树结构,尤其是二叉树结构是算法中常遇见的,这里根据学习过程做一个总结. 二叉树所涉及到的知识点有:满二叉树与完全二叉树.节点数目的关系.节点数与二叉树高度的关系.层次遍历.深度优先遍历.广度优先遍历等等. 这里对二叉树的基本结构实现c++版本以及python版本的代码,并且实现二叉树的前中后序遍历过程以及前中.中后序列创建唯一二叉树的过程. 1.C++版本实现 基本结构: http://www.cnblogs.com/elleniou/archive/2012/05/03/2480042.htm

1028. 从先序遍历还原二叉树 python 100%内存 一次遍历     题目 我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索. 在遍历中的每个节点处,我们输出 D 条短划线(其中 D 是该节点的深度),然后输出该节点的值.(如果节点的深度为 D,则其直接子节点的深度为 D + 1.根节点的深度为 0). 如果节点只有一个子节点,那么保证该子节点为左子节点. 给出遍历输出 S,还原树并返回其根节点 root. 示例 1: 输入:"1-2--3--4-5--6--7"输出:[

1.用SoapUI测试webservice接口,传入参数是xml格式时.xml格式需要将xml的外围增加<![CDATA[xml]]> 2.但是用python去做webservice测试,调用函数去传参时,直接将xml作为字符串的格式传入即可. 其中,webservice请求的返回值类型是:<class 'suds.sax.text.Text'>, 需要用json.loads(escape(result))转成字典的格式:<class 'dict'>.去引用 具体展示如

程序实现了用二叉树的前序遍历序列和中序遍历序列重建二叉树,代码用python实现. 首先定义二叉树节点的类: class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None 二叉树的前序遍历顺序为:根-左-右,中序遍历顺序为:左-根-右,因此可以根据前序序列准确地找到根节点,找到根节点之后,可以在中序序列中根据根节点的位置,区分出左右子树的集合,分别列出左右子树的前序序列和中序序列,然后

给定一个二叉树的完整的层次遍历序列(包含所有节点,包括空节点),利用这个序列生成一颗二叉树. 我们首先来看怎样对一颗二叉树进行层序遍历,下图所示的二叉树层次遍历的结果为[a,b,c,d,e],在这个过程中,我们首先保存根节点a,然后遍历a的左右节点b,d并保存下来,然后遍历b的左右子节点并保存,然后遍历d的子节点并保存,直到完成了整棵树的遍历.所以这个过程是一个保存节点然后取出遍历的过程,它符合先进先出的顺序,所以才用队列来实现 首先定义二叉树的类: class TreeNode: def __

给定一颗二叉树的层序遍历(不含None的形式)和中序遍历序列,利用两个序列完成对二叉树的重建. 还是通过一个例子来说明整个过程,下图所示的二叉树,层序遍历结果为[a,b,c,d,e],中序遍历结果为[d,b,a,c,e],我们知道当我们找到根节点后,中序遍历能够提供给我们的信息就是左右子树分别包含哪些节点,而我们能否在层序遍历中找到根节点呢? 层序遍历是对每一层按照从左到右的顺序输出,那么对于一颗子树来说,如图中以b为根节点的左子树,其遍历顺序为b-d-None,实际上还是前序遍历的顺序,所以对

一.二叉树的后序遍历: 题目描述 给定一颗二叉树,要求输出二叉树的深度以及后序遍历二叉树得到的序列.本题假设二叉树的结点数不超过1000 输入 输 入数据分为多组,第一行是测试数据的组数n,下面的n行分别代表一棵二叉树.每棵二叉树的结点均为正整数,数据为0代表当前结点为空,数据为-1代表二叉 树数据输入结束,-1不作处理.二叉树的构造按照层次顺序(即第1层1个整数,第2层2个,第3层4个,第4层有8个......,如果某个结点不存在以 0代替). 输出 输出每棵二叉树的深度以及后序遍历二叉树得到

http://codevs.cn/problem/1501/   题目描述 Description 给出一个二叉树,输出它的最大宽度和高度. 输入描述 Input Description 第一行一个整数n. 下面n行每行有两个数,对于第i行的两个数,代表编号为i的节点所连接的两个左右儿子的编号.如果没有某个儿子为空,则为0. 输出描述 Output Description 输出共一行,输出二叉树的最大宽度和高度,用一个空格隔开. 样例输入 Sample Input 5 2 3 4 5 0 0 0

重建二叉树 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 题目很简单,给你一棵二叉树的后序和中序序列,求出它的前序序列(So easy!).   输入 输入有多组数据(少于100组),以文件结尾结束.每组数据仅一行,包括两个字符串,中间用空格隔开,分别表示二叉树的后序和中序序列(字符串长度小于26,输入数据保证合法). 输出 每组输出数据单独占一行,输出对应得先序序列. 样例输入 ACBFGED ABCDEFG CDAB CBAD 样例输出 DBACEGF B

