[转载]【数据结构】B-Tree, B+Tree, B*树介绍

[转载]【数据结构】B-Tree, B+Tree, B*树介绍

 

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【摘要】

      最近在看Mysql的存储引擎中索引的优化,神马是索引,支持啥索引.全是浮云,目前Mysql的MyISAM和InnoDB都支持B-Tree索引,InnoDB还支持B+Tree索引,Memory还支持Hash.今天从最基础的学起,学习了解BTree,B-Tree和B+Tree。

【主题】

  • B-Tree 介绍
  • B-Tree 特性搜索插入等
  • B+Tree 介绍
  • B*Tree 介绍

【内容】

1. B-Tree 介绍

     1970年,R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的树,它是一种平衡的多叉树,称为B树,其定义如下:

一棵m阶的B树满足下列条件:

  • 树中每个结点至多有m个孩子;
  • 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有m/2个孩子;
  • 若根结点不是叶子结点,则至少有2个孩子;
  • 所有叶子结点(失败节点)都出现在同一层,叶子结点不包含任何关键字信息;
  • 所有非终端结点中包含下列信息数据 ( n, A0 , K1 , A1 , K2 , A2 , … , Kn , An ),其中: Ki (i=1,…,n)为关键字,且Ki < Ki+1 , Ai (i=0,…,n)为指向子树根结点的指针, n为关键字的个数
  • 非叶子结点的指针:P[1], P[2], …, P[M];其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树,P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树,其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树;

     在B树中,每个结点中关键字从小到大排列,并且当该结点的孩子是非叶子结点时,该k-1个关键字正好是k个孩子包含的关键字的值域的分划。因为叶子结点不包含关键字,所以可以把叶子结点看成在树里实际上并不存在外部结点,指向这些外部结点的指针为空,叶子结点的数目正好等于树中所包含的关键字总个数加1。B树中的一个包含n个关键字,n+1个指针的结点的一般形式为:   (n,P0,K1,P1,K2,P2,…,Kn,Pn)其中,Ki为关键字,K1 <K2 <… <Kn,   Pi   是指向包括Ki到Ki+1之间的关键字的子树的指针。

btree1

-- 图1 B-tree示意图

2. B-Tree特性

2.1 B-Tree 特性

  • 关键字集合分布在整颗树中;
  • 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中;
  • 搜索有可能在非叶子结点结束;
  • 其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找;
  • 自动层次控制;

2.2 B-Tree搜索原理

B-树的搜索,从根结点开始,对结点内的关键字(有序)序列进行二分查找,如果命中则结束,否则进入查询关键字所属范围的儿子结点;重复,直到所对应的儿子指针为空,或已经是叶子结点;因此,B-Tree的查找过程是一个顺指针查找结点和在结点的关键字中进行查找的交叉进行的过程。

b树

b树2

-- 图2 高度与关键码的计算过程

2.3 B-Tree 插入

     B-树是从空树起,逐个插入关键码而生成的。

     在B-树,每个非失败结点的关键码个数都在[ m/2 -1, m-1]之间。插入在某个叶结点开始。如果在关键码插入后结点中的关键码个数超出了上界 m-1,则结点需要“分裂”,否则可以直接插入。

     实现结点“分裂”的原则是:

     设结点 A 中已经有 m-1 个关键码,当再插入一个关键码后结点中的状态为( m, A0, K1, A1, K2, A2, ……, Km, Am)其中 Ki < Ki+1, 1 =< m

这时必须把结点 p 分裂成两个结点 p 和 q,它们包含的信息分别为:

     结点 p:( m/2 -1, A0, K1, A1, ……, Km/2 -1, Am/2 -1)

     结点 q:(m - m/2, Am/2, Km/2+1, Am/2+1, ……, Km, Am)

     位于中间的关键码 Km/2 与指向新结点 q 的指针形成一个二元组 ( Km/2, q ),插入到这两个结点的双亲结点中去。

3. B+Tree

3.1 B+Tree定义

     B+树可以看作是B树的一种变形,在实现文件索引结构方面比B树使用得更普遍。

一棵 m 阶B+树可以定义如下:

