应用二叉树解析XML表示的函数计算表达式
必备算法:递归!无论你是前端开发,还是后端开发,都需要掌握它!

必备算法:递归!⽆论你是前端开发,还是后端开发,都需要掌握它!递归是⼀种⾮常重要的算法思想,⽆论你是前端开发,还是后端开发,都需要掌握它。
在⽇常⼯作中,统计⽂件夹⼤⼩,解析xml⽂件等等,都需要⽤到递归算法。
它太基础太重要了,这也是为什么⾯试的时候,⾯试官经常让我们⼿写递归算法。
本⽂呢,将跟⼤家⼀起深⼊挖掘⼀下递归算法~什么是递归?递归,在计算机科学中是指⼀种通过重复将问题分解为同类的⼦问题⽽解决问题的⽅法。
简单来说,递归表现为函数调⽤函数本⾝。
在知乎看到⼀个⽐喻递归的例⼦,个⼈觉得⾮常形象,⼤家看⼀下:❝递归最恰当的⽐喻,就是查词典。
我们使⽤的词典,本⾝就是递归,为了解释⼀个词,需要使⽤更多的词。
当你查⼀个词,发现这个词的解释中某个词仍然不懂,于是你开始查这第⼆个词,可惜,第⼆个词⾥仍然有不懂的词,于是查第三个词,这样查下去,直到有⼀个词的解释是你完全能看懂的,那么递归⾛到了尽头,然后你开始后退,逐个明⽩之前查过的每⼀个词,最终,你明⽩了最开始那个词的意思。
❞来试试⽔,看⼀个递归的代码例⼦吧,如下:递归的特点实际上,递归有两个显著的特征,终⽌条件和⾃⾝调⽤:✿⾃⾝调⽤:原问题可以分解为⼦问题,⼦问题和原问题的求解⽅法是⼀致的,即都是调⽤⾃⾝的同⼀个函数。
✿终⽌条件:递归必须有⼀个终⽌的条件,即不能⽆限循环地调⽤本⾝。
结合以上demo代码例⼦,看下递归的特点:递归与栈的关系其实,递归的过程,可以理解为出⼊栈的过程的,这个⽐喻呢,只是为了⽅便读者朋友更好理解递归哈。
以上代码例⼦计算sum(n=3)的出⼊栈图如下:为了更容易理解⼀些,我们来看⼀下函数sum(n=5)的递归执⾏过程,如下:✿计算sum(5)时,先sum(5)⼊栈,然后原问题sum(5)拆分为⼦问题sum(4),再⼊栈,直到终⽌条件sum(n=1)=1,就开始出栈。
✿ sum(1)出栈后,sum(2)开始出栈,接着sum(3)。
✿最后呢,sum(1)就是后进先出,sum(5)是先进后出,因此递归过程可以理解为栈出⼊过程啦~递归的经典应⽤场景哪些问题我们可以考虑使⽤递归来解决呢?即递归的应⽤场景⼀般有哪些呢?✿阶乘问题✿⼆叉树深度✿汉诺塔问题✿斐波那契数列✿快速排序、归并排序(分治算法体现递归)✿遍历⽂件,解析xml⽂件递归解题思路解决递归问题⼀般就三步曲,分别是:✿第⼀步,定义函数功能✿第⼆步,寻找递归终⽌条件✿第⼆步,递推函数的等价关系式这个递归解题三板斧理解起来有点抽象,我们拿阶乘递归例⼦来喵喵吧~1、定义函数功能定义函数功能,就是说,你这个函数是⼲嘛的,做什么事情,换句话说,你要知道递归原问题是什么呀?⽐如你需要解决阶乘问题,定义的函数功能就是n的阶乘,如下:2、寻找递归终⽌条件递归的⼀个典型特征就是必须有⼀个终⽌的条件,即不能⽆限循环地调⽤本⾝。
二叉树结点计算公式

二叉树结点计算公式二叉树结点的计算公式及解释1. 二叉树的节点个数•公式:N = 2^h - 1,其中 N 表示二叉树的节点个数,h 表示二叉树的高度。
•解释:二叉树的高度 h 可以通过树的层数来确定,根节点所在的层数为 1,依次往下递增。
每个节点都可以有两个子节点,所以二叉树的节点个数 N 可以通过计算 2 的 h 次方再减去 1 来得出。
例如:A/ \B C/ \ / \D E F G根据上面的二叉树来计算节点个数:h = 3,2^3 - 1 = 8 - 1 = 7所以,该二叉树的节点个数为 7。
2. 二叉树的叶子节点个数•公式:L = (N + 1) / 2,其中 L 表示二叉树的叶子节点个数,N 表示二叉树的节点个数。
•解释:在二叉树中,叶子节点是指没有子节点的节点。
根据二叉树的性质,每个节点最多有两个子节点,所以二叉树的叶子节点个数可以通过节点个数加 1 再除以 2 来计算。
例如:A/ \B C/ \ / \D E F G根据上面的二叉树来计算叶子节点个数:N = 7,(7 + 1) / 2 = 8 / 2 = 4所以,该二叉树的叶子节点个数为 4。
3. 二叉树的高度•公式:h = log2(N + 1),其中 h 表示二叉树的高度,N 表示二叉树的节点个数。
•解释:由于二叉树中每个节点都可以有两个子节点,所以可以通过节点个数 N 加 1 后取对数以 2 为底的对数来计算二叉树的高度。
例如:A/ \B C/ \ / \D E F G根据上面的二叉树来计算高度:N = 7,log2(7 + 1) ≈ log2(8) ≈ 3所以,该二叉树的高度为 3。
以上就是关于二叉树结点的计算公式及解释。
通过这些公式,我们可以更方便地计算二叉树的相关属性,进而优化算法或者进行更深入的研究。
二叉树表达式求值

switch(str1)
{
case '#':case'(':case'[':return 0;break;
case '*':case '/':return 1;break;
case '+':case'-':switch(str2)
{
case '+':case'-':case'#':return 1;break;
}
pushstack1(L1,p[i]);
break;
}
}
i++;
}
popstack2(L2,T);
return T;
}
//后序遍历表达式树
void postorder(BiTree T)
{
if(T)
{
postorder(T->lchild);
printf("后缀式为:");
postorder(T);
printf("\n");
printf("前缀式为");
midorder(T);
printf("\n");
printf("结果为:");
printf("%.3f\n",T->data2);
}
{
while(indigit(p[i]))
{
str[j++]=p[i];
i++;
二叉树计算表达式

