二叉树两节点的最短路径(Homework2 of Advanced Network)

本文详细介绍了如何通过求解最小公共父节点来找到完全二叉树中任意两个节点间的最短路径。通过给出具体的代码实现,深入探讨了算法原理与实践应用。

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问题:按层序从root节点开始给一个完全二叉树标号,对任意两个节点,求其最短路径。

描述:二叉树的最短路径问题可以转化为求两个节点最小公共父节点问题,而两节点到最小公共父节点的路径即为所求。

代码如下:


#include<iostream>
using namespace std;

int main()
{
    int A,B;        //两个节点 
    cout<<"Please Enter:"<<endl; 
    cin>>A>>B;    //输入两个节点
    if(A > B)
    {
         A = A^B;
         B = B^A;
         A = A^B; 
         }        //确保A<B 
    int FA,FB;    //定义父节点 
    FA = A/2;
    FB = B/2;
    
    while(FA != FB)            //求A,B的最小父节点 
    {
             if(FA <FB)FB = FB/2;
             else
                 FA = FA/2;
             }
    while(A >= FA)    //输出A到父节点路径 
    {
            cout<<A<<"  ";
            A = A/2;
            }
    int S[100];
    int i = 0;
    while(B >= FA)  //存入父节点到B路径 
    {
            S[i] = B;
            B = B/2;
            i++;
            }
    for(i = i-1;i--;i>=0)cout<<S[i]<<"  ";   //输出父节点到B路径 
   return 0;
    
    } 




                
在Java中,计算二叉树两个节点之间的最短路径通常涉及到图论的概念,特别是如果将二叉树视为一棵有向无环图(DAG)。一种常见的方法是使用广度优先搜索(Breadth First Search, BFS)或者层次遍历。以下是一个简单的步骤: 1. 将二叉树转换为邻接表或边集表示形式,这样可以方便地存储每个节点与其直接子节点的关系。 2. 使用BFS从起点开始,记录下每层的所有节点,直到找到目标节点或完成一层但仍未找到目标。这是因为BFS总是先访问离起始点近的节点。 3. 每次遍历时,检查当前层是否有目标节点,如果有,则返回已走过的距离加上剩余的层数作为最短路径长度;如果没有,继续向下一层查找。 4. 如果在整个树中都没有找到目标节点,说明它们在不同分支上,此时最短路径就是不存在的,返回null或特殊值。 以下是伪代码示例: ```java List<Node> queue = new ArrayList<>(); queue.add(root); shortestPathLength = Integer.MAX_VALUE; while (!queue.isEmpty()) { int size = queue.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { Node current = queue.poll(); if (current.equals(target)) { shortestPathLength = Math.min(shortestPathLength, current.distance); // distance 可能需要预先维护 break; } // 添加当前节点的子节点到队列 for (Node child : current.children) { queue.add(child); } } } if (shortestPathLength == Integer.MAX_VALUE) { return null; // 或者返回特殊值表示找不到路径 } else { return shortestPathLength; } ```
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