第十四周 项目2--二叉树排序树中查找的路径

本文介绍了一种在二叉排序树中查找特定关键字的方法,并记录查找过程中经过的所有节点路径。通过递归算法实现,展示了如何构建二叉排序树、插入节点以及查找路径的过程。

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

问题及代码:

/*     
*烟台大学计算机与控制工程学院      
*作    者:张晓彤     
*完成日期:2016年11月25日  
*问题描述:输出在二叉排序中查找时查找某个关键字经过的路径。  
  
*/ 

#include <stdio.h>    
#include <malloc.h>    
#define MaxSize 100    
typedef int KeyType;                    //定义关键字类型    
typedef char InfoType;    
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;    
int path[MaxSize];                      //全局变量,用于存放路径    
void DispBST(BSTNode *b);               //函数说明    
int InsertBST(BSTNode *&p,KeyType k)    //在以*p为根节点的BST中插入一个关键字为k的节点    
{    
    if (p==NULL)                        //原树为空, 新插入的记录为根节点    
    {    
        p=(BSTNode *)malloc(sizeof(BSTNode));    
        p->key=k;    
        p->lchild=p->rchild=NULL;    
        return 1;    
    }    
    else if (k==p->key)    
        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    
}    
BSTNode *CreatBST(KeyType A[],int n)    
//由数组A中的关键字建立一棵二叉排序树    
{    
    BSTNode *bt=NULL;                   //初始时bt为空树    
    int i=0;    
    while (i<n)    
        InsertBST(bt,A[i++]);       //将A[i]插入二叉排序树T中    
    return bt;                          //返回建立的二叉排序树的根指针    
}    
    
//在二叉排序树中查找,记经过的节点记录在path中,返回值为最后查找节点在path中存储的下标    
int SearchBST(BSTNode *bt,KeyType k,KeyType path[],int i)    
{    
    if (bt==NULL)    
        return i;    
    else if (k==bt->key)    //找到了节点    
    {    
        path[i+1]=bt->key;  //输出其路径    
        return i+1;    
    }    
    else    
    {    
        path[i+1]=bt->key;    
        if (k<bt->key)    
            SearchBST(bt->lchild,k,path,i+1);  //在左子树中递归查找    
        else    
            SearchBST(bt->rchild,k,path,i+1);  //在右子树中递归查找    
    }    
}    
    
//查找并显示经过的路径    
void SearchResult(BSTNode *bt, int k1)    
{    
    int r, j;    
    r = SearchBST(bt,k1,path,-1);    
    for (j=0; j<=r; j++)    
        printf("%3d",path[j]);    
    printf("\n");    
}    
    
void DispBST(BSTNode *bt)    
//以括号表示法输出二叉排序树bt    
{    
    if (bt!=NULL)    
    {    
        printf("%d",bt->key);    
        if (bt->lchild!=NULL || bt->rchild!=NULL)    
        {    
            printf("(");    
            DispBST(bt->lchild);    
            if (bt->rchild!=NULL) printf(",");    
            DispBST(bt->rchild);    
            printf(")");    
        }    
    }    
}    
    
int main()    
{    
    BSTNode *bt;    
    KeyType k1=65, k2=32;    
    int a[]= {43,91,10,18,82,65,33,59,27,73},n=10;    
    printf("创建的BST树:");    
    bt=CreatBST(a,n);    
    DispBST(bt);    
    printf("\n");    
    printf("  查找%d关键字:",k1);    
    SearchResult(bt,k1);    
    printf("  查找%d关键字:",k2);    
    SearchResult(bt,k2);    
    return 0;    
}  

运行结果:


知识点总结

其实还是折半查找的思想,只是将所有的折半后的数字换成树的形式,然后在树中查找。平衡度的问题只是复杂度的问题,这个另讲。

学习心得

发现前辈们真的是有智慧,能够发明出各种的算法方便人类,这同时也是科学的魅力所在。希望未来的自己能够成为发明者实施者方便世界。

学完图之后觉得学查找轻松多了,学会数据结构有了将抽象换为不抽象的能力。



内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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