题目:扩展二叉树(树的基本操作)

扩展二叉树 Problem Description 由于先序、中序和后序序列中的任一个都不能唯一确定一棵二叉树,所以对二叉树做如下处理,将二叉树的空结点用·补齐,我们把这样处理后的二叉树称为原二叉树的扩展二叉树,扩展二叉树的先序和后序序列能唯一确定其二叉树。现给出扩展二叉树的先序序列,要求输出其中序和后序序列。 Input 输入有多组数据,对于每组数据就一行为扩展二叉树序列(序列长度不超过5 阅读详情

题目:扩展二叉树


题目描述

    由于先序、中序和后序序列中的任一个都不能唯一确定一棵二叉树,所以对二叉树做如下处理,将二叉树的空结点用·补齐,如图所示。我们把这样处理后的二叉树称为原二叉树的扩展二叉树,扩展二叉树的先序和后序序列能唯一确定其二叉树。现给出扩展二叉树的先序序列,要求输出其中序和后序序列。

输入输出格式

输入格式:

无

输出格式:

无

输入输出样例

输入样例#1:

ABD..EF..G..C..

输出样例#1:

DBFEGAC
DFGEBCA

提示信息

提示就是没有提示AWA

题目分析

 这一题其实考的就是对树的相关操作,这里来简单的归纳一下

树的结构储存:

typedef struct node;
typedef node*tree;
struct node{
    char data;
    tree lchild,rchild;
}*root;

建立一棵树:

void build(tree&bt){
	if(a[++i]!='.'){ // .代表空树
		bt=new node;
		bt->data=a[i];
		build(bt->lc);
		build(bt->rc);
	}else bt=NULL;
}

删除一颗树:

void dis(tree&bt){
	if(bt){
		dis(bt->lc);
		dis(bt->rc);
		delete bt;
	}
}

 先序遍历:

void print_x(tree&bt){
	if(bt){
		cout<<bt->data;
		print_z(bt->lc);
		print_z(bt->rc);
	}
}

中序遍历:

void print_z(tree&bt){
	if(bt){
		print_z(bt->lc);
		cout<<bt->data;
		print_z(bt->rc);
	}
}

后序遍历:

void print_h(tree&bt){
	if(bt){
		print_h(bt->lc);
		print_h(bt->rc);
		cout<<bt->data;
	}
}

这样,所有的操作就一目了然啦awa~

既然这样,那源代码自然也就很清晰了:

#include<iostream>
using namespace std;
typedef struct node;
typedef node*tree;
struct node{
	char data;
	tree lc,rc;
}*root;
string a;
int i = -1;
void build(tree&bt){
	if(a[++i]!='.'){
		bt=new node;
		bt->data=a[i];
		build(bt->lc);
		build(bt->rc);
	}else bt=NULL;
}
void dis(tree&bt){
	if(bt){
		dis(bt->lc);
		dis(bt->rc);
		delete bt;
	}
}
void print_x(tree&bt){
	if(bt){
		cout<<bt->data;
		print_z(bt->lc);
		print_z(bt->rc);
	}
}
void print_z(tree&bt){
	if(bt){
		print_z(bt->lc);
		cout<<bt->data;
		print_z(bt->rc);
	}
}
void print_h(tree&bt){
	if(bt){
		print_h(bt->lc);
		print_h(bt->rc);
		cout<<bt->data;
	}
}
int main(){
	cin>>a;
	build(root);
	print_z(root);
	cout<<endl;
	print_h(root);
	cout<<endl;
	return 0;
}

【信奥赛一本通】1340:【例3-5】扩展二叉树(详细代码) 【c++解决】由于先序、中序和后序序列中的任一个都不能唯一确定一棵二叉树,所以对二叉树做如下处理,将二叉树的空结点用·补齐,如图所示。我们把这样处理后的二叉树称为原二叉树的扩展二叉树,扩展二叉树的先序和后序序列能唯一确定其二叉树。1.【题目描述】2.【代码】 1.【题目描述】 【题目描述】 由于先序、中序和后序序列中的任一个都不能唯一确定一棵二叉树,所以对二叉树做如下处理,将二叉树的空结点用·补齐,如图所示。我们把这样处理后的二叉树称为原二叉树的扩展二叉树,扩展二叉树的先序和后序序列能唯一确定其二叉树。 现 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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cqdddgs的博客 256

树:扩展二叉树

由于先序、中序和后序序列中的任一个都不能唯一确定一棵二叉树,所以对二叉树做如下处理,将二叉树的空结点用点“·”补齐,如图所示。我们把这样处理后的二叉树称为原二叉树的扩展二叉树,扩展二叉树的先序和后序序列能唯一确定其二叉树。现给出扩展二叉树的先序序列,要求输出其中序和后序序列。

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