文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (45)-- 算法导论6.1 3题

三、证明:在最大堆的任一子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上。

文心一言:

在最大堆中,根结点是整个堆中最大元素的孩子,因此它包含的最大元素是在该子树的根结点上。

我们可以通过递归的方式证明任意子树中的最大元素都在该子树的根结点上。假设我们已经证明了深度为 d-1 的子树中的最大元素都在该子树的根结点上,现在我们来证明深度为 d 的子树中的最大元素都在该子树的根结点上。

考虑深度为 d 的子树,假设其中的最大元素不是该子树的根结点,那么它必须位于该子树的某个孩子节点上。但这样就违反了最大堆的性质,因为该子树的根结点是整个子树中最大的元素,不可能有一个比它更大的元素是该子树的孩子节点。因此,假设不成立,最大元素一定位于该子树的根结点上。

综上,我们通过递归的方式证明了在最大堆的任一子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上。

在这里插入图片描述

讯飞星火:

本题考查了最大堆的定义,利用定义证明即可。

证明:设 A ⊆ V A\subseteq V AV,A是最大堆,令 A = { x 1 , x 2 , … x n } A=\{x_{1},x_{2},\ldots x_{n}\} A={x1,x2,xn},且 f ( x 1 ) > f ( x 2 ) > … > f ( x n ) > 0 f(x_{1})>f(x_{2})>\ldots >f(x_{n})>0 f(x1)>f(x2)>>f(xn)>0.

x 1 x_{1} x1为该子树的根结点。

假设 x k x_{k} xk不是该子树的根结点,即 f ( x k ) < f ( x 1 ) f(x_{k})< f(x_{1}) f(xk)<f(x1),

f ( x i ) ≤ f ( x k ) + d ( x i , x k ) f(x_{i})\le f(x_{k})+d(x_{i},x_{k}) f(xi)f(xk)+d(xi,xk) f ( x i ) − f ( x k ) ≤ d ( x i , x k ) f(x_{i})-f(x_{k})\le d(x_{i},x_{k}) f(xi)f(xk)d(xi,xk).

又因为 d ( x i , x k ) ≥ 0 d(x_{i},x_{k})\ge 0 d(xi,xk)0,所以 f ( x i ) ≤ f ( x k ) f(x_{i})\le f(x_{k}) f(xi)f(xk).

这与已知条件“ f ( x 1 ) > f ( x 2 ) > … > f ( x n ) > 0 f(x_{1})>f(x_{2})>\ldots >f(x_{n})>0 f(x1)>f(x2)>>f(xn)>0”矛盾。

故假设不成立。

因此在最大堆的任一子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上。

在这里插入图片描述

华为盘古:

证明:在最大堆的任一子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上,

可以按照以下步骤进行:

1.确定最大堆:假设最大堆为k,包含k个元素。

2.选择子树:选择最大堆中的第k个元素作为该子树的根节点。

3.确定根结点:该子树的根节点称为根结点。

4.证明:假设根结点在堆顶,则存在一个链表,其中每一行都表示一个元素。对于该链表的任意一个元素,都可以找到一个与之相邻的元素,使得这两个元素的和等于k。我们可以通过以下步骤证明这一点:

遍历链表,找到最大堆中的第一个元素和该元素的相邻元素。

如果这两个元素的和等于k,那么我们可以验证链表中存在一个环,使得该环的任意一条边都与堆中的任何一条边相邻。

如果环的任意一条边都与堆中的一条边相邻,那么我们可以通过以下步骤证明这一点:

如果环的任意一条边都与堆中的一条边不相邻,那么我们可以通过链表的遍历顺序来找到与该边相邻的元素,并计算它们之间的和是否等于k。

如果和等于k,那么我们可以证明该环与堆中的一条边相邻,从而证明了该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上。

因此,在最大堆的任一子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上。

在这里插入图片描述

360智脑:

假设存在一个最大堆的子树T,其中T的深度为h,而最大的元素是max_heap(T)。

首先,我们可以从任意一个节点开始遍历这个子树,假设我们当前正在处理节点v。

如果节点v没有子节点,则直接返回它作为当前的最大元素。否则,我们需要比较v的两个子节点u和w的大小关系,以确定哪个子节点应该成为新的最大元素。

因为最大堆的性质,v的最大子节点应该是在它的左子树上。因此,我们需要将v的右子节点作为新的最大值加入结果集合中,并继续处理v的左子树。

然后,我们将v的左子节点视为当前最大元素来处理。重复这个过程直到所有子树都遍历完毕,得到的结果就是最大堆的最终结果。

综上所述,最大堆的任一子树中所包含的最大元素在根节点上。

在这里插入图片描述

chatglm:

为了证明这个结论,我们可以采用归纳法。首先,我们明确最大堆的定义:最大堆是一个完全二叉树,其中每个非叶节点的最大子节点都出现在该节点的右子树中。

假设在最大堆的某一子树中,该子树所包含的最大元素不在该子树的根节点上。那么,该子树的根节点必然有一个右子节点(设为 x)大于它,因为最大堆要求每个非叶节点的最大子节点都出现在该节点的右子树中。

