文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （187）-- 算法导论14.1 4题
四、用go语言，写出一个递归过程 OS-KEY-RANK(T，k)，以一棵顺序统计树T和一个关键字k作为输入，要求返回 k 在由 T 表示的动态集合中的秩。假设 T 的所有关键字都不相同。
文心一言，代码正常运行：
以下是用 Go 语言编写的递归过程 OS-KEY-RANK(T, k)，用于返回关键字 k 在由 T 表示的动态集合中的秩。
package main
import "fmt"
type Node struct {
key int
parent *Node
left *Node
right *Node
rank int
}
func OS_KEY_RANK(T *Node, k int) int {
if T == nil {
return -1 // 返回 -1 表示 k 不在树中
}
if T.key == k {
return T.rank // 返回 T 的秩，因为 T 是叶子节点
} else if k < T.key {
return OS_KEY_RANK(T.left, k) // 在左子树中递归搜索 k
} else {
return OS_KEY_RANK(T.right, k) // 在右子树中递归搜索 k
}
}
func main() {
// 构造一棵顺序统计树 T，这里以一个简单的例子为例
// 注意：顺序统计树是一种平衡二叉树，用于实现有序的动态集合操作。
// 这里我们仅使用简单的二叉树结构来表示顺序统计树。
root := &Node{key: 28, rank: 0} // 根节点
root.left = &Node{key: 35, rank: 1} // 左子节点
root.right = &Node{key: 43, rank: 1} // 右子节点
root.left.left = &Node{key: 24, rank: 2} // 左子节点的左子节点
root.left.right = &Node{key: 8, rank: 2} // 左子节点的右子节点
k := 35 // 要查找的关键字
rank := OS_KEY_RANK(root, k) // 调用 OS-KEY-RANK 函数查找关键字的秩
fmt.Printf("The rank of key %d in the dynamic set represented by tree T is %d.\n", k, rank)
}
在上面的代码中，我们定义了一个 Node 结构体表示树的节点，每个节点包含关键字、父节点、左右子节点和秩。OS_KEY_RANK 函数通过递归方式在树中查找关键字的秩。在 main 函数中，我们构造了一棵简单的顺序统计树，并调用 OS_KEY_RANK 函数来查找关键字的秩，并输出结果。
讯飞星火，代码正常运行：
package main
import "fmt"
type Node struct {
Key int
Color string
Left *Node
Right *Node
}
func OS_KEY_RANK(root *Node, k int) int {
if root == nil {
return 0
}
if root.Key < k {
return 1 + OS_KEY_RANK(root.Right, k)
} else {
return OS_KEY_RANK(root.Left, k)
}
}
func main() {
// 构建一个红黑树 T，并找到关键字为 35 的节点 x
// 然后调用 OS_KEY_RANK(T, x.key)
// ...
