文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (150)-- 算法导论12.2 6题

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,我们需要定义几个辅助函数以及使用一些递归的思路。首先,我们要明白几个关于二叉搜索树的关键概念。

在二叉搜索树中,每个节点的左子树中的所有元素的值都小于该节点的值,而右子树中的所有元素的值都大于该节点的值。
由于二叉搜索树的节点值互不相同,我们可以根据值的大小来定位一个节点在树中的位置。
有了这些概念,我们可以开始构建我们的证明。

首先,我们要找到节点x在树中的位置。由于x的右子树为空,我们知道x的所有右子节点(如果有的话)的值都小于x的值。因此,我们可以从根节点开始,一直沿着左子树向下搜索,直到找到节点x。这个过程可以用一个递归函数实现。

然后,我们需要找到x的最底层祖先。由于x的右子树为空,我们知道x的所有右子节点的最底层祖先就是x本身。因此,我们可以通过递归找到x的右子节点的最底层祖先,然后再返回x作为结果。这个过程也可以用另一个递归函数实现。

最后,我们需要证明y的左孩子也是x的祖先。由于y是x的最底层祖先,我们知道y的所有左子节点(如果有的话)的值都小于y的值。因此,我们可以从y开始,一直沿着左子树向下搜索,直到找到节点x。这个过程可以用一个递归函数实现。

因此,我们可以编写以下Go代码来证明这个命题:

package main  import "fmt"  type TreeNode struct {  Val   int  Left  *TreeNode  Right *TreeNode  
}  func inorderSuccessor(root *TreeNode, node *TreeNode) *TreeNode {  if node.Right != nil {  return inorderSuccessor(root, node.Right)  } else {  return root  }  
}  func findLowestAncestor(root, node *TreeNode) *TreeNode {  if node == nil {  return nil  } else if node.Left == nil {  return root  } else {  return findLowestAncestor(root, node.Left)  }  
}  func leftChild(node *TreeNode) *TreeNode {  if node == nil {  return nil  } else if node.Left == nil {  return node.Right  } else {  return leftChild(node.Left)  }  
}  func main() {  // test code here...  
}

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

讯飞星火,代码正常运行:

package mainimport "fmt"type TreeNode struct {Val   intLeft  *TreeNodeRight *TreeNode
}func findDeepestAncestor(root *TreeNode, x *TreeNode) *TreeNode {if root == nil {return nil}if root.Val == x.Val {return root}left := findDeepestAncestor(root.Left, x)right := findDeepestAncestor(root.Right, x)if left == nil {return right}if right == nil {return left}if left.Left == nil && right.Right == nil {return root}if left.Left != nil {return left.Left}return right.Right
}func main() {// 构建一棵二叉搜索树root := &TreeNode{Val: 8}root.Left = &TreeNode{Val: 3}root.Right = &TreeNode{Val: 10}root.Left.Left = &TreeNode{Val: 1}root.Left.Right = &TreeNode{Val: 6}root.Right.Right = &TreeNode{Val: 14}root.Right.Right.Left = &TreeNode{Val: 13}x := root.Left // 选择节点 x,其值为 3y := findDeepestAncestor(root, x) // 找到 y,其值为 10fmt.Printf("最底层祖先为:%d\n", y.Val) // 输出最底层祖先的值
}

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

360智脑,代码不能运行:

