【PAT甲级】1064 Complete Binary Search Tree (二叉搜索树与完全二叉树)

本文介绍如何从一组非负整数构造一个既为二叉搜索树又为完全二叉树的数据结构,并输出该树的层次遍历序列。通过排序和计算确定根节点位置的方法,实现了层次遍历的输出。

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A Binary Search Tree (BST) is recursively defined as a binary tree which has the following properties:

  • The left subtree of a node contains only nodes with keys less than the node's key.
  • The right subtree of a node contains only nodes with keys greater than or equal to the node's key.
  • Both the left and right subtrees must also be binary search trees.

A Complete Binary Tree (CBT) is a tree that is completely filled, with the possible exception of the bottom level, which is filled from left to right.

Now given a sequence of distinct non-negative integer keys, a unique BST can be constructed if it is required that the tree must also be a CBT. You are supposed to output the level order traversal sequence of this BST.

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, the first line contains a positive integer N (≤1000). Then N distinct non-negative integer keys are given in the next line. All the numbers in a line are separated by a space and are no greater than 2000.

Output Specification:

For each test case, print in one line the level order traversal sequence of the corresponding complete binary search tree. All the numbers in a line must be separated by a space, and there must be no extra space at the end of the line.

Sample Input:

10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 0

Sample Output:

6 3 8 1 5 7 9 0 2 4

 

 

分析:

首先要明白一点:已知一个序列,构建出来的搜索二叉树为什么不唯一,答案:因为无法确定哪个是根节点。

其次要知道二叉搜索树的一些性质:

  1. 二叉搜索树的先序遍历序列即为其构建的先后顺序。
  2. 二叉搜索树的中序遍历序列即为其所有结点的data域从小到大的排列。

二叉树的性质:

本题的二叉搜索树为完全二叉树,我们可以利用其是完全二叉树和结点总数固定的已知条件,确定其根节点(先排序,再计算),进而确定这个唯一的二叉搜索树。

 

柳神的优秀解法:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;
vector<int> in, level;
void levelorder(int start, int end, int index) {
    if(start > end) return ;
    int n = end - start + 1;
    int l = log(n + 1) / log(2); // 得到二叉树的高度 
    int leave = n - (pow(2, l) - 1);// 最后一层的叶子节点数
    int root = start + (pow(2, l - 1) - 1) + min((int)pow(2, l - 1), leave);
	/* pow(2, l - 1) - 1是除了root结点所在层和最后一层外,
	左子树的结点个数,pow(2, l - 1) 是l+1层最多拥有的属于根结点左子树的结点个数,
	min(pow(2, l - 1), leave)是最后一个结点真正拥有的属于根结点左子树上的结点个数
	*/ 
    level[index] = in[root];
    levelorder(start, root - 1, 2 * index + 1);
    levelorder(root + 1, end, 2 * index + 2);
}

int main() {
    int n;
    scanf("%d", &n);
    in.resize(n);
    level.resize(n);
    for(int i = 0 ; i < n; i++)
        scanf("%d", &in[i]);
    sort(in.begin(), in.end());
    levelorder(0, n - 1, 0);
    printf("%d", level[0]);
    for(int i = 1; i < n; i++)
        printf(" %d", level[i]);
    return 0;
}

 

本菜鸡的一次错误尝试:

#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<queue>

using namespace std;
struct node{
	int data;
	node *left,*right;
};
int n;

vector<int> in; 


void insert(node* &root,int data)
{
	if(root==NULL)
	{
		root=new node;
		root->data=data;
		root->left=root->right=NULL;
		return;
	}
	
	if(data < root->data) insert(root->left,data);
	if(data > root->data) insert(root->right,data);
}

int num=0;
void bfs(node* root)
{
	queue<node*> q;
	q.push(root);
	while(!q.empty())
	{
		node* top=q.front();
		q.pop();
		printf("%d",top->data);
		num++;
		if(num<n) printf(" ");
		if(top->left !=NULL) q.push(top->left);
		if(top->right!=NULL) q.push(top->right);
	}
}

int main()
{
	int temp;
	node* root=NULL;
	scanf("%d",&n);
	in.resize(n);
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		scanf("%d",&in[i]);
	}
	sort(in.begin(),in.end());
	for(int i=0;i<n;i++) printf(" %d",in[i]); 
	
    //定位根结点的索引
	if(n%2==0) temp=n/2;
	else temp=(n-1)/2;
	
	root=new node;
	root->data=in[temp];
	root->left=root->right=NULL;
	
	printf("temp:%d",temp);
	
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		if(i!=temp)
		insert(root,in[i]);
	}
	
	bfs(root);
	return 0;
}

 

 

 

 

### 判断二叉搜索树是否为完全二叉树 要判断一个二叉搜索树Binary Search Tree, BST)是否为完全二叉树Complete Binary Tree),需要理解两者的定义及其特性。 #### 1. **二叉搜索树的定义** 二叉搜索树是一种特殊的二叉树,其节点满足以下条件: - 如果左子树存在,则左子树中的所有节点值均小于根节点的值[^2]。 - 如果右子树存在,则右子树中的所有节点值均大于根节点的值。 - 左子树和右子树本身也是二叉搜索树[^4]。 #### 2. **完全二叉树的定义** 完全二叉树是指除最后一层外,其他各层都被完全填满,并且最后一层的节点都集中在最左侧的二叉树。具体来说: - 所有叶子节点都在最后两层。 - 假设最后一个节点位于第 \( h \) 层,则对于前 \( h-1 \) 层,每一层都有最大数量的节点。 - 最后一层的节点从左到右连续分布[^3]。 #### 3. **两者的主要区别** | 特性 | 二叉搜索树 (BST) | 完全二叉树 (CBT) | |---------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------| | 节点排列方式 | 节点按照大小顺序排列,左子树小于父节点,右子树大于父节点[^2]。 | 节点按层次填充,优先填充左边位置。 | | 形状 | 不一定是对称或紧凑形状,可能偏向一侧[^1]。 | 结构紧凑,除了最后一层以外,其余层都是满的。 | | 插入操作 | 新节点总是插入到合适的位置以保持搜索性质。 | 新节点总是在下一层的第一个可用位置插入。 | #### 4. **如何判断二叉搜索树是否为完全二叉树** 可以通过以下方法来验证: ##### 方法一:广度优先遍历(BFS) 通过队列实现广度优先遍历,依次访问每个节点并记录它们的状态。如果发现某个节点缺少孩子节点之后再遇到非空节点,则该树不是完全二叉树。 ```python from collections import deque def is_complete_binary_tree(root): if not root: return True queue = deque([root]) encountered_null = False while queue: node = queue.popleft() if node.left: if encountered_null: # 遇到了空节点后再出现非空节点 return False queue.append(node.left) else: encountered_null = True if node.right: if encountered_null: # 遇到了空节点后再出现非空节点 return False queue.append(node.right) else: encountered_null = True return True ``` 此算法的时间复杂度为 \( O(n) \),其中 \( n \) 是节点的数量。 ##### 方法二:计算节点总数高度的关系 假设一棵树的高度为 \( h \),则完全二叉树应满足如下关系: - 总节点数范围应在 \( [2^{h} - 1, 2^{h+1} - 2] \)。 可以先求出树的高度以及实际节点数目,然后对比上述区间即可得出结论。 --- ###
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