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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （187）-- 算法导论14.1 4题

时间：2024-01-26 10:11:06浏览次数：30  
标签：Node 14.1 OS RANK VS 文心 return root 节点

四、用go语言，写出一个递归过程 OS-KEY-RANK(T，k)，以一棵顺序统计树T和一个关键字k作为输入，要求返回 k 在由 T 表示的动态集合中的秩。假设 T 的所有关键字都不相同。

文心一言，代码正常运行：

以下是用 Go 语言编写的递归过程 OS-KEY-RANK(T, k)，用于返回关键字 k 在由 T 表示的动态集合中的秩。

package main  
  
import "fmt"  
  
type Node struct {  
    key    int  
    parent *Node  
    left   *Node  
    right  *Node  
    rank   int  
}  
  
func OS_KEY_RANK(T *Node, k int) int {  
    if T == nil {  
        return -1 // 返回 -1 表示 k 不在树中  
    }  
    if T.key == k {  
        return T.rank // 返回 T 的秩，因为 T 是叶子节点  
    } else if k < T.key {  
        return OS_KEY_RANK(T.left, k) // 在左子树中递归搜索 k  
    } else {  
        return OS_KEY_RANK(T.right, k) // 在右子树中递归搜索 k  
    }  
}  
  
func main() {  
    // 构造一棵顺序统计树 T，这里以一个简单的例子为例  
    // 注意：顺序统计树是一种平衡二叉树，用于实现有序的动态集合操作。  
    // 这里我们仅使用简单的二叉树结构来表示顺序统计树。  
    root := &Node{key: 28, rank: 0} // 根节点  
    root.left = &Node{key: 35, rank: 1} // 左子节点  
    root.right = &Node{key: 43, rank: 1} // 右子节点  
    root.left.left = &Node{key: 24, rank: 2} // 左子节点的左子节点  
    root.left.right = &Node{key: 8, rank: 2}   // 左子节点的右子节点  
  
    k := 35 // 要查找的关键字  
    rank := OS_KEY_RANK(root, k) // 调用 OS-KEY-RANK 函数查找关键字的秩  
    fmt.Printf("The rank of key %d in the dynamic set represented by tree T is %d.\n", k, rank)  
}

在上面的代码中，我们定义了一个 Node 结构体表示树的节点，每个节点包含关键字、父节点、左右子节点和秩。OS_KEY_RANK 函数通过递归方式在树中查找关键字的秩。在 main 函数中，我们构造了一棵简单的顺序统计树，并调用 OS_KEY_RANK 函数来查找关键字的秩，并输出结果。

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讯飞星火，代码正常运行：

package main

import "fmt"

type Node struct {
	Key   int
	Color string
	Left  *Node
	Right *Node
}

func OS_KEY_RANK(root *Node, k int) int {
	if root == nil {
		return 0
	}
	if root.Key < k {
		return 1 + OS_KEY_RANK(root.Right, k)
	} else {
		return OS_KEY_RANK(root.Left, k)
	}
}

func main() {
	// 构建一个红黑树 T，并找到关键字为 35 的节点 x
	// 然后调用 OS_KEY_RANK(T, x.key)
	// ...
}

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360智脑，代码正常运行：

以下是一个在Go语言中实现递归过程OS-KEY-RANK的示例：

package main 
 
import "fmt"
 
type Node struct {
	Key   int 
	Left  *Node 
	Right *Node 
}
 
func osKeyRank(root *Node, k int) int {
	if root == nil {
		return 0 
	}
 
	if root.Key == k {
		return countNodes(root.Left) + 1 
	}
 
	if root.Key > k {
		return osKeyRank(root.Left, k)
	}
 
	return osKeyRank(root.Right, k) + countNodes(root.Left) + 1 
}
 
func countNodes(root *Node) int {
	if root == nil {
		return 0 
	}
 
	return 1 + countNodes(root.Left) + countNodes(root.Right)
}
 
func main() {
	root := &Node{Key: 5}
	root.Left = &Node{Key: 3}
	root.Right = &Node{Key: 8}
	root.Left.Left = &Node{Key: 1}
	root.Left.Right = &Node{Key: 4}
	root.Right.Left = &Node{Key: 6}
	root.Right.Right = &Node{Key: 10}
 
	for i := 1; i <= 10; i++ {
		fmt.Printf("OS-KEY-RANK(%d): %d\n", i, osKeyRank(root, i))
	}
}

在这个示例中，我们首先定义了一个Node结构体来表示顺序统计树的节点。然后，我们实现了osKeyRank函数，它使用递归方法来计算关键字k在树中的秩。countNodes函数用于计算树中节点的数量。

请注意，这个示例仅用于说明如何实现递归过程OS-KEY-RANK。实际应用中，您可能需要根据具体需求调整代码和数据结构。

在这里插入图片描述

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智谱清言，代码正常运行：

在顺序统计树（也称为二叉搜索树）中，每个节点都包含一个关键字，且每个节点的关键字都大于其左子树中的所有关键字，小于其右子树中的所有关键字。因此，我们可以通过递归的方式在树中查找关键字 k，并计算其秩。

