PAT甲级1086 Tree Traversals Again (25 分)

本文探讨了使用栈进行二叉树中序遍历的方法,分析了如何从栈的推入和弹出操作序列生成唯一二叉树,并给出将前序和中序遍历转换为后序遍历的解决方案。

1086 Tree Traversals Again (25 )

An inorder binary tree traversal can be implemented in a non-recursive way with a stack. For example, suppose that when a 6-node binary tree (with the keys numbered from 1 to 6) is traversed, the stack operations are: push(1); push(2); push(3); pop(); pop(); push(4); pop(); pop(); push(5); push(6); pop(); pop(). Then a unique binary tree (shown in Figure 1) can be generated from this sequence of operations. Your task is to give the postorder traversal sequence of this tree.


Figure 1

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, the first line contains a positive integer N (30) which is the total number of nodes in a tree (and hence the nodes are numbered from 1 to N). Then 2N lines follow, each describes a stack operation in the format: "Push X" where X is the index of the node being pushed onto the stack; or "Pop" meaning to pop one node from the stack.

Output Specification:

For each test case, print the postorder traversal sequence of the corresponding tree in one line. A solution is guaranteed to exist. All the numbers must be separated by exactly one space, and there must be no extra space at the end of the line.

Sample Input:

6
Push 1
Push 2
Push 3
Pop
Pop
Push 4
Pop
Pop
Push 5
Push 6
Pop
Pop

Sample Output:

3 4 2 6 5 1

      题目大意:

         用栈来代替递归中序遍历树。输出后序遍历序列。

       

思路:

         有个很重要的性质,入栈顺序为前序序列,出栈顺序为中序序列。懂得这个性质则这道题就是paper tiger。

         实质上就是在问如何前序 + 中序转后序。

        前序 + 中序 转后序的详细分析:https://blog.youkuaiyun.com/qq_42306885/article/details/99021038

参考代码:

 

 

#include<stack>
#include<string>
#include<vector>
#include<iostream>
using namespace std;
vector<int> in, pre;
stack<int> st;
string s;
int n, temp, cnt;
void post(int root, int start, int end){
	if(start > end)	return;
	int i = start;
	while(i < end && in[i] != pre[root]) i++;
	post(root + 1, start, i - 1);
	post(root + i - start + 1, i + 1, end);
	if(cnt == 0){
		cnt++;
		printf("%d", pre[root]);
	}else	printf(" %d", pre[root]);
}
int main(){
	scanf("%d", &n);
	for(int i = 0; i < 2 * n; ++i){
		cin >> s;
		if(s.size() == 4){
			cin >> temp;
			st.push(temp);
			pre.push_back(temp);
		}else{
			in.push_back(st.top());
			st.pop();
		}
	}
	post(0, 0, n - 1);
	return 0;
}

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端离系统,将AOA应用于图像割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升割效果。
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