Java 以O（logn）为单位获取二叉树的大小

充分披露：这是家庭作业

我被要求返回二叉树中的秩，经过一些编码后，我让它开始工作。 但是由于我的代码没有被接受，我注意到代码应该在

O（logn）

拖慢这一步的罪魁祸首是我的尺码法：

public int size(Node node){
    if (node != null) return (size(node.left) + 1 + size(node.right));
    return 0;
}

我调用它来获得所有元素的秩，这些元素的秩小于我需要查找的元素

现在，我在谷歌上搜索了一下，但显然不可能在logn时间内获得BT的大小

---

那么我需要怎么做呢？

对于一个只存储子节点的简单二叉树，不可能在O（log（n））时间内获得大小，因为有n个节点，您必须对每个节点进行计数。然而，为什么要限制自己只生孩子呢？与许多数据结构一样，可以使用节点存储大小：

类节点{
公共节点左；
公共节点权；
公共价值观；
private int size；//将其初始化为1
}

然后，在插入节点时，增加遇到的每个节点的大小：

public void insert（int值）{
//增大尺寸
这个.size++；
if（值<此值）{
//显然，还要检查null，并根据需要插入
此。左。插入（值）；
}否则{
此。右。插入（值）；
}
}

---

现在，您可以在O（1）时间内获得大小，因为每个节点都有大小。

对于只存储子节点的简单二叉树，不可能在O（log（n））时间内获得大小，因为有n个节点，您必须对每个节点进行计数。然而，为什么要限制自己只生孩子呢？与许多数据结构一样，可以使用节点存储大小：

类节点{
公共节点左；
公共节点权；
公共价值观；
private int size；//将其初始化为1
}

然后，在插入节点时，增加遇到的每个节点的大小：

public void insert（int值）{
//增大尺寸
这个.size++；
if（值<此值）{
//显然，还要检查null，并根据需要插入
此。左。插入（值）；
}否则{
此。右。插入（值）；
}
}

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现在，您可以在O（1）时间内获得大小，因为每个节点都有大小。

您怎么可能以比项目更少的步骤计算某个项目？这就像说“以50步1的增量从1数到100”。你不能用普通的BST来做。你想要的谷歌单词是“顺序统计树”嗯，我在讲座中从未听过这个词。甚至这个练习也提到了二叉树。但是谢谢，我会调查的！这是一个普通的二叉树吗？或者是否存在一些您未共享的节点排序，例如，它是BST？当你交替地说“大小”和“等级”时，你到底想测量什么？我假设这是一个BST，左=小，右=大。我指的是树叶的数量。排名是我。E如果我们有叶1、2和3，叶2的秩将是1（索引为0），你怎么可能用更少的步骤来计算项目呢？这就像说“以50步1的增量从1数到100”。你不能用普通的BST来做。你想要的谷歌单词是“顺序统计树”嗯，我在讲座中从未听过这个词。甚至这个练习也提到了二叉树。但是谢谢，我会调查的！这是一个普通的二叉树吗？或者是否存在一些您未共享的节点排序，例如，它是BST？当你交替地说“大小”和“等级”时，你到底想测量什么？我假设这是一个BST，左=小，右=大。我指的是树叶的数量。排名是我。E如果我们有叶1，2和3，叶2的等级将是1（索引为0）哦，我一定要试试这个！我会让你知道你做了一些假设。首先，在你的例子中，二叉树是被排序的——他从来没有说过是这样。其次，插入总是发生在根节点上。例如，如果插入发生在除根节点以外的任何节点上，则大小将变大，因为父节点不会更新。好的，这是正确的方法。他们希望我们扩充数据结构。我现在需要找到一种方法来实现它，谢谢，我一定会尝试的！我会让你知道你做了一些假设。首先，在你的例子中，二叉树是被排序的——他从来没有说过是这样。其次，插入总是发生在根节点上。例如，如果插入发生在除根节点以外的任何节点上，则大小将变大，因为父节点不会更新。好的，这是正确的方法。他们希望我们扩充数据结构。我现在需要找到一种方法来实现这一点，谢谢