以下是用 Go 语言实现的 OS-KEY-RANK 递归过程：

package main
import (
	"fmt"
)
// TreeNode defines a node in the Binary Search Tree
type TreeNode struct {
	Key   int
	Left  *TreeNode
	Right *TreeNode
}
// OS_KEY_RANK performs the OS-KEY-RANK operation
func OS_KEY_RANK(T *TreeNode, k int) int {
	// If the tree is empty, return 0
	if T == nil {
		return 0
	}
	// If the key is found, return the rank
	if T.Key == k {
		return 1 + OS_KEY_RANK(T.Left, k) + OS_KEY_RANK(T.Right, k)
	} else if k < T.Key {
		// If k is less than the current node's key, search left
		return OS_KEY_RANK(T.Left, k)
	} else {
		// If k is greater than the current node's key, search right
		return 1 + OS_KEY_RANK(T.Left, k) + OS_KEY_RANK(T.Right, k)
	}
}
func main() {
	// Create a sample BST
	root := &TreeNode{Key: 5}
	root.Left = &TreeNode{Key: 3}
	root.Right = &TreeNode{Key: 7}
	root.Left.Left = &TreeNode{Key: 2}
	root.Left.Right = &TreeNode{Key: 4}
	root.Right.Right = &TreeNode{Key: 8}
	// Calculate the rank of a key
	k := 4
	rank := OS_KEY_RANK(root, k)
	fmt.Printf("The rank of key %d in the BST is: %d\n", k, rank)
}

这个程序定义了一个二叉搜索树节点 TreeNode 结构体和一个 OS_KEY_RANK 函数，该函数递归地搜索树以找到关键字 k，并计算它在树中的秩（即小于或等于 k 的节点数量）。程序中还包含一个示例二叉搜索树的创建和 OS_KEY_RANK 函数的调用。

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通义千问，代码不能运行：

在红黑树（RB Tree）或任何有序二叉查找树中，要实现一个递归函数 OS-KEY-RANK(T, k)，用于返回关键字 k 在树 T 中的秩（即小于 k 的元素个数），可以按照以下方式进行：

type Node struct {
    Key   int
    Color bool // 红色或黑色
    Left  *Node
    Right *Node
    // 其他红黑树相关的属性...
}

func OS_KEY_RANK(node *Node, k int) int {
    if node == nil {
        return 0
    }

    rank := 0

    // 首先检查左子树中的节点数量
    rank += OS_KEY_RANK(node.Left, k)

    // 如果当前节点的关键字等于目标k，则返回目前累计的rank
    if node.Key == k {
        return rank
    }

    // 如果当前节点的关键字小于目标k，继续查找右子树（因为右子树中的所有节点都大于当前节点）
    if node.Key < k {
        rank += 1
        rank += OS_KEY_RANK(node.Right, k)
    }

    return rank
}

// 使用示例
func main() {
    // 假设你已经有了一个初始化好的红黑树根节点 root
    rank := OS_KEY_RANK(root, k)
    fmt.Printf("Rank of key %d in the tree: %d", k, rank)
}

这个函数会遍历树并计算出小于给定关键字 k 的节点数量。当找到关键字等于 k 的节点时，其秩就是到该节点为止累加的数量。如果遍历完整棵树都没有找到关键字等于 k 的节点，则返回的秩就是小于 k 的最大值。由于假设所有关键字都不相同，所以不会出现重复计数的情况。

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天工：

在Go语言中，可以使用递归的方式实现OS-KEY-RANK过程，代码如下：

func OS-KEY-RANK(T *BinaryTreeNode, k int) int {
    if T == nil {
        return -1
    }
    if T.key == k {
        return getRank(T)
    } else if k < T.key {
        return getRank(T.left) + 1
    } else {
        return getRank(T.right) + 1
    }
}

func getRank(node *BinaryTreeNode) int {
    if node == nil {
        return -1
    }
    leftChildCount := getCount(node.left)
    rightChildCount := getCount(node.right)
    if node.key < k {
        return leftChildCount + 1
    } else if node.key > k {
        return leftChildCount + rightChildCount + 1
    } else {
        return leftChildCount + rightChildCount
    }
}

func getCount(node *BinaryTreeNode) int {
    if node == nil {
        return 0
    }
    return 1 + getCount(node.left) + getCount(node.right)
}

这段代码中，函数OS-KEY-RANK是主函数，用于查找关键字k的排名。如果T为空，则返回-1表示k不在集合中。如果T的key等于k，则调用getRank函数计算k的排名；如果k小于T的key，则在T的左子树中查找k；如果k大于T的key，则在T的右子树中查找k。

函数getRank用于计算节点在树中的排名。如果节点为空，则返回-1。如果节点的key等于k，则返回该节点在树中的排名；如果节点的key小于k，则返回左子树中所有节点的数量加1；如果节点的key大于k，则返回左子树中所有节点的数量加上右子树中所有节点的数量加1。

