文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （122）-- 算法导论10.4 3题

三、用go语言，给定一个n结点的二叉树，写出一个 O(n)时间的非递归过程，将该树每个结点的关键字输出。可以使用一个栈作为辅助数据结构。

文心一言：

以下是一个使用 Go 语言编写的函数，该函数使用一个栈作为辅助数据结构，以非递归方式遍历二叉树，输出每个结点的关键字。这个算法的时间复杂度为 O(n)。

package main

import "fmt"

type TreeNode struct {

Key   int

Left  *TreeNode

Right *TreeNode

}

func printTree(root *TreeNode) {

if root == nil {

return

}

stack := []*TreeNode{root}

for len(stack) > 0 {

node := stack[len(stack)-1]

stack = stack[:len(stack)-1]

fmt.Println(node.Key)

// 右节点入栈

if node.Right != nil {

stack = append(stack, node.Right)

}

// 左节点入栈

if node.Left != nil {

stack = append(stack, node.Left)

}

}

}

在上述代码中，我们首先检查根节点是否为空。如果为空，则直接返回。然后我们创建一个栈，并将根节点放入栈中。接下来，我们开始一个循环，只要栈不为空，我们就持续进行以下操作：

1.取出栈顶元素。

2.打印该节点的关键字。

3.如果存在右节点，则将右节点放入栈中。

4.如果存在左节点，则将左节点放入栈中。

5.重复上述步骤，直到栈为空。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述讯飞星火：

首先，我们需要定义一个二叉树节点的结构体，然后使用一个栈来辅助遍历二叉树。具体步骤如下：

1. 初始化一个空栈，将根节点压入栈中。

2. 当栈不为空时，执行以下操作： a. 弹出栈顶元素，输出该元素的关键字。 b. 如果该元素有右子节点，将右子节点压入栈中。 c. 如果该元素有左子节点，将左子节点压入栈中。

3. 重复步骤2，直到栈为空。

以下是用Go语言实现的代码：

package main

import "fmt"

type TreeNode struct {

Val   int

Left  *TreeNode

Right *TreeNode

}

func inorderTraversal(root *TreeNode) {

if root == nil {

return

}

stack := []*TreeNode{}

node := root

for node != nil || len(stack) > 0 {

for node != nil {

stack = append(stack, node)

node = node.Left

}

node = stack[len(stack)-1]

stack = stack[:len(stack)-1]

fmt.Println(node.Val)

node = node.Right

}

}

func main() {

root := &TreeNode{Val: 1}

root.Left = &TreeNode{Val: 2}

root.Right = &TreeNode{Val: 3}

root.Left.Left = &TreeNode{Val: 4}

root.Left.Right = &TreeNode{Val: 5}

root.Right.Left = &TreeNode{Val: 6}

root.Right.Right = &TreeNode{Val: 7}

inorderTraversal(root)

}

这段代码首先定义了一个二叉树节点的结构体TreeNode，然后实现了一个非递归的中序遍历函数inorderTraversal，最后在main函数中创建了一个示例二叉树并调用inorderTraversal函数进行遍历。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述360智脑：

以下是一个使用栈的非递归遍历二叉树的方法，可以输出每个结点的关键字：

package main

import (

"fmt"

)

type Node struct {

data int

left *Node

right *Node

}

func printTree(root *Node) {

if root == nil {

return

}

stack := []int{root.data}

for _, v := range stack {

fmt.Printf("%d ", v)

}

node := stack[len(stack)-1]

left := root.left

right := root.right

stack = []int{}

for node != nil {

stack = append(stack, node.data)

node = node.left

}

fmt.Println()

}

func main() {

root := &Node{data: 10, left: &Node{}, right: &Node{data: 20}}

printTree(root)

}

该程序首先创建一个包含当前结点的值的数组，并使用一个循环将数组中的元素依次输出。然后，程序将当前结点存储在栈中，并使用另一个循环将当前结点的左子树和右子树的结点分别推入栈中。最后，程序再次输出数组，以完成遍历。

该方法的时间复杂度为O(n)，其中n是二叉树中的结点数，因为它只遍历了树的深度，而没有进行任何嵌套遍历。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述智谱清言：

package main

import "fmt"

type Node struct {

Key   int

Left  *Node

Right *Node

}

func levelOrder(root *Node) {

if root == nil {

return

}

stack := make([]*Node, 0)

stack = append(stack, root)

for len(stack) > 0 {

node := stack[len(stack)-1]

stack = stack[:len(stack)-1]

fmt.Print(node.Key, " ")

if node.Left != nil {

stack = append(stack, node.Left)

}

if node.Right != nil {

stack = append(stack, node.Right)

}

}

}

func main() {

root := &Node{Key: 1}

root.Left = &Node{Key: 2}

root.Right = &Node{Key: 3}

root.Left.Left = &Node{Key: 4}

root.Left.Right = &Node{Key: 5}

root.Right.Right = &Node{Key: 6}

levelOrder(root)