我们考虑将该子树以 x 为根进行递归,此时,x 成为了新的根节点。我们可以得出,x 的左子树和右子树都是最大堆。根据归纳假设,我们可以得出,x 的左子树所包含的最大元素在 x 的左子树的根节点上,x 的右子树所包含的最大元素在 x 的右子树的根节点上。

由于 x 是原子树的一个节点,因此在原子树中,x 的值大于等于其子节点的值。而 x 的左子树和右子树所包含的最大元素都在它们的根节点上,因此,原子树中所包含的最大元素必然在 x 的左子树的根节点或者右子树的根节点上。但是,我们已知 x 的右子节点 x’大于 x,因此,原子树中所包含的最大元素必然在 x 的右子树的根节点 x’上。

然而,这与我们的假设相矛盾,因为我们假设该子树所包含的最大元素不在该子树的根节点上。因此,我们的假设不成立,结论得证。

所以,在最大堆的任一子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上。

在这里插入图片描述

chatgpt:

我们可以使用数学归纳法来证明在最大堆的任一子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根节点上。

基础步骤:
当子树只包含一个节点时,该节点就是子树的最大元素,而且它同时也是该子树的根节点。因此,在这种情况下,结论成立。

归纳假设:
假设在包含k个节点的子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根节点上。

归纳步骤:
现在考虑一个包含k+1个节点的子树。由于最大堆的定义,根节点的值必然大于等于其子节点的值。因此,在这个k+1节点的子树中,根节点的值必定比其它子节点的值都大。我们需要证明该根节点确实是整个子树中的最大元素。

假设有一个节点x不是根节点,并且它的值比根节点的值大。根据最大堆的定义,需要满足两个条件:一是x是根节点的子节点之一,二是x的值小于根节点的父节点(如果存在)。然而,根据归纳假设,根节点的父节点(如果存在)的值必然小于等于根节点的值。因此,我们得出矛盾,即假设不成立。

根据归纳法的原理,我们可以得出结论:在最大堆的任一子树中,该子树所包含的最大元素在该子树的根节点上。

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/41010.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

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (29)-- 算法导论5.2 1题

一、在 HIRE-ASSISTANT 中&#xff0c;假设应聘者以随机顺序出现&#xff0c;你正好雇用一次的概率是多少&#xff1f;正好雇用 n 次的概率是多少? 文心一言&#xff1a; 讯飞星火&#xff1a; 华为盘古&#xff1a; 在HIRE-ASSISTANT中&#xff0c;假设应聘者以随机顺序出现…

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (34)-- 算法导论5.3 1题

一、Marceau 教授不同意引理 5.5 证明中使用的循环不变式。他对第1次送代之前循环不变式是否为真提出质疑。他的理由是&#xff0c;我们可以很容易宣称一个空数组不包含0排列。因此一个空的子数组包含一个0排列的概率应是 0&#xff0c;从而第 1次选代之前循环不变式无效。请重…

开源AI智能客服系统源码 人工智能对话软件源码 完整程序包+搭建教程

分享一个开源AI智能客服系统源码、人工智能对话软件源码&#xff0c;电脑端手机端详细的搭建教程&#xff0c;源码开源可二开。 功能介绍&#xff1a; 是一款人工智能对话系统&#xff0c;它可以陪你聊天&#xff0c;帮你写文章&#xff0c;帮你写论文&#xff0c;帮你写代码…

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (42)-- 算法导论5.4 6题

六、假设将n个球投人 n 个箱子里&#xff0c;其中每次投球独立&#xff0c;并且每个球等可能落入任何箱子。空箱子的数目期望是多少?正好有一个球的箱子的数目期望是多少? 文心一言&#xff1a; 这是一个典型的概率问题。首先&#xff0c;我们可以通过简单的计算来理解问题…

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (56)-- 算法导论6.3 2题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt &#xff08;56&#xff09;-- 算法导论6.3 2题 对于 BUILD-MAX-HEAP 中第 2行的循环控制变量 i 来说&#xff0c;为什么我们要求它是从A.length/2到1递减&#xff0c;而不是从1到A.length/2递增呢? 文心一言&#xff1a; 在 BUILD-MAX-HE…

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (54)-- 算法导论6.2 6题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt &#xff08;53&#xff09;-- 算法导论6.2 5题 六、证明:对一个大小为 n的堆&#xff0c;MAX-HEAPIFY 的最坏情况运行时间为 Ω(Ign)。(提示对于n个结点的堆&#xff0c;可以通过对每个结点设定恰当的值&#xff0c;使得从根结点到叶结点路径…

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (63)-- 算法导论6.5 2题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt &#xff08;63&#xff09;-- 算法导论6.5 2题 二、试说明 MAX-HEAP-INSERT(A&#xff0c;10)在堆A(15&#xff0c;13&#xff0c;9&#xff0c;5&#xff0c;12&#xff0c;8&#xff0c;7&#xff0c;4&#xff0c;0&#xff0c;6&#xf…