package mainimport ("fmt"
)type TreeNode struct {val intleft *TreeNoderight *TreeNode
}func isLowestCommonAncestor(root *TreeNode, x, y *TreeNode) bool {// 判断左子树是否为空if root == nil || root.left == nil {return false}// 判断右子树是否为空if root.left == nil {return true}// 获取x和y在右子树中的最小值var minVal int = float64(float64(root.left.val) + float64(root.val)) / 2.0var minNode *TreeNodefor _, node := range root.left.children {if node.val < minVal {minNode = node}}// 获取x和y在左子树中的最小值var minVal2 int = float64(float64(root.right.val) + float64(root.val)) / 2.0var minNode2 *TreeNodefor _, node := range root.right.children {if node.val < minVal2 {minNode2 = node}}// 如果右子树中最小值为y的值,则y是x的最底层祖先,且其左孩子也是x的祖先if root.right.val == minVal {return root.left == nil && minNode == minNode2}// 如果右子树中最小值为x的值,则y是x的最底层祖先,且其左孩子也是x的祖先if root.right.val == minVal2 {if root.left == nil {return true}if minNode == minNode2 {return false}}// 如果右子树中最小值大于x或y的值,则无法找到x的最底层祖先return false
}func main() {root := &TreeNode{4, &TreeNode{1, &TreeNode{5}}}x := &TreeNode{3, &TreeNode{2}}y := &TreeNode{5, &TreeNode{4}}fmt.Println(isLowestCommonAncestor(root, x, y))
}

输出结果为:true,说明y是x的最底层祖先,并且其左孩子也是x的祖先。证明完成。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

智谱清言:

在二叉搜索树中,如果一个结点 x 的右子树为空,这意味着 x 是其右子树中最右侧的结点。同时,如果 x 有一个后继 y,则 y 必然位于 x 的右子树的左侧,因为 y 不是 x 的子节点,否则它将不会是 x 的后继。

现在,我们需要证明 y 一定是 x 的最底层祖先,并且其左孩子也是 x 的祖先。

首先,我们来证明 yx 的最底层祖先:

  • 由于 x 的右子树为空,y 不可能是 x 的任何一个子节点。

  • 由于 yx 的后继,y 必须位于 x 的右侧,且比 x 的所有子节点都小,因为二叉搜索树的性质意味着 x 的所有后代都比 x 小。

  • 由于树是有根的,且 y 不是 x 的子节点,y 必须比 x 的所有祖先都小,除了 x 自己。

这意味着 y 是最底层的祖先,因为它比 x 的所有祖先都小,但它不是 x 的子节点。

接下来,我们需要证明 y 的左孩子也是 x 的祖先:

  • 由于 yx 的后继,且 x 的右子树为空,y 的左孩子必定是 x 的一个祖先,因为它是 y 左侧的最远端结点,且比 x 小。

  • 由于二叉搜索树的性质,y 的左孩子的所有后代都将是 x 的祖先。

综上所述,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。

在这里插入图片描述

通义千问:

首先,我们需要明确几个概念:

1.二叉搜索树:对于任意一个节点 x,其左子树中的所有节点的值都小于 x 的值,而右子树中所有节点的值都大于 x 的值。

2.后继:在一个有序序列中,某个元素的后继是下一个比它大的元素。在二叉搜索树中,x 的后继是右子树中最左下的叶子节点。

现在我们来证明题目中的结论:

由于 x 的右子树为空,因此 x 的后继 y 不可能出现在 x 的右子树中,只能出现在 x 的祖先中。假设 y 是 x 的某个祖先 z 的左孩子,则根据二叉搜索树的性质,z 的值大于 x,所以 z 不可能是 x 的后继。因此,y 必须是某个祖先的右孩子。

接下来我们证明 y 是最底层的祖先。如果 y 的下一层有节点存在,那么这些节点的值将介于 y 和 x 之间,与 x 没有后继矛盾。所以 y 是最底层的祖先。

最后,我们证明 y 的左孩子也是 x 的祖先。如果 y 的左孩子不是 x 的祖先,那么 y 就不会成为 x 的后继,因为从 y 到 x 的路径上一定包含 y 的左子树。这与我们的前提条件相矛盾,所以 y 的左孩子一定是 x 的祖先。

综上所述,我们得出了题目的结论。

在这里插入图片描述

天工,代码不能运行:

以下是用Go语言实现证明的代码:

package maintype TreeNode struct {Val intLeft *TreeNodeRight *TreeNode
}func main() {// 构建二叉搜索树root := &TreeNode{2, &TreeNode{1, nil, nil}, &TreeNode{3, nil, nil}}// 找到节点xx := rootfor x.Right != nil {x = x.Right}// 找到节点yy := xfor y.Left != nil {y = y.Left}// 判断y是x的最底层祖先isAncestor := truecurNode := rootfor isAncestor && curNode != y {if curNode == x {isAncestor = false} else if curNode.Left == y || curNode.Right == y {curNode = curNode.Parent} else {curNode = nil}}// 输出结果if isAncestor {fmt.Println("y is the lowest ancestor of x, and its left child is also an ancestor of x")} else {fmt.Println("y is not the lowest ancestor of x, and/or its left child is not an ancestor of x")}
}

在这个代码中,我们首先构建了一棵二叉搜索树,然后找到节点x和其后继y。接下来,我们从根节点开始遍历整棵树,如果当前节点是x,那么就说明y不是x的最底层祖先,直接退出。否则,如果当前节点是y,或者当前节点的左孩子是y,那么就说明y是x的祖先,继续向上查找。如果最终找到了y,那么就说明y是x的最底层祖先,并且其左孩子也是x的祖先。

这段代码的正确性可以通过数学归纳法进行证明。假设当x的右子树为空时,y是x的最底层祖先,并且其左孩子也是x的祖先。那么当我们删除x的右子树时,y仍然是x的最底层祖先,并且其左孩子仍然是x的祖先。因此,该代码的输出结果是正确的。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

灵小智:

要证明如果二叉搜索树T中一个结点x的右子树为空,且x有一个后继y,则y一定是x的最底层祖先,并且其左孩子也是x的祖先,我们可以通过归纳法来证明。

首先,考虑初始情况,即二叉搜索树T只有一个结点x。由于x没有右子树,所以它的后继y不存在。因此,初始情况下命题成立。

接下来,假设对于任意包含n个结点(n≥1)的二叉搜索树T,命题都成立。我们需要证明对于包含n+1个结点的二叉搜索树T’,命题也成立。

考虑T’中的结点x。如果x没有右子树,那么根据题意,x没有后继,命题仍然成立。

现在假设x有右子树,并且x的后继为y。由于T是二叉搜索树,所有在x右子树中的结点的键值都大于x的键值,因此y一定位于x右子树中的某个位置。

  1. 如果y是x的右孩子,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,命题成立。

  2. 如果y不是x的右孩子,那么y一定位于x的右子树的左子树中(由于y是x的后继,它的键值大于x的键值,但小于x右子树中的其他结点的键值)。根据二叉搜索树的性质,y的左子树中的所有结点的键值都小于y的键值,并且都大于x的键值。因此,y的左子树中的结点都是x的祖先。另外,y的右子树中的结点都大于y的键值,因此它们也大于x的键值,所以它们不可能是x的祖先。所以,y一定是x的最底层祖先,并且其左孩子也是x的祖先,命题成立。

综上所述,对于任意包含n+1个结点的二叉搜索树T’,命题都成立。根据数学归纳法,命题在所有二叉搜索树中都成立。

在这里插入图片描述

chatgpt:

要证明 “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” 这个结论,我们可以进行逆否证法。

假设存在一个二叉搜索树 T ,其中一个节点 x 的右子树为空,且存在一个后继 y ,但 y 不是 x 的最底层祖先或其左孩子不是 x 的祖先。

1.如果 y 不是 x 的最底层祖先,则说明在 y 到根节点路径上存在比 y 更低的节点 z 是 x 的最底层祖先。

  • 若 z 是 y 的左孩子,则由于二叉搜索树的性质(左子树的所有值小于当前节点),z 必然也是 x 的祖先。

  • 若 z 是 y 的右孩子,则由于题目条件中指出 x 节点的右子树为空,无法满足 z 为最底层祖先的情况。所以此情况不成立。

2.如果 y 左孩子不是 x 的祖先,则说明存在一个比 y 左孩子更低的节点 w 是其左孩子也非x的祖先。

  • 若 w 是y的右孩子,同样由于题目条件中指出x节点的右子树为空,无法满足 w 为左孩子的情况。所以此情况不成立。

由以上两个假设的反证过程可知,如果 T 中一个结点 x 的右子树为空,且 x 有一个后继 y ,则必定有 y 是 x 的最底层祖先,并且其左孩子也是 x 的祖先。

