生成所有可能的搜索二叉树

product_all_tree(0, 5);

递归返回子树的指针集合。作为左子树或右子树。

从而构建整颗树。

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
//double p[1000]{ 0,0.15,0.10,0.05,0.10,0.20 };
double p[1000]{ 1,2,3,4,5,6,7,8,9 };

#define N 5
class Tree
{
public:
	Tree*parent_;
	Tree*l_c_;
	Tree*r_c_;
	double data_;
	Tree(double a) {
		parent_ = nullptr;
		l_c_ = nullptr;
		r_c_ = nullptr;
		data_ = a;
	}
};
vector<Tree*> product_all_tree(int start,int end)//start end 起始下标，结束下标
{
	vector<Tree*> trees;
	if (start > end)
	{
		trees.push_back(nullptr);
		return trees;
	}
	if (start ==end)
	{
		trees.push_back(new Tree(p[start]));
		return trees;
	}　　　　　　//以i作为分界点获取左右两部分的子树集合
	for (int i = start; i <= end; ++i)
	{
		auto lefts = product_all_tree(start,i-1);
		auto rights = product_all_tree(i+1, end);
		for(auto left: lefts)
			for (auto right : rights)
			{
				Tree* root = new Tree(p[i]);
				root->l_c_ = left;
				root->r_c_ = right;
				trees.push_back(root);
			}
	}
	return trees;
}
void PrintTree(Tree*T, int Layer=1)
{/*按竖向树状打印的二叉树*/
	int i;
	if (T == NULL)
		return;
	PrintTree(T->r_c_, Layer + 1);
	for (i = 0; i<Layer; i++)
		printf("  ");
	printf("%d\n", static_cast<int>(T->data_)); //按逆中序输出结点，用层深决定结点的左右位置
	PrintTree(T->l_c_, Layer + 1);
}

int main()
{
	auto trees=product_all_tree(0, 5);//一共六个数
	for (auto tree : trees)
	{
		PrintTree(tree);
		cout << "-----------------"<< endl ;
	}
}

　　结果：二叉树的输出有点丑横向的，主要关注点，这是个搜索二叉树，

当前根节点的值大于左子树节点的值
当前根节点的值小于右子树节点的值
左右子树同样是二叉搜索树

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原文地址：https://www.cnblogs.com/l2017/p/10349473.html

时间： 2024-10-24 22:57:14

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栈和队列----将搜索二叉树转换成双向链表

将搜索二叉树转换成双向链表对于BST 来说,有本身的值域,有指向左孩子和右孩子的两个指针:对于双向链表来说,有本身的值域,有指向上一个节点和下一个节点的指针.将这个BST转换成双向链表,对于每一个节点来说,原来的right指针等价于转换后的next指针,原来的left指针等价于转换后的left指针,最后返回双向链表的头节点. [解析] 用队列等容器收集二叉树中序遍历的结果的方法.其时间复杂度是O(N),空间复杂度是O(N). 1. 生成一个队列,记为queue,按照二叉树的中序遍历的顺序,将

判断一个数列是不是搜索二叉树后续遍历输出的结果

剑平面阿里被问到这个,刚开始画了下看有什么性质,乱蒙了几个都被推翻了,初始感觉就是要O(n)的,因为印象中BST的构树都可以O(nlogn)搞定.然后剑平说最后一个数肯定是根节点,一下反应过来了,就是二分出间隔点然后两边递归判断,不过这好像还是构树的思路,可以把整棵树构造出来.然后剑平说不是二分,直接遍历.不科学啊,明显的二分,然后去网上搜一下,都是遍历的,O(n^2)的吧.想了想,二分是当做合法的情况来构树的,不合法怎么判断?构造出搜索二叉树后中序遍历一下不就行了么,妥妥的O(nlogn)吧.

