(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:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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