二叉树(二)

本文介绍了一种使用非递归方式遍历二叉树的方法,并通过具体实例展示了先序、中序和后序遍历的过程及结果。文章还详细解释了栈在非递归遍历中的应用。

上一篇文章用了递归方式遍历二叉树,而这次将使用非递归方式遍历二叉树。


还是以以下例子:

 

(图片来自网上)

程序的代码参考于:http://robinsoncrusoe.iteye.com/blog/808526

package com.jian.tree;

import java.util.Stack;

public class BinaryTree02 {
   public static void main(String[] args) {
	  Tree root = init('A') ;//初始化根节点
	  
	  insertNode(root, 'A' , 'B') ; //添加节点
	  insertNode(root, 'B' , 'C') ;
	  insertNode(root, 'B' , 'D') ;
	  insertNode(root, 'D' , 'E') ;
	  insertNode(root, 'D' , 'F') ;
	  insertNode(root, 'E' , 'G') ;
	  
	  System.out.print("先序遍历的结果是:") ;
	  DLR(root) ; 
	  System.out.println();
	  System.out.print("中序遍历的结果是:") ;
	  LDR(root) ;
	  System.out.println();
	  System.out.print("后序遍历的结果是:") ;
	  LRD(root) ;
	  System.out.println();
//	  System.out.println("树的深度为:" + getDepth(root));
   }
   
   
   //树的初始化,添加节点,查找节点
   public static Tree init(char data){ //初始化这个二叉树
	   Tree root = new Tree() ;
	   root.setData(data) ; //根的数值
	   root.setLeft(null) ; //暂时设为null
	   root.setRight(null) ;//暂时设为null
	   
	   return root ;
   }
   
   public static void insertNode(Tree tree , char key , char value){
	   //key是父节点
	   //value是将要添加的节点的值
	   Tree parent = null ;
	   Tree node = null ;  
	  
	   parent = findNode(tree, key) ;
	   if(parent==null){
		   System.out.println("错误:未找到父节点") ;
		   node = null ;
		   return ;
	   }
	   node = new Tree() ;//创建一个新的节点
	   node.setData(value) ;
	   node.setLeft(null) ;
	   node.setRight(null) ;
	   
	   if(parent.getLeft()==null){ //左子树为空,则添加到左子树
		   parent.setLeft(node) ;
	   }else if(parent.getRight()==null){//右子树为空,则添加到右子树
		   parent.setRight(node) ;
	   }else return ;
   }
   
   public static Tree findNode(Tree tree , char key){  //根据key查找父节点
	   Tree parent ;
	   if(tree==null){
		   return null ;
	   }else {
		   if(tree.getData()==key){
			   return tree ;
		   }
		   else {
		       if((parent=findNode(tree.getLeft(), key))!=null){  //递归查找
			      return parent ;
		       }else if((parent=findNode(tree.getRight(), key))!=null){
			      return parent ;
		       }
		    else {
			   return null;
		    }
	   }
	   }
   }
   
   
   //-------------------------------------------树的遍历(使用非递归的方式)
   
   
   public static void DLR(Tree tree){            //先序遍历(非递归)
	   Stack<Tree> stack = new Stack<Tree>() ;   //定义二叉树节点栈
	   
	   if(tree!=null){
		   stack.push(tree) ;                    //根节点进栈
		   while(!stack.empty()){                //只要栈不空则继续循环
			   tree = stack.pop() ;              //取出刚才进栈的节点
			   System.out.print(tree.getData() + " ") ;  //输出节点
			  
			   //-------------------------------
			   //这里是右节点先入栈,左子树后入栈
			   //出栈时左子树先出栈,右子树后出栈
			   if(tree.getRight()!=null){
				   stack.push(tree.getRight()) ;
			   }
			   if(tree.getLeft()!=null){
				   stack.push(tree.getLeft()) ;
			   }
			   
