首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从根角垫树中获取节点路径

从根节点到叶子节点的路径可以通过深度优先搜索(DFS)算法来获取。以下是获取节点路径的步骤:

  1. 定义一个空列表,用于存储路径。
  2. 从根节点开始,将根节点添加到路径列表中。
  3. 如果当前节点是目标节点,则返回路径列表作为结果。
  4. 如果当前节点有子节点,则递归地对每个子节点执行以下步骤:
    • 将子节点添加到路径列表中。
    • 递归调用获取节点路径的函数,传入子节点作为当前节点。
    • 如果返回的结果是非空列表,则说明找到了目标节点的路径,直接返回结果。
    • 如果返回的结果是空列表,则说明当前子节点不在目标节点的路径上,继续遍历下一个子节点。
  • 如果遍历完所有子节点后仍未找到目标节点的路径,则将当前节点从路径列表中移除,并返回空列表作为结果。

这样,通过递归调用深度优先搜索算法,可以找到从根节点到目标节点的路径。

以下是一个示例代码(使用Python语言):

代码语言:txt
复制
class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

def find_path(root, target):
    if not root:
        return []
    
    path = []
    path.append(root.val)
    
    if root.val == target:
        return path
    
    if root.left:
        left_path = find_path(root.left, target)
        if left_path:
            return path + left_path
    
    if root.right:
        right_path = find_path(root.right, target)
        if right_path:
            return path + right_path
    
    path.pop()
    return []

# 示例用法
# 创建一个二叉树
root = TreeNode(1)
root.left = TreeNode(2)
root.right = TreeNode(3)
root.left.left = TreeNode(4)
root.left.right = TreeNode(5)
root.right.left = TreeNode(6)
root.right.right = TreeNode(7)

# 获取节点路径
target = 5
path = find_path(root, target)
print("节点路径:", path)

在这个示例中,我们创建了一个二叉树,并通过调用find_path函数来获取从根节点到目标节点的路径。在这个例子中,目标节点是节点值为5的节点。输出结果将会是[1, 2, 5],表示从根节点到目标节点的路径为1 -> 2 -> 5。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

请注意,以上链接仅作为示例,具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和选择。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

2021-10-11:二叉的最大路径和。路径 被定义为一条任意节点出发,沿父节点-子节点连接,达到任意节点的序列。同一

2021-10-11:二叉的最大路径和。路径 被定义为一条任意节点出发,沿父节点-子节点连接,达到任意节点的序列。同一个节点在一条路径序列 至多出现一次 。...该路径 至少包含一个 节点,且不一定经过节点路径和 是路径节点值的总和。给你一个二叉节点 root ,返回其 最大路径和 。力扣124。 福大大 答案2021-10-11: 递归。...x是其中一个节点。 1.无x。 1.1.左整体的maxsum。 1.2.右整体的maxsum。 2.有x。 2.1.只有x 2.2.x+左路径。 2.3.x+右路径。...2.4.x+左路径+右路径。。 时间复杂度:O(N)。 空间复杂度:O(N)。 代码用golang编写。...1) 只有x 2)左整体的最大路径和 3) 右整体的最大路径和 maxPathSum := x.val if leftInfo !

1.9K20

2023-06-14:我们二叉节点 root 开始进行深度优先搜索。 在遍历的每个节点处,我们输出 D 条短划线(其中

2023-06-14:我们二叉节点 root 开始进行深度优先搜索。 在遍历的每个节点处,我们输出 D 条短划线(其中 D 是该节点的深度) 然后输出该节点的值。...(如果节点的深度为 D,则其直接子节点的深度为 D + 1 节点的深度为 0 如果节点只有一个子节点,那么保证该子节点为左子节点 给出遍历输出 S,还原并返回其节点 root。...d.如果该字符是 '-',表示深度加 1;否则,将该数字加入到 number 。 7.处理掉最后一个数字,将其加入到队列 queue 。 8.定义一个递归函数 f,用于生成节点,并构建二叉。...13.同样,如果队列不为空,且队列的下一个元素的值大于当前节点深度 level,则递归进入右子节点,生成右子树。 14.返回节点 head。...需要遍历字符串 S 一次,并将每个节点入队一次,然后根据队列节点数构建二叉,构建二叉的时间复杂度也是 O(n)。因此,总时间复杂度为 O(n)。

