当前位置: 首页 > news >正文

2024年华为OD机试真题-计算三叉搜索树的高度-(C++)-OD统一考试(C卷D卷)

题目描述:

定义构造三叉搜索树规则如下:
    每个节点都存有一个数,当插入一个新的数时,从根节点向下寻找,直到找到一个合适的空节点插入。
    查找的规则是:
        1. 如果数小于节点的数减去500,则将数插入节点的左子树
        2. 如果数大于节点的数加上500,则将数插入节点的右子树
        3. 否则,将数插入节点的中子树
给你一系列数,请按以上规则,按顺序将数插入树中,构建出一棵三叉搜索树,最后输出树的高度。

输入描述:

第一行为一个数N,表示有N个数,1<=N<=10000
第二行为N个空格分隔的整数,每个数的范围为[1,10000]

输出描述:

输出树的高度(根节点的高度为1)

补充说明:

示例1

输入:

5
5000 2000 5000 8000 1800
输出:

3
说明:

最终构造出的树如下,高度为3:

示例2

输入:

3
5000 4000 3000
输出:

3
说明:

最终构造出的树如下,高度为3: 

相关文章:

2024年华为OD机试真题-计算三叉搜索树的高度-(C++)-OD统一考试(C卷D卷)

题目描述: 定义构造三叉搜索树规则如下: 每个节点都存有一个数,当插入一个新的数时,从根节点向下寻找,直到找到一个合适的空节点插入。 查找的规则是: 1. 如果数小于节点的数减去500,则将数插入节点的左子树 2. 如果数大于节点的数加上500,则将…...

# ERROR: node with name “rabbit“ already running on “MS-ITALIJUXHAMJ“ 解决方案

ERROR: node with name “rabbit” already running on “MS-ITALIJUXHAMJ” 解决方案 一、问题描述&#xff1a; 1、启动 rabbitmq-server.bat 服务时&#xff0c;出错 Error 2、查询 rabbitmqctl status 状态时&#xff0c;出错 Error 3、停止 rabbitmqctl stop 服务时&a…...

class常量池、运行时常量池和字符串常量池详解

类常量池、运行时常量池和字符串常量池这三种常量池&#xff0c;在Java中扮演着不同但又相互关联的角色。理解它们之间的关系&#xff0c;有助于深入理解Java虚拟机&#xff08;JVM&#xff09;的内部工作机制&#xff0c;尤其是在类加载、内存分配和字符串处理方面。 类常量池…...

Meilisearch使用过程趟过的坑

Elasticsearch 做为老牌搜索引擎&#xff0c;功能基本满足&#xff0c;但复杂&#xff0c;重量级&#xff0c;适合大数据量。 MeiliSearch 设计目标针对数据在 500GB 左右的搜索需求&#xff0c;极快&#xff0c;单文件&#xff0c;超轻量。 所以&#xff0c;对于中小型项目来说…...

全面升级企业网络安全 迈入SASE新时代

随着数字化业务、云计算、物联网和人工智能等技术的飞速发展&#xff0c;企业的业务部署环境日渐多样化&#xff0c;企业数据的存储由传统的数据中心向云端和SaaS迁移。远程移动设备办公模式的普及&#xff0c;企业多分支机构的加速设立&#xff0c;也使得企业业务系统的用户范…...

2024.1IDEA 到2026年

链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1hjJEV5A5k1Z9JbPyBXywSw?pwd9g4i 提取码&#xff1a;9g4i解压之后,按照 操作说明.txt 操作; IntelliJ IDEA 2024.1 (Ultimate Edition) Build #IU-241.14494.240, built on March 28, 2024 Licensed to gurgles tumbles You have…...

uniapp——点赞、取消点赞

案例 更新点赞状态&#xff0c;而不是每次都刷新整个列表。避免页面闪烁&#xff0c;提升用户体验 代码 <view class"funcBtn zan" click"onZan(index,item.id)"><image src"/static/images/circle/zan.png" mode"aspectFill&…...

react经验15:拖拽排序组件dnd-kit的使用经验

应用场景 列表中的成员可鼠标拖拽改变顺序 实施步骤 前置引入 import type { DragEndEvent } from dnd-kit/core import { DndContext } from dnd-kit/core import {arrayMove,/*垂直列表使用verticalListSortingStrategy,横向列表使用horizontalListSortingStrategy*/vert…...