  • 树中每个非叶结点最多有 m 棵子树;
  • 根结点 (非叶结点) 至少有 2 棵子树。除根结点外, 其它的非叶结点至少有 ém/2ù 棵子树;有 n 棵子树的非叶结点有 n-1 个关键码。
  • 所有叶结点都处于同一层次上,包含了全部关键码及指向相应数据对象存放地址的指针,且叶结点本身按关键码从小到大顺序链接;
  • 每个叶结点中的子树棵数 n 可以多于 m,可以少于 m,视关键码字节数及对象地址指针字节数而定。
  • 若设结点可容纳最大关键码数为 m1,则指向对象的地址指针也有 m1 个。
  • 结点中的子树棵数 n 应满足 n 属于[m1/2, m1]
  • 若根结点同时又是叶结点,则结点格式同叶结点。
  • 所有的非叶结点可以看成是索引部分,结点中关键码 Ki 与指向子树的指针 Pi 构成对子树 (即下一层索引块) 的索引项 ( Ki, Pi ),Ki 是子树中最小的关键码。
  • 特别地,子树指针 P0 所指子树上所有关键码均小于 K1。结点格式同B树。
  • 叶结点中存放的是对实际数据对象的索引。
  • 在B+树中有两个头指针:一个指向B+树的根结点,一个指向关键码最小的叶结点。

B+Tree与B-Tree区别

  1. 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同;
  2. 非叶子结点的子树指针P[i],指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树(B-树是开区间);
  3. 为所有叶子结点增加一个链指针;
  4. 所有关键字都在叶子结点出现;

对B+树进行两种搜索运算

  • 循叶结点链顺序搜索
  • 另一种是从根结点开始,进行自顶向下,直至叶结点的随机搜索。

alt

-- 图3 B+Tree示意图

3.2 B+Tree特性

     B+Tree的搜索与B-Tree也基本相同,区别是B+Tree只有达到叶子结点才命中(B-Tree可以在非叶子结点命中),其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找;

B+Tree的特性

  • 所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的;
  • 不可能在非叶子结点命中;
  • 非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引),叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层;
  • 更适合文件索引系统

4. B*Tree

4.1 B*Tree

     B*Tree是B+树的变体,在B+Tree的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针;

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-- 图4 B*Tree示意图

     B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M,即块的最低使用率为2/3(代替B+树的1/2);

     B+树的分裂:当一个结点满时,分配一个新的结点,并将原结点中1/2的数据复制到新结点,最后在父结点中增加新结点的指针;B+树的分裂只影响原结点和父结点,而不会影响兄弟结点,所以它不需要指向兄弟的指针;

     B*树的分裂:当一个结点满时,如果它的下一个兄弟结点未满,那么将一部分数据移到兄弟结点中,再在原结点插入关键字,最后修改父结点中兄弟结点的关键字(因为兄弟结点的关键字范围改变了);如果兄弟也满了,则在原结点与兄弟结点之间增加新结点,并各复制1/3的数据到新结点,最后在父结点增加新结点的指针;

     所以,B*树分配新结点的概率比B+树要低,空间使用率更高;

【结束】

自我总结:

  • B-树:多路搜索树,每个结点存储M/2到M个关键字,非叶子结点存储指向关键字范围的子结点;所有关键字在整颗树中出现,且只出现一次,非叶子结点可以命中;
  • B+树:在B-树基础上,为叶子结点增加链表指针,所有关键字都在叶子结点中出现,非叶子结点作为叶子结点的索引;B+树总是到叶子结点才命中;
  • B*树:在B+树基础上,为非叶子结点也增加链表指针,将结点的最低利用率从1/2提高到2/3;

参考资料:

<think>嗯,我现在需要解决的问题是,用户希望使用中序遍历的思想,用C语言来实现判断二叉是否对称的功能,并且要达到与给出的递归解法相同的效果。首先,我得先理解原来的递归解法是如何工作的。 原来的解法中,isSameTree函数被修改为比较两棵是否对称。具体来说,在比较左右子时,递归调用的是左子的左节点和右子的右节点,以及左子的右节点和右子的左节点。这样实际上是在同时遍历两棵的镜像节点,从而判断对称性。而isSymmetric函数则直接比较根节点的左右子是否对称。 现在用户希望用中序遍历的思路来实现同样的功能。中序遍历的顺序是左--右。那问题来了,如何利用中序遍历来判断对称性呢? 首先,我需要明确中序遍历的特点。对于对称的二叉来说,中序遍历的结果应该是对称的。比如,假设有一个对称的二叉,它的中序遍历结果可能是像[2,3,1,3,2]这样的对称序列。但是,这种情况并不总是成立,因为不同的结构可能产生相同的遍历序列。例如,两个不同的不对称可能有相同的中序遍历结果,这时候仅依靠遍历结果来判断对称性就可能出错。 所以,直接使用中序遍历得到的序列然后检查是否回文,这种方法可能不可靠。例如,考虑这样的二叉: 1 / \ 2 2 \ \ 3 3 其中序遍历的结果是2->3->1->2->3,这显然不是对称的,但本身也不对称。但如果结构不同导致中序遍历是回文的,但实际上不对称,这时候就会出现误判。例如,一个的结构导致中序遍历是回文,但结构不对称。例如,下面的两个结构: A: 1 / 2 \ 3 B: 1 \ 2 / 3 它们的中序遍历都是2->3->1,但B的结构并不对称。这说明仅仅依靠中序遍历的结果是否对称来判断是否对称是不正确的。 因此,单纯的中序遍历可能无法正确判断对称性。但用户希望用中序遍历的思想来实现,可能需要结合其他方法。或者,可能需要同时进行两种遍历,比如同时进行中序遍历和逆中序遍历,比较对应的节点是否相等。 或者,可能需要在遍历过程中记录节点的结构信息,比如空节点的位置,以确保结构上的对称。例如,在进行中序遍历时,不仅记录节点的值,还记录左右子的空节点情况,这样生成的序列才能准确反映的结构。例如,对于对称的二叉,左侧的中序遍历和右侧的逆中序遍历应该相同。 于是,可能的思路是:对于对称的二叉,其左子的中序遍历顺序应该等于右子的逆中序遍历顺序。这里的逆中序遍历顺序可能指的是右--左的顺序。例如,对于左子进行左--右的中序遍历,对右子进行右--左的遍历,然后比较这两个遍历的结果是否一致。 这样的话,可以分别对左子进行中序遍历,对右子进行逆中序遍历,同时收集遍历的节点值,然后比较这两个序列是否相同。或者在遍历的过程中同时比较对应的节点,而不需要存储整个序列。这样可以节省空间。 接下来需要考虑如何实现这个思路。首先,如何同时进行两种遍历,并实时比较节点的值? 可能的方法是,同时递归遍历左子和右子,但左子按照中序的顺序(左--右),而右子按照对称的顺序(右--左)。每次访问节点时,比较当前节点的值是否相等,并且结构是否对称。 例如,在递归函数中,传入两个节点,分别为左子的当前节点和右子的当前节点。比较这两个节点是否相等。然后递归比较左节点的左子节点和右节点的右子节点(即左子的中序的左,对应右子的逆中序的右),以及左节点的右子节点和右节点的左子节点(即左子的中序的右,对应右子的逆中序的左)。 但这时候,这样的递归过程其实和原来的解法非常类似,原来的解法中,isSameTree函数比较的是左子的左和右子的右,以及左子的右和右子的左,这实际上已经是镜像比较,而中序遍历在这里可能并不直接适用。 或者,可能用户希望的是非递归的方式,利用栈来进行中序遍历,同时比较对称的节点。比如,用两个栈分别处理左子的中序遍历和右子的逆中序遍历,每次弹出节点进行比较。 或者,另一种思路是,对左子进行中序遍历(左--右),对右子进行逆中序遍历(右--左),然后比较这两个遍历的结果是否完全相同。但这种方法需要存储两个遍历的序列,可能占用较多的空间,但可以尝试。 然而,这种方法是否可行呢?例如,对于对称的,左子的中序和右子的逆中序应该相同。比如,假设的根是root,其左子的结构和右子的结构镜像对称。那么左子的中序(左--右)应该等于右子的逆中序(右--左)。 例如,假设左子的结构是: a / \ b c 中序遍历是 b -> a -> c。 右子的结构应该是镜像对称的: a / \ c b 此时,右子的逆中序(右--左)的顺序是:c -> a -> b。而左子的中序是 b -> a -> c。两者顺序并不相同。这说明这种思路可能有问题。 或者,我可能误解了逆中序的定义。或许逆中序应该是右--左,那么对于镜像结构,两者的遍历顺序是否一致? 比如,左子的中序是左--右:假设左子的中序是 L1, root, R1。而右子的逆中序是 R2, root, L2。如果结构对称,那么 L1应该等于 R2,R1等于 L2,所以整个序列应该是镜像对称的。例如,左子的中序是 [2,1,3],右子的逆中序是 [3,1,2]。这样,整个序列是否对称? 例如,对于对称的: 1 / \ 2 2 / \ / \ 3 4 4 3 左子的中序遍历是3->2->4,右子的逆中序是3->2->4。这样两者的顺序是相同的,所以可以比较。这时,遍历的结果确实相同。所以,如果同时遍历左子的中序和右子的逆中序,每一步得到的节点值都相同,则可以判断对称。 但如何同时进行这两种遍历呢?可能需要同时维护两个栈,分别进行中序和逆中序的非递归遍历,然后每次取出一个节点进行比较。 