(BST二叉搜索树 1.1)hdoj 3999The order of a Tree(二叉搜索树的前序遍历)

本文介绍了一种关于二叉搜索树的算法问题,重点在于通过给定的键值顺序构造二叉搜索树,并寻找生成相同形状树的最小字典序键值顺序。文章提供了一个C++实现的例子,包括树的插入和前序遍历方法。

The order of a Tree

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Problem Description

As we know,the shape of a binary search tree is greatly related to the order of keys we insert. To be precisely:
1.  insert a key k to a empty tree, then the tree become a tree with
only one node;
2.  insert a key k to a nonempty tree, if k is less than the root ,insert
it to the left sub-tree;else insert k to the right sub-tree.
We call the order of keys we insert “the order of a tree”,your task is,given a oder of a tree, find the order of a tree with the least lexicographic order that generate the same tree.Two trees are the same if and only if they have the same shape.

 

 

Input

There are multiple test cases in an input file. The first line of each testcase is an integer n(n <= 100,000),represent the number of nodes.The second line has n intergers,k1 to kn,represent the order of a tree.To make if more simple, k1 to kn is a sequence of 1 to n.

 

 

Output

One line with n intergers, which are the order of a tree that generate the same tree with the least lexicographic.

 

 

Sample Input


 

4 1 3 4 2

 

 

Sample Output


 

1 3 2 4

 

 

#include <iostream>
#include <cstdio>


/*
 * 二叉搜索树模板题
 */
using namespace std;


/*
 * 定义节点
 */
typedef struct node {
    int data;
    node *lchild;
    node *rchild;
} BSTNode, *BST;


bool isFirstTime = true;


/*
 * 二叉树的插入操作.
 *
 */
void insert(BST &T, int data) {

    /*
     * 如果当前二叉树为空
     */
    if (T == NULL) {
        //新建根节点
        T = new BSTNode();

        T->data = data;
        T->lchild = NULL;
        T->rchild = NULL;
        return;
    }

    /*
     * 如果插入的数值小于根节点的数值
     */
    if (data < T->data) {
        //插入左子树
        insert(T->lchild, data);
    } else {
        //否则,插入右子树
        insert(T->rchild, data);
    }
}


/*
 * 前序遍历
 */
void preOrder(BST &T) {

    //如果当前的树不为空
    if (T != NULL) {

        //格式上的要求,和算法本身无关
        if (isFirstTime == false) {
            printf(" ");
        }

        isFirstTime = false;

        //访问根节点
        printf("%d", T->data);
        //访问左子树
        preOrder(T->lchild);
        //访问右子树
        preOrder(T->rchild);
    }
}


int main() {

    int n;

    while (scanf("%d", &n) != EOF) {
        BST T = NULL;

        isFirstTime = true;
        int i;
        for (i = 0; i < n; ++i) {
            int data;
            scanf("%d", &data);
            insert(T,data);
        }


        preOrder(T);

        //不加会PE
        printf("\n");
    }

    return 0;
}
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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