简述一下问题:假设有一颗词典二叉树,我们从中查找需要的单词,使用红黑树或平衡树这样的数据结构总是可以在O(lgN)时间内进行查找,但单词的出现频率是不同的,我们给每个单词加上一个搜索概率,然后通过这些带有概率的节点计算出整棵树的搜索期望E(T),找到一个最优节点作为根节点,重新建立一颗二叉树,称为最优二叉搜索树,其期望最低,使得所有搜索操作访问的节点总数最少。这样的一颗词典二叉树对于搜索单词能更快。

  由于我懒得打字了...所以就给出书上的dp代码:

#include <iostream>
#include <vector> class DP{
public:
int optimalBinarySearchTree(std::vector<double> p, std::vector<double> q, int n)
{
std::vector<std::vector<double> > e(n + 1, std::vector<double>(n));
std::vector<std::vector<double> > w(n + 1, std::vector<double>(n));
int root; for(int i = 1; i < n + 1; i++)
{
e[i][i - 1] = q[i - 1];
w[i][i - 1] = q[i - 1];
}
for(int i = 1; i < n; i++)
{
for(int j = 1; j < n - i + 1; j++)
{
int k = j + i - 1;
e[j][k] = INT_MIN;
w[j][k] = w[j][k - 1] + p[k] + q[k];
for(int r = j; r < k; r++)
{
double t = e[j][r - 1] + e[r + 1][k] + w[j][k];
if(t < e[j][k])
{
e[j][k] = t;
root = r;
}
}
}
}
return root;
}
}; int main()
{
DP dp;
std::vector<double> p{0.15,0.10,0.05,0.10,0.20};
std::vector<double> q{0.10,0.05,0.05,0.05,0.10}; std::cout << dp.optimalBinarySearchTree(p,q,5) << std::endl; return 0;
}

  有空再解释代码中的变量...

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