一道最新的关于二叉查找树算法问题

Flammable_ice 2014-06-12 04:29:47
假设为每个结点换一种设计,属性x.p指向x的双亲,属性x.succ指向x的后继。试给出使用这种表示法的二叉搜索树T上的查找,插入,删除函数的代码。这些代码应在O(h)时间内执行完。h为树的高度。(提示:应该设计一个返回某个结点的双亲子过程。)
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马小阳 2018-06-06
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您好,我想问下为什么“先找到子树的最右侧叶子,然后取其后继”这样就能找到节点的父节点呢?比如下面这棵树,如何得到节点D的父节点呢? A / B / \ C D
Flammable_ice 2014-07-17
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引用 1 楼 zhy___zhy 的回复:
这道题目中文版翻译有错。查看英文原版后可知,题目原意为“将二叉树的parent指针替换为successor指针”,即新的节点有左子树、右子树和后继节点三个指针。 使用这三个指针,可以在O(h)时间内找到节点的parent指针(先找到子树的最右侧叶子,然后取其后继)。 搜索和插入操作本身不需要parent指针,因此所需时间不变仍为O(h),但是插入时需要考虑对successor指针的维护,也是O(h),因此总时间为O(h)。 删除操作比较麻烦,不过应该只需要用到常数次找parent节点的操作,因此这方面是O(h),但是需要更新被删除元素的前驱节点的后继指针,“找前驱节点”这个操作好像不一定是O(h),当前驱节点在当前节点祖父的位置时?期待讨论~
我又想了一下,删除和插入操作还是O(h)。 插入操作: 如果新结点z插入到结点x的左边,那么z.suc=x,若插入到右边,那么z.suc=x.suc; x.suc=z; 删除操作:对应《算法导论》第12章那4张删除图abcd。 a) if(z->p->r==z) q.suc=z.suc; b)if(z->p->l==z)找到l子树的最大子结点max(l).max(l).suc=q;else if(z->p->l==z) l.suc=NULL; c)max(l).suc=y; d)在c的基础上添加一条判断 if(x.r==NULL) x.suc=x.p. 我想了半天,大概就这么多了。
Flammable_ice 2014-07-17
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引用 1 楼 zhy___zhy 的回复:
这道题目中文版翻译有错。查看英文原版后可知,题目原意为“将二叉树的parent指针替换为successor指针”,即新的节点有左子树、右子树和后继节点三个指针。 使用这三个指针,可以在O(h)时间内找到节点的parent指针(先找到子树的最右侧叶子,然后取其后继)。 搜索和插入操作本身不需要parent指针,因此所需时间不变仍为O(h),但是插入时需要考虑对successor指针的维护,也是O(h),因此总时间为O(h)。 删除操作比较麻烦,不过应该只需要用到常数次找parent节点的操作,因此这方面是O(h),但是需要更新被删除元素的前驱节点的后继指针,“找前驱节点”这个操作好像不一定是O(h),当前驱节点在当前节点祖父的位置时?期待讨论~
你的解答,使我恍然大悟,原来是翻译问题,,我说也不会有双亲指针,最后提示让做一个函数返回双亲指针,直接拿过来用不就完了。
Flammable_ice 2014-07-17
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1.您首先提到了要在O(h)时间内找到p指针,所以删除操作也要在O(h)时间内找到p指针。 2.