二叉树计算表达式计算表达式是计算机科学中常见的任务,而二叉树是一种常用的数据结构,用于表示表达式。
本文将介绍二叉树如何表示和计算表达式。
一、二叉树表示表达式二叉树是由节点和边组成的树状结构。
每个节点都包含一个值和两个指向左右子节点的指针。
二叉树可以用来表示数学表达式。
例如,下面是一个包含加、减、乘、除的表达式:```5 + 3 *6 / 2 - 4```将表达式转化为二叉树表示,根节点为`-`,其左子树是`+`,右子树是`4`。
`+`节点的左子树为`5`,右子树为`/`。
`/`节点的左子树为`*`,右子树为`2`。
`*`节点的左子树为`3`,右子树为`6`。
```-/ \+ 4/ \5 // \* 2/ \3 6```每个节点的值表示该节点的操作符或操作数。
叶子节点是操作数,内部节点是操作符。
二、计算二叉树表达式计算表达式需要递归地对二叉树进行遍历。
从根节点开始,如果是操作符节点,就对其左右子节点进行递归。
如果是操作数节点,就返回该节点的值。
等到递归完成后,就可以根据操作符节点的值和左右子节点的值对表达式进行计算了。
对于上面的表达式二叉树,计算的过程如下。
首先计算根节点的左右子节点,即`+`节点和`4`节点的值。
`+`节点还需要计算其左右子节点`5`和`/`节点的值。
`/`节点又需要计算其左右子节点`*`和`2`的值。
`*`节点需要计算其左右子节点`3`和`6`的值。
归纳起来,计算的顺序是从下到上,从左到右。
```-/ \+ 4/ \5 // \* 2/ \3 6```按照计算顺序求值:1. 计算`3 * 6`,得到18。
2. 计算`6 / 2`,得到3。
3. 计算`3 / 3`,得到1。
4. 计算`5 + 1`,得到6。
5. 计算`6 - 4`,得到2。
因此,表达式`5 + 3 * 6 / 2 - 4`的值是2。
三、扩展上面的例子说明了如何将表达式转为二叉树,并计算表达式的值。
但实际中会有更复杂的表达式,如函数调用、变量引用等。
xml 乘法公式

xml 乘法公式XML是一种可扩展标记语言,广泛应用于数据交换、数据描述和配置文件等领域。
它具有简单、灵活、可读性强等特点,使得XML在各个行业中得到了广泛的应用。
乘法公式是数学中常见的一种运算表达式,用于计算两个数相乘的结果。
在XML中,我们可以利用其标签和属性的特性来表示乘法公式,使其更加直观和易于理解。
在XML中,我们可以使用自定义的标签来表示乘法公式,例如<乘法公式>。
在该标签中,我们可以使用属性来表示乘法中的两个乘数和结果,例如<乘数1>、<乘数2>和<结果>。
这样,我们就可以清晰地表示乘法公式的各个部分。
下面我们来看一个示例:```<乘法公式><乘数1>2</乘数1><乘数2>3</乘数2><结果>6</结果></乘法公式>```在这个示例中,我们表示了一个乘法公式,乘数1为2,乘数2为3,结果为6。
通过这样的表示方式,我们可以方便地进行计算和数据交换。
除了基本的乘法公式外,XML还可以通过嵌套和属性的方式表示更复杂的乘法公式。
例如,我们可以使用嵌套的方式表示多个乘法公式的组合,从而实现更复杂的计算。
下面是一个示例:```<乘法公式组合><乘法公式><乘数1>2</乘数1><乘数2>3</乘数2><结果>6</结果></乘法公式><乘法公式><乘数1>4</乘数1><乘数2>5</乘数2><结果>20</结果></乘法公式></乘法公式组合>```在这个示例中,我们表示了一个乘法公式组合,包含了两个乘法公式。
每个乘法公式中都包含了乘数1、乘数2和结果,通过嵌套的方式可以方便地表示多个乘法公式的组合。
完全二叉树的总结点数公式

完全二叉树的总结点数公式完全二叉树是一种特殊的二叉树结构,它的每个节点都有两个子节点,除了最后一层的叶子节点外,其他层的节点都是满的。
在完全二叉树中,叶子节点只会出现在最后一层或者倒数第二层,并且最后一层的叶子节点都靠左排列。
在这篇文章中,我们将探讨完全二叉树的总结点数公式以及相关的性质。
完全二叉树的总结点数公式是一个重要的数学公式,它可以帮助我们计算完全二叉树中节点的数量。
这个公式的表达式如下:总结点数 = 2的h次方 - 1其中,h代表完全二叉树的高度。
这个公式的推导过程是基于完全二叉树的性质而得出的。
在完全二叉树中,每一层的节点数都是满的,除了最后一层。
因此,在计算总结点数时,我们只需要计算除了最后一层外的节点数量,然后再加上最后一层的节点数即可。
我们来看完全二叉树的第一层。
由于完全二叉树的定义,第一层只有一个节点,即根节点。
因此,第一层的节点数为1。
接下来,我们来看完全二叉树的第二层。
根据完全二叉树的定义,第二层的节点数等于第一层节点数的两倍,即2。
继续往下,我们可以得到第三层的节点数为4,第四层的节点数为8,以此类推。
可以观察到,每一层的节点数都是2的次方。
因此,我们可以用2的h次方来表示每一层的节点数。
接下来,我们需要计算除了最后一层之外的节点数。
在完全二叉树中,除了最后一层的节点数是满的,其他层的节点数都是满的。
如果完全二叉树的高度为h,那么除了最后一层之外的节点数可以用以下公式表示:除最后一层之外的节点数 = 2的(h-1)次方 - 1接下来,我们需要计算最后一层的节点数。
根据完全二叉树的定义,最后一层的节点数是小于或等于前面各层节点数的两倍。
因此,最后一层的节点数可以用以下公式表示:最后一层的节点数 = 2的(h-1)次方或者 2的h次方 - 2的(h-1)次方我们将除了最后一层之外的节点数和最后一层的节点数相加,即可得到完全二叉树的总结点数。
将上述公式代入,我们可以得到完全二叉树的总结点数公式:总结点数 = 2的(h-1)次方 - 1 + 2的h次方 - 2的(h-1)次方简化上述公式,我们可以得到:总结点数 = 2的h次方 - 1这就是完全二叉树的总结点数公式。
算术表达式(例题)-二叉树