例如,非递归的中序遍历通常使用栈,步骤如下: 对于中序遍历(左--右): 1. 一直将左子节点压入栈,直到最左。 2. 弹出节点,处理。 3. 转向右子节点,重复。 而逆中序遍历(右--左)则类似,但方向相反: 1. 一直将右子节点压入栈,直到最右。 2. 弹出节点,处理。 3. 转向左子节点,重复。 这样,可以同时进行两种遍历,每次比较弹出的节点的值是否相等。如果所有节点都相等,则对称。 现在的问题是如何用C语言实现这种双栈的中序遍历比较。这可能需要两个栈,分别处理左子的中序和右子的逆中序。 但需要注意,当结构不对称时,比如左子有节点而右子对应位置没有,或者值不相等时,应该及时返回false。 具体实现步骤可能如下: 1. 如果根为空,返回true。 2. 否则,初始化两个栈,leftStack和rightStack。 3. 当前左节点是root->left,当前右节点是root->right。 4. 进入循环,处理中序遍历和逆中序遍历: a. 对于左子的中序遍历,将当前左节点的所有左子节点压入栈。 b. 对于右子的逆中序遍历,将当前右节点的所有右子节点压入栈。 c. 弹出左栈顶节点leftNode和右栈顶节点rightNode。 d. 如果两个栈弹出的次数不同(比如一个栈空而另一个不空),或者节点值不同,返回false。 e. 处理leftNode的右子节点,即currentLeft = leftNode->right。 f. 处理rightNode的左子节点,即currentRight = rightNode->left。 5. 循环继续的条件是:两个栈中还有节点未处理,或者currentLeft或currentRight不为空。 6. 循环结束后,还要检查两个栈是否都为空,且currentLeft和currentRight都为空,否则结构不对称,返回false。 这样的思路是否正确?举个例子: 假设对称,那么每次弹出的节点应该相等。例如,根节点的左右子对称。当处理左子的左节点时,右子对应的是右节点,这样在遍历过程中,每一步的节点值应该相等。 但这种方法是否能够正确处理所有情况? 例如,考虑一个简单的对称: 1 / \ 2 2 / \ 3 3 左子的中序遍历是3->2->null(假设左子的右孩子为空),而右子的逆中序遍历(右--左)应该是3->2->null。这样遍历的结果会正确比较。但如果结构不对称,比如左子有一个右孩子,而右子的对应位置没有左孩子,则在压栈时可能无法正确比较。 需要处理节点为空的情况。比如,在左子的遍历中,当前左节点可能为空,但此时右子的对应位置也必须为空,否则结构不对称。 所以,在非递归实现中,如何处理空节点的情况? 可能需要将空节点也压入栈中,或者比较当前节点是否同时为空。例如,在递归解法中,当两个节点都为空时返回true,否则如果一个为空一个不为空则返回false。 在非递归的中序遍历方法中,如何处理这种情况? 可能需要在遍历过程中,将遇到的空节点也视为有效步骤。或者,在压栈过程中,如果当前节点为空,则不继续处理? 这可能需要更仔细的思考。 另一个思路是,在非递归的中序遍历中,通常不会显式处理空节点,而是通过栈的状态来控制遍历的路径。当左子的遍历遇到空节点时,会退栈处理父节点,然后处理右子。 但如果要同时比较结构,可能需要显式处理空节点的情况。例如,当左子的当前节点存在而右子的当前节点不存在时,立即返回false。 或者,在压栈的时候,同时处理空的情况。例如,在左子的中序遍历中,如果当前左节点存在,就压栈,否则停止;同样,右子的逆中序遍历中,当前右节点存在则压栈。但如果此时左右结构不一致,比如左有而右没有,则立即返回false。 这可能比较复杂,需要仔细处理每个步骤的节点存在性。 例如,在初始情况下,root的左子和右子是否同时存在?如果root的左子为空而右子不为空,或者反之,则直接返回false。 在非递归的双栈方法中,如何处理这种情况? 假设初始时,leftCurrent = root->left,rightCurrent = root->right。然后,在进入循环之前,先检查这两个是否同时为空或同时存在。但可能在循环中,处理到某个节点时,需要同时处理它们的子节点是否对称。 所以,可能的实现步骤如下: 初始化两个栈,leftStack和rightStack。 设置leftCurrent = root->left,rightCurrent = root->right. 然后,循环处理: 循环条件:leftCurrent不为空 或者 rightCurrent不为空 或者 leftStack不为空 或者 rightStack不为空。 在循环中: 处理左子的中序遍历: - 将leftCurrent的所有左子节点压入leftStack,直到leftCurrent为空。 处理右子的逆中序遍历: - 将rightCurrent的所有右子节点压入rightStack,直到rightCurrent为空. 此时,如果leftStack和rightStack都不空,弹出栈顶元素,比较它们的值。如果值不同,返回false。 否则,如果其中一个栈为空而另一个不为空,说明结构不对称,返回false. 然后,将leftCurrent设为弹出节点的右子节点,rightCurrent设为弹出节点的左子节点. 继续循环。 但这样可能无法处理所有情况,例如当两棵子的结构不同,比如一个深度更深的情况。 举个例子: 假设左子有一个左子节点,而右子的对应位置没有右子节点。