1102. Invert a Binary Tree (25)

本文提供了一种使用C++实现的PAT-A 1102题目解决方案,采用一种特殊的二叉树节点结构来实现后序遍历、层次遍历和中序遍历,并对二叉树进行了反转。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述:https://www.patest.cn/contests/pat-a-practise/1102

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代码:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string.h>
using namespace std;
#define N 11
typedef struct Node 
{
    int leftChild;
    int rightChild;
}Node;
Node node[N];
int n,root[N];
vector<int> number;
int queue[N],rear,front;
int charToNum( char c )  //输入的是字符,因此需要把字符转化成数字 
{
    if( c == '-' )
        return -1;
    else
        return c-'0';
}
void postOrder( int root )  //后序遍历,并把该二叉树反转 
{
    if( root != -1 )
    {
        postOrder(node[root].leftChild);
        postOrder(node[root].rightChild);
        swap(node[root].leftChild,node[root].rightChild);
    }
}
void BFS( int root ) //层次遍历 
{
    queue[++rear] = root;
    while( front != rear )
    {
        int key = queue[++front];
        if( node[key].leftChild != -1 )
        {
            queue[++rear] = node[key].leftChild;
        }
        if( node[key].rightChild != -1)
        {
            queue[++rear] = node[key].rightChild;
        }
    }
}
void inOrder( int root )
{
    if( root != -1 )
    {
        inOrder(node[root].leftChild);
        queue[++rear] = root;
        inOrder(node[root].rightChild);
    }
}
void swap( int &left,int &right)
{
    int temp;
    temp = left;
    left = right;
    right = temp;
}
void printArray( int queue[],int rear )
{
    for( int i=0;i<=rear;++i )
    {
        if( i == rear )
            cout<<queue[i]<<endl;
        else
            cout<<queue[i]<<" ";    
    }
}
int main()
{
    cin>>n;
    int Root;
    memset(root,-1,sizeof(root));
    for( int i=0;i<n;++i )
    {
        char left,right;
        cin>>left>>right;
        node[i].leftChild = charToNum(left);
        node[i].rightChild = charToNum(right);
        if( charToNum(left) != -1 )
            root[charToNum(left)] = i;
        if( charToNum(right) != -1 )
            root[charToNum(right)] = i;
    }
    for( int i=0;i<n;++i )
    {
        if( root[i] == -1 )
        {
            Root = i;
            break;
        }       
    }
    postOrder(Root);  //后序遍历,并把二叉树反转
    front = rear = -1; //层次遍历前的初始化 
    BFS(Root);        //层次遍历 
    printArray( queue,rear );
    front = rear = -1;  //中序遍历前的初始化 
    inOrder(Root);
    printArray( queue,rear );
    return 0;
}

本题不难,但是必须得转换思想。以前的结构体如下所示:

typedef struct BTree
{
    int data;  //存储节点信息 
    struct BTree *leftChild;  //存储左孩子的地址 
    struct BTree *rightChild;   //存储右孩子的地址 
}BTree;

而现在的结构体为:

typedef struct Node 
{
    int leftChild;   //存储左孩子的下标 
    int rightChild; //存储右孩子的下标 
}Node;

节点本身的信息存储到了Node的数组的下标中了,而数组又支持随机访问的特性。这是解答本题的关键。这道题还是挺不错的,尤其是这种存储结构,以前在树上看到过类似的存储结构,但是一直没有在题中遇到过,现在好像有点明白 程序 = 数据结构 + 算法 了,一个程序必须解决数据的存储的问题(这是数据结构解决的问题),然后才能这些数据施加某些算法进行处理。

import cv2 import numpy as np def is_approx_rect(contour, epsilon_factor=0.02): peri = cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon_factor * peri, True) return (4 <= len(approx) <= 5 and cv2.isContourConvex(approx)), approx def calc_center(approx): M = cv2.moments(approx) if M["m00"] == 0: return None return int(M["m10"] / M["m00"]), int(M["m01"] / M["m00"]) def distance(p1, p2): return np.sqrt((p1[0]-p2[0])**2 + (p1[1]-p2[1])**2) def main(): cap = cv2.VideoCapture("222.mp4") if not cap.isOpened(): print("打开视频失败") return prev_center = None while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, binary = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) closed = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (50, 50))) contours_data = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = contours_data[1] if len(contours_data) == 3 else contours_data[0] candidates = [] for cnt in contours: is_rect, approx = is_approx_rect(cnt) if is_rect: center = calc_center(approx) if center: candidates.append((approx, center, cv2.contourArea(approx))) if not candidates: selected = None elif prev_center is None: selected = max(candidates, key=lambda x: x[2]) else: candidates.sort(key=lambda x: distance(x[1], prev_center)) top_n = [candidates[0]] for c in candidates[1:]: if distance(c[1], prev_center) - distance(candidates[0][1], prev_center) < 50: top_n.append(c) else: break selected = max(top_n, key=lambda x: x[2]) display_frame 将上述代码改成适用于 openmv4 h7 plus 的代码要求给出完整代码
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08-03
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