原文件名字top500 链接: https://pan.baidu.com/s/1cv0jPYb1-EBceoZz3QNvgg 密码: bat5 中文名字 链接: https://pan.baidu.com/s/1O3j0NxWrEncXlFZ1Li8IpQ 密码: xj7n 全拼 比如:zhangwei 链接: https://pan.baidu.com/s/1q_sZ_FlYu9JCkdSYywskog 密码: t72p 姓全拼 名取首字母 比如:zhangw 链接: https://pan

题目描述 从上往下打印出二叉树的每个节点,同层节点从左至右打印. # -*- coding:utf-8 -*- # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution: # 返回从上到下每个节点值列表,例:[1,2,3] def PrintFromTopToBottom(self, root): # write code here

题目描述 输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树.假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字.例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建二叉树并返回. # -*- coding:utf-8 -*- # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class

“之”字形输出二叉树即第1层从左到右输出,第2层从右到左输出,第3层从左到右输出......第2*n层从右到左输出,第2*n+1层从左到右输出,如下图所示二叉树,“之”字形输出的结果为:1-3-2-4-5-6-7.如果将从左到右输出定义为正向输出,那么奇数层为正向输出,偶数层为反向输出,因此可以通过判断输出输出层数的奇偶性判断输出方向,但实际上奇数层与偶数层交替出现,因此只需设置一个标志变量,每遍历一层,就将标志变量取反即可.程序中除了一个列表遍历到的节点的值,还需要两个临时列表,一个用于存放最

对称二叉树的含义非常容易理解,左右子树关于根节点对称,具体来讲,对于一颗对称二叉树的每一颗子树,以穿过根节点的直线为对称轴,左边子树的左节点=右边子树的右节点,左边子树的右节点=左边子树的左节点.所以对称二叉树的定义是针对一棵树,而判断的操作是针对节点,这时可以采取由上到下的顺序,从根节点依次向下判断,只需要重复调用函数,不需要回溯.具体代码如下. class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.

import os, time import sys import re def read_old_part(filename, start, end): content = [] recording = False with open(filename) as f: for line in f: line = line.strip() if line == end: break if recording: content.append(line) if line == start: recor

题目描述 从上往下打印出二叉树的每个节点,同层节点从左至右打印. class Solution: # 返回从上到下每个节点值列表,例:[1,2,3] def PrintFromTopToBottom(self, root): # write code here if root==None: return [] queue=[] queue.append(root) i=0 while i<len(queue): root=queue[i] queue[i]=root.val if root.le

题目描述 输入一棵二叉树,判断该二叉树是否是平衡二叉树. 思路: 平衡二叉树 (AVL)平衡二叉树是一种二叉排序树,其中每个结点的左子树和右子树的高度差至多等于1.它是一种高度平衡的二叉排序树.意思是说,要么它是一棵空树,要么它的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1. 平衡二叉树是一种二叉排序树.也就是二叉排序树包含了平衡二叉排序树,其次它要满足后面的约束条件,就是每个结点的左子树和右子树的高度差不超过1 所以递归遍历左右子树,比较左右子树的深度 # -*-

给定两个二叉树,想象当你将它们中的一个覆盖到另一个上时,两个二叉树的一些节点便会重叠. 你需要将他们合并为一个新的二叉树.合并的规则是如果两个节点重叠,那么将他们的值相加作为节点合并后的新值,否则不为 NULL 的节点将直接作为新二叉树的节点. 示例 1: 输入: Tree 1 Tree 2 1 2 / \ / \ 3 2 1 3 / \ \ 5 4 7 输出: 合并后的树: 3 / \ 4 5 / \ \ 5 4 7注意: 合并必须从两个树的根节点开始. class Solution: def

# -*- coding: utf-8 -*- from collections import deque class Queue(object): def __init__(self): self._items = deque() def append(self, value): return self._items.append(value) def pop(self): return self._items.popleft() def empty(self): return len(sel

openpyxl 复制cell单元格包括所有样式 target_cell.data_type = source_cell.data_type target_cell.fill = copy(source_cell.fill) if source_cell.has_style: target_cell._style = copy(source_cell._style) target_cell.font = copy(source_cell.font) target_cell.border = co

python的缩进格式是python语法中最特别的一点,很多已经习惯了其他语言的朋友再去学python的话,开始会觉的不太 习惯. 怎么看怎么都觉的别扭,也有一些朋友因为这个特别的格式与python失之交臂,认为不符合编程的风格,但是我要 说的是恰恰是这样的格式让python变得更为强大. 下面说说几点原因: 1这样的格式可读性非常好. 在你看其它的语言的时候,你会发现要有很多注释才能说明问题而python却非常的精炼,只要 核心的地方注释好来就行,可以说python本身的缩进就带了注释的功能.