因此,我们证明了题目中的结论。

在这里插入图片描述

kimi,代码不能运行:

为了证明这个结论,我们可以通过遍历二叉搜索树(BST)并检查满足条件的节点。我们将使用 Go 语言实现一个简单的 BST 结构,并添加一些辅助方法来找到节点的后继和祖先。以下是实现的代码:

package mainimport ("fmt"
)type Node struct {Value   intLeft    *NodeRight  *NodeParent *Node
}type BST struct {Root *Node
}func (bst *BST) Insert(value int) {n := &Node{Value: value}if bst.Root == nil {bst.Root = nreturn}current := bst.Rootfor {if value < current.Value {if current.Left == nil {current.Left = nn.Parent = currentbreak} else {current = current.Left}} else {if current.Right == nil {current.Right = nn.Parent = currentbreak} else {current = current.Right}}}
}func (bst *BST) findSuccessor(node *Node) *Node {if node.Right != nil {return bst.findMin(node.Right)}current := node.Parentfor current != nil && node == current.Right {node = currentcurrent = current.Parent}return current
}func (bst *BST) findMin(node *Node) *Node {for node.Left != nil {node = node.Left}return node
}func (bst *BST) isAncestor(ancestor, descendant *Node) bool {for descendant != nil {if ancestor == descendant {return true}descendant = descendant.Parent}return false
}func main() {bst := &BST{}values := []int{50, 30, 20, 40, 70, 60, 80}for _, value := range values {bst.Insert(value)}for node := bst.Root; node != nil; node = node.Right) {if node.Right == nil {successor := bst.findSuccessor(node)if successor != nil {fmt.Printf("Node: %v, Successor: %v\n", node.Value, successor.Value)// 检查 y 是 x 的最底层祖先if bst.isAncestor(node, successor) {fmt.Println("y is an ancestor of x")} else {fmt.Println("y is not an ancestor of x")}// 检查 y 的左孩子是否是 x 的祖先if successor.Left != nil && bst.isAncestor(node, successor.Left) {fmt.Println("The left child of y is an ancestor of x")} else {fmt.Println("The left child of y is not an ancestor of x")}}}}
}

这段代码首先创建了一个二叉搜索树,并插入了一些值。然后,它遍历树中的每个节点,找到满足条件的节点(即右子树为空且具有后继的节点)。对于这些节点,程序将检查后继是否是该节点的最底层祖先,以及后继的左孩子是否也是该节点的祖先。

运行此程序将证明,如果一个节点具有空右子树且具有后继,那么后继一定是该节点的最底层祖先,并且后继的左孩子也是该节点的祖先。这是因为在二叉搜索树中,具有空右子树的节点是其子树中值最大的节点。由于后继节点是按中序遍历顺序找到的,所以后继节点一定是具有空右子树的节点的下一个最大值。这意味着后继节点位于具有空右子树的节点的左侧,因此后继节点是最底层祖先。同样,后继节点的左孩子也位于具有空右子树的节点的左侧,因此它也是该节点的祖先。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/210481.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

深入浅出 Linux 中的 ARM IOMMU SMMU III

系统 I/O 设备驱动程序通常调用其特定子系统的接口为 DMA 分配内存&#xff0c;但最终会调到 DMA 子系统的 dma_alloc_coherent()/dma_alloc_attrs() 等接口。dma_alloc_coherent()/dma_alloc_attrs() 等接口通过 DMA IOMMU 的回调分配内存&#xff0c;并为经过 IOMMU 的 DMA 内…

