PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-31

7-31 笛卡尔树 (25 分)
 

笛卡尔树是一种特殊的二叉树,其结点包含两个关键字K1和K2。首先笛卡尔树是关于K1的二叉搜索树,即结点左子树的所有K1值都比该结点的K1值小,右子树则大。其次所有结点的K2关键字满足优先队列(不妨设为最小堆)的顺序要求,即该结点的K2值比其子树中所有结点的K2值小。给定一棵二叉树,请判断该树是否笛卡尔树。

输入格式:

输入首先给出正整数N(≤1000),为树中结点的个数。随后N行,每行给出一个结点的信息,包括:结点的K1值、K2值、左孩子结点编号、右孩子结点编号。设结点从0~(N-1)顺序编号。若某结点不存在孩子结点,则该位置给出−。

输出格式:

输出YES如果该树是一棵笛卡尔树;否则输出NO

输入样例1:

6
8 27 5 1
9 40 -1 -1
10 20 0 3
12 21 -1 4
15 22 -1 -1
5 35 -1 -1

输出样例1:

YES

输入样例2:

6
8 27 5 1
9 40 -1 -1
10 20 0 3
12 11 -1 4
15 22 -1 -1
50 35 -1 -1

输出样例2:

NO
题目分析:一道树的应用题 主要考察的是 对平衡二叉树定义 以及 优先队列(最小堆)定义的理解 对平衡二叉树判断时要注意 不仅要满足每个子树比左边小比右边大 整体树也要满足平衡二叉树的概念
 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<malloc.h> struct TreeNode
{
int K1;
int K2;
int Lc;
int Rc;
}Tr[]; int Collected[]; int FindTree(int N)
{
for (int i = ; i < N; i++)
if (!Collected[i])
return i;
} int IsAVL(int Tree)
{
if (Tree ==-)
return ;
else
{
if (Tr[Tree].Lc != - && Tr[Tree].Rc != -)
if (Tr[Tree].K1 >=Tr[Tr[Tree].Lc].K1 && Tr[Tree].K1 < Tr[Tr[Tree].Rc].K1)
return IsAVL(Tr[Tree].Lc) && IsAVL(Tr[Tree].Rc);
else
return ;
else if (Tr[Tree].Lc == - && Tr[Tree].Rc == -)
return ;
else if (Tr[Tree].Lc == -)
return Tr[Tree].K1 < Tr[Tr[Tree].Rc].K1;
else
return Tr[Tree].K1 >=Tr[Tr[Tree].Lc].K1; }
} int IsMinHeap(int Tree)
{
if (Tree ==-)
return ;
else
{
if (Tr[Tree].Lc != - && Tr[Tree].Rc != -)
if (Tr[Tree].K2 <=Tr[Tr[Tree].Lc].K2 && Tr[Tree].K2 <=Tr[Tr[Tree].Rc].K2)
return IsMinHeap(Tr[Tree].Lc) && IsMinHeap(Tr[Tree].Rc);
else
return ;
else if (Tr[Tree].Lc == - && Tr[Tree].Rc == -)
return ;
else if (Tr[Tree].Lc == -)
return Tr[Tree].K2 <=Tr[Tr[Tree].Rc].K2;
else
return Tr[Tree].K2 <=Tr[Tr[Tree].Lc].K2;
}
}
int JudgetLeft(int Tree, int T);
int JudgetRight(int Tree, int T); int JudgetLeft(int Tree,int T)
{
if (T == - || Tree == -)
return ;
if (Tr[Tree].K1 > Tr[T].K1)
return JudgetLeft(Tree, Tr[T].Lc) && JudgetLeft(Tree,Tr[T].Rc);
else
return ;
} int JudgetRight(int Tree, int T)
{
if (T == - || Tree == -)
return ;
if (Tr[Tree].K1 < Tr[T].K1)
return JudgetRight(Tree, Tr[T].Lc) && JudgetRight(Tree, Tr[T].Rc);
else
return ;
} int IsTree(int Tree)
{
if (Tree == -)
return ;
if(JudgetLeft(Tree,Tr[Tree].Lc)&&JudgetRight(Tree,Tr[Tree].Rc))
return IsTree(Tr[Tree].Lc)&&IsTree(Tr[Tree].Rc);
else
return ;
} int main()
{
int N;
scanf("%d", &N);
for (int i = ; i < N; i++)
{
int K1, K2, Lc, Rc;
scanf("%d%d%d%d", &K1, &K2, &Lc, &Rc);
Tr[i].K1 = K1;
Tr[i].K2 = K2;
Tr[i].Lc = Lc;
Tr[i].Rc = Rc;
if (Lc != -)
Collected[Lc] = ;
if (Rc != -)
Collected[Rc] = ;
}
int Tree = FindTree(N);
if (IsAVL(Tree) && IsMinHeap(Tree)&&IsTree(Tree))
printf("YES");
else
printf("NO");
return ;
}

PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-31的更多相关文章

  1. PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-43字符串关键字的散列映射 (25 分)

    PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-43字符串关键字的散列映射 (25 分) 7-43 字符串关键字的散列映射 (25 分)   给定一系列由大写英文字母组成的字符串关键字和素数P,用移位法定义 ...