最早提出遍历问题的是对存储在计算机中的表达式求值。
例如:(a+b ×(c-d))-e/f 。
表达式用树形来表示,如图8-11-1所示。
运算符在树中放在非终端结点的位置上,操作数放在叶子结点处。
当我们对此二叉树进行先序、中序和后序遍历后,便可得到表达式的前缀、中缀和后缀书写形式:前缀:-+a*b-cd/ef中缀:a+b*c-d-e/f 后缀:abcd-*+ef/-其中,中缀形式是算术表达式的通常形式,只是没有括号。
在计算机内,使用后缀表达式易于求值。
例1 输入一个算术表达式,判断该表达式是否合法,若不合法,给出错误信息;若合法,则输出合法表达式的表达式树。
【算法分析】表达式不合法有三种情况:①左右括号不匹配;②变量名不合法;③运算符两旁无参与运算的变量或数。
分析表达式树可以看到:表达式的根结点及其子树的根结点为运算符,其在树中的顺序是按运算的先后顺序从后到前,表达树的叶子为参与运算的变量或数。
表达式树如图8-11-2处理时,首先找到运算级别最低的运算符“+”作为根结点,继而确定该根结点的左、右子树结点在表达式串中的范围为a 和(b-c)/d ,再在对应的范围内寻找运算级别最低的运算符作为子树的根结点,直到范围内无运算符,则剩余的变量或数为表达式树的叶子。
【算法步骤】① 设数组ex 存放表达式串的各字符,lt 、rt 作为结点的左右指针,变量left 、right 用于存放每次取字符范围的左、右界。
② 设置左界初值为1;右界初值为串长度。
③ 判断左右括号是否匹配,不匹配则认为输入有错误。
④ 在表达式的左右界范围内寻找运算级别最低的运算符,同时判断运算符两旁有否参与运算的变量或数。
若无,则输入表达式不合法;若有,作为当前子树的根结点,设置左子树指针及其左右界值,设置右子树指针及其左右界值。
⑤ 若表达式在左右界范围内无运算符,则为叶子结点,判断变量名或数是否合法。
⑥ 转④,直到表达式字符取完为止。
树和二叉树的计算公式

树和二叉树的计算公式
树和二叉树是计算机科学中重要的数据结构,它们可以用于各种算法和数据处理应用。
在计算树和二叉树的性质和操作时,需要使用一些计算公式。
一、树的计算公式
1. 节点总数公式:假设一棵树有n个节点,那么它的节点总数
为n=1+r1+r2+...+rk,其中r1、r2、...、rk分别表示每个节点的
子节点数。
2. 叶子节点数公式:一棵树的叶子节点数等于每个非叶节点子
节点数之和加1,即l=r1+r2+...+rk+1。
3. 深度公式:一棵树的深度为从根节点到最深叶子节点的路径
长度,可以用递归的方式计算:d(T)=max{d(T1),d(T2),...,d(Tk)}+1,其中T1、T2、...、Tk是根节点的子树,d(Ti)表示第i个子树的深度。
二、二叉树的计算公式
1. 节点总数公式:假设一棵二叉树有n个节点,那么它的节点
总数为n=2^h-1,其中h为树的高度。
2. 叶子节点数公式:一棵二叉树的叶子节点数等于度数为2的
节点数加1,即l=n/2+1。
3. 深度公式:一棵二叉树的深度为从根节点到最深叶子节点的
路径长度,可以用递归的方式计算:d(T)=max{d(T1),d(T2)}+1,其
中T1、T2是根节点的左右子树,d(Ti)表示第i个子树的深度。
以上是树和二叉树的一些常用计算公式,可以用于分析和设计算法,帮助开发人员更好地理解和应用这些数据结构。
xml文件解析方法

xml文件解析方法XML文件解析方法引言:XML(可扩展标记语言)是一种用于存储和传输数据的标记语言,它具有良好的可读性和灵活性,被广泛应用于数据交换和配置文件等领域。
在处理XML文件时,解析是必不可少的环节。
本文将介绍几种常用的XML文件解析方法,包括DOM、SAX和StAX。
一、DOM解析方法DOM(文档对象模型)是一种将整个XML文件以树形结构加载到内存中的解析方法。
DOM解析器将XML文件解析为一个树状结构,通过遍历节点来获取和操作XML文件中的数据。
DOM解析方法的优点是易于理解和使用,可以随机访问XML文件中的任意节点,但缺点是占用内存较大,不适用于大型XML文件的解析。
1. 创建DOM解析器对象:使用标准的Java API,可以通过DocumentBuilderFactory类来创建DOM解析器对象。
2. 加载XML文件:通过DOM解析器对象的parse()方法加载XML文件,将其转化为一个树形结构。
3. 遍历节点:使用DOM解析器对象提供的方法,如getElementsByTagName()、getChildNodes()等,可以遍历XML文件中的各个节点,获取节点的名称、属性和文本内容等信息。
4. 获取节点数据:通过节点对象提供的方法,如getNodeName()、getTextContent()等,可以获取节点的名称和文本内容。
二、SAX解析方法SAX(简单API for XML)是一种基于事件驱动的XML解析方法。
在SAX解析过程中,解析器顺序读取XML文件,当遇到节点开始、节点结束或节点文本等事件时,会触发相应的回调方法。
相比于DOM 解析方法,SAX解析方法具有内存占用小、解析速度快的优点,但缺点是无法随机访问XML文件中的节点。
1. 创建SAX解析器对象:使用标准的Java API,可以通过SAXParserFactory类来创建SAX解析器对象。
2. 实现事件处理器:自定义一个事件处理器,实现SAX解析器提供的DefaultHandler类,并重写相应的回调方法,如startElement()、endElement()和characters()等。
oracle xmlparse函数用法

