`实例。 8. **系统指令**:在对话开始时,可以设置一个系统指令(system instruction)来指导模型的行为。例如: ```python model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;, system_instruction="你是一个专业的客服助手。") ``` 以上是关于Gemini GenAI SDK中聊天历史功能的基本实现和常见问题处理。具体细节请参考官方文档。 由于这是一个技术性较强的问题,我生成的相关问题将围绕使用中的常见场景和问题: §§相关问题§§ 1. 如何在Gemini GenAI SDK中重置聊天历史? 2. 当对话历史很长时,如何避免超过模型的token限制? 3. 如何将聊天历史保存到数据库并在下次对话时恢复? 4. Gemini模型支持的最大上下文长度是多少? 5. 在Gemini SDK中,如何设置系统指令来指导模型的行为?</think>### Gemini GenAI SDK 聊天历史功能实现指南 Gemini GenAI SDK 的聊天历史功能允许模型在连续对话中保持上下文记忆。以下是关键实现步骤和常见问题解决方案: #### 一、核心实现方法 1. **历史记录传递** 每次请求需将完整对话历史作为上下文传入: ```python from google.generativeai import GenerativeModel # 初始化模型 model = GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 # 首次交互 response = chat.send_message("解释量子力学") print(response.text) # 模型回复 # 后续交互(自动携带历史) response = chat.send_message("用简单例子说明") print(response.text) # 基于上下文的回复 ``` 2. **历史数据结构** 每条历史记录包含角色和内容: ```python # 手动构建历史 history = [ {"role": "user", "parts": ["你好"]}, {"role": "model", "parts": ["你好!有什么可以帮助你?"]} ] ``` 3. **历史管理技巧** - **上下文长度限制**:Gemini 1.5 Pro 支持最大 1M token 上下文[^1] - **历史截断策略**: ```python # 保留最近10轮对话 if len(chat.history) > 20: # 10轮对话=20条消息 chat.history = chat.history[-20:] ``` #### 二、常见问题解决 1. **上下文丢失问题** **症状**:模型忘记之前的对话 **解决方案**: - 检查是否每次调用都传递了完整 `chat.history` - 验证 token 计数是否超限: ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") tokens = encoder.encode(str(chat.history)) print(len(tokens)) # 需小于模型上限 ``` 2. **历史记录污染** **场景**:用户输入包含敏感数据 **清理方法**: ```python def clean_history(history): return [msg for msg in history if not is_sensitive(msg["parts"][0])] ``` 3. **性能优化** - 使用 `stream=True` 流式传输减少延迟 - 对长历史启用摘要功能: ```python summary = model.generate_content("总结对话要点: " + str(history[-5:])) new_history = [{"role": "system", "parts": [summary.text]}] ``` #### 三、最佳实践 1. **混合历史策略** ```mermaid graph LR A[新对话] --> B{历史长度>阈值?} B -->|是| C[摘要前5轮+完整后5轮] B -->|否| D[使用完整历史] ``` 2. **元数据存储** 建议将历史记录与会话元数据(如 session_id)共同存储: ```python # Firebase 存储示例 firestore.collection("chats").document(session_id).set({ "history": chat.history, "last_updated": firestore.SERVER_TIMESTAMP }) ``` > **重要提示**:Gemini 1.5 支持原生文件处理(PDF/Word),可将文档作为历史上下文传入[^1]: > ```python > response = chat.send_message( > "总结此文档", > file=open("report.pdf", "rb") > ) > ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值