  2. PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-42整型关键字的散列映射 (25 分)

    PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-42整型关键字的散列映射 (25 分) 7-42 整型关键字的散列映射 (25 分)   给定一系列整型关键字和素数P,用除留余数法定义的散列函数将关键字映射 ...

  3. PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-41PAT排名汇总 (25 分)

    PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-41PAT排名汇总 (25 分) 7-41 PAT排名汇总 (25 分)   计算机程序设计能力考试(Programming Ability Test,简称P ...

  4. PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-40奥运排行榜 (25 分)

    PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-40奥运排行榜 (25 分) 7-40 奥运排行榜 (25 分)   每年奥运会各大媒体都会公布一个排行榜,但是细心的读者发现,不同国家的排行榜略有不同.比如 ...

  5. PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-39魔法优惠券 (25 分)

    PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-39魔法优惠券 (25 分) 7-39 魔法优惠券 (25 分)   在火星上有个魔法商店,提供魔法优惠券.每个优惠劵上印有一个整数面值K,表示若你在购买某商 ...

  6. PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-38寻找大富翁 (25 分)

    PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-38寻找大富翁 (25 分) 7-38 寻找大富翁 (25 分)   胡润研究院的调查显示,截至2017年底,中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人.假 ...

  7. PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-37 模拟EXCEL排序 (25 分)

    PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-37 模拟EXCEL排序 (25 分) 7-37 模拟EXCEL排序 (25 分)   Excel可以对一组纪录按任意指定列排序.现请编写程序实现类似功能. ...

  8. PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-36 社交网络图中结点的“重要性”计算 (30 分)

    PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-36 社交网络图中结点的“重要性”计算 (30 分) 7-36 社交网络图中结点的“重要性”计算 (30 分)   在社交网络中,个人或单位(结点)之间通过某 ...

  9. PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-35 城市间紧急救援 (25 分)

    PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-35 城市间紧急救援 (25 分) 作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图.在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路.每个城市 ...

  10. PTA数据结构与算法题目集(中文) 7-34

    PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-34 7-34 任务调度的合理性 (25 分)   假定一个工程项目由一组子任务构成,子任务之间有的可以并行执行,有的必须在完成了其它一些子任务后才能执行.“ ...

随机推荐

  1. PHP的json_encode和json_decode的区别

    经常搞混的两个PHP函数: json_encode()是对变量进行json编码 json_encode()为要编码的值,且该函数只对utf8编码的数据有效 json_decode($json)对jso ...

  2. adb模拟按键与输入

    在 adb shell 里有个很实用的命令叫 input,通过它可以做一些有趣的事情. input 命令的完整 help 信息如下: Usage: input [<source>] < ...

  3. Python面向对象之:类空间问题以及类之间的关系

    一. 类的空间问题 1.1 何处可以添加对象属性   class A: def __init__(self,name): self.name = name def func(self,sex): se ...

  4. 吐血干货,直播首屏耗时400ms以下的优化实践

    导读: 直播行业的竞争越来越激烈,进过18年这波洗牌后,已经度过了蛮荒暴力期,剩下的都是在不断追求体验.最近在帮做直播优化首开,通过多种方案并行,把首开降到500ms以下,希望能对大家有借鉴. 背景: ...

  5. MySql锁与InnoDB引擎

    MySql锁与InnoDB引擎 mysql的锁是面试中很高频问题,也是我们在日常开发中经常会遇到但是我们并没有注意到的地方.我把我自己理解的锁通过本篇博文分享出来,由于锁需要结合事务来理解,本文只介绍 ...

  6. 普通人学习rust——从零到放弃 变量、不可变量、常量

    普通人学习rust--从零到放弃 变量.不可变量.常量 环境 本文章内容基于如下环境,如若出入请参考当前环境. rustc 1.42.0 (b8cedc004 2020-03-09) cargo 1. ...

  7. 家乐的深度学习笔记「4」 - softmax回归

    目录 softmax回归 分类问题 softmax回归模型 softmax运算 矢量表达式 单样本分类的矢量计算表达式 小批量样本分类的矢量计算表达式 交叉熵损失函数 模型预测及评价 图像分类数据集( ...

  8. OpenCV-Python 特征匹配 | 四十四

    目标 在本章中, 我们将看到如何将一个图像中的特征与其他图像进行匹配. 我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器 Brute-Force匹配器的基础 蛮力匹配器很简单. ...

  9. OpenCV-Python | 图像的基本操作 十

    目标 学会: 访问像素值并修改它们 访问图像属性 设置感兴趣区域(ROI) 分割和合并图像 本节中的几乎所有操作都主要与Numpy相关,而不是与OpenCV相关.要使用OpenCV编写更好的优化代码, ...

  10. 比CNN表现更好,CV领域全新卷积操作OctConv厉害在哪里?

    CNN卷积神经网络问世以来,在计算机视觉领域备受青睐,与传统的神经网络相比,其参数共享性和平移不变性,使得对于图像的处理十分友好,然而,近日由Facebook AI.新家坡国立大学.360人工智能研究 ...