oracle xmlparse函数用法摘要:1.Oracle XMLParse函数简介2.Oracle XMLParse函数的语法与参数3.Oracle XMLParse函数的使用场景与实例4.注意事项与技巧正文:【1】Oracle XMLParse函数简介Oracle XMLParse函数是Oracle数据库中用于解析XML数据的重要函数。
它允许用户在SQL查询中直接操作和处理XML数据,为数据库应用程序提供了更丰富的功能和灵活性。
通过使用XMLParse函数,用户可以轻松地将XML数据与SQL数据类型进行交互,从而实现对XML数据的查询、插入、更新和删除等操作。
【2】Oracle XMLParse函数的语法与参数Oracle XMLParse函数的语法如下:```FUNCTION XMLParse(xml_string IN VARCHAR2, options IN NUMBER, errstr IN OUT VARCHAR2)RETURN XMLType;```主要参数说明:- xml_string:需要解析的XML字符串。
- options:可选参数,用于控制解析过程。
- errstr:可选参数,用于存储解析过程中的错误信息。
- 返回值:返回一个XMLType对象,表示解析后的XML数据。
【3】Oracle XMLParse函数的使用场景与实例场景一:将XML数据插入到数据库表中```sqlDECLARExml_string VARCHAR2("<root><item>Item 1</item><item>Item 2</item></root>");xml_type XMLType;BEGINxml_type := XMLParse(xml_string);INSERT INTO my_table (column_name)VALUES (xml_type.extract("/root/item", "text"));END;```场景二:从数据库表中查询XML数据```sqlSELECT xml_columnFROM my_tableWHERE id = 1;```【4】注意事项与技巧- 在使用XMLParse函数时,请确保输入的xml_string符合XML规范。
c语言基于二叉树的表达式求值算法

c语言基于二叉树的表达式求值算法C语言中,基于二叉树的表达式求值算法主要包括两部分:中缀表达式转换为后缀表达式和后缀表达式求值。
1.中缀表达式转换为后缀表达式中缀表达式是我们常见的数学表达方式,例如3 + 4 * 2 - 5。
为了方便计算机求值,我们需要将中缀表达式转换为后缀表达式,也叫做逆波兰表达式。
转换的过程使用栈数据结构来实现。
具体算法如下:1.定义一个栈和一个结果字符串,栈用于存储操作符,结果字符串用于保存后缀表达式。
2.从左到右遍历中缀表达式的每一个字符。
3.如果当前字符是数字,直接将其加入结果字符串。
4.如果当前字符是左括号"(",将其入栈。
5.如果当前字符是右括号")",则依次将栈顶的操作符弹出并加入结果字符串,直到遇到左括号为止,同时将左括号从栈中弹出。
6.如果当前字符是操作符,需要将栈中优先级比当前操作符高或者相等的操作符弹出并加入结果字符串,然后将当前操作符入栈。
7.遍历完所有字符后,将栈中剩余的操作符依次弹出并加入结果字符串。
8.最终结果字符串就是后缀表达式。
例如,对于中缀表达式3 + 4 * 2 - 5,转换为后缀表达式为3 4 2 * + 5 -2.后缀表达式求值后缀表达式求值算法使用栈数据结构来实现。
具体算法如下:1.定义一个栈,用于存储操作数。
2.从左到右遍历后缀表达式的每一个字符。
3.如果当前字符是数字,则将其转换为对应的整数并入栈。
4.如果当前字符是操作符,则从栈中弹出两个操作数,先弹出的作为右操作数,后弹出的作为左操作数,根据操作符进行运算,得到结果后入栈。
5.遍历完所有字符后,栈顶的数字即为最终的结果。
例如,对于后缀表达式3 4 2 * + 5 -,求值的过程如下:1.入栈3。
2.入栈4。
3.入栈2。
4.弹出2和4,计算4 * 2 = 8,将8入栈。
5.弹出8和3,计算3 + 8 = 11,将11入栈。
6.入栈5。
7.弹出5和11,计算11 - 5 = 6,得到最终结果。
oracle xmlparse函数用法

oracle xmlparse函数用法(实用版)目录1.Oracle XMLParse 函数简介2.XMLParse 函数的基本语法3.XMLParse 函数的参数说明4.XMLParse 函数的返回值5.XMLParse 函数的示例用法正文Oracle XMLParse 函数是 Oracle 数据库中用于解析 XML 数据的重要函数,它允许我们在 SQL 语句中直接对 XML 数据进行解析和操作。
通过使用 XMLParse 函数,我们可以轻松地将 XML 数据转换为结构化的数据,以便于进行查询和分析。
下面,我们将详细介绍 Oracle XMLParse 函数的用法。
一、Oracle XMLParse 函数简介Oracle XMLParse 函数主要用于解析 XML 数据,它可以将 XML 数据转换为 XMLDoc 对象,然后我们可以对这个对象进行进一步的查询和操作。
XMLParse 函数是 Oracle 数据库中 XML 处理功能的基础,很多高级的 XML 操作都依赖于 XMLParse 函数。
二、XMLParse 函数的基本语法XMLParse 函数的基本语法如下:```XMLParse(xml_data, xpath_expression)```其中,xml_data 表示要解析的 XML 数据,xpath_expression 表示XPath 表达式,用于指定 XML 数据中要提取的数据。
三、XMLParse 函数的参数说明1.xml_data:这是 XMLParse 函数的第一个参数,表示要解析的 XML 数据。
它可以是一个 XML 文档,也可以是一个包含 XML 数据的列或变量。
2.xpath_expression:这是 XMLParse 函数的第二个参数,表示XPath 表达式。
它用于指定 XML 数据中要提取的数据,可以是一个节点、属性或值的表达式。
四、XMLParse 函数的返回值XMLParse 函数的返回值是一个 XMLDoc 对象,表示解析后的 XML 数据。
利用二叉树求表达式的值

