주어진 이진 검색 트리에서 더 큰 값을 모두 각 노드에 추가합니다.
여기서 흥미로운 문제를 볼 수 있습니다. 주어진 이진 검색 트리의 각 노드에 더 큰 값을 추가합니다. 따라서 초기 및 최종 트리는 다음과 같습니다. -
알고리즘
bstUpdate(root, sum) -
Begin if root is null, then stop bstUpdate(right of room, sum) sum := sum + value of root update root value using sum bstUpdate(left of room, sum) End
Example
#include<iostream> using namespace std; class Node { public: int data; Node *left, *right; }; Node *getNode(int item) { Node *newNode = new Node(); newNode->data = item; newNode->left = newNode->right = NULL; return newNode; } void updateBST(Node *root, int *sum) { if (root == NULL) return; updateBST(root->right, sum); //update right sub tree *sum = *sum + root->data; root->data = *sum; //update root data updateBST(root->left, sum); //update left sub tree } void BSTUpdate(Node *root) { int sum = 0; updateBST(root, &sum); } void inorder(Node *root) { if (root != NULL) { inorder(root->left); cout<<root->data<<" "; inorder(root->right); } } Node* insert(Node* node, int data) { if (node == NULL) return getNode(data); if (data <= node->data) //go to left node->left = insert(node->left, data); else //go to right node->right = insert(node->right, data); return node; } int main() { int data[] = {50, 30, 20, 40, 70, 60, 80}; int n = sizeof(data)/sizeof(data[0]); Node *root = NULL; for(int i = 0; i < n; i++) { root = insert(root, data[i]); } BSTUpdate(root); inorder(root); }
output
350 330 300 260 210 150 80
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예를 들어, 이진 검색 트리가 주어지면 특정 키에서 경로를 바꿔야 합니다. 솔루션을 찾는 방법 이 접근 방식에서는 대기열을 생성하고 루트 노드를 얻을 때까지 모든 노드를 푸시합니다. p>예제 #include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;structnode{ intkey structnode*left,*right;};structnode*newNode(intitem){&nb;

C++ 프로그래밍에서 이진 힙과 이진 검색 트리는 일반적으로 사용되는 두 가지 데이터 구조로 유사점이 있지만 차이점도 있습니다. 이 기사에서는 이진 힙 및 이진 검색 트리의 개념, 기본 작업 및 응용 시나리오를 각각 소개합니다. 1. 이진 힙 1.1 개념 이진 힙은 다음 두 가지 속성을 만족하는 완전한 이진 트리입니다. 1.1.1 힙 순서 힙 순서란 이진 힙에서 각 노드의 값이 노드보다 크거나 작지 않다는 것을 의미합니다. 상위 노드의 값입니다. 여기서는 최대 힙을 예로 들어보겠습니다. 즉, 루트 노드의 값은 전체 트리에서 가장 큰 값이며,

BST(Binary Search Tree)는 이진 트리를 기반으로 하는 검색 알고리즘입니다. 그 특징은 트리에 있는 각 노드의 왼쪽 하위 트리의 값이 이 노드의 값보다 작은 반면, 오른쪽 하위 트리의 값은 이 노드의 값보다 크다는 것입니다. 따라서 BST 검색 및 삽입 연산의 시간복잡도는 O(logN)이다. Python에서 이진 검색 트리를 구현하는 방법은 상대적으로 간단합니다. Python에는 두 개의 내장 데이터 구조인 목록과 사전이 있으며 둘 다 이진 트리를 구현하는 데 사용할 수 있기 때문입니다. 이것에

Java는 Math 클래스의 max() 함수를 사용하여 두 숫자의 더 큰 값을 얻습니다. Java 프로그래밍에서는 종종 두 숫자의 크기를 비교한 다음 일부 작업을 수행하기 위해 더 큰 숫자를 선택해야 합니다. Java의 Math 클래스는 수학 연산을 위한 많은 함수를 제공하며, 그 중 max() 함수는 두 숫자의 더 큰 값을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. Math.max() 함수는 다음과 같이 정의됩니다. publicstaticintmax(inta,intb) 이 함수는 두 개의 정수를 허용합니다.

C#을 사용하여 이진 검색 트리 알고리즘을 작성하려면 특정 코드 예제가 필요합니다. 이진 검색 트리(BST라고 함)는 빠른 삽입, 검색 및 삭제 작업의 특성을 갖는 일반적으로 사용되는 데이터 구조입니다. C#에서는 개체 지향 접근 방식을 사용하여 이진 검색 트리 알고리즘을 작성할 수 있습니다. 먼저 왼쪽 및 오른쪽 하위 노드에 대한 두 개의 포인터와 값을 포함하는 이진 검색 트리 노드에 대한 클래스를 정의해야 합니다. 코드는 다음과 같습니다: publicclassBST

Java를 사용하여 이진 검색 트리 알고리즘을 구현하는 방법 이진 검색 트리(BinarySearchTree, 줄여서 BST)는 삽입, 삭제, 검색 등의 작업을 효율적으로 구현할 수 있는 일반적으로 사용되는 데이터 구조입니다. 이 기사에서는 Java를 사용하여 이진 검색 트리를 구현하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 1. 이진 검색 트리의 정의 이진 검색 트리는 다음과 같은 특성을 갖는 순서 트리입니다. 각 노드는 고유한 키 값을 갖습니다. 왼쪽 하위 트리의 키 값은 노드의 키 값보다 작고, 오른쪽 하위 트리의 키 값은 노드의 키 값보다 큽니다.

여기서 우리는 흥미로운 문제를 보게 될 것입니다. 우리는 주어진 이진 검색 트리의 각 노드에 더 큰 값을 추가할 것입니다. 따라서 초기 및 최종 트리는 다음과 같습니다. 알고리즘 bstUpdate(root,sum)-Begin ifrootisnull, thenstop bstUpdate(rightofroom,sum) sum:=sum+valueofroot updaterootvalueus

BST(Binary Search Tree)는 왼쪽 노드는 모두 루트 노드 값보다 작은 값을 갖고, 오른쪽 노드는 모두 루트 노드 값보다 큰 값을 갖는 이진 트리 형태이다. 이 문제에서는 이진 트리를 가져와 현재 노드 값보다 큰 모든 값을 추가합니다. "BST의 각 노드에 더 큰 값을 모두 추가"하는 문제는 BST의 경우 현재 노드 값보다 큰 모든 노드 값을 해당 노드 값에 추가하는 것으로 단순화됩니다. BST 문제 설명의 각 노드에 더 큰 값의 노드를 모두 추가합니다. BST(이진 검색 트리)가 주어지면 각 노드에 더 큰 값의 모든 노드의 합계를 추가해야 합니다. 10을 입력하세요.