16720

C++ 的重心和直径

重心 什么是的重心? 物理学而言,重心是指地球对物体每一微小部分引力的合力作用点,物体受力最集中的那一个点。数学上的重心是指三形的三条中线的交点。...中所有点到某个点的距离和,到重心的距离和是最小的;如果有两个重心,那么到它们的距离和一样。 把两棵通过一条边相连得到一棵新的,那么新的的重心在连接原来两棵的重心的路径上。...查找重心的算法思想: 直观来讲,删除一节点后,计算所有子树的最大值。但是,具体如何实施? 如删除节点3后,逻辑上讲,整棵被分成两个部分。节点3的子树部分和其它部分。...树形 DP 记录当以某节点作为子树的向下,所能延伸的最长路径长度 d1 与次长路径(与最长路径无公共边)长度 d2,那么直径就是对于每一个点,该点 d_1 + d_2 能取到的值的最大值。...如下图所示,以节点1为节点时,其最长路径和次最长路径的长度之和是是以节点1为节点时子树的直径。 计算出以任一节点节点时子树的直径,再在其中选择最长的,就为整棵的直径。

15210

ORB-SLAM四叉管理

ORB_SLAM的四叉 以上是理论部分,接下来主要理解在ORB_SLAM代码实现,是如何实现四叉管理特征点的理论到实践部分。...(4)节点构成一个节点list,ORB_SLAM 的代码是list lNodes用来更新与存储所有的节点。...2,如果可分,将分出来的子节点作为新的节点放在INodes的前部,e.g. lNodes.push_front(ni),然后将原先的根结点列表删除,由于新加入的结点是列表头加入的,不会影响这次的循环...从这张图片上可以看出,左图内红色框框内的UR和BR都只有一个点,而UL,BL有多个点扎堆,并且该节点没法往更小的区域分配了,此时算法扎堆的点中选出点响应值最大的关键点作为该根结点的关键点,经过处理之后形成了右图所示...,找到该节点中响应值最大的特征点进行保存,经过这样一顿操作,就将图像金字塔的某一层图像上的点优化完毕。

1.9K00

工具 | Python数据结构:的基本概念

图 2 :Unix文件系统的部分的分层情况 这个的文件系统和真正的也非常相像。你可以节点出发沿着一条路径到任意分支。这条路径会把这个子分支(包括它里面的所有文件)和其他分支区别开。...在图 2 ,“/”是节点路径(Path) 路径是由边连接起来的节点的有序排列。例如:(动物界——脊索动物门——哺乳动物纲——食肉动物目——猫科——猫属——家猫)就是一条路径。...层数(Level) 一个节点的层数是指节点到该节点路径的边的数目。例如,图 1 “猫属”的层数是 5,定义节点的层数为 0。 高度(Height) 的高度等于所有节点的层数的最大值。...定义一:节点和连接节点的边的集合,它有以下特征: 有一个节点被设计为节点。 除了节点的每一个节点 n,都通过一条边与它唯一的父节点相连。 可以沿着唯一的路径节点到每个节点。...图 5 描绘了这种递归定义的。通过这种树的递归定义,我们知道图 5 至少有 4 个节点,因为每个三形所代表的子树必须有。它也可能有更多的节点,但我们需要更深入的了解这棵来得到答案。 ?

596100

基于HTML5的3D网络拓扑呈现

添加到数据容器     dataModel.add(node);     return node; } /**  * 创建结构  * @param {ht.DataModel} dataModel...r的计算公式为: r = b / 2 / sin(a / 2);  那么接下来我么就来布局下这个,代码是这样写的: /**  * 布局  * @param {ht.Node} root - 节点...,因此布局的递归方式和计算半径的递归方式不同,我们需要先布局父亲节点再递归布局孩子节点,具体看看代码吧: /**  * 布局  * @param {ht.Node} root - 节点  */ function.../**  * 布局  * @param {ht.Node} root - 节点  */ function layout(root) {     // 获取到所有的孩子节点对象数组     var children... = root.a('degree');     // 根据三函数计算绕父亲节点的半径     var r = root.a('radius');     // 获取父亲节点的位置坐标     var

1.3K20

基于HT for Web的3D拓扑的实现

添加到数据容器 dataModel.add(node); return node; } /** * 创建结构 * @param {ht.DataModel} dataModel...r的计算公式为: r = b / 2 / sin(a / 2); 那么接下来我么就来布局下这个,代码是这样写的: /** * 布局 * @param {ht.Node} root - 节点...,因此布局的递归方式和计算半径的递归方式不同,我们需要先布局父亲节点再递归布局孩子节点,具体看看代码吧: /** * 布局 * @param {ht.Node} root - 节点 */ function.../** * 布局 * @param {ht.Node} root - 节点 */ function layout(root) { // 获取到所有的孩子节点对象数组 var children...= root.a('degree'); // 根据三函数计算绕父亲节点的半径 var r = root.a('radius'); // 获取父亲节点的位置坐标 var

