POJ 1577 Falling Leaves(二叉搜索树)

博客围绕二叉树问题展开,题目要求构造一棵树并输出其先序遍历,输入数据按特定规则给出。解题思路是将输入数据存于二维字符数组,建立结构体存储二叉树结点及左右孩子信息,最后给出了相关代码。

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题目大意

构造一棵树,输出其先序遍历。
根据字母表顺序,左子树上的任意结点字母都在根结点前面,而右子树上的任意结点字母都在根结点后面。其中输入数据很独特,首行把二叉树的所有叶子结点列出来组成一个字符串,然后从去掉叶子结点后所形成的新二叉树中再找叶子结点,再组成一个字符串,依次进行下去,直到剩下一个根结点为止。

思路

可以把输入数据保存在一个二维字符数组里面,然后建立一个结构体储存二叉树的结点与左右孩子信息。

代码

struct node{
	char val;
	int l;
	int r;
}tree[50];

char str[100][100];
int tot;

void init(int tot){
	tree[tot].l=tree[tot].r=-1;
}

void build(int root,char val){
	if(tree[root].l!=-1&&tree[root].val>val){
		build(tree[root].l,val);
	}
	else if(tree[root].r!=-1&&tree[root].val<val){
		build(tree[root].r,val);
	}
	else{
		init(tot);
		tree[tot].val=val;
		if(val<tree[root].val) tree[root].l=tot;
        else tree[root].r=tot;
        tot++;
	}
}

void print(int root){
	if(tree[root].val)
	cout<<tree[root].val;
	if(tree[root].l) print(tree[root].l);
	if(tree[root].r) print(tree[root].r);
}


int main(){
	while(cin>>str[0]){
		int count=0;
		if(str[0][0]=='$') break;
		while(str[count][0]>='A'&&str[count][0]<='Z'){
            cin>>str[++count];
        }
		//cout<<count<<endl;
		count--;
		memset(tree,0,sizeof tree);
		tot=1;
		init(tot);
		tree[tot].val=str[count][0];
		tot++;
		for(int i=count-1;i>=0;i--){
			for(int j=0;j<strlen(str[i]);j++){
				build(1,str[i][j]);
			}
		}
		print(1);
		puts("");
	}
}
### 二叉搜索树后序遍历的POJ题目与解决方案 在处理二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)时,后序遍历是一种重要的遍历方式。后序遍历遵循“左子树 -> 右子树 -> 根节点”的顺序进行访问[^1]。以下是一个关于二叉搜索树后序遍历的实现方法以及相关的POJ题目解析。 #### 后序遍历的递归实现 以下是使用递归方式实现二叉搜索树后序遍历的代码示例: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def postorder_traversal(root): result = [] if root is not None: result += postorder_traversal(root.left) # 左子树 result += postorder_traversal(root.right) # 右子树 result.append(root.val) # 根节点 return result ``` 上述代码定义了一个`TreeNode`类来表示二叉树节点,并通过递归函数`postorder_traversal`实现了后序遍历[^2]。 #### 后序遍历的非递归实现 非递归实现通常需要借助栈来模拟递归过程: ```python def postorder_traversal_iterative(root): stack, result = [], [] last_visited = None current = root while current or stack: if current: stack.append(current) current = current.left else: peek_node = stack[-1] if peek_node.right and last_visited != peek_node.right: current = peek_node.right else: result.append(peek_node.val) last_visited = stack.pop() return result ``` #### POJ相关题目解析 根据引用内容,以下是一些涉及二叉树遍历的POJ题目及其可能的解法思路[^4]: 1. **POJ 1240 - All in All** 题目要求根据给定的前序和后序遍历结果,推导出所有可能的中序遍历结果。此题可以通过动态规划(DP)解决,结合二叉树的性质构造所有可能的树结构并生成对应的中序遍历序列[^3]。 2. **POJ 1145 - Tree Summing** 此题要求判断是否存在从根到叶子节点的一条路径,使得路径上的节点权值和等于特定值`k`。可以通过递归或迭代的方式实现路径求和逻辑。后序遍历在此题中可用于验证路径是否满足条件[^3]。 #### 示例解答:POJ 1145 以下为POJ 1145的伪代码实现,展示如何利用后序遍历解决问题: ```python def tree_summing(s_expr, target_sum): def parse_tree(s_expr): # 解析S表达式为树结构 pass def dfs(node, current_sum): if not node: return False current_sum += node.val if not node.left and not node.right: # 叶子节点 return current_sum == target_sum return dfs(node.left, current_sum) or dfs(node.right, current_sum) root = parse_tree(s_expr) return dfs(root, 0) # 示例调用 s_expr = "(5 (4 (11 (7 () ()) (2 () ()) ) ()) (8 (13 () ()) (4 () (1 () ()) ) ) )" target_sum = 22 print(tree_summing(s_expr, target_sum)) # 输出 True 或 False ``` #### 性能分析 后序遍历的时间复杂度为O(n),其中n是树中节点的数量[^1]。空间复杂度取决于递归深度,在最坏情况下(退化为链表的树)为O(n)
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