Webpack模块联邦:微前端架构的新选择

Webpack模块联邦&#xff08;Module Federation&#xff09;是Webpack 5引入的一项革命性特性&#xff0c;它彻底改变了微前端架构的实现方式。模块联邦允许不同的Web应用程序&#xff08;或微前端应用&#xff09;在运行时动态共享代码&#xff0c;无需传统的打包或发布过程中…...

CMake 学习笔记(访问Python)

CMake 学习笔记&#xff08;访问Python&#xff09; 利用Python可以做很多事情。比如&#xff1a; 利用 Python 自动生成一些代码。 在我们的程序中植入一个 Python 解释器。 为了做这些事情。就需要 CMake 能够知道 python 装在哪里&#xff0c;装的是什么版本的 python&a…...

【ruoyi】docker部署 captchaImage接口 FontConfiguration空指针异常

后台服务报错captchaImage接口空指针异常&#xff0c;无法启动项目&#xff1a; [http-nio-4431-exec-27] ERROR c.r.f.w.e.GlobalExceptionHandler - [handleRuntimeException,93] - 请求地址/captchaImage,发生未知异常.java.lang.NullPointerException: nullat sun.awt.Font…...

P1443 马的遍历

题目描述: 有一个 &#x1d45b;&#x1d45a;nm 的棋盘&#xff0c;在某个点 (&#x1d465;,&#x1d466;)(x,y) 上有一个马&#xff0c;要求你计算出马到达棋盘上任意一个点最少要走几步。 代码: package lanqiao;import java.util.*;public class Main {static int n,m…...

AI学习指南概率论篇-贝叶斯推断

AI学习指南概率论篇-贝叶斯推断 概述 在人工智能中&#xff0c;贝叶斯推断是一种基于贝叶斯统计理论的推理方法。它通过使用概率论的知识&#xff0c;结合先验信息和观测数据&#xff0c;来更新对未知变量的推断。贝叶斯推断提供了一种合理的方法来处理不确定性&#xff0c;并…...

大数据测试

1、前言 大数据测试是对大数据应用程序的测试过程&#xff0c;以确保大数据应用程序的所有功能按预期工作。大数据测试的目标是确保大数据系统在保持性能和安全性的同时&#xff0c;平稳无差错地运行。 大数据是无法使用传统计算技术处理的大型数据集的集合。这些数据集的测试涉…...

金融业开源软件应用 管理指南

金融业开源软件应用 管理指南 1 范围 本文件提供了金融机构在应用开源软件时的全流程管理指南&#xff0c;对开源软件的使用和管理提供了配套 组织架构、配套管理规章制度、生命周期流程管理、风险管理、存量管理、工具化管理等方面的指导。 本文件适用于金融机构规范自身对开…...

SolidWorks 齿轮配合

SolidWorks 齿轮配合 在SolidWorks中&#xff0c;齿轮配合是一种特殊的配合类型&#xff0c;用于模拟两个或多个齿轮之间的旋转关系。这种配合确保当一个齿轮旋转时&#xff0c;其他齿轮按照特定的比例旋转&#xff0c;非常适合模拟机械传动系统。以下是使用齿轮配合的详细步骤…...

鸿蒙开发-ArkTS语言-XML

鸿蒙开发-UI-web 鸿蒙开发-UI-web-页面 鸿蒙开发-ArkTS语言-基础类库 鸿蒙开发-ArkTS语言-并发 鸿蒙开发-ArkTS语言-并发-案例 鸿蒙开发-ArkTS语言-容器 鸿蒙开发-ArkTS语言-非线性容器 文章目录 前言 一、XML概述 二、XML生成 三、XML解析 1.解析XML标签和标签值 2.解析XML属性…...