1.1K50

基于HT for Web的3D的实现

添加到数据容器 dataModel.add(node); return node; } /** * 创建结构 * @param {ht.DataModel} dataModel...r的计算公式为: r = b / 2 / sin(a / 2); 那么接下来我么就来布局下这个,代码是这样写的: /** * 布局 * @param {ht.Node} root - 节点...,因此布局的递归方式和计算半径的递归方式不同,我们需要先布局父亲节点再递归布局孩子节点,具体看看代码吧: /** * 布局 * @param {ht.Node} root - 节点 */ function.../** * 布局 * @param {ht.Node} root - 节点 */ function layout(root) { // 获取到所有的孩子节点对象数组 var children...= root.a('degree'); // 根据三函数计算绕父亲节点的半径 var r = root.a('radius'); // 获取父亲节点的位置坐标 var

98450

基于HTML5的3D网络拓扑呈现

添加到数据容器 dataModel.add(node); return node; } /** * 创建结构 * @param {ht.DataModel} dataModel...r的计算公式为: r = b / 2 / sin(a / 2); 那么接下来我么就来布局下这个,代码是这样写的: /** * 布局 * @param {ht.Node} root - 节点...,因此布局的递归方式和计算半径的递归方式不同,我们需要先布局父亲节点再递归布局孩子节点,具体看看代码吧: /** * 布局 * @param {ht.Node} root - 节点 */ function.../** * 布局 * @param {ht.Node} root - 节点 */ function layout(root) { // 获取到所有的孩子节点对象数组 var children...= root.a('degree'); // 根据三函数计算绕父亲节点的半径 var r = root.a('radius'); // 获取父亲节点的位置坐标 var

1.3K100

基于HT for Web的3D的实现

添加到数据容器     dataModel.add(node);     return node; } /**  * 创建结构  * @param {ht.DataModel} dataModel...r的计算公式为: r = b / 2 / sin(a / 2); 那么接下来我么就来布局下这个,代码是这样写的: /**  * 布局  * @param {ht.Node} root - 节点...,因此布局的递归方式和计算半径的递归方式不同,我们需要先布局父亲节点再递归布局孩子节点,具体看看代码吧: /**  * 布局  * @param {ht.Node} root - 节点  */ function.../**  * 布局  * @param {ht.Node} root - 节点  */ function layout(root) {     // 获取到所有的孩子节点对象数组     var children... = root.a('degree');     // 根据三函数计算绕父亲节点的半径     var r = root.a('radius');     // 获取父亲节点的位置坐标     var

66420

重温数据结构: 及 Java 实现

上图中的度为 2 。 节点的层次 节点开始算起,节点算第一层,往后底层。比如上图中,3 的层次是 2,4 的层次是 4。 的高度 的高度是叶子节点开始,自底向上增加。...的深度 与高度相反,的深度节点开始,自顶向下增加。 整个的高度、深度是一样的,但是中间节点的高度 和 深度是不同的,比如上图中的 6 ,高度是 2 ,深度是 3。...的两种实现 从上述概念可以得知,是一个递归的概念,节点开始,每个节点至多只有一个父节点,有多个子节点,每个子节点又是一棵,以此递归。...使用 标 来指明父亲节点的位置,使用这个节点组成的数组就可以表示一棵。...知道某个节点也可以获取它的父亲和孩子。 的几种常见分类及使用场景 ,为了更好的查找性能而生。

1.7K100

当Kotlin遇见数据结构丨哈夫曼的实现

哈夫曼是带权路径长度最小的,权值越大的节点距离节点越近。 带权路径:根结点到第L层结点路径的长度,长度为 L-1。...的带权路径长度:的所有叶子节点带权路径总和,简称 WPL(Weighted Path Length of Tree)。 ? ---- Kotlin 哈夫曼如何实现 1....实现的流程 1.1 将数组中所有元素创建为若干二叉 1.2 排序 1.3 取出最小权值的两个二叉 并 创建新的二叉 1.4 把两个最小权值的子树集合移除 并 将新二叉放入集合 1.5...赋值调用转换方法 // 定义任意数组 var arr:IntArray = intArrayOf(3,7,8,29,5,11,23,14) // 转换数组 并 获取哈夫曼节点 var node:...R.layout.activity_huffman_tree) // 定义任意数组 var arr:IntArray = intArrayOf(3,7,8,29,5,11,23,14) // 转换数组 并 获取哈夫曼节点

