树的模拟实现

news2025/1/12 11:19:56

一.链式前向星

所谓链式前向星,就是用链表的方式实现树。其中的链表是用数组模拟实现的链表。

首先我们需要创建一个足够大的数组h,作为所有结点的哨兵位。创建两个足够大的数组e和ne,一个作为数据域,一个作为指针域。创建一个变量id,标记新来结点存储的位置。

接下来是模拟实现,当x有一个孩子y的时候,就把y头插到x的链表中。

首先id++,e[id] = y,为y结点开辟一块位置存储;接着我们用 ne[id] = h[x] 通过指针的思想,在y的指针域内存储上x的信息,最后将h[x] = id,将y的信息给x,为其他元素提供指针域信息。

例如我们要在4上存2,先id++将2存储到数组中,令e[id] = 2,接着我们将ne[id] = h[4],(先前的下标4中存储的是4),最后h[4] = id 存储指针域信息。那么这就相当于下标4中的h指向id = 5,e[5] 中存储的是结点2,2结点的指针域指向id = 4的下标,id = 4的下标中e[4] ,存储的是结点3。所以4结点就与2结点和3结点相连接。树就被模拟实现出来了。

下面是代码实现:

#include <iostream>
using namespace std;

int n;
const int N = 10;
int e[2 * N], ne[2 * N], h[N];//因为每个点都包含自己和其他,所以需要开辟结点大约2倍的空间
int id;

void add(int x, int y)
{
	id++;
	e[id] = y;
	ne[id] = h[x];
	h[x] = id;
}

int main()
{
	cin >> n;
	for (int i = 1; i < n; i++)//n个元素n-1条边
	{
		int a, b; cin >> a >> b;
		add(a, b); add(b, a);//将每一个结点都单独分开计算,所以需要调用两次函数
	}
	return 0;
}

 二.顺序表实现树

我们的思想是,为每一个结点开辟一个数组,用map的思想,将数据的实际值与其下标进行对应减少复杂度,在对应的数组下标下存储其结点的值。

需要注意的是,此方法适合在算法竞赛中使用,使用的都是静态数组,需要人为的进行判断数组实际需要的大小。

接下来是代码实现:

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

const int N = 1e5 + 10;
int n;
vector<int> edges[N]; // 存储树

int main()
{
	cin >> n;
	for (int i = 1; i < n; i++)
	{
		int a, b; cin >> a >> b;
		// a 和 b 之间有⼀条边
		edges[a].push_back(b);
		edges[b].push_back(a);
	}
	return 0;
}

总结:

无论是顺序表实现还是链表思想实现,他们都有优缺点。优点在于不需要频繁的进行动态空间的开辟能减少运行的时间,缺点在于需要人为的对数据量进行判断以及缺少一些灵活性。所以说,这两种方法只适合于算法竞赛中,而工程类当中是不合适的。

创作不易感谢大家支持!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2275469.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

通过氧化最小化工艺提高SiC MOSFET迁移率的深入分析

标题 Insight Into Mobility Improvement by the Oxidation-Minimizing Process in SiC MOSFETs&#xff08;TED2024&#xff09; 文章的研究内容 文章的研究内容主要围绕氧化最小化工艺&#xff08;oxidation-minimizing process&#xff09;对碳化硅&#xff08;SiC&…

相机和激光雷达的外参标定 - 无标定板版本

1. 实现的效果 通过本软件实现求解相机和LiDAR的外参&#xff0c;即2个传感器之间的三维平移[x, y, z]和三维旋转[roll, pitch, yaw]。完成标定后&#xff0c;可将点云投影到图像&#xff0c;效果图如下&#xff1a; 本软件的优势&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;无需特…

git问题

拉取项目代码后&#xff0c;出现 1、找回未commit的代码 2、记录不全&#xff0c;只是显示部分代码记录

Spring bean的生命周期和扩展

接AnnotationConfigApplicationContext流程看实例化的beanPostProcessor-CSDN博客&#xff0c;以具体实例看bean生命周期的一些执行阶段 bean生命周期流程 生命周期扩展处理说明实例化:createBeanInstance 构造方法&#xff0c; 如Autowired的构造方法注入依赖bean 如UserSer…

来自通义万相的创意加速器:AI 绘画创作

来自通义万相的创意加速器&#xff1a;AI 绘画创作 通义万相动手搭建“通义万相”部署方案资源准备对象存储OSS&#xff08;手动部署&#xff09;DashScope 模型服务灵积云服务器ECS&#xff08;手动部署&#xff09;一键部署ROS Web文生图艺术与设计创作广告与营销物料生成教育…

STM32F4分别驱动SN65HVD230和TJA1050进行CAN通信

目录 一、CAN、SN65HVD230DR二、TJA10501、TJA1050 特性2、TJA1050 引脚说明 三、硬件设计1、接线说明2、TJA1050 模块3、SN65HVD230 模块 四、程序设计1、CAN_Init&#xff1a;CAN 外设初始化函数2、CAN_Send_Msg、CAN_Receive_Msg 五、功能展示1、接线图2、CAN 数据收发测试 …

Elasticsearch:在 HNSW 中提前终止以实现更快的近似 KNN 搜索

作者&#xff1a;来自 Elastic Tommaso Teofili 了解如何使用智能提前终止策略让 HNSW 加快 KNN 搜索速度。 在高维空间中高效地找到最近邻的挑战是向量搜索中最重要的挑战之一&#xff0c;特别是当数据集规模增长时。正如我们之前的博客文章中所讨论的&#xff0c;当数据集规模…

