📅  最后修改于: 2023-12-03 15:21:40.818000             🧑  作者: Mango
二进制搜索树是一种数据结构,它对于一组数据进行快速的插入和删除,并且对于查询操作具有较快的速度。在二进制搜索树中,每个节点都有一个值和两个分支,每个分支可能为空或者指向另一个节点。
在二进制搜索树中预购后继者指的是一个节点的后继节点,即在二进制搜索树中该节点的后面的哪个节点,这个节点的值比该节点的值大且是这个比该节点的值大的节点中最小的那个节点。
以下是一份Python代码,用于在二进制搜索树中查找所有节点的预购后继者。
class Node:
def __init__(self, val):
self.val = val
self.left = None
self.right = None
self.successor = None
class BinarySearchTree:
def __init__(self):
self.root = None
def insert(self, val):
if not self.root:
self.root = Node(val)
return
current = self.root
while current:
if current.val < val:
if current.right:
current = current.right
else:
current.right = Node(val)
break
elif current.val > val:
if current.left:
current = current.left
else:
current.left = Node(val)
break
def find_successors(self):
self.populate_successors(self.root, None)
def populate_successors(self, node, successor):
if not node:
return
self.populate_successors(node.right, successor)
node.successor = successor
successor = node
self.populate_successors(node.left, successor)
def get_successors(self):
successors = []
node = self.root
while node.left:
node = node.left
while node:
successors.append(node.successor.val)
node = node.successor
return successors
在上面的代码中,我们首先定义了一个节点类 Node
和一个二进制搜索树类 BinarySearchTree
。 Node
类有一个 val
属性,表示该节点的值,以及 left
和 right
属性,分别表示该节点的左分支和右分支。 BinarySearchTree
类有一个 root
属性,表示二进制搜索树的根。
在插入操作中,我们首先检查根是否为空。如果根为空,则将插入的值分配给根节点。如果根不为空,则遍历树并在适当的位置插入值。
为了查找所有节点的预购后继者,我们定义了一个名为 find_successors()
的方法。在此方法中,我们使用 populate_successors()
方法遍历整个树,并为每个节点设置其后继节点。 该方法从最右侧的子节点开始,最后向左子树移动。在设置每个节点的后继节点时,我们使用了一个名为 successor
的局部变量,它包含前一个节点的值。当我们遍历左子树时,我们将该节点的值分配给 successor
变量。这样,当我们回溯到父节点时,我们就有了前一个节点的值,可以用它来设置父节点的后继节点。
最后,我们使用 get_successors()
方法返回所有节点的后继节点。我们使用 successors
列表存储所有节点的后继节点,并从根节点的最左子节点开始遍历整个树,同时将每个节点的后继节点添加到列表中。
以上就是一份Python代码,用于在二进制搜索树中查找所有节点的预购后继者。