第十四周项目1(3) 验证二叉排序树相关算法

问题及代码:

/* 
* Copyright (c)2016,烟台大学计算机与控制工程学院 
* All rights reserved. 
* 文件名称:zhou.cpp 
* 作    者:吕方舟
* 完成日期:2015年12月8日 
* 版 本 号:v1.0 
* 问题描述:验证二叉排序树相关算法  
  
* 输入描述:无  
* 程序输出:测试数据  
*/    
#include <stdio.h>  
#include <malloc.h>  
typedef int KeyType;  
typedef char InfoType[10];  
typedef struct node                 //记录类型  
{  
    KeyType key;                    //关键字项  
    InfoType data;                  //其他数据域  
    struct node *lchild,*rchild;    //左右孩子指针  
} BSTNode;  
  
//在p所指向的二叉排序树中,插入值为k的节点  
int InsertBST(BSTNode *&p,KeyType k)  
{  
    if (p==NULL)                        //原树为空, 新插入的记录为根结点  
    {  
        p=(BSTNode *)malloc(sizeof(BSTNode));  
        p->key=k;  
        p->lchild=p->rchild=NULL;  
        return 1;  
    }  
    else if (k==p->key)                 //树中存在相同关键字的结点,返回0  
        return 0;  
    else if (k<p->key)  
        return InsertBST(p->lchild,k);  //插入到*p的左子树中  
    else  
        return InsertBST(p->rchild,k);  //插入到*p的右子树中  
}  
  
//由有n个元素的数组A,创建一个二叉排序树  
BSTNode *CreateBST(KeyType A[],int n)   //返回BST树根结点指针  
{  
    BSTNode *bt=NULL;                   //初始时bt为空树  
    int i=0;  
    while (i<n)  
    {  
        InsertBST(bt,A[i]);             //将关键字A[i]插入二叉排序树T中  
        i++;  
    }  
    return bt;                          //返回建立的二叉排序树的根指针  
}  
  
//输出一棵排序二叉树  
void DispBST(BSTNode *bt)  
{  
    if (bt!=NULL)  
    {  
        printf("%d",bt->key);  
        if (bt->lchild!=NULL || bt->rchild!=NULL)  
        {  
            printf("(");                        //有孩子结点时才输出(  
            DispBST(bt->lchild);                //递归处理左子树  
            if (bt->rchild!=NULL) printf(",");  //有右孩子结点时才输出,  
            DispBST(bt->rchild);                //递归处理右子树  
            printf(")");                        //有孩子结点时才输出)  
        }  
    }  
}  
  
//在bt指向的节点为根的排序二叉树中,查找值为k的节点。找不到返回NULL  
BSTNode *SearchBST(BSTNode *bt,KeyType k)  
{  
    if (bt==NULL || bt->key==k)         //递归终结条件  
        return bt;  
    if (k<bt->key)  
        return SearchBST(bt->lchild,k);  //在左子树中递归查找  
    else  
        return SearchBST(bt->rchild,k);  //在右子树中递归查找  
}  
  
//二叉排序树中查找的非递归算法  
BSTNode *SearchBST1(BSTNode *bt,KeyType k)  
{  
    while (bt!=NULL)  
    {  
        if (k==bt->key)  
            return bt;  
        else if (k<bt->key)  
            bt=bt->lchild;  
        else  
            bt=bt->rchild;  
    }  
    return NULL;  
}  
  
void Delete1(BSTNode *p,BSTNode *&r)  //当被删*p结点有左右子树时的删除过程  
{  
    BSTNode *q;  
    if (r->rchild!=NULL)  
        Delete1(p,r->rchild);   //递归找最右下结点  
    else                        //找到了最右下结点*r  
    {  
        p->key=r->key;          //将*r的关键字值赋给*p  
        q=r;  
        r=r->lchild;            //直接将其左子树的根结点放在被删结点的位置上  
        free(q);                //释放原*r的空间  
    }  
}  
  