利⽤⼆叉树求表达式的值利⽤⼆叉树求表达式的值,⾸先要注意表达式中先乘除后加减的运算顺序,所以在建⽴树的过程中,就要将加减尽量作为根节点,最后⼀个加减号作为根节点。
建完树之后是运算过程,采⽤树的后序遍历来运算。
⼆叉树的节点结构,其中值的类型⽤char型struct node{char data;node* left;node* right;};node *CRTree(char s[],int begin,int end){node *p;int k,plus=0,posi;if (begin==end) //只有⼀个字符,构造的是⼀个叶⼦节点{p=(node *)malloc(sizeof(node)); //分配存储空间p->data=s[begin]; //值为s[begin]p->left=NULL;p->right=NULL;return p;}//以下为begin!=end的情况for (k=begin; k<=end; k++)if (s[k]=='+' || s[k]=='-'){plus++;posi=k; //最后⼀个+或-的位置}if (plus==0) //没有+或-的情况(因为若有+、-,前⾯必会执⾏plus++)for (k=begin; k<=end; k++)if (s[k]=='*' || s[k]=='/'){plus++;posi=k;}//以上的处理考虑了优先将+、-放到⼆叉树较⾼的层次上//由于将来计算时,运⽤的是后序遍历的思路//处于较低层的乘除会优先运算//从⽽体现了“先乘除后加减”的运算法则//创建⼀个分⽀节点,⽤检测到的运算符作为节点值if (plus!=0){p=(node *)malloc(sizeof(node));p->data=s[posi]; //节点值是s[posi]p->left=CRTree(s,begin,posi-1); //左⼦树由s[begin]⾄s[posi-1]构成p->right=CRTree(s,posi+1,end); //右⼦树由s[posi+1]到s[end]构成return p;}else//若没有任何运算符,返回NULLreturn NULL;}下⾯是运算过程double Comp(node *b){double v1,v2;if (b==NULL)return0;if (b->left==NULL && b->right==NULL) //叶⼦节点,应该是⼀个数字字符(本项⽬未考虑⾮法表达式)return b->data-'0'; //叶⼦节点直接返回节点值,结点中保存的数字⽤的是字符形式,所以要-'0'v1=Comp(b->left); //先计算左⼦树v2=Comp(b->right); //再计算右⼦树switch(b->data) //将左、右⼦树运算的结果再进⾏运算,运⽤的是后序遍历的思路{case'+':return v1+v2;case'-':return v1-v2;case'*':return v1*v2;case'/':if (v2!=0)return v1/v2;elseabort();}}最后要记得将新建的⼆叉树销毁void DestroyBTNode(node *&b) //销毁⼆叉树{if (b!=NULL){DestroyBTNode(b->left);DestroyBTNode(b->right);free(b);}}。
xml el表达式

xml el表达式
XML的EL表达式(ExpressionLanguage)是一种用于在XML文档中动态计算表达式的语言。
它可以用于访问和操作XML文档中的元素、属性和其他对象。
EL表达式可以在XPath和XSLT中使用,也可以在JSP和JSF中使用。
EL表达式由一个美元符号和一对大括号组成,例如${expression}。
在大括号中,expression是一个表达式,可以包含变量、函数和运算符。
EL表达式可以嵌套,可以在表达式中使用其他表达式。
EL表达式支持以下运算符:
算术运算符(+,-,*,/,%)
比较运算符(==,!=,<,>,<=,>=)
逻辑运算符(&&,||,!)
字符串连接运算符(+)
EL表达式可以访问以下对象:
请求参数
Servlet上下文属性
Session属性
请求属性
JSP页面属性
JavaBean属性
静态字段
方法调用
EL表达式的优点包括:
简单易用
支持动态计算
支持嵌套
可以在多种环境中使用
EL表达式的缺点包括:
不支持条件语句和循环语句
不支持异常处理
不支持类型转换
总之,EL表达式是一种非常有用的语言,可以在XML文档中动态计算表达式,访问和操作XML文档中的元素、属性和其他对象。
数据结构树与二叉树常用计算公式

数据结构树与⼆叉树常⽤计算公式在⼆叉树的理论推导以及⼀些⾼频类型题中,我们经常需要计算⼆叉树的总结点数,某⼀层的结点数以及已知结点数反推树的⾼度,本⽂围绕这⼏个⾼频知识点,归纳总结以下公式。
公式(1)⾮空⼆叉树叶⼦结点数 = 度为2的结点数 + 1 即,N0=N2+1(2)⾮空⼆叉树上第K层⾄多有2k−1个结点(K≥1)(3)⾼度为H的⼆叉树⾄多有2H−1 个结点(H≥1)(4)具有N个(N>0)结点的完全⼆叉树的⾼度为⌈log2(N+1)⌉或⌊log2N⌋+1(5)对完全⼆叉树按从上到下、从左到右的顺序依次编号1,2,...,N,则有以下关系:①当i>1 时,结点i的双亲结点编号为⌊i/2⌋,即当i为偶数时,其双亲结点的编号为i/2 ,它是双亲结点的左孩⼦;当i为奇数时,其双亲结点的编号为 (i−1)/2 ,它是双亲结点的右孩⼦。
②当 2i≤N时,结点i的左孩⼦编号为 2i,否则⽆左孩⼦。
③当 2i+1≤N时,结点i的右孩⼦编号为 2i+1 ,否则⽆右孩⼦。
④结点i所在层次(深度)为⌊log2i⌋+1 。
(设根结点为第1层)经典例题**408考研-2011-4** 若⼀棵完全⼆叉树有768个结点,则⼆叉树中叶结点的个数是_____。
A.257B.258C.384D.385解法1根据完全⼆叉树的性质,最后⼀个分⽀结点的序号为⌊n/2⌋=⌊768/2⌋=384 ,故叶⼦结点的个数为 768−384=384解法2由⼆叉树的性质N=N0+N1+N2和N0=N2+1 可知N=2N0−1+N1,2N0−1+N1=768显然,N1=1,2N0=768,则N0=384解法3完全⼆叉树的叶⼦结点只可能出现在最下两层,由题可计算完全⼆叉树的⾼度为10。
第10层的叶⼦结点数为 768−(29−1)=257第10层的叶⼦结点在第9层共有⌈257/2⌉=129 个⽗节点第9层的叶⼦结点数为 (29−1)−129=127则叶⼦结点总数为 257+127=384Processing math: 100%。
二叉树各种计算公式总结

