UVA122 trees on the level(BFS)

本文详细阐述了一个自定义二叉树构建算法,并通过宽度优先搜索(BFS)验证其正确性。重点包括输入读取、树构建、内存管理以及输出展示流程。

写了n遍总算是写对了,不能停止地相信自己。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<queue>
using namespace std;
const int maxn = 300;
struct Node
{
    bool have_value;//标记是否赋值
    int v;//值
    Node *left, *right;//左节点和右节点
    Node():have_value(false),left(NULL),right(NULL){}//成员函数,初始化结构体变量
};
Node* root = NULL;//根节点root
char s[maxn];//存输入的字符数组
bool failed;//标记正确错误的变量
Node* newnode()//把new Node()封装到newnode()里
{
    return new Node();
}
void addnode(int v, char * s)//创建链表,形成二叉树
{
    int n = strlen(s);//s的长度
    Node* u = root;//把根节点赋给u
    for(int i = 0; i < n; i++)//便利LR字符串
    {
        if(s[i] == 'L'){
            if(u->left == NULL) u->left = newnode();//左节点为空,创建新节点
            u = u->left;//指向左节点
        }else if(s[i] == 'R'){
            if(u->right == NULL) u->right = newnode();//右节点为空,创建新节点
            u = u->right;//指向右节点
        }
    }
    if(u->have_value) failed = true;//如果已经有值了,出项了错误
    u->v = v;//v赋给当前节点的v
    u->have_value = true;//复制成功,标记为已有值
}
void remove_tree(Node* u)//释放内存
{
    if(u == NULL) return;//当为0时 停止释放
    remove_tree(u->left);//先释放左节点
    remove_tree(u->right);//再释放右节点
    delete u;//删除u
}

bool read_input()//读入二叉树
{
    failed = false;//开始标记failed为false
    remove_tree(root);//释放上一个二叉树的内存
    root = newnode();//初始化root的值
    for(;;)//读取本次二叉树所用的循环
    {
        if(scanf("%s", s) != 1) return false;//EOF输入结束
        if(!strcmp(s, "()")) break;//出现()本次输入结束
        int v;//定义值
        sscanf(&s[1],"%d", &v);//从字符中读取数值

        addnode(v, strchr(s, ',')+1);//创建链表,形成二叉树
    }
    return true;
}
bool bfs(vector<int>& ans)//宽度优先队列
{
    queue<Node*> q;//定义Node*类型的队列
    ans.clear();//清空不定长数组ans
    q.push(root);//根节点(根节点本来就是指向结构体的指针)进栈
    while(!q.empty())//只要q不为空,便利所有不为空的节点
    {
        Node* u = q.front();//u为队首结构体指针
        q.pop();//赋值后出栈
        if(!u->have_value) return false;//如果他没有值,错误了
        ans.push_back(u->v);//想不定长数组尾添加当前结构体的v
        if(u->left != NULL) q.push(u->left);//先向左便利,后向右便利
        if(u->right != NULL) q.push(u->right);
    }
    return true;
}

int main()
{
    vector<int> ans;//定义的不定长数组,存入是每个二叉树的值
    while(read_input())//读入,返回FALSE时结束
    {
        if(!bfs(ans)) failed = true;//当bfs返回为false,出现错误
        if(failed) printf("not complete\n");
        else {//输出每个结构体的值
            for(int i= 0 ; i < ans.size(); i++)
            {
                if(i != 0)  printf(" ");
                printf("%d", ans[i]);
            }
            printf("\n");
        }
    }
    return 0;
}

注释都为自己写的,如有纰漏,请大神指正。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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