第13周项目3- 是否二叉排序树?

本文介绍了一种判断给定二叉树是否为二叉排序树的算法,并提供了完整的C语言实现代码。通过中序遍历的方式,利用全局变量保存当前节点中序前趋的值来实现判断。

问题及代码:

/*     
* Copyright(c) 2017,烟台大学计算机学院     
* All rights reserved.     
* 文件名称:cpp1.     
* 作    者:薛瑞琪     
* 完成日期:2017 年 11 月 23 日     
* 版 本 号:v1.0     
*     
* 问题描述: 设计一个算法,判断给定的二叉树是否是二叉排序树。 
* 输入描述:无需输入     
* 程序输出:实现各种算法的函数的测试结果     
*/          

#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#define MaxSize 100
typedef int KeyType;                    //定义关键字类型
typedef char InfoType;
typedef struct node                     //记录类型
{
    KeyType key;                        //关键字项
    InfoType data;                      //其他数据域
    struct node *lchild,*rchild;        //左右孩子指针
} BSTNode;
int path[MaxSize];                      //全局变量,用于存放路径
void DispBST(BSTNode *b);               //函数说明
int InsertBST(BSTNode *&p,KeyType k)    //在以*p为根节点的BST中插入一个关键字为k的节点
{
    if (p==NULL)                        //原树为空, 新插入的记录为根节点
    {
        p=(BSTNode *)malloc(sizeof(BSTNode));
        p->key=k;
        p->lchild=p->rchild=NULL;
        return 1;
    }
    else if (k==p->key)
        return 0;
    else if (k<p->key)
        return InsertBST(p->lchild,k);  //插入到*p的左子树中
    else
        return InsertBST(p->rchild,k);  //插入到*p的右子树中
}
BSTNode *CreatBST(KeyType A[],int n)
//由数组A中的关键字建立一棵二叉排序树
{
    BSTNode *bt=NULL;                   //初始时bt为空树
    int i=0;
    while (i<n)
        InsertBST(bt,A[i++]);       //将A[i]插入二叉排序树T中
    return bt;                          //返回建立的二叉排序树的根指针
}

void DispBST(BSTNode *bt)
//以括号表示法输出二叉排序树bt
{
    if (bt!=NULL)
    {
        printf("%d",bt->key);
        if (bt->lchild!=NULL || bt->rchild!=NULL)
        {
            printf("(");
            DispBST(bt->lchild);
            if (bt->rchild!=NULL) printf(",");
            DispBST(bt->rchild);
            printf(")");
        }
    }
}

/*
int JudgeBST(BSTNode *bt)为判断一个树是否为排序二叉树设计的算法的实现
*/
KeyType predt=-32767; //predt为全局变量,保存当前节点中序前趋的值,初值为-∞
int JudgeBST(BSTNode *bt)   //判断bt是否为BST
{
    int b1,b2;
    if (bt==NULL)
        return 1;    //空二叉树是排序二叉树
    else
    {
        b1=JudgeBST(bt->lchild);   //返回对左子树的判断,非排序二叉树返回0,否则返回1
        if (b1==0 || predt>=bt->key)  //当左子树非排序二叉树,或中序前趋(全局变量)大于当前根结点时
            return 0;    //返回“不是排序二叉树”
        predt=bt->key;   //记录当前根为右子树的中序前趋
        b2=JudgeBST(bt->rchild);   //对右子树进行判断
        return b2;
    }
}

int main()
{
    BSTNode *bt;
    int a[]= {43,91,10,18,82,65,33,59,27,73},n=10;
    printf("创建排序二叉树:");
    bt=CreatBST(a,n);
    DispBST(bt);
    printf("\n");
    printf("bt%s\n",(JudgeBST(bt)?"是一棵BST":"不是一棵BST"));
    bt->lchild->rchild->key = 30;  //搞个破坏!
    printf("修改后的二叉树:");
    DispBST(bt);
    printf("\n");
    printf("bt%s\n",(JudgeBST(bt)?"是一棵BST":"不是一棵BST"));
    return 0;
}
运行结果:



下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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