二叉树各种计算公式总结二叉树是一种常见的数据结构,它由一个根节点和最多两个子节点组成。
许多计算问题可以通过对二叉树进行各种操作和遍历来解决。
在本文中,将总结二叉树的各种计算公式。
1.二叉树节点个数:二叉树节点个数的计算公式是N=N1+N2+1,其中N表示二叉树的节点个数,N1表示左子树的节点个数,N2表示右子树的节点个数。
2. 二叉树的高度:二叉树的高度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数量。
计算二叉树的高度的公式是H = max(H1, H2) + 1,其中H表示二叉树的高度,H1表示左子树的高度,H2表示右子树的高度。
3.二叉树的深度:二叉树的深度是指从根节点到当前节点的路径的长度。
计算二叉树的深度的公式是D=D1+1,其中D表示二叉树的深度,D1表示父节点的深度。
4.二叉查找树:二叉查找树是一种有序二叉树,它要求对于树中的每个节点,左子树的值都小于节点的值,右子树的值都大于节点的值。
在二叉查找树中进行的公式是:-如果目标值等于当前节点的值,则返回当前节点;-如果目标值小于当前节点的值,则在左子树中继续;-如果目标值大于当前节点的值,则在右子树中继续。
5.二叉树的遍历:二叉树的遍历是指按照一定的顺序访问二叉树中的所有节点。
常见的二叉树遍历方式有三种:- 前序遍历:先访问根节点,然后递归地访问左子树,最后递归地访问右子树。
可以表示为:root -> 左子树 -> 右子树。
- 中序遍历:先递归地访问左子树,然后访问根节点,最后递归地访问右子树。
可以表示为:左子树 -> root -> 右子树。
- 后序遍历:先递归地访问左子树,然后递归地访问右子树,最后访问根节点。
可以表示为:左子树 -> 右子树 -> root。
6.二叉树的最大路径和:二叉树的最大路径和是指二叉树中两个节点之间路径上的节点值的最大和。
可以通过递归地计算每个子树的最大路径和,然后选择最大的子树路径和来得出最终结果。
二叉树的表达式求值

⼆叉树的表达式求值问题描述: 输⼊⼀个表达式(表达式中的数均为⼩于10的正整数),利⽤⼆叉树来表⽰该表达数,创建表达式树,然后利⽤⼆叉树的遍历操作求表达式的值。
输⼊要求: 多组数据,每组⼀⾏,以‘=’结尾。
当输⼊只有⼀个‘=’时,输⼊结束。
输出要求: 每组数据输出⼀⾏为表达式的值。
样例: 输⼊样例: 1+2-3*4+(1+2)*3= = 输出样例: 0 思路:分别⽤num 队列来存数,op队列来存运算符。
然后取⼀个运算符为⽗节点,取两个数为⼦结点。
将数叠加后就组成了⼀颗表达式树,然后后序遍历求值即可。
#include<iostream>#include<stack>#include<queue>using namespace std;typedef struct Node* BinTree;typedef BinTree BT;// 1+2-3*4+(1+2)*3=string s;queue<char> num;queue<char> op;struct Node{char Data;BT Left;BT Right;int ans;};int fact(char c) {if (c >= '0' && c <= '9') return1;else return2;}BT createNode(char c){BT p = new Node;p->Data = c;p->Left = p->Right = NULL;if (fact(c) == 1)p->ans = c - '0';elsep->ans = 0;return p;}BT createTree() {BT createTree() {for (int i = 0; i < s.size() - 1; i++) {if(fact(s[i]) == 1) num.push(s[i]);else op.push(s[i]);}BT Head = NULL;int flag = 0; //标记有括号时的情况int sflag = 0; //处理开始时为括号的情况if(s[0] == '(') sflag = 1;while(!op.empty()) {char option;option = op.front(); op.pop();if (option != '(' && option != ')') {BT T = createNode(option);if (option == '+' || option == '-') {if (flag == 0) {if (Head == NULL) {T->Left = createNode(num.front());num.pop();T->Right = createNode(num.front());num.pop();}else {T->Left = Head;T->Right = createNode(num.front());num.pop();}Head = T;}else {if (Head == NULL) {T->Left = createNode(num.front());num.pop();T->Right = createNode(num.front());num.pop();Head = T;}else {T->Left = Head->Right ;Head->Right = T;T->Right = createNode(num.front());num.pop();}}}else if(option == '*' || option == '/') {if (flag == 0) {if(Head == NULL) {T->Left = createNode(num.front());num.pop();T->Right = createNode(num.front());num.pop();Head = T;}else {if(sflag == 1 || Head->Data == '*' || Head->Data == '/') { T->Left = Head;Head = T;T->Right = createNode(num.front());num.pop();sflag =0;sflag =0;}else {T->Left = Head->Right ;Head->Right = T;T->Right = createNode(num.front());num.pop();}}}if (flag == 1) {if(Head == NULL) {T->Left = createNode(num.front());num.pop();T->Right = createNode(num.front());num.pop();Head = T;}else {T->Left = Head->Right; Head->Right= T; T->Right = createNode(num.front());num.pop();}}}}else if (option == '('){flag = 1;//continue;}else if (option == ')'){flag = 0;//continue;}}return Head;}void InorderTraversal_1(BT L){if(L){InorderTraversal_1(L->Left );printf("%d ",L->ans );InorderTraversal_1(L->Right );}}void solve(BT L){if(L){solve(L->Left );solve(L->Right );char option = L->Data ;if (option == '+') L->ans = L->Left->ans + L->Right->ans ;if (option == '-') L->ans = L->Left->ans - L->Right->ans ;if (option == '*') L->ans = L->Left->ans * L->Right->ans ;if (option == '/') L->ans = L->Left->ans / L->Right->ans ;//if(option < '0' || option > '9')// printf("%d %c %d = %d\n", L->Left->ans, option, L->Right->ans, L->ans ); }}}void InorderTraversal_2(BT L){BT T=L;stack<BinTree> s;while(T||!s.empty()){while(T){s.push(T);T=T->Left ;}T=s.top();s.pop();printf("%c ",T->Data );T=T->Right ;}}int main() {while(cin >> s && s[0] != '='){BT H = createTree();//InorderTraversal_2(H);//cout << endl;solve(H);//InorderTraversal_1(H);//cout << endl;cout << H->ans << endl;}} 可能我写的过于复杂,有同学做的⽐较好 。
二叉树算结点的公式

