Pat 1155 Heap Paths

最新推荐文章于 2022-04-04 23:32:31 发布

Herbzhou

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分类专栏： Java PAT

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本文深入探讨了完全二叉树中父节点与子节点的关系，通过DFS函数实现遍历路径，并利用布尔逻辑判断是否为大顶堆或小顶堆。文章提供了一个Java实现的示例代码，展示了如何检查一个序列是否构成有效的堆结构。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

---------无论如何，一定要自己做出了，即使花3个小时做出来，也比3次看着别人的答案做出来要好。

好久没刷pat和leetcode了。

对于完全二叉树一定要掌握父节点和子节点的的序号关系。。

然后dfs函数就是遍历路径。。

最后注意判断堆的时候利用了 A&&B,如果A条件符合，才会判断B，否则B是不判断的。

剪枝，提前return,不然最后一个测试用例会超时。

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Scanner;
import java.util.logging.Level;

public class Main {
    //如果认为是大顶堆，则 which =1;如果认为是小顶堆，which = -1;
    public static boolean isHeap(int []level,int which){
        int length = level.length;
        for(int i=0;i<length;i++){
            int left = 2*i + 1;
            int right = 2*i + 2;
            if(left < length && (level[left] - level[i])*which>=0 )
                return false;
            if(right < length && (level[right] - level[i])*which >=0)
                return false;
        }
        return true;
    }

    public static void dfs(int []level, ArrayList<Integer>path,int current )
        if(current  >= level.length ) {
            if(current % 2 ==1)
                return;
            if((current-1)/2  > (level.length-1)/2) {
                path.forEach(i -> {
                    String split = i == path.get(path.size()-1)? "" : " ";
                    System.out.print(level[i] + split);
                });
                System.out.println();
            }
            return;
        }
        for(int i=2;i>0;i--){
            path.add(current);
            int index = path.size();
            dfs(level,path,current*2 + i);
            path.remove(index-1);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int N;
        N = scanner.nextInt();
        //System.out.println(N);
        int array[] = new int[N];
        for(int i=0;i<N;i++){
            array[i] = scanner.nextInt();
        }
        dfs(array,new ArrayList<Integer>(),0);
        if(array[0] >= array[1]&& isHeap(array,1)){
            System.out.println("Max Heap");
            return;
        }
        else if (array[0] <= array[1] && isHeap(array ,-1)){
            System.out.println("Min Heap");
            return;
        }else
            System.out.println("Not Heap");
            return;
    }
}