		   }
	   }
	   
   }
   public static void LDR(Tree tree){           //中序遍历(非递归)
	   Stack<Tree> stack = new Stack<Tree> () ;
		   while(tree!=null||stack.size()>0){     
			   while(tree!=null){
				   stack.push(tree) ;         //左子树进栈
			       tree = tree.getLeft() ;
			   }
			   if (stack.size() > 0) {  
	                tree = stack.pop();  
	                System.out.print(tree.getData() + " ") ;
	                tree = tree.getRight();  
	            }  
		   }
   }
   
   public static void LRD(Tree tree){           //后续遍历(非递归)
	   Tree temp = tree ;                       //定义一个临时对象
	   Stack<Tree> stack = new Stack<Tree>() ;   
	   while(tree!=null){                
	       while(tree.getLeft() != null){ //用循环找到左子树
		       stack.push(tree) ;         //左子树进栈
		       tree = tree.getLeft() ;
		     
	       }
	   
	       while(tree!=null&&(tree.getRight()==null||tree.getRight() == temp)){
		       System.out.print(tree.getData() + " ") ;   //遍历节点
		       temp = tree ;
		       if(stack.empty()){
			      return ;
		        }
		       tree = stack.pop() ;  //返回上一个节点
	       }
	   
	       stack.push(tree) ;
	       tree = tree.getRight() ;
       }
   }
   
}


class Tree{
	 private char data ;  //节点数据
	 private Tree left ;  //左子树
	 private Tree right ; //右子树
	public char getData() {
		return data;
	}
	public void setData(char data) {
		this.data = data;
	}
	public Tree getLeft() {
		return left;
	}
	public void setLeft(Tree left) {
		this.left = left;
	}
	public Tree getRight() {
		return right;
	}
	public void setRight(Tree right) {
		this.right = right;
	}
	 
	 
}
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

运行结果是:

先序遍历的结果是:A B C D E G F
中序遍历的结果是:C B G E D F A
后序遍历的结果是:C G E F D B A
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@

下面做一个简单分析(在下不才,分析可能会很多错):

相对于递归遍历,非递归遍历相对复杂得比较多,我们使用栈来进行非递归遍历。


先序遍历:

栈的进出情况:
Stack:[A)

Stack:[B)

Stack:[D,C)

Stack:[D)

Stack:[F,E)

Stack:[F,G)

Stack:[F)

--------------------------------------------

中序遍历:

Stack:[A,B,C)

Stack:[A,B)

Stack:[A,D,E,G)

Stack:[A,D,E)

Stack:[A,D)

Stack:[A,F)

Stack:[A)

-------------------------------------------

后序遍历

Stack:[A,B)

Stack:[A,B,D,E)

Stack:[A,B,D)

Stack:[A,B,D)

Stack:[A,B)

Stack:[A)

Stack:[)


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 关于二叉树级指针的概念 在C/C++编程中,二叉树是一种常见的数据结构,用于表示层次化的节点关系。每个节点最多有两个子节点:左子节点和右子节点。而级指针是指指向指针的指针,在操作动态分配内存或者修改函数参数中的指针本身时特别有用。 #### 二叉树定义与基本操作 对于二叉树而言,通常通过结构体来定义其节点: ```c++ struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; // 左孩子 struct TreeNode *right; // 右孩子 }; ``` 当涉及到插入新节点、删除现有节点以及遍历整棵树的操作时,可能会遇到需要改变某个节点地址的情况,这时就需要用到级指针[^1]。 #### 使用级指针实现的方法 考虑一个简单的例子——向已有的叉查找树(Binary Search Tree, BST) 中插入一个新的数值。为了能够更新根节点的位置(即可能要创建新的根),可以传递指向根节点指针的指针给插入函数: ```cpp void insertIntoBST(TreeNode **rootRef, int newValue){ if (*rootRef == nullptr){ *rootRef = new TreeNode{newValue,nullptr,nullptr}; }else{ TreeNode* current=*rootRef; while(true){ if(newValue<current->val){ if(current->left==nullptr){ current->left=new TreeNode{newValue,nullptr,nullptr}; break; } current=current->left; } else { /* 类似处理右侧 */ ... } } } } ``` 这段代码展示了如何利用级指针`TreeNode** rootRef` 来允许被调用者更改传入的 `root` 参数所指向的对象。这使得即使是在递归或迭代过程中也可以安全有效地调整树形结构[^2]。 #### 应用场景分析 使用级指针的主要优势在于能够在不返回额外值的情况下直接修改外部作用域内的指针变量。这对于构建自平衡叉搜索树(如AVL Trees 或 Red-black trees),或是执行涉及大量结构调整的数据结构算法来说非常重要。此外,在某些情况下还可以简化接口设计并提高性能效率[^3]。
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