Algorithm 对bst中的树后继者的k个连续调用

证明对树后继者的K次连续调用需要O（K+h）时间。由于每个节点的访问量是atmost的两倍，因此访问的节点数的最大界限必须为2k。时间复杂度必须是O（k）。我不明白O（h）的因素在哪里。这是因为被访问的节点不是后续节点。我不能确切地解释我自己，因子O（h）是如何参与整个过程的

PS：我知道这个问题已经存在，但我无法理解解决方案

Plus在

O（k+h）

符号中是书写

O（MAX（k，h））的另一种形式

一次找到继任者可能需要花费
O（h）
时间。要了解为什么这是真的，考虑一下当你正在寻找根的左子树最右边节点的继承者的情况：它的继承者位于右子树的底部，所以你必须两次遍历树的高度。这就是为什么需要在计算中包括
h
：如果
k
比
h
小，那么
h
将主导算法的计时

练习的目的是证明连续调用继任者
k
次的时间不是
O（k*h）
，正如观察到单个调用可能需要
O（h）
后可以想象的那样。您可以通过显示遍历树高的成本分布在
k
调用中来证明这一点，正如您注意到每个节点最多访问两次一样。
到现有问题的链接在哪里？通常情况下，你应该通过评论或与海报聊天来澄清答案，而不是发布新问题。你的意思是，这个问题已经问了3年了？我承认最后第二点不清楚，第四点需要详细阐述。由于回答者在4小时前在线，要求澄清应该不是问题。不提供链接的问题是我们不知道你已经知道了什么，所以我们可能会努力写一个与那里的答案非常相似的答案，你也不会理解。我们可以澄清你不理解的部分。@user2179293，你可能想看看我在这里的答案：为了显示树的遍历高度是平均分布的，我是否需要显示每个边的最大访问次数是恒定的。如果是，那么如何显示？@user2179293你可以显示在完整的BST遍历过程中，每个节点最多访问三次。当节点是叶子时，它只被访问一次。当节点有一个子节点时，它会被访问两次——一次在向下访问，一次在向上访问。当节点同时具有两个子节点时，在向下的过程中访问一次，在向上的过程中访问两次-每个子分支访问一次。由于每个节点的访问次数都有一个固定的限制，所以总的时间是线性的。但这是线性的，与节点的数量有关，而不是与时间有关height@user2179293请重读我回答的第一句话：
O（k+h）
并不意味着高度的横向分布是均匀的。所有这一切都意味着它可能被
k
或
h
支配，但在其中任何一个方面都是线性的。你分别证明每一点（即“线性于
k
”、“线性于
h
”），然后写
O（MAX（k，h））
，最后替换为等价的
O（k+h）
，仅此而已。@dasblinkenlight根树左子树最右边节点的后继节点是根本身。。。正确的？