}
360智脑，代码正常运行：
以下是一个在Go语言中实现递归过程OS-KEY-RANK的示例：
package main
import "fmt"
type Node struct {
Key int
Left *Node
Right *Node
}
func osKeyRank(root *Node, k int) int {
if root == nil {
return 0
}
if root.Key == k {
return countNodes(root.Left) + 1
}
if root.Key > k {
return osKeyRank(root.Left, k)
}
return osKeyRank(root.Right, k) + countNodes(root.Left) + 1
}
func countNodes(root *Node) int {
if root == nil {
return 0
}
return 1 + countNodes(root.Left) + countNodes(root.Right)
}
func main() {
root := &Node{Key: 5}
root.Left = &Node{Key: 3}
root.Right = &Node{Key: 8}
root.Left.Left = &Node{Key: 1}
root.Left.Right = &Node{Key: 4}
root.Right.Left = &Node{Key: 6}
root.Right.Right = &Node{Key: 10}
for i := 1; i <= 10; i++ {
fmt.Printf("OS-KEY-RANK(%d): %d\n", i, osKeyRank(root, i))
}
}
在这个示例中，我们首先定义了一个Node结构体来表示顺序统计树的节点。然后，我们实现了osKeyRank函数，它使用递归方法来计算关键字k在树中的秩。countNodes函数用于计算树中节点的数量。
请注意，这个示例仅用于说明如何实现递归过程OS-KEY-RANK。实际应用中，您可能需要根据具体需求调整代码和数据结构。
智谱清言，代码正常运行：
在顺序统计树（也称为二叉搜索树）中，每个节点都包含一个关键字，且每个节点的关键字都大于其左子树中的所有关键字，小于其右子树中的所有关键字。因此，我们可以通过递归的方式在树中查找关键字 k，并计算其秩。
以下是用 Go 语言实现的 OS-KEY-RANK 递归过程：
package main
import (
"fmt"
)
// TreeNode defines a node in the Binary Search Tree
type TreeNode struct {
Key int
Left *TreeNode
Right *TreeNode
}
// OS_KEY_RANK performs the OS-KEY-RANK operation
func OS_KEY_RANK(T *TreeNode, k int) int {
// If the tree is empty, return 0
if T == nil {
return 0
}
// If the key is found, return the rank
if T.Key == k {
return 1 + OS_KEY_RANK(T.Left, k) + OS_KEY_RANK(T.Right, k)
} else if k < T.Key {
// If k is less than the current node's key, search left
return OS_KEY_RANK(T.Left, k)
} else {
// If k is greater than the current node's key, search right
return 1 + OS_KEY_RANK(T.Left, k) + OS_KEY_RANK(T.Right, k)
}
}
func main() {
// Create a sample BST
root := &TreeNode{Key: 5}
root.Left = &TreeNode{Key: 3}
root.Right = &TreeNode{Key: 7}
root.Left.Left = &TreeNode{Key: 2}
root.Left.Right = &TreeNode{Key: 4}
root.Right.Right = &TreeNode{Key: 8}
// Calculate the rank of a key
k := 4
rank := OS_KEY_RANK(root, k)
fmt.Printf("The rank of key %d in the BST is: %d\n", k, rank)
}
这个程序定义了一个二叉搜索树节点 TreeNode 结构体和一个 OS_KEY_RANK 函数，该函数递归地搜索树以找到关键字 k，并计算它在树中的秩（即小于或等于 k 的节点数量）。程序中还包含一个示例二叉搜索树的创建和 OS_KEY_RANK 函数的调用。
通义千问，代码不能运行：
在红黑树（RB Tree）或任何有序二叉查找树中，要实现一个递归函数 OS-KEY-RANK(T, k)，用于返回关键字 k 在树 T 中的秩（即小于 k 的元素个数），可以按照以下方式进行：
type Node struct {
Key int
Color bool // 红色或黑色
Left *Node
Right *Node
// 其他红黑树相关的属性...