44830

并查集(不相交集合)

但在非常多情况下,我们一般选择两个集合之前代表的一个作为新的代表。 三 不相交集合森林(有表示集合) 不相交集合能够用链表实现。可是还有一种更快的方法—–有表示集合。...的每一个节点都包括集合的一个成员,每棵都表示一个集合。 例如以下图: 左边的表示集合{b,c,e,h}其c是代表。右边的表示集合{d,f,g}其f是代表。...我们并不显示的记录以每一个结点为的子树的大小,而是採用一种能够简化分析的方法。对每一个结点,我们用秩表示结点高度(该结点到某一后代叶节点的最长路径上边的数目)的一个上界。...在按秩合并,具有较小秩的在Union操作中指向较大秩的。 rank[x]表示x节点的秩。...可见,路径压缩方便了以后的查找。 当中三表示子树。其为所看到的节点。 // 带路径压缩的Find int Find(int x){ // 节点即集合代表 if(x !

65120

超详细红黑的模拟实现

通过对任何一条到叶子的路径上各个结点着色方式的限制,红黑确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍,因而是接近平衡的。...(即:每条路径上不能出现连续的红结点) 任一节点到其每个叶子节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点。...由于红色结点的父亲必须是黑色结点,并且每条路径上的黑色结点的个数也必须相同,所以得到了红黑最长路径节点个数不会超过最短路径节点个数的两倍 这也就决定了,红黑的高度是log(n)级别的。...在结点类我们提到,在创建的新节点我们给与了默认颜色为RED(红色),而红黑节点必须是BLACK(黑色)的,这里一定要记得修改一下颜色。...此时,我们可以设计一个检测函数,检测实现的红黑是否平衡。 空也是红黑 节点必须是红黑 我们可以设置一个“基准值”,基准值为红黑一条路径的黑色结点的个数。

10711

词嵌入技术解析(二)

最后产生的树状图就是霍夫曼,参考下图。 ? 1.2 进行编码 给霍夫曼的所有左节点设置为'0',所有右节点设置为'1'。 节点到叶子节点依序记录所有字母的编码,如下图所示: ?...每个单词都可以通过从节点-内部节点路径到达,此外,对这个路径的度量可以由沿着这条路径的各概率乘积表示。各个概率值由sigmoid函数产生: ?...其中x由输入和输出向量的点积求出,n(w,j)表示为节点到叶子结点w(即上下文单词)的路径上的第j个节点。 ? 实际上,我们可以用概率p来代替sigmoid函数。...其中,L(w)表示霍夫曼的深度,ch(n)表示节点n的子节点大括号表示布尔检验是否为真或假:如果布尔检验为True,说明节点n与其子节点ch(n)都在的左边,即其子节点为左子节点。...例如假设输出词是w2,因此可以沿着霍夫曼节点(即词嵌入向量)一直走到我们的叶子节点w2(输出词)。由下图可以观察到,仅需执行3步的sigmoid函数计算,就可以确定叶子节点w2的位置。

55440

基于三维模型的目标识别和分割在杂乱的场景的应用

如上图所示,将点云图 (其中是三维坐标的矩阵)转换为三形网格,由于性能原因,每个被抽取,以获取,然后对的每个顶点和三面计算法线,如果包含整个物体并完全覆盖其表面,则可以使用(1)计算其近似维数D。...图1 如上图a显示了hasi的33个视图的连通图算法的跟踪,该算法选择具有最大表面积的网格MR作为节点来初始化生成图, 然后,MR的张量与搜索空间中剩余网格的张量匹配,具有匹配张量的节点搜索空间中移除...,并以表示两个节点之间刚性变换的圆弧连接到MR,当MR的所有张量都匹配,生成中选择另一个节点,其张量与搜索空间中剩余节点的张量匹配,此过程继续进行,直到所有节点都添加到生成, 每次将新节点添加到生成时...每个子图是通过选择一个节点并通过将节点的张量与搜索空间中剩余节点的张量匹配来连接到它的。当根子图节点的所有张量与搜索空间中的剩余节点匹配时,剩余节点中选择另一个子图节点。...节点是在最大表面积的基础上选择的。这个过程一直持续到子图已经所有节点构造出来,并且搜索空间中没有更多的节点。 4.