二叉树算结点的公式二叉树是一种最常用的数据结构之一,它由根节点、左子树、右子树构成。
在二叉树中,每个节点最多有两个子节点,一个是左子节点,一个是右子节点。
在计算二叉树的结点数时,我们需要运用以下公式:设该二叉树的结点数为n,叶子结点数为m,则有:n = m + 1 + 度为2的非叶子结点数由此可以看出,在二叉树中,结点的数量与叶子结点和度为2的非叶子结点数量有直接关系。
以下是二叉树结点计算公式的详细解释:1. 叶子结点的个数叶子结点是没有子节点的结点,因此当我们需要计算二叉树的结点数时,首先需要得到叶子结点的数量。
计算叶子结点数量的方法很简单,只要按照以下公式进行计算即可:m = $n_0$其中,m代表叶子结点数量,$n_0$代表度为0的结点数量。
在计算二叉树结点数时,度为0的结点数量即为叶子结点数量。
2. 度为2的非叶子结点数量度为2的非叶子结点是有两个子节点的结点,它们是连接二叉树的关键节点。
由于它们都有两个子节点,因此度为2的非叶子结点数量对整个二叉树的结构和大小都有很大的影响。
计算方法如下:设度为2的非叶子结点数量为k,则有:$k = n_2$其中,$n_2$代表度为2的结点数量。
3. 二叉树结点数量当我们得到了叶子结点和度为2的非叶子结点数量后,就可以按照公式计算整个二叉树的结点数量了。
如下所示:$n = m + 1 + k$其中,n代表二叉树的结点数量,m代表叶子结点数量,k代表度为2的非叶子结点数量。
最终得到的n就是整个二叉树的结点数量。
综上所述,二叉树的结点数量与叶子结点数量和度为2的非叶子结点数量有关。
要计算二叉树的结点数量,我们需要先计算叶子结点和度为2的非叶子结点数量,再按照公式进行计算。
二叉树的结点数量公式可以为我们快速、准确地计算二叉树中的结点数量提供帮助。
表达式转表达式二叉树

表达式转表达式⼆叉树表达式树⼆叉树是表达式处理的常⽤⼯具,例如,a+b*(c-d)-e/f可以表⽰成如下所⽰的⼆叉树其中,每个⾮叶⼦节点表⽰⼀个运算符,左⼦树是第⼀个运算数对应的表达式,右⼦树是第⼆个表达式对应的表达式。
每个叶⼦节点都是数。
其在空间利⽤上也⾮常⾼效,节点数等于表达式的长度。
表达式转⼆叉树lrj说⽅法有很多种,下⾯介绍他讲的⼀种:找到“最后计算”的运算符(它是整个表达式树的根),然后递归处理左右两边。
1const int maxn = 1000 + 10;2char str[maxn];3int lch[maxn + 1], rch[maxn + 1]; char op[maxn + 1]; //每个结点的左右⼦结点编号和字符4int nc = 0; //结点数5int build_tree(char* s, int x, int y)6{7int i, c1=-1, c2=-1, p=0;8int u;9if(y-x == 1) //仅⼀个字符,建⽴单独结点10 {11 u = ++nc;12 lch[u] = rch[u] = 0;13 op[u] = s[x];14return u;15 }1617for (i = x; i < y; i++) //寻找根节点的位置18 {19switch (s[i])20 {21case'(': p++; break;22case')': p--; break;23case'+':24case'-': if (!p) c1 = i; break;25case'*':26case'/': if (!p) c2 = i; break;27 }28 }29if (c1 < 0) c1 = c2; //找不到括号外的加减号,就⽤乘除号30if(c1 < 0) return build_tree(s, x+1, y-1); //整个表达式被⼀对括号括起来31 u = ++nc;32 lch[u] = build_tree(s, x, c1);33 rch[u] = build_tree(s, c1+1, y);34 op[u] = s[c1];35return u;36 }前缀式、中缀式、后缀式前缀表达式和后缀表达式分别对应表达式树前序和后序遍历的结果,如果不考虑括号,中缀表达式对应表达式树中序遍历的结果。
基于二叉树的表达式求值算法