}
func OS_KEY_RANK(node *Node, k int) int {
if node == nil {
return 0
}
rank := 0
// 首先检查左子树中的节点数量
rank += OS_KEY_RANK(node.Left, k)
// 如果当前节点的关键字等于目标k，则返回目前累计的rank
if node.Key == k {
return rank
}
// 如果当前节点的关键字小于目标k，继续查找右子树（因为右子树中的所有节点都大于当前节点）
if node.Key < k {
rank += 1
rank += OS_KEY_RANK(node.Right, k)
}
return rank
}
// 使用示例
func main() {
// 假设你已经有了一个初始化好的红黑树根节点 root
rank := OS_KEY_RANK(root, k)
fmt.Printf("Rank of key %d in the tree: %d", k, rank)
}
这个函数会遍历树并计算出小于给定关键字 k 的节点数量。当找到关键字等于 k 的节点时，其秩就是到该节点为止累加的数量。如果遍历完整棵树都没有找到关键字等于 k 的节点，则返回的秩就是小于 k 的最大值。由于假设所有关键字都不相同，所以不会出现重复计数的情况。
天工：
在Go语言中，可以使用递归的方式实现OS-KEY-RANK过程，代码如下：
func OS-KEY-RANK(T *BinaryTreeNode, k int) int {
if T == nil {
return -1
}
if T.key == k {
return getRank(T)
} else if k < T.key {
return getRank(T.left) + 1
} else {
return getRank(T.right) + 1
}
}
func getRank(node *BinaryTreeNode) int {
if node == nil {
return -1
}
leftChildCount := getCount(node.left)
rightChildCount := getCount(node.right)
if node.key < k {
return leftChildCount + 1
} else if node.key > k {
return leftChildCount + rightChildCount + 1
} else {
return leftChildCount + rightChildCount
}
}
func getCount(node *BinaryTreeNode) int {
if node == nil {
return 0
}
return 1 + getCount(node.left) + getCount(node.right)
}
这段代码中，函数OS-KEY-RANK是主函数，用于查找关键字k的排名。如果T为空，则返回-1表示k不在集合中。如果T的key等于k，则调用getRank函数计算k的排名；如果k小于T的key，则在T的左子树中查找k；如果k大于T的key，则在T的右子树中查找k。
函数getRank用于计算节点在树中的排名。如果节点为空，则返回-1。如果节点的key等于k，则返回该节点在树中的排名；如果节点的key小于k，则返回左子树中所有节点的数量加1；如果节点的key大于k，则返回左子树中所有节点的数量加上右子树中所有节点的数量加1。
函数getCount用于计算节点在树中所有后代的数量。如果节点为空，则返回0。否则，返回1加上左子树中所有节点的数量加上右子树中所有节点的数量。
灵小智：
当我们要在一棵顺序统计树(T)中找出关键字(k)的秩时，可以使用递归的方式进行操作。下面是用Go语言实现的递归过程OS-KEY-RANK：
func OS_KEY_RANK(T *TreeNode, k int) int {
if T == nil {
return 0 // 若树为空，则返回0
}
if k == T.Key {
return T.Left.Size + 1 // 如果关键字等于当前节点的关键字，则返回左子树的大小加1
} else if k < T.Key {
return OS_KEY_RANK(T.Left, k) // 如果关键字小于当前节点的关键字，则在左子树中继续查找
} else {
return T.Left.Size + 1 + OS_KEY_RANK(T.Right, k) // 如果关键字大于当前节点的关键字，则在右子树中继续查找，并加上左子树大小和当前节点
}
}
上述代码假设TreeNode结构体如下所示：
type TreeNode struct {
Key int
Size int
Left *TreeNode
Right *TreeNode
}
其中Key表示节点的关键字，Size表示以该节点为根的子树的大小（即节点自身加上左右子树节点数），Left和Right分别指向左子树和右子树。
这样，调用OS_KEY_RANK函数，传入顺序统计树T和关键字k，即可返回关键字k在树中的秩。
请注意，由于代码逻辑比较简单，这里并没有进行错误处理和完整性检查，实际应用中需要根据需要进行添加，以确保代码的健壮性。
chatgpt：
下面是使用Go语言编写的递归过程 OS-KEY-RANK(T, k)：
type Node struct {
key int
left, right *Node
size int // 记录子树节点数目
}
// 返回节点的秩
func OS_KEY_RANK(T *Node, k int) int {
if T == nil {
return 0
}
if k < T.key {
return OS_KEY_RANK(T.left, k)
} else if k > T.key {