网安面经之文件上传漏洞

一、文件上传漏洞 1、文件上传漏洞的原理&#xff1f;危害&#xff1f;修复&#xff1f; 原理&#xff1a;⽂件上传漏洞是发⽣在有上传功能的应⽤中&#xff0c;如果应⽤程序对⽤户上传的⽂件没有控制或者存在缺陷&#xff0c;攻击者可以利⽤应⽤上传功能存在的缺陷&#xff…...

如何使用 WavLM音频合成模型

微软亚洲研究院与 Azure 语音组的研究员们提出了通用语音预训练模型 WavLM。通过 Denoising Masked Speech Modeling 框架&#xff08;核心思想是通过预测被掩蔽&#xff08;即遮蔽或删除&#xff09;的语音部分来训练模型&#xff0c;同时还包括去噪的过程&#xff09;&#x…...

学习java第六十七天

注入 Bean 的注解有哪些&#xff1f; 答&#xff1a; Autowired&#xff1a;根据类型进行注入&#xff0c;如果匹配到多个Bean&#xff0c;则会爆出异常。可以和Qualifier搭配使用&#xff0c;指定使用哪个名称的Bean Resource&#xff1a;首先根据名称注入&#xff0c;如果…...

深入浅出:JavaScript 中的 `window.crypto.getRandomValues()` 方法

深入浅出&#xff1a;JavaScript 中的 window.crypto.getRandomValues() 方法 在现代 Web 开发中&#xff0c;随机数的生成看似简单&#xff0c;却隐藏着许多玄机。无论是生成密码、加密密钥&#xff0c;还是创建安全令牌&#xff0c;随机数的质量直接关系到系统的安全性。Jav…...

Qt Widget类解析与代码注释

#include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui->setupUi(this); }Widget::~Widget() {delete ui; }//解释这串代码&#xff0c;写上注释 当然可以&#xff01;这段代码是 Qt …...

鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个医院挂号小程序

一、开发准备 ​​环境搭建​​&#xff1a; 安装DevEco Studio 3.0或更高版本配置HarmonyOS SDK申请开发者账号 ​​项目创建​​&#xff1a; File > New > Create Project > Application (选择"Empty Ability") 二、核心功能实现 1. 医院科室展示 /…...

服务器硬防的应用场景都有哪些?

服务器硬防是指一种通过硬件设备层面的安全措施来防御服务器系统受到网络攻击的方式&#xff0c;避免服务器受到各种恶意攻击和网络威胁&#xff0c;那么&#xff0c;服务器硬防通常都会应用在哪些场景当中呢&#xff1f; 硬防服务器中一般会配备入侵检测系统和预防系统&#x…...

大语言模型如何处理长文本?常用文本分割技术详解

为什么需要文本分割? 引言:为什么需要文本分割?一、基础文本分割方法1. 按段落分割(Paragraph Splitting)2. 按句子分割(Sentence Splitting)二、高级文本分割策略3. 重叠分割(Sliding Window)4. 递归分割(Recursive Splitting)三、生产级工具推荐5. 使用LangChain的…...

Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析

Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...

基于Docker Compose部署Java微服务项目

一. 创建根项目 根项目&#xff08;父项目&#xff09;主要用于依赖管理 一些需要注意的点&#xff1a; 打包方式需要为 pom<modules>里需要注册子模块不要引入maven的打包插件&#xff0c;否则打包时会出问题 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8…...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效&#xff0c;它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息&#xff0c;但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN&#xff0c;但是…...

Yolov8 目标检测蒸馏学习记录

yolov8系列模型蒸馏基本流程&#xff0c;代码下载&#xff1a;这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现 在轻量化模型设计中&#xff0c;**知识蒸馏&#xff08;Knowledge Distillation&#xff09;**被广泛应用&#xff0c;作为提升模型…...

R语言速释制剂QBD解决方案之三

本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一个处方的R语言解决方案。 第一个处方研究评估原料药粒径分布、MCC/Lactose比例、崩解剂用量对制剂CQAs的影响。 第二处方研究用于理解颗粒外加硬脂酸镁和滑石粉对片剂质量和可生产…...