随笔分类 - 文心一言vschatgpt
摘要：八、用go语言，证明：在一棵高度为 h 的二叉搜索树中，不论从哪个结点开始，k 次连续的 TREE-SUCCESSOR 调用所需时间为 O(k+h)。 文心一言： 要证明在一棵高度为 h 的二叉搜索树中，不论从哪个结点开始，k 次连续的 TREE-SUCCESSOR 调用所需时间为 O(k+h)，我
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摘要：七、用go语言，对于一棵有 n 个结点的二叉搜索树，有另一种方法来实现中序遍历，先调用 TREE-MINIMUM 找到这棵树中的最小元素，然后再调用 n-1 次的 TREE-SUCCESSOR。证明:该算法的运行时间为 O(n)。 文心一言： 灵捷3.5 。 为了证明该算法的运行时间为 O(n)，我
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摘要：六、用go语言，考虑一棵二叉搜索树 T ，其关键字互不相同。证明：如果 T 中一个结点 x 的右子树为空，且 x 有一个后继 y ，那么 y 一定是 x 的最底层祖先，并且其左孩子也是 x 的祖先。(注意到，每个结点都是它自己的祖先。) 文心一言，代码正常运行： 灵捷3.5 。 为了证明上述命题，我
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摘要：五、用go语言，证明：如果一棵二叉搜索树中的一个结点有两个孩子，那么它的后继没有左孩子，它的前驱没有右孩子。 灵捷3.5 。 文心一言： 为了证明这个性质，我们首先需要明确二叉搜索树（BST）的定义和特性。一个二叉搜索树是一个有序的树，其中每个节点的左子树上的所有值都小于节点的值，而右子树上的所有值
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摘要：三、用go语言，写出过程 TREE-PREDECESSOR 的伪代码。 文心一言： 以下是使用Go语言编写的TREE-PREDECESSOR函数的伪代码： func TREE-PREDECESSOR(node) { if node.parent != nil { return node.parent
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摘要：二、用go语言，写出 TREE-MINIMUM 和 TREE-MAXIMUM 的递归版本。 灵捷3.5 。 文心一言： 以下是用 Go 语言编写的树的最大值和最小值的递归版本代码： package main import ( "fmt" ) type TreeNode struct { Val in
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摘要：一、用go语言，假设一棵二叉搜索树中的结点在1到 1000 之间，现在想要查找数值为 363 的结点。下面序列中哪个不是查找过的序列? a.2，252，401，398，330，344，397，363。 b.924，220，911，244，898，258，362，363。 c.925，202，911，
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摘要：五、用go语言，因为在基于比较的排序模型中，完成n个元素的排序，其最坏情况下需要 Ω(nlgn) 时间。试证明:任何基于比较的算法从 n 个元素的任意序列中构造一棵二又搜索树，其最坏情况下需要 Ω(nlgn) 的时间。 我个人喜欢 灵小智 。 文心一言： 首先，我们要明白二叉搜索树（BST）的性质：
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摘要：四、用go语言，对于一棵有 n 个结点的树，请设计在 O(n)时间内完成的先序遍历算法和后序遍历算法。 我个人喜欢 灵小智 。 文心一言： 在 Go 语言中，我们可以使用递归来实现树的前序遍历和后序遍历。以下是实现这两种方法的代码。 首先，我们定义一个树节点的结构： type TreeNode st
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摘要：三、用go语言，设计一个执行中序遍历的非递归算法。（提示:一种容易的方法是使用栈作为辅助数据结构;另一种较复杂但比较简洁的做法是不使用栈，但要假设能测试两个指针是否相等。） 文心一言，代码正常运行： 我们可以使用栈作为辅助数据结构来执行中序遍历的非递归算法。以下是用Go语言实现的代码： packag
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摘要：二、用go语言，二叉搜索树性质与最小堆性质(见 6.1 节)之间有什么不同?能使用最小堆性质在 O(n)时间内按序输出一棵有 n 个结点树的关键字吗?可以的话，请说明如何做，否则解释理由。 文心一言： 在二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）和最小堆（Min Heap）中，元素
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摘要：一、用go语言，对于关键字集合(1，4，5，10，16，17，21)，分别画出高度为 2、3、4、5和6的二又搜索树。 文心一言： 以下是用Go语言为给定的关键字集合(1, 4, 5, 10, 16, 17, 21)生成的高度为2、3、4、5和6的二叉搜索树。 由于二叉搜索树的形状对于不同的生成方式
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摘要：五、用go语言，考虑一个装载因子为a的开放寻址散列表。找出一个非零的a值，使得一次不成功查找的探查期望数是一次成功查找的探查期望数的 2 倍。这两个探查期望数可以使用定理11.6 和定理 11.8 中给定的上界。 文心一言，代码正常运行： 在开放寻址法中，一次不成功的查找探查的期望次数可以由装载因子
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摘要：三、用go语言，考虑一个采用均匀散列的开放寻址散列表。当装载因子为 3/4 和 7/8 时，试分别给出一次不成功查找和一次成功查找的探查期望数上界。 文心一言： 在开放寻址法中，当散列表的装载因子超过其阈值时，会触发重新哈希。在均匀散列的情况下，我们可以使用二次探查来处理冲突。为了计算探查的期望次数
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摘要：二、用go语言，试写出HASH-DELETE 的伪代码;修改 HASH-INSERT，使之能处理特殊值DELETED。 文心一言： 首先，让我们定义一个基本的哈希表数据结构。这个结构将包括一个存储键值对的哈希表和一个存储已删除键值对的队列。我们可以用空值和大括号 {} 来表示“DELETED”。下面
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摘要：三、用go语言，考虑除法散列法的另一种版本，其中 h(k) = k mod m，m=$2^p-1$，k为按基数 $2^p$ 表示的字符串。试证明:如果串可由串 y 通过其自身的字符置换排列导出，则x和y具有相同的散列值。给出一个应用的例子，其中这一特性在散列函数中是不希望出现的。 文心一言： 这个问
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摘要：二、用go语言，假设将一个长度为r的字符串散列到m 个槽中，并将其视为一个以 128 为基数的数，要求应用除法散列法。我们可以很容易地把数 m 表示为一个 32 位的机器字，但对长度为r的字符串，由于它被当做以 128 为基数的数来处理，就要占用若干个机器字。假设应用除法散列法来计算一个字符串的散列
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摘要：一、用go语言，假设我们希望查找一个长度为 n 的链表，其中每一个元素都包含一个关键字k并具有散列值h(k)。每一个关键字都是长字符串。那么在表中查找具有给定关键字的元素时，如何利用各元素的散列值呢? 文心一言： 在Go语言中，你可以通过使用一个哈希表来存储关键字的散列值，并在查找具有给定关键字的元
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摘要：六、用go语言，假设将n 个关键字存储到一个大小为 m 且通过链接法解决冲突的散列表中，同时已知每条链的长度，包括其中最长链的长度 L，请描述从散列表的所有关键字中均匀随机地选择某一元素并在 O(L·(1+1/a))的期望时间内返回该关键字的过程。 文心一言，代码不能运行： 在这个问题中，我们需要使
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摘要：四、用go语言，说明在散列表内部，如何通过将所有未占用的槽位链接成一个自由链表，来分配和释放元素所占的存储空间。假定一个槽位可以存储一个标志、一个元素加上一个或两个指针。所有的字典和自由链表操作均应具有 O(1)的期望运行时间。该自由链表需要是双向链表吗?或者，是不是单链表就足够了呢? 文心一言：
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