return 1 + size(T.left) + OS_KEY_RANK(T.right, k)
} else {
return size(T.left)
}
}
// 返回子树的节点数目（包括根节点）
func size(T *Node) int {
if T == nil {
return 0
}
return T.size
}
以上代码中，我们假设Node结构表示顺序统计树的节点，其中key表示关键字，left和right指向左右子树，size记录该节点为根的子树中的节点数目。函数OS_KEY_RANK()使用递归方式来确定关键字k在动态集合中的秩。
注意：这只是一个示例代码，实际使用时需要确保顺序统计树的正确性和完整性，并进行相应错误处理。
kimi，代码不能运行：
在 Go 语言中，OS-KEY-RANK 函数用于在顺序统计树（Order Statistic Tree）中查找给定关键字 k 的排名。顺序统计树是一种特殊的二叉搜索树，它允许在 O(log n) 时间内查找给定关键字的排名。以下是递归版本的 OS-KEY-RANK 实现：
package main
import (
"fmt"
)
type Node struct {
key int
left *Node
right *Node
}
func OSKeyRank(node *Node, k int) int {
if node == nil {
return 0 // 如果树为空，返回0
}
// 计算左子树中关键字小于 k 的节点数
leftCount := countLeftLessThan(node.left, k)
// 如果 k 小于当前节点的键值，继续在左子树中搜索
if k < node.key {
return OSKeyRank(node.left, k)
}
// 如果 k 大于当前节点的键值，继续在右子树中搜索，并加上左子树的节点数
if k > node.key {
return leftCount + 1 + OSKeyRank(node.right, k)
}
// 如果 k 等于当前节点的键值，返回左子树的节点数加上1
return leftCount + 1
}
func countLeftLessThan(node *Node, k int) int {
if node == nil {
return 0
}
if node.key < k {
return 1 + countLeftLessThan(node.left, k)
}
return countLeftLessThan(node.right, k)
}
func main() {
// ...（省略树的构建代码）
// 假设我们有一个顺序统计树 T，并且它的根节点是 T.root
// 假设我们想要查找关键字 k 在 T 中的排名
rank := OSKeyRank(T.root, k)
fmt.Printf("Key %d has rank %d in the tree\n", k, rank)
}
在这个代码中，OSKeyRank 函数递归地搜索树以找到关键字 k 的排名。countLeftLessThan 函数用于计算左子树中所有关键字小于 k 的节点数。如果 k 小于当前节点的键值，我们继续在左子树中搜索。如果 k 大于当前节点的键值，我们继续在右子树中搜索，并加上左子树的节点数。如果 k 等于当前节点的键值，我们返回左子树的节点数加上 1。
请注意，这个代码示例假设树的节点结构中包含了一个 key 字段，用于存储每个节点的键值。在实际的顺序统计树实现中，这个字段用于维护树的有序性。
混元，代码正常运行：
以下是使用 Go 语言编写的递归过程 OS-KEY-RANK(T, k)：
package main
import "fmt"
type Node struct {
key int
left *Node
right *Node
}
func osKeyRank(root *Node, target int) int {
if root == nil {
return 0
}
if root.key == target {
return 1 + osKeyRank(root.left, target)
} else if root.key > target {
return osKeyRank(root.left, target)
} else {
return 1 + osKeyRank(root.right, target) + osKeyRank(root.left, target)
}
}
func main() {
root := &Node{
key: 10,
left: &Node{
key: 5,
left: &Node{
key: 2,
},
right: &Node{
key: 8,
},
},
right: &Node{
key: 15,
left: &Node{
key: 12,
},
right: &Node{
key: 20,
},
},
}
target := 12
rank := osKeyRank(root, target)
fmt.Printf("关键字 %d 在顺序统计树中的秩为 %d\n", target, rank)
}
在这个示例中，我们定义了一个 Node 结构体来表示顺序统计树的结点。osKeyRank 函数接受一个根结点和一个目标值作为参数，然后在顺序统计树中查找具有给定值的结点的秩。我们使用递归的方式遍历顺序统计树，根据当前结点的值与目标值的大小关系，向左或向右子树移动。当找到具有给定值的结点时，返回该结点在整个顺序统计树中的秩；如果遍历到叶子结点（NIL）仍未找到目标值，则返回 0。
在 main 函数中，我们创建了一个顺序统计树的示例，并调用 osKeyRank 函数查找值为 12 的结点的秩。如果找到了结点，我们打印结点的秩；否则，打印未找到结点的消息。
