阿里笔试题

题目:写一个函数,输入一个二叉树,树中每个节点存放了一个整数值,函数返回这颗二叉树中相差最大的两个节点间的差值绝对值。请注意程序效率。

说明:根据题目的要求首先需要构造一个二叉树,首先想到的是构造一个二叉搜索树,这样找就可以很方便的寻找到最大值和最小值,从而求出差值最大的绝对值。

[cpp]  view plain copy
  1. #include <stdio.h>  
  2. #include <malloc.h>  
  3.   
  4. typedef struct node  
  5. {  
  6.     int data;  
  7.     struct node * lchild;  
  8.     struct node * rchild;  
  9. }node;  
  10.   
  11. node * Insert(node *t , int key)  
  12. {  
  13.     if(t == NULL)  
  14.     {  
  15.         node * p;  
  16.         p = (node *)malloc(sizeof(node));  
  17.         p->data = key;  
  18.         p->lchild = NULL;  
  19.         p->rchild = NULL;  
  20.         t = p;  
  21.     }  
  22.     else  
  23.     {  
  24.         if(key < t->data)  
  25.             t->lchild = Insert(t->lchild, key);  
  26.         else  
  27.             t->rchild = Insert(t->rchild, key);  
  28.     }  
  29.     return t;  
  30. }  
  31.   
  32. node * creat(node *t)  
  33. {  
  34.     int i, n, key;  
  35.     scanf("%d", &n);  
  36.     for(i = 0; i < n; i++)  
  37.     {  
  38.         scanf("%d", &key);  
  39.         t = Insert(t, key);  
  40.     }  
  41.     return t;  
  42. }  
  43.   
  44. int getMinValue(node* t){  
  45.     node* p = t;  
  46.     while(p->lchild != NULL)  
  47.         p = p->lchild;  
  48.     return p->data;  
  49. }  
  50. int getMaxValue(node* t){  
  51.     node* p = t;  
  52.     while(p->rchild != NULL)  
  53.         p = p->rchild;  
  54.     return p->data;  
  55. }  
  56.   
  57. int getBigestDifference(node* t){  
  58.     return getMaxValue(t) - getMinValue(t);  
  59. }  
  60.   
  61. int main()  
  62. {  
  63.     node * t = NULL;  
  64.     t = creat(t);  
  65.     printf("the bigest difference %d\n", getBigestDifference(t));  
  66.     return 0;  
  67. }  
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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