那么在压栈的时候,leftCurrent会被压入栈,而rightCurrent可能为空,此时比较栈是否为空时发现leftStack还有元素而rightStack为空,返回false. 这似乎可以处理结构不对称的情况。 但这个过程是否正确? 或者,是否需要同时处理leftCurrent和rightCurrent的存在情况? 例如,当处理左子的中序时,不断将leftCurrent的左子节点压栈,直到leftCurrent为空。此时,leftCurrent变为栈顶的右子节点。 同理,处理右子的逆中序时,不断将rightCurrent的右子节点压栈,直到rightCurrent为空。此时,rightCurrent变为栈顶的左子节点。 然后比较弹出的两个节点的值。 但可能存在这样的情况:在某一时刻,leftStack和rightStack的大小不同,比如其中一个栈已经弹出所有元素,而另一个还有。这时候,直接返回false. 或者,在弹出节点之前,必须检查两个栈是否都有元素可弹。否则,结构不对称。 例如,在循环中: 在每次处理完压栈操作后,弹出两个栈的栈顶元素: 如果其中一个栈为空而另一个不为空,说明结构不对称,返回false. 否则,比较两个弹出的节点的值,若不等则返回false. 然后,将leftCurrent设为弹出左节点的右子节点,rightCurrent设为弹出右节点的左子节点. 然后继续循环。 这样的处理是否正确? 可能需要测试几个例子。 例如,对称的: root的左子是节点2,其左子节点是3,右子节点是4. root的右子是节点2,其右子节点是3,左子节点是4. 那么,中序遍历左子得到3->2->4,逆中序遍历右子得到3->2->4,相等,返回true. 另一个例子,结构不对称: 左子有左子节点3,右子没有右子节点。此时,当处理左子的中序时,会压入3,而处理右子的逆中序时,无法压入任何节点。此时,在弹出栈顶时,leftStack有一个节点,rightStack为空,返回false. 这似乎正确。 因此,这样的双栈方法可能有效。 现在,如何将这个思路用C语言实现? 需要用到栈的数据结构。由于C语言没有内置的栈,需要自己实现。 首先,定义栈的结构: typedef struct Stack { struct TreeNode **data; int top; int capacity; } Stack; 然后,需要实现栈的基本操作:初始化、压栈、弹栈、判空、扩容等。 然后,在isSymmetric函数中: bool isSymmetric(struct TreeNode* root) { if (root == NULL) return true; // 初始化两个栈 Stack leftStack, rightStack; // 初始化栈的代码,这里假设有初始化函数 stack_init(&leftStack, 10); stack_init(&rightStack, 10); struct TreeNode* leftCurr = root->left; struct TreeNode* rightCurr = root->right; while (leftCurr != NULL || rightCurr != NULL || !stack_empty(&leftStack) || !stack_empty(&rightStack)) { // 处理左子的中序遍历:压入所有左子节点 while (leftCurr != NULL) { stack_push(&leftStack, leftCurr); leftCurr = leftCurr->left; } // 处理右子的逆中序遍历:压入所有右子节点 while (rightCurr != NULL) { stack_push(&rightStack, rightCurr); rightCurr = rightCurr->right; } // 检查栈的大小是否一致 if (stack_size(&leftStack) != stack_size(&rightStack)) { stack_free(&leftStack); stack_free(&rightStack); return false; } // 弹出栈顶元素 if (stack_empty(&leftStack) || stack_empty(&rightStack)) { // 如果其中一个栈为空,另一个不为空,返回false stack_free(&leftStack); stack_free(&rightStack); return false; } struct TreeNode* leftNode = stack_pop(&leftStack); struct TreeNode* rightNode = stack_pop(&rightStack); // 比较节点值 if (leftNode->val != rightNode->val) { stack_free(&leftStack); stack_free(&rightStack); return false; } // 处理右子 leftCurr = leftNode->right; rightCurr = rightNode->left; } // 循环结束后,检查是否所有节点都已处理 if (stack_empty(&leftStack) && stack_empty(&rightStack) && leftCurr == NULL && rightCurr == NULL) { stack_free(&leftStack); stack_free(&rightStack); return true; } else { stack_free(&leftStack); stack_free(&rightStack); return false; } } 但这里可能存在一些问题: 1. 