我查看了互联网上的所有内容,以了解如何检查一棵树是否是另一棵树的子集。所谓子集,我的意思是,如果第一棵树的所有元素都出现在第二棵树中,那么issubset
函数应该是return 1
否则为CCD_ 3。请注意,根据元素的插入顺序,具有相同元素集的两个树可能具有非常不同的形状。以树形式给出以下示例:
Elements of the first tree
4
/
2 6
/ /
1 2 5 7
Elements of the second Tree
6
/
4 7
/
2 5
/
1 2
以下代码遍历树,然后检查值:
int issubset(nodeT **tree1, nodeT **tree2) {
if( *tree2 == NULL)
return TRUE;
if(*tree1 == NULL)
return FALSE;
if(are_identical(&(*tree1),&(*tree2)))
return TRUE;
return issubset(&(*tree1)->pLeft, &(*tree2)) || issubset(&(*tree2)->pRight, &(*tree2));
}
int are_identical(nodeT **tree1, nodeT **tree2) {
nodeT **temp;
int iFound = 0, i, r;
if( *tree2 == NULL)
return TRUE;
if( (*tree1) ==NULL && (*tree2) ==NULL) {
return FALSE;
}
if( (*tree1)->iValue != (*tree2)->iValue) {
if(iFound = 0)
return TRUE;
i = issubset(&(*tree1)->pLeft, &(*tree2));
if( i ==0) {
r = issubset(&(*tree1)->pRight, &(*tree2));
return r;
}
return i;
}
return((*tree1)->iValue == (*tree2)->iValue && are_identical(&(*tree1)->pLeft, &(*tree2)->pLeft) &&
are_identical(&(*tree1)->pRight, &(*tree2)->pRight) );
}
在使用给定的示例运行我的代码后,我的输出表明第一棵树不是第二棵树的子集,而实际上它是子集。
我不确定我是否理解你的问题,但我仍然试图给你我的答案。从您的例子中,我假设您使用的是二进制搜索树。但我不知道你用的是什么样的二叉树,我假设是一个通用的方案。我想如果树是平衡的,那么也许你可以得到一个更好的算法。
由于您有二进制搜索树,因此可以假设函数search(root, key)
,如果找到了包含key
的节点,则返回一个指向该节点的有效指针,否则返回NULL
。
此外,我假设您知道每棵树的节点数。因此,如果tree1
的节点数少于tree
,则可以返回0
。否则,方法如下:
int tree1_contained_in_tree2(node * tree1, node * tree2)
{
if (tree1 == NULL) // am I visiting a empty tree?
return 1;
// so I am sure tree1 is not NULL ==> I search the contained key in tree2
if (search(tree2, tree1->key) == NULL)
return 0; // tree1->key does not belong to tree2
// here tree1->key belongs to tree1 so, I test with the subtrees of root
return tree1_contained_in_tree2(tree1->left, tree2) &&
tree1_contained_in_tree2(tree1->right, tree2);
}
我更喜欢使用指向节点的简单指针,而不是双指针。我想你可以使我的方法适应你的。
如果tree2
是平衡的,则算法为O(n log m)
(否则为O(n m)
),其中n
是tree1
的节点数,m
是tree2
的节点数
二进制搜索树支持对元素进行高效的排序迭代。以不递减的顺序在每棵树的元素上维护一个迭代器。重复以下操作,直到确定结果:
- 如果第一个迭代器没有更多的元素,则返回
TRUE
- 如果第二个迭代器没有更多的元素,则返回
FALSE
- 如果第一个迭代器的当前元素小于第二个迭代程序的当前元素,则返回
FALSE
- 如果第一个迭代器的当前元素等于第二个迭代者的当前元素,则更新两个迭代程序
- 如果第一个树的当前元素大于第二个树的元素,则更新第二个迭代器。(您可以通过跳过一些元素来优化它。)
基本实现是最坏情况O(n + m)
,其中n
和m
分别是两个树的大小。通过上述优化,如果较大的树是平衡的,则可以通过O(n log m)
将其额外绑定,如果第二棵树比第一棵树大得多,则这很有用。(无论树是否平衡,O(n + m)
边界仍然适用。)