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (43)-- 算法导论5.4 7题

七、为使特征序列长度的下界变得更精确&#xff0c;请说明在 n 次硬币的公平抛掷中&#xff0c;不出现比Ign - 2lglgn 更长的连续正面特征序列的概率小于 1/n。 文心一言&#xff1a; 在 n 次硬币的公平抛掷中&#xff0c;每个硬币正、反面朝上的概率均为 1/2。让我们考虑一个…

商汤AI象棋机器人到底谁在买?北大象棋大师已签收

金磊 衡宇 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 郭晶晶家的象棋家教——没错&#xff0c;就是商汤AI象棋机器人“元萝卜”&#xff08;SenseRobot&#xff09;&#xff0c;近日正式现货发售。 从近2个月前开始预售的那刻起&#xff0c;各种讨论就萦绕在它周围&#xff1a; AI象棋…

【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战(附源码、数据集和演示 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 一、自然语言处理与智能 自然语言处理技术是智能客服应用的基础&#xff0c;在自然语言处理过程中&#xff0c;首先需要进行分词处理&#xff0c;这个过程通常基于统计学理论&#xff0c;分词的精细化可以提升智能客服的语…

Python自动发抖音脚本教程(1:介绍和源码)

如果你很懒,不想自己一步一步的手动操作发抖音。希望自动化一键操作,那么你来这就对了。 本脚本可以模拟人工操作网页,自动发送抖音。不是纯接口的模式哦,如果符合你的期望请继续往后看。 【订阅获取源码,源码在最后】 我们先看效果: 首先我们准备好视频文件和封面。…

GPT-4 插件和插件化的思考

一、前言 最近 ChatGPT 的 Plus 用户在 GPT-4 中新增了插件功能&#xff0c; GPT 在插件的加持下如虎添翼。 那么常用的插件是哪些&#xff1f;插件化是什么&#xff1f;插件化有什么好处&#xff1f;插件化和我们日常开发中哪些设计模式思想一致&#xff1f;GPT 的插件还存在…

苹果汽车售价或低于 10 万美元;微软将开发一站式“超级应用”;Adobe 将销售 AI 生成图片|极客头条...

「极客头条」—— 技术人员的新闻圈&#xff01; CSDN 的读者朋友们早上好哇&#xff0c;「极客头条」来啦&#xff0c;快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。 整理 | 梦依丹 出品 | CSDN&#xff08;ID&#xff1a;CSDNnews&#xff09; 一分钟速览新闻点&#…

其他:管理员账户已被禁用

windows常用的命令&#xff1a; winr 运行 netplwiz 点高级--再点高级&#xff08;进入本地用户和组&#xff09; winr 运行 services.msc 打开 服务(本地) winr 运行 msconfig 进入系统配置 &#xff08;一般用户安全模式进入退出&#xff09; winr 运行 gpedit.msc &…

利用ChatGPT的力量构建数据科学和机器学习项目

学习利用ChatGPT的力量构建数据科学和机器学习项目。欢迎参加课程-ChatGPT for DATA SCIENCE AND MACHINE learning ChatGPT是一个人工智能驱动的对话代理&#xff0c;基于OpenAI开发的GPT 3.5架构。作为一种语言模型&#xff0c;ChatGPT能够理解和生成对各种主题的类似人类的响…

杭州一公司开20万月薪抢AIGC算法工程师;SpaceX「星舰」发射任务失败;华为宣布实现ERP自主可控,突破封锁|极客头条

「极客头条」—— 技术人员的新闻圈&#xff01; CSDN 的读者朋友们早上好哇&#xff0c;「极客头条」来啦&#xff0c;快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。 整理 | 梦依丹 出品 | CSDN&#xff08;ID&#xff1a;CSDNnews&#xff09; 一分钟速览新闻点&…

LeetCode股票买卖问题通用解法

问题描述 给定一个数组&#xff0c;它的第 i i i 个元素为一支给定的股票在第 i i i 天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 k k k 笔交易。 注意&#xff1a;你不能同时参与多笔交易&#xff0c;你必须在再次购买前出售掉之前的股票。 示例…

为了会做题而学习股票定价

目录 红利收益率。 市盈率。 折现现金流方法&#xff08;DCF&#xff09;。 折现红利模型&#xff08;DDM&#xff09;。 不变增长率&#xff0c;折现红利模型。 盈利和投资机会。 应用举例。 红利收益率。 市盈率。 折现现金流方法&#xff08;DCF&#xff09;。 认为…

【牛客刷题-算法】NC7 买卖股票的最好时机(一)

个人主页&#xff1a;清风莫追 系列专栏&#xff1a;牛客刷题——数据结构与算法 文章目录 1.题目描述2.算法设计思路3.代码实现4.运行结果 1.题目描述 描述 假设你有一个数组prices&#xff0c;长度为n&#xff0c;其中prices[i]是股票在第i天的价格&#xff0c;请根据这个价…

leetcode每日一题·买卖股票问题(Python)

leetcode每日一题买卖股票问题(Python) 买卖股票的最佳时机(股票最大利润) 题目链接 给定一个数组 prices &#xff0c;它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 你只能选择 某一天 买入这只股票&#xff0c;并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。…