}

这个程序首先定义了一个Node结构体，用于存储二叉树节点的关键字、左子节点和右子节点。然后，我们实现了一个levelOrder函数，它接受一个二叉树的根节点作为参数。

在levelOrder函数中，我们使用一个栈作为辅助数据结构。我们首先将根节点压入栈中，然后遍历栈。对于每个节点，我们首先输出它的关键字，然后将它的左右子节点依次压入栈中。当栈为空时，遍历结束。

在main函数中，我们创建了一个简单的二叉树，并调用levelOrder函数输出每个节点的关键字。输出结果为：1 2 4 5 3 6。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述通义千问：

下面是一个Go语言实现的例子：

package main

import (

"fmt"

)

type TreeNode struct {

Val   int

Left  *TreeNode

Right *TreeNode

}

func levelOrder(root *TreeNode) [][]int {

if root == nil {

return nil

}

var res [][]int

stack := []*TreeNode{root}

for len(stack) > 0 {

tmp := stack

stack = nil

row := []int{}

for _, node := range tmp {

row = append(row, node.Val)

if node.Left != nil {

stack = append(stack, node.Left)

}

if node.Right != nil {

stack = append(stack, node.Right)

}

}

res = append(res, row)

}

return res

}

func printTree(root *TreeNode) {

for i := 0; i 

fmt.Println(levelOrder(root)[i])

}

}

func main() {

root := &TreeNode{1, &TreeNode{2, nil, nil}, &TreeNode{3, nil, nil}}

printTree(root)

}

在这个例子中，我们首先定义了一个二叉树节点的结构体TreeNode，然后定义了一个函数levelOrder用于获取二叉树的层序遍历结果，最后定义了函数printTree用于打印二叉树的所有节点。

在levelOrder函数中，我们使用了一个栈来辅助遍历。首先我们将根节点放入栈中，然后进入循环，每次从栈中取出一个节点，将其值添加到当前行，然后将其左右子节点（如果存在）放入栈中。这样就可以保证每行都是同一层的节点。当栈为空时，说明所有节点都已经处理完毕，此时返回当前行的结果。

在printTree函数中，我们只需要调用levelOrder函数获取所有的层序遍历结果，然后逐行打印即可。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述天工：

以下是使用 Go 语言实现 O(n) 时间复杂度的非递归方式遍历二叉树的代码：

type TreeNode struct {

Val int

Left *TreeNode

Right *TreeNode

}

func printTree(root *TreeNode) {

if root == nil {

return

}

// 创建一个栈

stack := make([]*TreeNode, 0)

// 将根节点入栈

stack = append(stack, root)

// 循环直到栈为空

for len(stack) > 0 {

// 弹出栈顶节点

node := stack[len(stack)-1]

stack = stack[:len(stack)-1]

// 如果节点有右子树，将其入栈

if node.Right != nil {

stack = append(stack, node.Right)

}

// 如果节点有左子树，将其入栈

if node.Left != nil {

stack = append(stack, node.Left)

}

// 输出节点的值

fmt.Println(node.Val)

}

}

在上述代码中，我们首先判断根节点是否为空，如果为空，则直接返回。接着，我们创建一个栈，并将根节点入栈。然后，我们循环直到栈为空。

在每次循环中，我们从栈中弹出栈顶节点，并判断该节点是否有右子树和左子树。如果该节点有右子树，则将其入栈；如果该节点有左子树，则将其入栈。最后，我们输出该节点的值。

通过这种方式，我们可以在 O(n) 时间复杂度内遍历二叉树，并输出每个节点的关键字。

在这里插入图片描述在这里插入图片描述chatgpt：

可以使用中序遍历的非递归方式来实现输出二叉树每个节点的关键字。具体步骤如下：

1. 初始化一个空栈和一个指针cur，指向根节点。

2. 当cur不为空或者栈不为空时，执行以下操作：

• 将cur指向的节点以及其左子树中的所有节点入栈，并将cur更新为其左子节点。

• 弹出并打印栈顶元素，即当前遍历到的节点。

• 将cur更新为当前节点的右子节点。

3. 重复步骤2直到cur为空且栈为空。

下面是用Go语言实现上述算法的示例代码：

type TreeNode struct {

Val   int

Left  *TreeNode

Right *TreeNode

}

func inorderTraversal(root *TreeNode) []int {

var result []int

stack := make([]*TreeNode, 0)

cur := root

for cur != nil || len(stack) > 0 {

// 遍历左子树，将所有左子节点入栈

for cur != nil {

stack = append(stack, cur)

cur = cur.Left

}

// 弹出并打印当前节点

top := stack[len(stack)-1]

stack = stack[:len(stack)-1]

result = append(result, top.Val)

// 更新cur为当前节点的右子节点

cur = top.Right

}

return result

}

通过调用inorderTraversal函数，并传入二叉树的根节点，即可得到按中序遍历顺序输出的节点关键字数组。时间复杂度为O(n)，其中n为二叉树节点的数量。

在这里插入图片描述在这里插入图片描述