搜索二叉树

二叉查找树(BinarySearch Tree,也叫二叉搜索树,或称二叉排序树Binary Sort Tree)或者是一棵空树,或具有如下性质: 每个节点都有一个作为搜索依据的关键码(key),所有节点的关键码互不相同. 左子树上所有节点的关键码(key)都小于根节点的关键码(key). 右子树上所有节点的关键码(key)都大于根节点的关键码(key). 左右子树都是二叉搜索树. 二叉搜索树相关操作: (1)插入:新节点在二叉查找树中插入新结点,要保证插入新结点后仍能满足二叉查找树的性质.插入

java递归方法建立搜索二叉树，具备查找关键字，插入新节点功能

二叉排序树的定义: 二叉排序树满足以下三个性质(BST性质): <1>若它的左子树非空,则左子树上所有节点的值均小于根节点的值 <2>若它的右子树非空,则右子树上所有节点的值均大于根节点的值 <3>左,右子树本身又各是一棵二叉排序树根据二叉排序树的BST性质,可以说二叉排序树每个节点上的值(或称关键字)都是唯一的,并且二叉排序树以中序遍历输出的结果必然是一个有序的递增序列. 如下图所示: 用递归方法建立二叉排序树,减少了繁复的比较程序,效率较高.只需要知道每个节点的值

数据结构--‘搜索二叉树’

'二叉树'是数据结构中比较重要的一部分,这里主要讨论一下'搜索二叉树',针对'搜索二叉树的插入.删除和查找节点进行分情况讨论,希望能够帮助读者更加的理解搜索二叉树的原理. ◆搜索二叉树的性质: 1.每个节点都有一个一个作为搜索依据的关键码,所有节点的关键码都不相同. 2.左子树所有的关键码(key)都小于根节点的关键码(key). 3.右子树所有的关键码(key)都大于根节点的关键码(key). 4.左.右子树都是二叉搜索树. 实现'搜索二叉树'的节点结构可以实现为K形式,和K.V形式,若实现K

【数据结构】搜索二叉树的（递归与非递归）实现，包括：增Insert,删Remove,查Find

搜索二叉树,是二叉树一种特殊的结构. 特点: (1)每个节点都有一个关键码,并且关键码不重复. (2)左子树上的每个节点的关键码都小于根节点的关键码. (3)右子树上的每个节点的关键码都大于根节点的关键码. (4)左右子树都是搜索二叉树. 下面,为方便大家理解,我举例画一个搜索二叉树,如下: 代码见下: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include<iostream> using namespace std; //搜索二叉树的节点结构 template&

《github一天一道算法题》：搜索二叉树接口实现大合集

读书.思考.写代码! 说明: (1)这里实现了搜索二叉树的全部常用操作 (2)限于时间和精力,实现的较为粗糙,内存泄露.成员变量访问控制.返回类型.异常安全等没有照顾的到 (3)一切实现的手段都是贴近底层操作,关注原理.以后可能对推倒重来,实现一个完备的接口系统. /********************************************* * [email protected] * 题目:二叉树接口实现大合集 * 具体:二叉树的创建.插入.最大值.最小值.前中后序递归遍历与非递

搜索二叉树的操作

搜索二叉树的数据结构定义: /*二叉搜索树的结构定义*/ typedef struct TreeNode* SearchTree; typedef struct TreeNode* Position; struct TreeNode { int Element; SearchTree Left; SearchTree Right; } 搜索二叉树的插入操作: SearchTree Insert(int x, SearchTree T) { if(T == NULL)//空树 { T = mall

搜索二叉树应用——简单字典实现

搜索二叉树基本概念请看上篇博客这两个问题都是典型的K(key)V(value)问题,我们用KV算法解决. 判断一个单词是否拼写正确:假设把所有单词都按照搜索树的性质插入到搜索二叉树中,我们判断一个单词拼写是否正确就是在树中查找该单词是否存在(查找key是否存在). 结构声明下 typedef char* KeyType; typedef struct BSTreeNode { struct BSTreeNode *_left; struct BSTreeNode *_right; KeyType