练习2.63
这两段代码的区别在于第二段用了迭代,相信可以大大减少计算时间。那么还是先来测试第一小题。需要的代码大家先敲进去。然后来定义图2-16中的三棵树了。
(define tree-1 (make-tree 7 (make-tree 3 (make-tree 1 '() '()) (make-tree 5 '() '())) (make-tree 9 (make-tree '()) (make-tree 11 '() '()))))
(define tree-2 (make-tree 3 (make-tree 1 '() '()) (make-tree 7 (make-tree 5 '() '()) (make-tree 9 '() (make-tree 11 '() '())))))
(define tree-3 (make-tree 5 (make-tree 3 (make-tree 1 '() '()) '()) (make-tree 9 (make-tree 7 '() '()) (make-tree 11 '() '()))))
这些相信大家都会定义的,make-tree的三个参数依次是结点,左右树枝。
对这三棵树,2段代码做6次测试,得到的结果毫无疑问的一致:
(1 3 5 7 9 11)
那么a小题就算完成了,至于b小题涉及到了这两个函数的执行效率,因此我们不得不对它们进行分解展开。


我们就用第一棵树,分别用两个函数来演示展开过程。
展开的过程真是太漫长了,但收获也是有的,我们发现其到最后一共有6次append,同时也有6次cons,而tree-1的节点一共有6个(当然了,tree-2和tree-3也是6个结点)。因此结论是使用append和cons的次数和结点的个数是正相关的。而append的复杂度比cons高,前者为n后者为1,因此这个函数的复杂度为n方。
tree->list-2的展开过程类似,其复杂度为n。因此虽然两者最终结果一样,但第二个函数更快速。
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本文对比分析了两种树遍历算法:tree->list-1 和 tree->list-2,通过代码实例展示了两者的区别及效率。实验表明,尽管两者结果一致,但tree->list-2采用迭代方式,显著减少了计算时间,复杂度从n方降低到n,更适合大规模数据处理。
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