89410

平衡搜索二叉之红黑(拒绝死记硬背,拥抱理解记忆)

通过对任何一条到叶子的路径上各个结点着色方式的限制,红黑确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍,因而是接近平衡的。 二、红黑的性质 1. 每个结点不是红色就是黑色 2. 节点是黑色的 3....如果一个节点是红色的,则它的两个孩子结点是黑色的(没有连续的红节点) 4. 对于每个结点,该结点到其所有后代叶结点的简单路径上,均包含相同数目的黑色结点。(核心) 5....每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点) ---- 思考:为什么满足上面的性质,红黑就能保证:其最长路径节点个数不会超过最短路径节点个数的两倍? 答案:下面标黄处。...没错,所以这时候我们就要调整了(详情请看红黑的插入) 3.2红黑的头节点 为了后续实现关联式容器简单,红黑的实现增加一个头结点,因为跟节点必须为黑色,为了与节点进行区分,将头结点给成黑色,并且让头结点的.../ 获取任意一条路径黑色节点的个数     size_t blackCount = 0;     PNode pCur = pRoot;     while (pCur)     {

22220

面试二叉看这 11 个就够了~

如何找出序遍历的下一节点。...节点开始按层遍历打印结点(自左往右),下一层的遍历是上一层的字节点,但是我们发现想要获取到上层结点的子节点时,上层的父节点已经遍历过去可,想要在获取到,必须存储父节点。...节点开始往下一直到叶子节点所经过的节点形成一条路径。 1、 思路 ?...1、找规律:需要遍历的所有结点:我们会想到前、、后遍历;需要存储遍历过的路径节点值):我们想到用数组存储 2、算法思想:前序遍历(、左、右)的特点,到叶子节点,会自左向右依次遍历二叉...节点到叶子节点依次经过的节点(包含、叶子节点)形成的一条路径,最长路径的长度的深度。 1、 思路 ? 思路一:按层遍历,对按层遍历的算法进行改进,每遍历一次层进行加一。

60010

Link-Cut-Tree(LCT)详解

(仅由实边组成的路径),因为每条实路径都对应一条节点出发的链,这样的话路径上每个节点的深度都是不同的,因此在splay,我们按深度作为关键字,对于一个节点,它的左孩子所对应的原节点深度比它小,右儿子所对应的原节点深度比它大...splay,但是每个splay之间都是独立的,因此我们要考虑如何在各个splay建立联系, 对于一个节点,假设它有三个儿子,其中最多有一个节点可以和他在一个splay,另外两个儿子分别属于不同的splay...首先考虑一下这个操作有什么目的,有了这个操作,我们就可以将节点到$x$的这条路径放在同一棵splay,这样可以很方便通过在splay上打标记得到路径信息 具体怎么实现呢?...(x = ls(x));//找到深度最小的点即为节点 return x; } $split(x,y)$ 获取到$x-y$所对应的路径, 这个操作的意义就非常显然了 实现也非常好想,直接上代码吧...这样的话可以通过访问$y$节点获取到有关路径的信息 void split(int x, int y) { makeroot(x);//首先把x置为节点 access(y); splay

2.1K141

Link-Cut-Tree(LCT)详解

(仅由实边组成的路径),因为每条实路径都对应一条节点出发的链,这样的话路径上每个节点的深度都是不同的,因此在splay,我们按深度作为关键字,对于一个节点,它的左孩子所对应的原节点深度比它小,右儿子所对应的原节点深度比它大...splay,但是每个splay之间都是独立的,因此我们要考虑如何在各个splay建立联系, 对于一个节点,假设它有三个儿子,其中最多有一个节点可以和他在一个splay,另外两个儿子分别属于不同的...它的splay可能长这个样子 ? LCT基础操作 \(access(x)\) 将节点到\(x\)点的路径变为实路径,且\(x\)与其儿子之间的边都变为虚边。...(x = ls(x));//找到深度最小的点即为节点 return x; } \(split(x,y)\) 获取到\(x-y\)所对应的路径, 这个操作的意义就非常显然了 实现也非常好想,直接上代码吧...这样的话可以通过访问\(y\)节点获取到有关路径的信息 void split(int x, int y) { makeroot(x);//首先把x置为节点 access(y);

89000
领券