微信小程序之猜数字和猜拳小游戏

目录 效果图 app.json 一、首页&#xff08;index3&#xff09;的代码 wxml代码 wxss代码 二、猜数字页面&#xff08;index&#xff09;代码 wxml代码 wxss代码 js代码 三.游戏规则页面&#xff08;logs&#xff09;代码 wxml代码 wxss代码 四.猜拳页面&#xff…

java--接口概述

1.认识接口 ①java提供了一个关键字interface&#xff0c;用这个关键字我们可以定义出一个特殊的结构&#xff1a;接口。 ②注意&#xff1a;接口不能创建对象&#xff1b;接口是用来被类实现(implements)的&#xff0c;实现接口的类称为实现类。 ③一个类可以实现多个接口(接…

Web安全-初识SQL注入(一)

1、初识SQL注入 1.1、什么是注入&#xff1f; 将不受信任的数据作为命令或查询的一部分发送到解析器时&#xff0c;会产生诸如SQL注入、NoSQL注入、OS 注入和LDAP注入的注入缺陷。攻击者的恶意数据可以诱使解析器在没有适当授权的情况下执行非预期命令或访问数据。 注入能导…

苍穹外卖项目笔记(5)——Redis

1 入门 1.1 Redis 简介 Redis 是一个基于内存的 key-value 结构数据库&#xff0c;官网链接&#xff08;中文&#xff09;&#xff1a;https://www.redis.net.cn 特点&#xff1a; 基于内存存储&#xff0c;读写性能高适合存储热点数据&#xff08;热点商品、资讯、新闻&am…

[AbutionGraph开发文档]时序图谱数据库-流式图计算

文档地址&#xff1a;https://thutmose.gitee.io/abution-graph AbutionGraph是一款端到端数据实时分析的图谱数据库&#xff0c;实时(写入实时、决策分析实时、流式图计算实时)&#xff1a; 基于历史数据构建的指标模型实时查询&#xff1b;接入流式数据并实时更新业务指标&a…

DSSS技术和OFDM技术

本内容为学习笔记&#xff0c;内容不一定正确&#xff0c;请多处参考进行理解 https://zhuanlan.zhihu.com/p/636853588 https://baike.baidu.com/item/OFDM/5790826?frge_ala https://zhuanlan.zhihu.com/p/515701960?utm_id0 一、 DSSS技术 信号替代&#xff1a;DSSS技术为…

MySQL EXPLAIN详解

MySQL数据库是许多Web应用程序的底层支持&#xff0c;而查询性能的优化是确保系统高效运行的关键。在MySQL中&#xff0c;EXPLAIN是一项强大的工具&#xff0c;可帮助开发者深入了解查询语句的执行计划&#xff0c;从而更好地优化查询性能。本文将详细解析MySQL的EXPLAIN关键字…

微信小程序生成二维码并保存到本地方法

微信小程序生成二维码请保存到本地方法 官方weapp-qrcode插件 github链接 功能完成样子 wxml <view class"qrcode"><canvas style"width: 275px; height: 275px;" canvas-idmyQrcode></canvas> </view> <view class" …

大数据湖项目建设方案:文档全文101页,附下载

关键词&#xff1a;大数据解决方案&#xff0c;数据湖解决方案&#xff0c;数据治理解决方案&#xff0c;数据中台解决方案 一、大数据湖建设思路 1、明确目标和定位&#xff1a;明确大数据湖的目标和定位是整个项目的基础&#xff0c;这可以帮助我们确定项目的内容、规模、所…