引用
(先找到子树的最右侧叶子,然后取其后继)。
若右子树为空,那么还要分两种情况讨论,如果x->p->left=x(x是左孩子)说明有后继,后继就是x的父亲结点。如果x->p->right=x(x为右孩子)说明x没有后继,这是给后继赋值为空。 3.删除操作我还未细想。。
zhy___zhy 2014-07-16
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这道题目中文版翻译有错。查看英文原版后可知,题目原意为“将二叉树的parent指针替换为successor指针”,即新的节点有左子树、右子树和后继节点三个指针。 使用这三个指针,可以在O(h)时间内找到节点的parent指针(先找到子树的最右侧叶子,然后取其后继)。 搜索和插入操作本身不需要parent指针,因此所需时间不变仍为O(h),但是插入时需要考虑对successor指针的维护,也是O(h),因此总时间为O(h)。 删除操作比较麻烦,不过应该只需要用到常数次找parent节点的操作,因此这方面是O(h),但是需要更新被删除元素的前驱节点的后继指针,“找前驱节点”这个操作好像不一定是O(h),当前驱节点在当前节点祖父的位置时?期待讨论~
大家都是抱着对算法与数据结构极大的兴趣才参加集训的,我们也希望大家学有所成,但是刚刚接触信息学领域的同学往往存在很多困惑,不知道从何入手学习,在这篇向导里,我希望能将自己不多的经验与大家分享,希望对各位有所帮助. 一、语言是最重要的基本功 无论侧重于什么方面,只要是通过计算机程序去最终实现的竞赛,语言都是大家要过的第一道关.亚洲赛区的比赛支持的语言包括C/C++与JAVA.虽然JAVA在应用极为广泛,但是其运行速度不可恭维.而且在以往的比赛中来看,大多数队伍还是采用了C或者C++.而且C语言是大家接触的第一门编程语言,所以我们集训队都采用C和C++混编的方式写代码. 新来的同学可能C的基础知识刚刚学完,还没有接触过C++,其实在赛场上使用纯C的选手还是大有人在的,它们主要是看重了纯C在效率上的优势,所以这部分同学如果时间有限,并不需要急着去学习新的语言,只要提高了自己在算法设计上的造诣,纯C一样能发挥巨大的威力.但是我还是希望大家都能够学点C++. C++相对于C,在输入输出流上的封装大大方便了我们的操作,同时降低了出错的可能性,并且能够很好地实现标准流与文件流的切换,方便了调试的工作。如果有些同学比较在意这点,可以尝试C和C++的混编,毕竟仅仅学习C++的流操作还是不花什么时间的。 C++的另一个支持来源于标准模版库(STL),库中提供的对于基本数据结构的统一接口操作和基本算法的实现可以缩减我们编写代码的长度,这可以节省一些时间。但是,与此相对的,使用STL要在效率上做出一些牺牲,对于输入规模很大的题目,有时候必须放弃STL,这意味着我们不能存在“有了STL就可以不去管基本算法的实现”的想法;另外,熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累,准确地了解各种操作的时间复杂度,切忌对STL中不熟悉的部分滥用,因为这其中蕴涵着许多初学者不易发现的陷阱。像STL中的很多容器, vector,queue,stack,map,set等一定要比较熟悉,STL中的sort是必需要掌握的.掌握这些STL知识后写代码的时候相对于纯C会节省不少时间. C语言学习推荐:C程序设计(谭浩强编著) C++学习推荐: C++Prime, C++大学教程.(其实基本上的C++教程都行的…) STL学习推荐: C++Prime,STL标准库.(理论联系实际,边学就用学的最快) 二、以数学为主的基础知识十分重要 虽然被定性为程序设计竞赛,但是参赛选手所遇到的问题更多的是没有解决问题的思路,而不是有了思路却死活不能实现,这就是平时积累的基础知识不够。竞赛中对于基础学科的涉及主要集中于数学,此外对于物理、电路等等也可能有一定应用,但是不多。因此,大一的同学也不必为自己还没学数据结构而感到不知从何入手提高,把数学捡起来吧!下面来谈谈在竞赛中应用的数学的主要分支。 1、离散数学——作为计算机学科的基础,离散数学是竞赛中涉及最多的数学分支,其重中之重又在于图论和组合数学,尤其是图论。 图论之所以运用最多是因为它的变化最多,而且可以轻易地结合基本数据结构和许多算法的基本思想,较多用到的知识包括连通性判断、DFS和BFS,关节点和关键路径、欧拉回路、最小生成树、最短路径、二部图匹配和网络流等等。虽然这部分的比重很大,但是往往也是竞赛中的难题所在,如果有初学者对于这部分的某些具体内容暂时感到力不从心,也不必着急,可以慢慢积累。 竞赛中设计的组合计数问题大都需要用组合数学来解决,组合数学中的知识相比于图论要简单一些,很多知识对于小学上过奥校的同学来说已经十分熟悉,但是也有一些部分需要先对代数结构中的群论有初步了解才能进行学习。组合数学在竞赛中很少以难题的形式出现,但是如果积累不够,任何一道这方面的题目却都有可能成为难题。 2、数论——以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解决,这部分在竞赛中的比重并不大,但只要来上一道,也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的题目中出现,在运用密码学常识确定大概的过程之后,核心算法往往要涉及数论的内容。 3、计算几何——计算几何相比于其它部分来说是比较独立的,就是说它和其它的知识点很少有过多的结合,较常用到的部分包括——线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。计算几何的题目难度不会很大,但也永远不会成为最弱的题。 4、线性代数——对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的,一些表面上是模拟的题目往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。 5、概率论——竞赛是以黑箱来判卷的,这就是说你几乎不能动使用概率算法的念头,但这也并不是说概率就没有用。关于这一点,只有通过一定的练习才能体会。而且近年来概率题出现的次数越来越多了.

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