基于二叉树的表达式求值算法二叉树的表达式求值算法可以使用递归来实现,具体步骤如下:1. 若该节点为数字节点,则直接返回节点的值;2. 若该节点为操作符节点,则递归计算其左右子树的值,并根据操作符进行计算,最终返回计算结果。
所以,我们可以先构建一个二叉树,然后对二叉树进行递归遍历,实现表达式的求值。
具体实现如下:pythonclass TreeNode:def __init__(self, val):self.val = valself.left = Noneself.right = Nonedef evaluate(root: TreeNode) -> int:"""对二叉树进行递归遍历,实现表达式的求值"""# 如果当前节点为数字,直接返回节点的值if not root.left and not root.right:return int(root.val)# 递归计算左子树的值和右子树的值left_val = evaluate(root.left)right_val = evaluate(root.right)# 根据运算符计算当前节点的值if root.val == '+':return left_val + right_valelif root.val == '-':return left_val - right_valelif root.val == '*':return left_val * right_valelse:return left_val right_val这里假设输入的二叉树是合法的,即括号、运算符和操作数的顺序都正确,不需要进行错误处理。
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应用二叉树解析XML 表示的函数计算表达式XForms 的函数计算表达式简介XForms 是用于 XML 数据处理的 Web 表单规 , 它允许您将表单的用途和外观分开。目前 W3C 组织正在审查 XForms 1.1 的候选工作草案(1.0 是正式的Internet 推荐标准)。
IBM® Lotus Forms ( 电子表单领域的杰出产品之一 ) 就是基于 XForms 和 XFDL (Extensible Forms Description Language) 语言的,它把 XForms 强大的数据处理能力和 XFDL 语言丰富的表示能力紧密的结合在一起。
XForms 的数据模型(Data Model)封装了对表单数据的一些逻辑处理操作。
如清单 1 所示,xforms:bind 元素拥有一个 calculate 属性。
该属性通过函数计算表达式来实现表单数据的处理逻辑。
清单 1. XForms 的函数计算表达式<xforms:model …><xforms:instance>…</xforms:instance>…<xforms:bind calculate="../SubTotal + ../TaxAmount + ../Shipping" nodeset="instance('INSTANCE')/P001/Total"></xforms:bind><xforms:bind calculate="if(../BudgetMeals !='',../BudgetMeals,'0')- ../ActualMeals"nodeset="instance('INSTANCE')/P001/VarianceMeals"></xforms:bind><xforms:bind calculate="min(../aAccount , ../bAccount , ../ cAccount) "nodeset="instance('INSTANCE')/P001/minAccount"></xforms:bind>…在清单 2 中,我们简单介绍了另一种 XML 表示的函数计算表达式,其应用于一款基于 XML 语法的电子表单产品中。
窥豹可见一斑,本文同样适用于其它基于XML 语法的函数计算表达式。
清单 2. XForms 的函数计算表达式…<calculation><func name="IfThen"><func name="Less"><cell name="DateTo" /><cell name="DateFrom" /></func><func name="Alert"><boolean value="False" /><string value="This date must come after the date you have entered in the DateFrom field" /></func></func><plainText>If DateTo < DateFrom Then False With Alert"This date must come after the date you have entered in the Date From field"End</plainText></calculation><calculation><func name="Min"><func name="Abs"><cell name="Summary" /></func><func name="Subtract"><cell name="Demo1"><cell name="Demo2"></func><number value="100" /></func><plainText>Min(Abs(Summary),Demo1-Demo2, 100)</plainText></calculation>…在清单 2 中 <func> 标签用以标识函数或操作符。
其 name 的属性值既是函数或操作符的名称。
<cell> 标签,读者可以理解为用以标识函数计算表达式中的变量;而 <number>,<string> 等标签则是标识函数计算表达式中的常量容。
当我们需要解析函数计算表达式的时候 , 我们都有什么办法呢?比如在上面的代码片段中,直接解析 <plainText> 元素的容似乎是一个办法。
直接解析<plainText>Min(Abs(Summary), Demo1-Demo2, 100)</plainText> 就已经得到了正确的结果。
然而,解析含有大量嵌套的条件判断语句的函数计算表达式,如解析第一个 <plainText> 元素中的容就变得非常困难了。
当我们要想进一步分析并处理 <plainText> 元素中的函数计算表达式的时候,表达式已经丢失了很多重要的原始信息(比如说类型信息),这样处理起来就难上加难了。
有什么更好的办法么?我们可以尝试解析除了 <plainText> 元素以外的以<calculation> 元素为根的 XML 代码片段中的信息。
回页首建立用以解析函数计算表达式的二叉树数据结构模型仔细分析一下清单 2 所示的函数计算表达式,我们不难得出其数据结构模型,如图 1 所示 :图 1. 函数计算表达式的树模型我们可以通过 XML 解析器(DOM, SAX, StAX etc.)解析 XML 得到基于以树为数据结构的存模型。
但是遍历以二叉树为数据结构的存模型要比以树为数据结构的存模型更方便明了(读者更为熟悉)。
在图 2 中,我们把以树为数据结构的模型转换为对应的以二叉树为数据结构的模型(结点的孩子结点为该结点的左孩子结点;结点的兄弟结点为该结点的右孩子结点)。
图 2. 函数计算表达式的二叉树(BinTree)模型清单 3. XML 结点对应的存模型public class CalNode {public CalNode left;public CalNode right;private String value;private String type; // Three kinds of type: cell, func, constpublic CalNode(String type, String value) {this.type = type;this.value = value;}public CalNode(CalNode left, String type, String value, CalNode right) {this.left = left;this.type = type;this.value = value;this.right = right;}public String getValue() {return value;}public void setValue(String value) {this.value = value;}public String getType() {return type;}}在清单 3 中,我们创建 XML 结点对应的存模型类—— CalNode。
该类非常简单,包括左孩子结点,右孩子结点,结点本身的值以及结点的类型。
根据这种函数计算表达式所涉及的 XML 元素的标签值(tag)结点的类型可分为三种:func,函数和操作符;cell,函数计算表达式中的变量 ; const, 表达式中所涉及的字符串或数值常量(当我们遍历二叉树的时候,我们需要根据结点的类型进行相应的逻辑处理。
)拿上面的例子来说,当解析 <func name=”Min”> 的时候,就生成了一个值为 Min, 类型是 func 的 calNode 类的实例对象。
清单 4. 应用 DOM 解析 XML 生成以二叉树为数据结构的存模型private CalNode createCalBinTree(Node root) {String rootName = ParserHelper.validateSID(XMLUtil.getAttribute( (Element) root, Constants.ATTR_NAME));//For <number value=""/>and <string value="xxxx"/>elements within <func>if (StringHelper.isEmpty(rootName)) { //isEmpty 方法判断是否为空rootName = ParserHelper.validateComputeContent(XMLUtil.getAttribute( (Element) root, Constants.ATTR_VALUE));}String type = root.getNodeName(); // 结点的类型if (!CalConstants.CELL.equals(type)&& !CalConstants.FUNC.equals(type))type = CalConstants.CONST; // 如果类型不是 func 或 cell,则设置为constCalNode rootNode = new CalNode(null, type, rootName, null); // 生成CalNode 类的实例对象Node firstNode = root.getFirstChild(); // 拿到结点 root 的第一个孩子(DOM API)if (firstNode != null){// 递归遍历第一个孩子结点,生成 CalNode 的实例对象。