void Delete(BSTNode *&p)   //从二叉排序树中删除*p结点  
{  
    BSTNode *q;  
    if (p->rchild==NULL)        //*p结点没有右子树的情况  
    {  
        q=p;  
        p=p->lchild;            //直接将其右子树的根结点放在被删结点的位置上  
        free(q);  
    }  
    else if (p->lchild==NULL)   //*p结点没有左子树的情况  
    {  
        q=p;  
        p=p->rchild;            //将*p结点的右子树作为双亲结点的相应子树  
        free(q);  
    }  
    else Delete1(p,p->lchild);  //*p结点既没有左子树又没有右子树的情况  
}  
  
int DeleteBST(BSTNode *&bt, KeyType k)  //在bt中删除关键字为k的结点  
{  
    if (bt==NULL)  
        return 0;               //空树删除失败  
    else  
    {  
        if (k<bt->key)  
            return DeleteBST(bt->lchild,k); //递归在左子树中删除为k的结点  
        else if (k>bt->key)  
            return DeleteBST(bt->rchild,k); //递归在右子树中删除为k的结点  
        else  
        {  
            Delete(bt);     //调用Delete(bt)函数删除*bt结点  
            return 1;  
        }  
    }  
}  
int main()  
{  
    BSTNode *bt;  
    int n=12,x=46;  
    KeyType a[]= {25,18,46,2,53,39,32,4,74,67,60,11};  
    bt=CreateBST(a,n);  
    printf("BST:");  
    DispBST(bt);  
    printf("\n");  
    printf("删除%d结点\n",x);  
    if (SearchBST(bt,x)!=NULL)  
    {  
        DeleteBST(bt,x);  
        printf("BST:");  
        DispBST(bt);  
        printf("\n");  
    }  
    return 0;  
  
}  


运行结果:


知识点总结:验证二叉排序树的相关算法。

学习心得:领会了二叉排序数的相关算法。



<think>嗯,用户的问题是想要在二叉排序树中找到所有大于等于x的节点,并且用中序遍历的方法从小到大输出这些数据。首先,我得回忆一下二叉排序树的性质。二叉排序树的中序遍历结果是一个升序序列,这一点很重要,所以如果按照中序遍历的顺序访问节点,自然就是从小到大的顺序了。 用户提到要输出所有大于等于x的节点,那在中序遍历的过程中,当访问到某个节点时,如果它的值大于等于x,就需要记录下来或者直接输出。不过,这里有个问题,如果按照常规的中序遍历,可能需要遍历整个树,然后筛选出符合条件的节点。但有没有更高效的方法呢? 比如,当遍历到某个节点时,如果当前节点的值已经小于x,那么它的左子树肯定都更小,所以可以跳过左子树的遍历吗?或者反过来想,当节点的值大于等于x时,是否需要继续遍历左子树?因为二叉排序树的左子树都小于当前节点,但当前节点已经大于等于x了,那左子树中可能还有部分节点大于等于x的情况吗?例如,假设x是5,当前节点是6,左子树的节点可能都是4、5这样的值,所以这时候左子树里可能还有大于等于x的节点,所以不能跳过。这时候可能需要继续遍历左子树。 不过,可能我的思路有问题。因为中序遍历的顺序是左根右,所以当访问一个节点时,它的左子树已经全部处理完了。这时候如果某个节点的值大于等于x,那么它的右子树中的所有节点也都应该大于等于x吗?因为右子树的值都比当前节点大。所以,比如当找到一个节点值等于x时,它的右子树的所有节点都大于等于x,所以可以不用判断,直接输出右子树的所有节点。但如何高效地收集这些节点呢? 或者,还是按照常规的中序遍历,但是一旦遇到节点值大于等于x的时候,开始收集后续的所有节点,因为之后遍历的都是更大的值,都会满足条件。这时候可以在遍历过程中设置一个标志位,一旦遇到符合条件的节点,之后的所有节点都直接加入结果。这样可以减少判断的次数,提高效率。 举个例子,假设中序遍历的结果是[3,5,7,9,12],x是7。那么遍历到7的时候,后面的9和12都满足,所以一旦遇到7,后面不需要判断,直接加入结果。这时候在中序遍历中,当访问到第一个符合条件的节点后,后续的所有节点都自然满足,所以可以停止判断,直接收集剩下的节点。 那如何在中序遍历的过程中实现这一点呢?比如,在递归或者迭代的中序遍历中,当找到第一个>=x的节点后,后面的所有节点都自动符合条件。这个时候,在遍历到该节点时,可以开始收集后续的所有节点。这可能需要修改遍历的逻辑,比如在递归的时候,当发现当前节点>=x时,先处理左子树(可能有符合条件的节点),然后处理当前节点,再处理右子树,并且一旦开始收集,后续的节点都自动加入结果。 或者,先进行中序遍历,得到一个有序的列表,然后遍历这个列表,找到第一个>=x的位置,然后输出之后的所有元素。但这样需要额外的空间存储整个遍历结果,对于大的树来说可能不太高效。但用户可能更倾向于直接在中序遍历的过程中处理,不需要存储全部节点。 所以,可能的解决方法是:在中序遍历的过程中,当节点的值>=x时,将其加入结果,并且继续遍历右子树。不过,这样的逻辑是否正确? 比如,假设树的结构允许左子树中存在小于x的节点,但当前节点的值可能大于等于x。这个时候,左子树中可能还存在符合条件的节点吗?比如,当x是5,当前节点是6,它的左子树可能有5或更大的节点吗?按照二叉排序树的定义,左子树的所有节点都小于根节点,所以如果根节点是6,左子树的所有节点都小于6。如果x是5,那么左子树中可能存在5或者更大的数吗?比如左子树的根是5,那么它的右子树的节点可能在5到6之间。这时候,左子树中的某些节点可能大于等于x。所以,这时候必须继续遍历左子树,以确保所有符合条件的节点都被访问到。 哦,这里可能有个误解。在二叉排序树中,左子树的所有节点都小于根节点,右子树的所有节点都大于根节点。所以,如果根节点的值是v,那么左子树的所有节点都小于v,右子树的所有节点都大于v。所以,当处理一个节点时,如果v >=x,那么其右子树的所有节点都大于v,自然也都>=x。但左子树的节点可能都小于v,但可能其中有些节点仍然>=x。例如,v是6,x是5,那么左子树的所有节点都小于6,但可能其中有些节点大于等于5,比如5.5。这时候,必须遍历左子树,才能找到这些符合条件的节点。 但是,中序遍历的顺序是左根右。所以在处理根节点之前,必须先处理左子树的所有节点。这时候,如果左子树中存在>=x的节点,那它们已经被处理过了。比如,当根节点是6,x是5,那么左子树的某些节点可能>=5,所以中序遍历会先处理左子树的这些节点,然后是根节点,然后是右子树。所以,常规的中序遍历可以正确访问所有>=x的节点。 那这时候,正确的做法可能是在中序遍历过程中,对每个访问的节点进行判断,如果值>=x,就将其加入结果。这样的方法虽然会遍历整个树,但对于二叉排序树来说,中序遍历的时间复杂度是O(n),而用户的需求可能需要输出所有符合条件的节点,所以无论如何都需要O(n)的时间。不过,有没有办法提前终止遍历呢? 比如,当某个节点的值小于x时,是否需要继续遍历它的右子树?因为右子树的值可能大于该节点,但可能仍然小于x。