使用opencv将sRGB格式的图片转换为BT.2020格式【sRGB】【BT.2020】

将sRGB格式的图片转换为BT.2020格式涉及到两个步骤&#xff1a;首先将sRGB转换到线性RGB&#xff0c;然后将线性RGB转换到BT.2020。这是因为sRGB图像通常使用伽马校正&#xff0c;而BT.2020工作在线性色彩空间中。 从sRGB到线性RGB&#xff1a;sRGB图像首先需要进行伽马校正解码…

万字解析设计模式之观察者模式、中介者模式、访问者模式

一、观察者模式 1.1概述 观察者模式是一种行为型设计模式&#xff0c;它允许一个对象&#xff08;称为主题或可观察者&#xff09;在其状态发生改变时&#xff0c;通知它的所有依赖对象&#xff08;称为观察者&#xff09;并自动更新它们。这种模式提供了一种松耦合的方式&…

服务器中深度学习环境的配置

安装流程 11.17 日&#xff0c;周末去高校参加学术会议&#xff0c;起因&#xff0c; 由于使用了某高校内的公共有线网络&#xff0c; 远程连接服务器后&#xff0c;黑客利用 ssh 开放的 22 端口&#xff0c; 篡改了主机的配置&#xff0c; 使得只要一连上网络&#xff0c; 服…

分享116个图片JS特效,总有一款适合您

分享116个图片JS特效&#xff0c;总有一款适合您 116个图片JS特效下载链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1WvUvmG1adR2EJG97MiGj3A?pwd6666 提取码&#xff1a;6666 Python采集代码下载链接&#xff1a;采集代码.zip - 蓝奏云 学习知识费力气&#xff0c;收集整…

【云备份】客户端实现 及 项目整体总结

文章目录 客户端客户端实现思想客户端文件操作类的设计与拷贝Util.hpp的设计data.hpp的设计Storage —— 持久化存储Initload——数据初始化加载 cloud.hpp的设计GetFileIdentifier——创建文件唯一标识Upload—— 文件上传IsNeedupload —— 客户端文件是否需要上传判断RunMod…

2023年国赛试题:配置inux1 为 CA 服务器

试题内容:配置 linux1 为 CA 服务器,为 linux 主机颁发证书。证书颁发机构有 效期 10 年,公用名为 linux1.skills.lan。申请并颁发一张供 linux 服务器使用的证书,证书信息:有效期 =5 年,公用名=skills.lan, 国家=CN,省=Beijing,城市=Beijing,组织=skills,组织单位…

Apache Sqoop使用

1. Sqoop介绍 Apache Sqoop 是在 Hadoop 生态体系和 RDBMS 体系之间传送数据的一种工具。 Sqoop 工作机制是将导入或导出命令翻译成 mapreduce 程序来实现。在翻译出的 mapreduce 中主要是对 inputformat 和 outputformat 进行定制。 Hadoop 生态系统包括&#xff1a;HDFS、Hi…

Linux处理文件常见命令

目录 1 cp 2 rm 3 zip与unzip 3.1 zip 3.2 unzip 4 cd 5 ls 6 chmod 7 scp 7.1 文件在你操作的机器上&#xff0c;你要传给另一个机器 7.1.1 文件 7.1.2 文件夹 7.2 文件在另一个机器上&#xff0c;你要把文件搞到你操作的机器上 7.2.1 文件 7.2.…

Tekton — 通过tekton-operator部署tekton组件

文章目录 版本信息部署准备安装卸载tekton组件 Tektoncd Operator 作为一个 Kubernetes 的扩展&#xff0c;可以方便快捷地在 Kubernetes 集群上安装、升级和管理 Tekton Pipelines、Dashboard、Triggers 等组件。 那么本篇文章介绍在K8S集群中如何通过tekton-operator部署Tekt…

m1源码编译xgboost的动态链接库dylib

1、下载源码 git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost拉取源码时候&#xff0c;一定要加"--recursive"这个命令。把它的字模块也要拉取下来&#xff0c;才能编译成功 2、安装c依赖 必要的依赖项(不然后续编译时报错)&#xff0c;包括CM…