• 查找


    学习总结(2分)

    1.1查找的思维导图

    1.2 查找学习体会

    • 我觉得吧,在查找这章节,从最开始的二叉排序树,到平衡二叉树再到B-树是一个循序渐进地将树平衡优化的过程
    • 再这章学习发现对二叉树的操作既要掌握算法,也要会掌握实际是怎么操作,比如二叉排序树的删除插入,然后是平衡二叉树在插入或删除后进行的4种调整(LL,RR,RL,LR),还有B-树插入或删除节点后要进行的树表变化等等
    • 哈希表则是以关键字key为自变量,通过一个确定的函数h(k),计算出相应的函数值h(key),作为数据对象的存储地址。但是不同的的关键字会映射相同的地址上,这时就需要解决哈希冲突问题,相应解决方案有换个位置的开发地址法,同个位置的冲突对象组织在一起的链地址法,还有线性探测法,平方探测法等等

    2.PTA实验作业(4分)

    6-2 是否二叉搜索树

    设计思路

    定义全局变量size
    addrray函数{
    	通过中序遍历把T->data依次存入array数组中 
    } 
    IsBST函数{
    	定义一个存二叉树中序遍历的结果的数组 num[]
    	调用addrray函数
    	判断{
    		size=0为空树返回true 
    		size=1为单节点树返回true
    		for i=1 to size-1{
    			遍历数组num
    			如果数组不是升序排列 返回false 
    		} 
    		否则返回true 
    	} 
    } 
    

    2.3 代码截图

    2.4 PTA提交列表说明。

    • 第一个错误是没考虑到空树也是特殊的平衡二叉树,然后把size=0时返回true
    • 然后是addarray函数的size自增给放在了最后面,以至于中序遍历递归后size并不是树的总的节点数

    6-3 二叉搜索树中的最近公共祖先

    设计思路

    LCA函数{
    	先调用find函数判断u和v是否在树里
    	如果u和v有一个在二叉树中 返回ERROR 
    	如果是空树返回ERROR
    	否则{
    		通过祖先的key值介于v和u之间
    		从根节点出发若满足T->Key介于u和v之间 返回T->Key
    		如果u和v都比T->Key大,则往T的右子树找祖先 
    	    如果u和v都比T->Key小,则往T的左子树找祖先 
    	} 
    }
    查找find函数{
    	定义flag=0
    	while(T不空){
    		比较n与T->Key大的大小关系:
    		如果n>T->Key  往T的右子树找
    		如果n<T->Key  往T的左子树找 
    	    否则找到了 flag=1 
    	} 
    	如果(找到了)  返回1
    	否则返回 -1 
    } 
    
    

    2.3 代码截图

    2.4 PTA提交列表说明。

    • 第一次某些测试点没过,是因为太心急简单的以为从根节点出发然后只要满足T->Key介于u和v之间就可以得出两个的最近公共祖先,没考虑到u和v不在二叉树中的情况,用一个find函数先判断u和v是否在树上即正确

    7-1 QQ帐户的申请与登陆

    设计思路

    定义容器map<string,int>p存放账号存在信息
    map<string,string>pp 存放账号密码
    输入操作次数n
    while(n自增) {
    	依次输入 操作 x , 账号 y 和密码 z
    	如果 x=L{
    		if(p[y]=0) 找不到账号
    		否则{
    			如果pp[y]!=z 密码错误 
    			否则 登陆成功 
    		}
    		否则(x=N){
    			如果(p[y]=1) 账号已存在
    			否则{
    				新建账号
    				p[y]=1
    				pp[y]=z 
    				申请成功 
    			} 
    		} 
    	}
    } 
    
    

    2.3 代码截图

    2.4 PTA提交列表说明。

    3.截图本周题目集的PTA最后排名(3分)

    3.1 PTA排名(截图带自己名字的排名)

    3.2 我的总分:

    • 120

    4. 阅读代码(必做,1分)

    bool CheckBST(BinaryTreeNode* pRoot, int min, int max)
    {
    if(pRoot == NULL)
    return true;
    if(pRoot->m_nValue < min || pRoot->m_nValue > max)
    return false;
    return CheckBST(pRoot->m_pLeft, min, pRoot->m_nValue) && CheckBST(pRoot->m_pRight, pRoot->m_nValue, max);
    }

    bool CheckBST(BinaryTreeNode* pRoot)
    {
    return CheckBST(pRoot, INT_MIN, INT_MAX);
    }

    这是判断是否为红黑树的另一种简单解法

    • 在该解法中,对于任意结点,所有左边的结点必须小于当前结点,所有右边结点必须大于当前结点,因此可从根结点开始判断,所有结点的值都应该落在一个区间内,自上而下传递区间的最小值和最大值。进入左子树时,更新最大值,进入右子树,更新最小值。

    5. 代码Git提交记录截图

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/soyam/p/9094549.html
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