1115. Counting Nodes in a BST (30)

本文提供了一种高效的方法来计算二叉搜索树(BST)中特定层级的节点数量。通过使用递归和层序遍历技术,该算法可以快速确定BST中最底层及其上一层的节点数目。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1115. Counting Nodes in a BST (30)
2017.9.6更新
看了一下以前做的,做复杂了orz,下面为新更新AC代码

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <functional>
using namespace std;
struct TreeNode
{
    int val;
    TreeNode *left,*right;
    TreeNode(int x):val(x),left(NULL),right(NULL){}
};
void insert(int val,TreeNode *&r)
{
    if(r==NULL)
    {
        TreeNode *p=new TreeNode(val);
        r=p;
        return;
    }
    else if(r->val<val)
        insert(val,r->right);
    else
        insert(val,r->left);
}
void solve(TreeNode *r,int lev,const int lowest,int &n1,int &n2)
{
    if(r==NULL) return;
    if(lev==lowest) n1++;
    if(lev==lowest-1) n2++;
    solve(r->left,lev+1,lowest,n1,n2);
    solve(r->right,lev+1,lowest,n1,n2);
}
int main(int argc, char const *argv[])
{
    int n,val;
    TreeNode *r=NULL;
    cin>>n;
    while(n--)
    {
        cin>>val;
        insert(val,r);
    }
    function<int(TreeNode*)> h=[&h](TreeNode *r){return r==NULL?0:max(h(r->left),h(r->right))+1;};
    int lowest=h(r);
    int n1=0,n2=0;
    solve(r,1,lowest,n1,n2);
    printf("%d + %d = %d",n1,n2,n1+n2);
    return 0;
}

(以前AC代码)
考察层序遍历

#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
int n1,n2;
struct Node
{
    struct Node *left,*right;
    int data;
}*T=NULL;
void CreatBST(struct Node **T,int v)
{
    if(*T)
    {
        if(v>(*T)->data)CreatBST(&(*T)->right,v);
        else CreatBST(&(*T)->left,v);
    }
    else
    {
        (*T)=(struct Node*)malloc(sizeof(struct Node));
        (*T)->left=(*T)->right=NULL;
        (*T)->data=v;
    }
}
void GetHeight(struct Node *T,int level,int *height)
{
    if(T)
    {
        *height=(level>*height)?level:*height;
        GetHeight(T->left,level+1,height);
        GetHeight(T->right,level+1,height);
    }
}
void GetN1AndN2(struct Node *T,int height)
{
    struct Node *queue[10000],*s;
    int front=0,rear=0,first=0,last=1,h=0,cnt=1;
    queue[rear++]=T;
    while(front!=rear)
    {
        s=queue[front++];
        ++first;
        if(s->left){queue[rear++]=s->left;++cnt;}
        if(s->right){queue[rear++]=s->right;++cnt;}
        if(first==last)
        {
            ++h;last=cnt;
            if(h==height-2)n2=cnt-first;
            if(h==height-1)n1=cnt-first;
        }
    }
}
int main()
{
    int n,height=0;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=0;i<n;++i)
    {
        int v;
        scanf("%d",&v);
        CreatBST(&T,v);
    }
    GetHeight(T,1,&height);
    if(height==1)printf("1 + 0 = 1");
    else if(height==2)printf("%d + 1 = %d",n-1,n);
    else
    {
        GetN1AndN2(T,height);
        printf("%d + %d = %d\n",n1,n2,n1+n2);
    }
    return 0;
}
标题基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台研究AI更换标题第1章引言介绍社区便民服务平台的研究背景、意义,以及基于SpringBoot+Vue技术的研究现状和创新点。1.1研究背景与意义分析社区便民服务的重要性,以及SpringBoot+Vue技术在平台建设中的优势。1.2国内外研究现状概述国内外在社区便民服务平台方面的发展现状。1.3研究方法与创新点阐述本文采用的研究方法和在SpringBoot+Vue技术应用上的创新之处。第2章相关理论介绍SpringBoot和Vue的相关理论基础,以及它们在社区便民服务平台中的应用。2.1SpringBoot技术概述解释SpringBoot的基本概念、特点及其在便民服务平台中的应用价值。2.2Vue技术概述阐述Vue的核心思想、技术特性及其在前端界面开发中的优势。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue如何有效整合,以提升社区便民服务平台的性能。第3章平台需求分析与设计分析社区便民服务平台的需求,并基于SpringBoot+Vue技术进行平台设计。3.1需求分析明确平台需满足的功能需求和性能需求。3.2架构设计设计平台的整体架构,包括前后端分离、模块化设计等思想。3.3数据库设计根据平台需求设计合理的数据库结构,包括数据表、字段等。第4章平台实现与关键技术详细阐述基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台的实现过程及关键技术。4.1后端服务实现使用SpringBoot实现后端服务,包括用户管理、服务管理等核心功能。4.2前端界面实现采用Vue技术实现前端界面,提供友好的用户交互体验。4.3前后端交互技术探讨前后端数据交互的方式,如RESTful API、WebSocket等。第5章平台测试与优化对实现的社区便民服务平台进行全面测试,并针对问题进行优化。5.1测试环境与工具介绍测试
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