在循环条件中,可能进入循环后,leftCurr和rightCurr都为NULL,但栈中仍有元素。例如,当两个栈的元素数量相同,但结构不同。 2. 在压栈循环中,比如处理左子的中序遍历时,只压入左子节点,而处理右子的逆中序遍历时,压入右子节点。这样,弹出的顺序是否对应镜像的位置? 此外,是否应该处理所有可能的路径?例如,当左子的某个节点有右子节点,而对应的右子的节点是否有对应的左子节点? 比如,当弹出左Node后,leftCurr被设为该节点的右子节点。然后在下一次循环中,处理该右子节点的左子(即继续压入左子节点)。 这可能正确,因为这正是中序遍历的顺序:左--右。每次处理完左子后,处理根,然后处理右子。 同样的,逆中序遍历是右--左,每次处理完右子后,处理根,然后处理左子。 因此,每次弹出的节点的顺序是左子的中序序列和右子的逆中序序列。如果是对称的,这两个序列应该完全相同。 现在,测试该代码是否正确。 例如,当的结构对称时: root的左右子都是节点2,左子的左是3,右子的右是3。中序遍历左子得到3->2,逆中序遍历右子得到3->2。弹出比较,相等。然后处理各自的右和左,此时leftCurr和 rightCurr都是NULL。栈也空。返回true。 另一个测试案例:结构不对称。 左子的左是3,右子的右是4。此时,中序遍历左子是3->2,逆中序遍历右子是4->2。比较3和4不相等,返回false. 结构对称但值不对称的情况:左右子的值不同,返回false. 结构不对称的情况,例如左子有一个左子节点,而右子没有右子节点。此时,在压栈时,左栈会压入该左子节点,而右栈无法压入节点。此时,在弹出时,发现两个栈的大小不一致,返回false. 这样的处理似乎是正确的。 现在,需要实现栈的数据结构和相关操作。例如: 定义栈结构: typedef struct Stack { struct TreeNode **array; int top; int capacity; } Stack; void stack_init(Stack *s, int initial_capacity) { s->array = (struct TreeNode **)malloc(sizeof(struct TreeNode*) * initial_capacity); s->top = -1; s->capacity = initial_capacity; } void stack_push(Stack *s, struct TreeNode *node) { if (s->top == s->capacity - 1) { s->capacity *= 2; s->array = (struct TreeNode **)realloc(s->array, sizeof(struct TreeNode*) * s->capacity); } s->array[++s->top] = node; } struct TreeNode *stack_pop(Stack *s) { if (s->top == -1) return NULL; return s->array[s->top--]; } bool stack_empty(Stack *s) { return s->top == -1; } int stack_size(Stack *s) { return s->top + 1; } void stack_free(Stack *s) { free(s->array); s->array = NULL; s->top = -1; s->capacity = 0; } 然后,在isSymmetric函数中使用这些栈函数。 但需要注意,当栈初始化失败时,可能需要处理错误。这里假设内存分配总是成功的。 此外,循环中的条件可能需要调整。例如,进入循环的条件是leftCurr不为空,或者rightCurr不为空,或者栈不为空。但是,在循环内部,处理压栈的时候,可能会因为leftCurr或rightCurr为空而无法压栈。 例如,假设左Curr为空,右Curr也为空,但栈中有元素。此时,循环应该继续,弹出栈中的元素进行比较。 所以,循环的条件应为:只要leftCurr或rightCurr不为空,或者任一栈不为空,则继续循环。但需要确保两个栈的大小在每一步都相同,否则返回false. 这可能比较复杂,因为可能出现两个栈大小不一致的情况,比如当左子的结构和右子的结构不同,导致压栈的次数不同。 例如,当左子有一个左子节点,而右子对应的位置没有右子节点,那么在处理压栈的时候,左栈会压入该节点,而右栈无法压入,导致栈的大小不同。此时,在比较栈大小时返回false. 综上,这样的实现可能正确,但需要测试多个情况。 现在,回到用户的问题:用户希望用中序遍历的思想来实现对称二叉的判断,而给出的递归解法是通过比较对称节点的递归方式。用户提供的代码是否可以通过中序遍历的非递归方式实现相同的功能? 根据上述分析,使用双栈的中序和逆中序遍历可能可以实现,但需要注意结构对称性的检查,而不仅仅是值的对称。 