时空笔记:CBEngine(微观交通模拟引擎)

CBEngine 是一个微观交通模拟引擎&#xff0c;可以支持城市规模的道路网络交通模拟。CBEngine 能够快速模拟拥有数千个交叉路口和数十万辆车辆的道路网络交通。 以下内容基本翻译自CBEngine — CBLab 1.0.0 documentation 1 模拟演示 1.0 模拟演示结构 config.cfg 定义了 roa…

Notepad++上NppFTP插件的安装和使用教程

一、NppFTP插件下载 图示是已经安装好了插件。 在搜索框里面搜NppFTP&#xff0c;一般情况下&#xff0c;自带的下载地址容易下载失败。这里准备了一个下载连接&#xff1a;Release v0.29.10 ashkulz/NppFTP GitHub 这里我下载的是x86版本 下载好后在nodepad的插件里面选择打…

基于华为ENSP的OSPF不规则区域划分深入浅出(5)

本篇技术博文摘要 &#x1f31f; OSPF不规则区域划分及其问题解决方案涉及多个技术手段&#xff0c;包括隧道、虚链路和路由重发布等。合理的网络设计和配置对于避免网络中出现的环路问题至关重要。通过多进程双向重发布等方式&#xff0c;能够有效地优化路由协议的互通性和网络…

微信小程序——创建滑动颜色条

在微信小程序中&#xff0c;你可以使用 slider 组件来创建一个颜色滑动条。以下是一个简单的示例&#xff0c;展示了如何实现一个颜色滑动条&#xff0c;该滑动条会根据滑动位置改变背景颜色。 步骤一&#xff1a;创建小程序项目 首先&#xff0c;使用微信开发者工具创建一个新…

【再谈设计模式】模板方法模式 - 算法骨架的构建者

一、引言 在软件工程、软件开发过程中&#xff0c;我们经常会遇到一些算法或者业务逻辑具有固定的流程步骤&#xff0c;但其中个别步骤的实现可能会因具体情况而有所不同的情况。模板方法设计模式&#xff08;Template Method Design Pattern&#xff09;就为解决这类问题提供了…

Chrome_60.0.3112.113_x64 单文件版 下载

单文件&#xff0c;免安装&#xff0c;直接用~ Google Chrome, 免費下載. Google Chrome 60.0.3112.113: Chrome 是 Google 開發的網路瀏覽器。它的特點是速度快,功能多。 下载地址: https://blog.s3.sh.cn/thread-150-1-1.htmlhttps://blog.s3.sh.cn/thread-150-1-1.html

EXCEL: (二) 常用图表

10. 图表 134-添加.删除图表元素 图表很少是一个单独的整体&#xff0c;而是由十几种元素/对象拼凑出来的。 学习图表就是学习当中各类元素的插删改。 ①图表中主要元素的定义 图表上的一个颜色就是一个系列&#xff0c;每个系列都对应原数据中的一列/一行值数据。 每个系…

Transformer:深度学习的变革力量

深度学习领域的发展日新月异&#xff0c;在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;、计算机视觉等领域取得了巨大突破。然而&#xff0c;早期的循环神经网络&#xff08;RNN&#xff09;在处理长序列时面临着梯度消失、并行计算能力不足等瓶颈。而 Transformer 的横空出世&am…

jenkins入门13--pipeline

Jenkins-pipeline(1)-基础 为什么要使用pipeline 代码&#xff1a;pipeline 以代码的形式实现&#xff0c;通过被捡入源代码控制&#xff0c; 使团队能够编译&#xff0c;审查和迭代其cd流程 可连续性&#xff1a;jenkins 重启 或者中断后都不会影响pipeline job 停顿&#x…

深度学习的原理和应用

一、深度学习的原理 深度学习是机器学习领域的一个重要分支&#xff0c;其原理基于多层神经网络结构和优化算法。以下是深度学习的核心原理&#xff1a; 多层神经网络结构&#xff1a;深度学习模型通常由多层神经元组成&#xff0c;这些神经元通过权重和偏置相互连接。输入数据…

Domain Adaptation(李宏毅)机器学习 2023 Spring HW11 (Boss Baseline)

1. 领域适配简介 领域适配是一种迁移学习方法,适用于源领域和目标领域数据分布不同但学习任务相同的情况。具体而言,我们在源领域(通常有大量标注数据)训练一个模型,并希望将其应用于目标领域(通常只有少量或没有标注数据)。然而,由于这两个领域的数据分布不同,模型在…

netty请求行超出长度

说明&#xff1a;记录一次使用Netty异常&#xff0c;如下&#xff1a; 错误信息&#xff1a;An HTTP line is larger than 4096 bytes. 场景 项目是微服务架构&#xff0c;在使用Netty转发请求到其他服务的时候报了这个错误。因为该请求是GET方式&#xff0c;其中有个参数值是…

CES Asia 2025科技盛宴,AI智能体成焦点

2025第七届亚洲消费电子技术展&#xff08;CES Asia赛逸展&#xff09;将在北京拉开帷幕&#xff0c;AI智能体有望成为展会的核心亮点。 深圳市人工智能行业协会发文表示全力支持CES Asia 2025&#xff08;赛逸展&#xff09;&#xff0c;称其为人工智能领域的创新发展提供了强…