例如,节点是4,x是5,那么它的右子树可能都是4到5之间的值,比如4.5,这些值仍然小于5,所以需要继续遍历吗?在这种情况下,如果当前节点的值小于x,那么它的右子树可能存在大于等于x的节点吗?比如,如果当前节点是4,x是5,右子树的最小值是4.5,那么右子树中可能没有符合条件的节点。这时候,是否需要遍历右子树? 或者,当节点的值小于x时,右子树的所有节点都大于该节点的值,但可能仍然小于x吗?例如,父节点是4,右子树的节点可能都大于4,但可能都小于x(比如x=5)。这时候,右子树的节点可能介于4和x之间,所以需要遍历右子树才能确定是否有符合条件的节点。例如,假设右子树中的某个节点是4.8,而x是5,这时候该节点不满足条件,但如果有节点是5.5,则满足。所以,无法提前终止遍历,必须检查每个节点。 因此,无论当前节点的值是否大于等于x,都需要继续遍历其左右子树吗?或者说,当某个节点的值小于x时,其右子树可能包含大于等于x的节点,所以必须继续遍历右子树? 比如,假设当前节点是3,x是5。它的右子树可能有4、6这样的节点。那么即使当前节点是3,小于x,但右子树中的6是符合条件的。因此,必须遍历右子树。所以在这种情况下,无法提前终止遍历,只能遍历整个树,并收集所有>=x的节点。这样,时间复杂度是O(n),无法优化。 所以,用户的问题可能只能通过遍历整个树,然后在遍历过程中收集符合条件的节点。但用户希望使用中序遍历的方法,所以这应该是可行的。 那么具体实现的话,可以采用中序遍历,并在访问每个节点时判断其值是否>=x,如果是,则加入结果。或者,利用中序遍历的有序性,当找到第一个>=x的节点后,后面的所有节点都自然满足条件,可以不再判断,直接加入结果。这可以节省一些判断操作。 例如,中序遍历的结果是升序排列的,所以当遇到第一个>=x的节点后,后续的所有节点都是>=x的。这时候,在遍历过程中,一旦找到第一个符合条件的节点,后面的节点都可以自动加入结果,无需判断。这可能提高效率,尤其是在x较小的情况下,大部分节点都需要被收集的情况。 如何实现这一点呢? 比如,在中序遍历的递归实现中,可以维护一个标志位,比如一个布尔变量flag,初始为false。当遇到第一个>=x的节点时,将flag设为true,之后的所有节点都直接加入结果,无需判断。因为一旦flag为true,后续的节点都是升序排列的,必然>=x。 那么,这样的逻辑是否成立? 假设中序遍历的结果是升序的,所以当某个节点>=x时,之后的所有节点都>=x。所以一旦找到第一个符合条件的节点,后面都可以直接加入,而无需判断。这样,可以节省判断次数。 例如,对于遍历顺序为[3,5,7,9,12],x=6。当遍历到7时,后面的9和12都>=6。所以在遍历到7之后,后面的节点都无需判断,直接加入结果。这时候,只需要找到第一个>=x的节点,后面的都自动符合条件。 如何在中序遍历中找到第一个>=x的节点,并在之后收集所有后续节点? 这可能需要修改遍历的逻辑,使得在找到第一个符合条件的节点后,不再进行判断,直接收集后续的节点。这可以通过在递归或迭代过程中,一旦找到该节点,就设置一个标记,后续的节点直接处理。 例如,在递归实现的中序遍历中: def traverse(node): if not node: return traverse(node.left) if not flag: if node.val >= x: flag = True if flag: result.append(node.val) traverse(node.right) 这里需要flag来标记是否已经遇到了第一个符合条件的节点。一旦flag为True,后续的节点都直接加入结果。这样,可以减少判断的次数,提高效率。 但这样是否正确?假设树的中序遍历是严格升序的,那么是的。因为一旦有一个节点>=x,后续的节点都更大,所以都满足条件。所以这种方法可以正确收集所有符合条件的节点,并且不需要对后续节点进行判断。 这样,算法的步骤是: 1. 进行中序遍历,直到找到第一个>=x的节点。 2. 将该节点及其之后的所有节点加入结果。 这种方法的时间复杂度取决于找到第一个符合条件的节点的位置。如果x非常小,可能所有节点都需要被收集,这时候时间复杂度仍然是O(n)。但如果x比较大,可能在找到第一个节点后,剩下的节点数量较少,但中序遍历需要访问所有节点的左子树,所以可能还是O(n)的时间。比如,在找到第一个节点后,右子树的所有节点都需要被访问,这时候需要遍历整个右子树,但不需要判断,直接收集结果。 不过,这种方法可能比逐个判断每个节点是否>=x更高效,因为减少了条件判断的次数。对于非常大的树来说,可能会有一定的优化效果。 那么,具体的代码实现应该如何呢?用户可能需要的是中序遍历的方法,所以不管是递归还是迭代方式都可以。根据引用中的例子,用户可能更倾向于迭代方式的中序遍历,例如引用[1]中的Java代码使用了栈来实现中序遍历。 那么,在代码实现中,可以采用迭代的中序遍历,并在遍历过程中,当找到第一个>=x的节点后,之后的所有节点都自动加入结果。例如: 初始化一个栈,当前节点为根节点。