因此,最终的C语言代码可能如下: (需要编写完整的代码,包括栈的实现和isSymmetric函数。) 然后,测试该代码是否正确。 但是,是否存在某些情况这种方法会失败? 例如,考虑一个的结构,其中左子的中序和右子的逆中序的序列相同,但结构不对称。比如: 的结构: 1 / \ 2 2 \ / 3 3 左子的中序遍历是2->3,右子的逆中序(右--左)是2->3。此时,序列相同,但结构不对称。因为左子的右子节点是3,而右子的左子节点是3。结构是对称的,所以这棵应该是对称的。因此,这种情况下返回true是正确的。 哦,原来这棵的结构是对称的。所以,这种情况下是正确的。那如果是: 的结构: 1 / \ 2 2 \ \ 3 3 此时,左子的中序是2->3,右子的逆中序是3->2。此时,遍历序列不同,返回false。而该的结构不对称,所以结果是正确的。 这说明该方法可以正确判断这种情况。 另一个例子: 的结构: 1 / \ 2 2 / / 3 3 左子的中序是3->2,右子的逆中序是3->2。此时,序列相同,但结构是否对称? 右子的左子节点是3,而左子的右子节点为空。因此,结构不对称。此时,我们的方法是否能够检测到? 在这种情况下,右子的逆中序遍历需要遍历右子的右子节点。但右子的右子节点是空的。因此,右子的逆中序遍历步骤如下: 当前节点是右子的根2。压入所有右子节点。右子的根2的右子节点是空,所以无法压入。弹出栈顶元素2。然后处理其左子节点3。将3的右子节点压栈,但3的右子节点为空,所以压栈循环不执行。弹出3。此时,右子的逆中序序列是2->3。 左子的中序遍历:根是2,左子节点是3。中序遍历是3->2。因此,序列相同,但结构不对称吗? 不,原的结构是左子的根2的右子节点为空,而右子的根2的左子节点是3。此时,的结构是否对称? 原的结构: 左子是: 2 / 3 右子是: 2 / 3 所以,结构是否对称? 不是。因为左子的根2的左子节点是3,而右子的根2的左子节点是3。所以,镜像的位置应该是右子的根2的右子节点为3。但原右子的根2的左子节点是3。所以,该的结构是不对称的。因此,我们的方法返回true是错误的。 这说明,双栈方法在这种情况下会误判,因为中序序列相同,但结构不对称。这种情况下,该方法是错误的。 那这说明,这种方法无法正确判断结构对称性,因为仅比较节点的值,而忽略结构信息。例如,左子的遍历顺序可能和右子的逆中序顺序相同,但结构并不镜像对称。 这提示,这种方法存在缺陷,无法正确判断对称性。因此,用户的问题的答案可能是否定的,即不能仅用中序遍历的思想来正确判断对称二叉,因为遍历序列相同并不保证结构对称。必须同时比较结构是否镜像对称,而仅仅比较中序和逆中序的序列可能不够。 例如,上述例子中的两个结构: 左子结构: 2 / 3 右子结构: 2 / 3 它们的中序遍历序列和逆中序序列可能相同,但结构并不是镜像对称的。镜像对称的条件是,左子的左节点对应右子的右节点,而左子的右节点对应右子的的左节点。这种情况下,如果左子和右子的结构不满足镜像关系,但其中序和逆中序序列相同,则双栈方法会错误地返回true。 这说明,双栈方法无法正确判断对称性,导致错误的结果。因此,用户的问题的答案可能是否定的,即无法仅用中序遍历的思想正确实现对称性的判断。必须通过比较镜像节点的方式,如原题中的递归解法。 那么,回到用户的问题,用户给出的代码是使用递归判断两棵是否对称,而用户希望用中序遍历的思想实现同样的功能。但根据分析,这种方法可能不可行,因为仅依靠中序遍历无法正确处理结构对称性。 但用户可能希望得到一个实现,尽管它可能在某些情况下失败。或者,是否有其他方法可以结合中序遍历的思路? 或者,是否可以在中序遍历的过程中,同时记录结构的信息,比如节点的层级或路径? 例如,在进行中序遍历时,记录每个节点的位置(如路径),这样两个序列不仅要值相同,结构(路径)也要镜像对称。但这可能比较复杂,难以实现。 或者,采用类似层序遍历的方法,但用户特别指出要使用中序遍历的思想,这可能需要另一种方法。 综上所述,用户提供的递归解法是通过同时递归检查对称节点,而中序遍历无法直接实现同样的逻辑。因此,正确的回答是,无法仅用中序遍历的思想正确实现对称性判断,必须采用镜像比较的方式,如原题中的递归方法。 但用户可能希望得到一个实现,尽管该实现存在缺陷。或者,可能我的分析存在错误? 或者,可能我误解了用户的问题。用户可能希望用中序遍历的非递归方式来实现对称判断,而不是仅仅依赖中序遍历的结果。比如,在遍历过程中,同时比较对称位置的节点。 例如,对于左子的中序遍历(左--右),对于右子的逆中序遍历(右--左),并在每次访问节点时比较它们的值。如果所有对应的节点的值都相等,则是对称的。但这种方法是否可行? 根据之前的例子,存在结构不对称但遍历序列相同的情况,导致误判。因此,该方法不可靠。 因此,正确的结论是,无法使用中序遍历的思想来正确实现对称二叉的判断,必须采用原题中的递归方法,或者非递归的镜像比较方法。 因此,回答用户时,需要说明这一点,并指出为什么中序遍历的方法可能不可行,或者给出可能的实现,但指出其局限性。 综上,用户提供的代码是正确的递归解法,而使用中序遍历的非递归方法无法正确覆盖所有情况,因此建议用户使用原题的方法。或者,如果用户坚持要用中序遍历,可能需要指出其局限性,并给出可能的中序遍历实现,但说明其可能存在的错误。</think>要使用中序遍历的思想判断二叉是否对称,需同时遍历左子的中序(左--右)和右子的逆中序(右--左),并通过双栈实现实时比较。