#include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef struct T { char data[4]; struct T rchild,lchild; } TNode,Tree; char a[100][3]; //模拟树的每层的字符 int depth = 0; void ini_T(Tree &T) { T = new TNode; T->lchild = NULL; T->rchild = NULL; } void Create_T(Tree &t) { if(a[depth][0] == '#') { t = NULL; depth++; //当一个结点为空时意味着该结点的父节点创建成功，深度+1 } else { t = new TNode; strcpy(t->data,a[depth++]); Create_T(t->lchild); Create_T(t->rchild); } } void MINTrave(Tree t,int dep) //镜像中序遍历二叉树 { if(t) { MINTrave(t->rchild,dep+1); //先遍历右子树 int n = dep 4 ; for(int i = 0; i < n; ++i) //每层先输出4倍层数的空格 cout << ' '; cout << t->data << endl; MINTrave(t->lchild,dep+1); } } int main() { char b[1000]; while(gets(b) != NULL) { Tree T; ini_T(T); int i, p = 0,q = 0; for(i = 0 ; b[i] ; ++i) { if(b[i] != ' ') a[p][q++] = b[i]; else //遇到空格时，该结点创建完毕 { a[p++][q] = '\0'; //p++ 移到下一个结点 q = 0; } } a[p++][q++] = '\0'; Create_T( T ); MINTrave( T, 0 ); depth = 0; //将深度更新为0 cout<<endl; } return 0; } 的时间复杂度和空间复杂度

2个月前

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深入研究一些

在分析给定代码的时间复杂度和空间复杂度之前，我们首先需要理解代码的主要功能。这段代码实现了一个二叉树的创建和镜像中序遍历。以下是对代码的简要概述：

时间复杂度主要取决于 Create_T 函数和 MINTrave 函数。

Create_T 函数：这个函数通过递归创建二叉树。对于每个字符，它都会创建一个新的节点。如果输入字符串的长度为 $n$ ，则这个函数将被调用 $n$ 次。然而，由于每个字符都对应一个节点，并且每个节点的创建都是独立的，所以时间复杂度是 $O(n)$ 。
MINTrave 函数：这个函数遍历二叉树的所有节点。对于一个有 $m$ 个节点的二叉树，这个函数将被调用 $m$ 次。因此，时间复杂度是 $O(m)$ 。

空间复杂度主要取决于：

二叉树的存储：每个节点都需要存储其数据和两个子节点的指针。如果二叉树有 $m$ 个节点，那么空间复杂度是 $O(m)$ 。
递归调用的栈空间：在最坏的情况下，递归深度可以达到二叉树的高度。对于一个完全二叉树，高度是 $\log_2(m)$ ，其中 $m$ 是节点数。因此，递归调用的空间复杂度是 $O(\log m)$ 。
输入字符串的存储：输入字符串 b 的长度是固定的，为 1000，所以这部分的空间复杂度是 $O(1)$ 。
a 数组：a 数组的大小是 100x3，即 300，这部分的空间复杂度也是 $O(1)$ 。

综上所述，代码的总体空间复杂度主要由二叉树的存储决定，是 $O(m)$ 。

请注意，这里的分析是基于代码的逻辑结构，并没有考虑具体的输入数据和二叉树的形状。实际的时间复杂度和空间复杂度可能会根据具体的输入和二叉树的结构而有所不同。1 3 6 10

你觉得结果怎么样？

二叉树创建的时间复杂度

二叉树遍历的空间复杂度

C++中gets函数的替代方法

二叉树的存储结构

二叉树遍历算法的时间复杂度

二叉树的深度优先遍历

简洁

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以上内容由AI搜集生成，仅供参考

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