然后循环处理: - 将左子树一直压入栈,直到最左节点。 - 弹出栈顶节点,处理该节点。 - 处理完该节点后,转向右子树。 在这个过程中,维护一个标志位flag,初始为False。当遇到第一个>=x的节点时,设置flag为True。之后的所有节点直接加入结果,无需判断。 例如,Python的代码可能如下: def find_ge_x(root, x): stack = [] result = [] flag = False current = root while stack or current: while current: stack.append(current) current = current.left current = stack.pop() if not flag: if current.val >= x: flag = True if flag: result.append(current.val) current = current.right return result 这样,在第一次遇到>=x的节点后,后面的所有节点都会被自动加入结果。 但是,这种方法是否正确?比如,当树中存在多个>=x的节点,但中间可能有一些节点的值小于x的情况吗?不可能,因为中序遍历的结果是升序的。所以一旦有一个节点>=x,后面的节点都会比它大,所以都>=x。所以这个方法是正确的。 因此,用户的问题可以通过这种方法高效地解决,利用中序升序的性质,找到第一个符合条件的节点后,后续节点自动符合条件,从而减少判断次数。 那么,总结步骤: 1. 使用中序遍历,保证节点按升序处理。 2. 遍历过程中,找到第一个>=x的节点,之后的所有节点都加入结果。 3. 返回结果列表。 用户可能还关心如何处理空树的情况,或者x比所有节点都大的情况。比如,如果所有节点的值都小于x,那么结果为空;如果x比所有节点都小,那么结果包含所有节点。 现在,根据引用中的内容,引用[1]提到了中序遍历用于验证二叉搜索树,引用[2]提到BST的中序遍历是升序,所以可以利用这一点。所以,结合这些引用,可以确认该方法的正确性。 因此,最终的算法实现应该如上述代码所示,使用迭代的中序遍历,找到第一个符合条件的节点,之后收集所有后续节点。 另外,用户可能需要具体的代码示例,所以可能需要用Python编写,并给出注释。例如: 使用栈实现中序遍历,维护一个标志位,初始为False。当遇到第一个>=x的节点时,将标志位设为True,之后所有弹出的节点都加入结果。 最后,生成相关问题,例如: 1. 如何在不遍历整个树的情况下找到二叉搜索树中第一个大于等于x的节点? 2. 二叉搜索树的中序遍历有什么应用场景? 3. 如何优化上述算法以减少时间复杂度? 等等。</think>### 实现思路 利用二叉搜索树中序遍历升序的特性,遍历过程中当遇到第一个值大于等于 $x$ 的节点后,后续所有节点都自然满足条件。具体步骤如下: 1. 使用栈实现非递归中序遍历 2. 维护标志位标记是否已找到首个符合条件的节点 3. 当标志位激活后,所有后续节点直接加入结果集 ### 算法实现(Python) ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def find_ge_x_nodes(root: TreeNode, x: int) -> list: stack = [] result = [] found = False # 标记是否找到首个>=x的节点 current = root while stack or current: # 左子树入栈 while current: stack.append(current) current = current.left current = stack.pop() # 检测首个>=x的节点 if not found: if current.val >= x: found = True # 收集符合条件的节点 if found: result.append(current.val) # 转向右子树 current = current.right return result ``` ### 示例分析 对于二叉搜索树: ``` 8 / \ 3 10 / \ \ 1 6 14 / \ / 4 7 13 ``` 当 $x=6$ 时,中序遍历序列为:$$[1,3,4,6,7,8,10,13,14]$$ 输出结果为:$$[6,7,8,10,13,14]$$ ### 复杂度分析 - 时间复杂度:$O(n)$,所有节点最多访问一次[^1] - 空间复杂度:$O(h)$,栈空间消耗取决于树的高度 $h$ ### 关键点验证 1. 中序遍历保证输出有序性[^2] 2. 标志位优化减少条件判断次数 3. 非递归实现避免栈溢出风险 ### 扩展思考 当需要动态维护这类查询时,可结合**线索二叉树**特性优化时间复杂度到 $O(h)$,其中 $h$ 为树高[^3]。
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