但由于中序遍历序列的对称性无法完全反映的结构对称性,此方法存在局限性,可能误判某些结构不对称的。以下是示例代码,但需谨慎使用: ```c #include <stdbool.h> #include <stdlib.h> typedef struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; } TreeNode; // 栈结构定义及操作 typedef struct Stack { struct TreeNode **data; int top; int capacity; } Stack; void stack_init(Stack *s, int capacity) { s->data = (struct TreeNode **)malloc(sizeof(struct TreeNode *) * capacity); s->top = -1; s->capacity = capacity; } void stack_push(Stack *s, struct TreeNode *node) { if (s->top + 1 >= s->capacity) { s->capacity *= 2; s->data = realloc(s->data, sizeof(struct TreeNode *) * s->capacity); } s->data[++s->top] = node; } struct TreeNode *stack_pop(Stack *s) { if (s->top == -1) return NULL; return s->data[s->top--]; } bool stack_empty(Stack *s) { return s->top == -1; } void stack_free(Stack *s) { free(s->data); s->data = NULL; } bool isSymmetric(struct TreeNode* root) { if (root == NULL) return true; Stack leftStack, rightStack; stack_init(&leftStack, 10); stack_init(&rightStack, 10); struct TreeNode *leftCurr = root->left; struct TreeNode *rightCurr = root->right; while (leftCurr != NULL || rightCurr != NULL || !stack_empty(&leftStack) || !stack_empty(&rightStack)) { // 左子中序压栈(左到底) while (leftCurr != NULL) { stack_push(&leftStack, leftCurr); leftCurr = leftCurr->left; } // 右子逆中序压栈(右到底) while (rightCurr != NULL) { stack_push(&rightStack, rightCurr); rightCurr = rightCurr->right; } // 检查栈大小是否一致 if (leftStack.top != rightStack.top) { stack_free(&leftStack); stack_free(&rightStack); return false; } // 弹出节点比较 if (stack_empty(&leftStack) || stack_empty(&rightStack)) { stack_free(&leftStack); stack_free(&rightStack); return false; } struct TreeNode *leftNode = stack_pop(&leftStack); struct TreeNode *rightNode = stack_pop(&rightStack); if (leftNode->val != rightNode->val) { stack_free(&leftStack); stack_free(&rightStack); return false; } // 转向右/左子 leftCurr = leftNode->right; rightCurr = rightNode->left; } bool res = (stack_empty(&leftStack) && stack_empty(&rightStack)); stack_free(&leftStack); stack_free(&rightStack); return res; } ``` ### 关键点说明 1. **双栈同步遍历**:左子按中序(左--右)压栈,右子按逆中序(右--左)压栈,每次弹出节点比较值。 2. **结构对称检查**:通过栈大小一致性判断路径对称性,但无法覆盖所有结构不对称情况(如示例中的特定结构)。 3. **局限性**:中序序列对称不等价于结构对称,建议优先使用递归镜像比较法。 ### 结论 此方法在某些情况下有效,但由于中序遍历的局限性,无法保证完全正确。推荐使用原题的递归解法,直接比较对称节点以确保准确性。
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