函数getCount用于计算节点在树中所有后代的数量。如果节点为空，则返回0。否则，返回1加上左子树中所有节点的数量加上右子树中所有节点的数量。

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灵小智：

当我们要在一棵顺序统计树(T)中找出关键字(k)的秩时，可以使用递归的方式进行操作。下面是用Go语言实现的递归过程OS-KEY-RANK：

func OS_KEY_RANK(T *TreeNode, k int) int {
    if T == nil {
        return 0 // 若树为空，则返回0
    }
    if k == T.Key {
        return T.Left.Size + 1 // 如果关键字等于当前节点的关键字，则返回左子树的大小加1
    } else if k < T.Key {
        return OS_KEY_RANK(T.Left, k) // 如果关键字小于当前节点的关键字，则在左子树中继续查找
    } else {
        return T.Left.Size + 1 + OS_KEY_RANK(T.Right, k) // 如果关键字大于当前节点的关键字，则在右子树中继续查找，并加上左子树大小和当前节点
    }
}

上述代码假设TreeNode结构体如下所示：

type TreeNode struct {
    Key   int
    Size  int
    Left  *TreeNode
    Right *TreeNode
}

其中Key表示节点的关键字，Size表示以该节点为根的子树的大小（即节点自身加上左右子树节点数），Left和Right分别指向左子树和右子树。

这样，调用OS_KEY_RANK函数，传入顺序统计树T和关键字k，即可返回关键字k在树中的秩。

请注意，由于代码逻辑比较简单，这里并没有进行错误处理和完整性检查，实际应用中需要根据需要进行添加，以确保代码的健壮性。

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chatgpt：

下面是使用Go语言编写的递归过程 OS-KEY-RANK(T, k)：

type Node struct {
	key         int
	left, right *Node
	size        int // 记录子树节点数目
}

// 返回节点的秩
func OS_KEY_RANK(T *Node, k int) int {
	if T == nil {
		return 0
	}
	if k < T.key {
		return OS_KEY_RANK(T.left, k)
	} else if k > T.key {
		return 1 + size(T.left) + OS_KEY_RANK(T.right, k)
	} else {
		return size(T.left)
	}
}

// 返回子树的节点数目（包括根节点）
func size(T *Node) int {
	if T == nil {
		return 0
	}
	return T.size
}

以上代码中，我们假设Node结构表示顺序统计树的节点，其中key表示关键字，left和right指向左右子树，size记录该节点为根的子树中的节点数目。函数OS_KEY_RANK()使用递归方式来确定关键字k在动态集合中的秩。

注意：这只是一个示例代码，实际使用时需要确保顺序统计树的正确性和完整性，并进行相应错误处理。

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kimi，代码不能运行：

在 Go 语言中，OS-KEY-RANK 函数用于在顺序统计树（Order Statistic Tree）中查找给定关键字 k 的排名。顺序统计树是一种特殊的二叉搜索树，它允许在 O(log n) 时间内查找给定关键字的排名。以下是递归版本的 OS-KEY-RANK 实现：

package main

import (
	"fmt"
)

type Node struct {
	key   int
	left  *Node
	right *Node
}

func OSKeyRank(node *Node, k int) int {
	if node == nil {
		return 0 // 如果树为空，返回0
	}

	// 计算左子树中关键字小于 k 的节点数
	leftCount := countLeftLessThan(node.left, k)

	// 如果 k 小于当前节点的键值，继续在左子树中搜索
	if k < node.key {
		return OSKeyRank(node.left, k)
	}

	// 如果 k 大于当前节点的键值，继续在右子树中搜索，并加上左子树的节点数
	if k > node.key {
		return leftCount + 1 + OSKeyRank(node.right, k)
	}

	// 如果 k 等于当前节点的键值，返回左子树的节点数加上1
	return leftCount + 1
}

func countLeftLessThan(node *Node, k int) int {
	if node == nil {
		return 0
	}

	if node.key < k {
		return 1 + countLeftLessThan(node.left, k)
	}

	return countLeftLessThan(node.right, k)
}

func main() {
	// ...（省略树的构建代码）

	// 假设我们有一个顺序统计树 T，并且它的根节点是 T.root
	// 假设我们想要查找关键字 k 在 T 中的排名
	rank := OSKeyRank(T.root, k)

	fmt.Printf("Key %d has rank %d in the tree\n", k, rank)
}

在这个代码中，OSKeyRank 函数递归地搜索树以找到关键字 k 的排名。countLeftLessThan 函数用于计算左子树中所有关键字小于 k 的节点数。如果 k 小于当前节点的键值，我们继续在左子树中搜索。如果 k 大于当前节点的键值，我们继续在右子树中搜索，并加上左子树的节点数。如果 k 等于当前节点的键值，我们返回左子树的节点数加上 1。

请注意，这个代码示例假设树的节点结构中包含了一个 key 字段，用于存储每个节点的键值。在实际的顺序统计树实现中，这个字段用于维护树的有序性。

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混元，代码正常运行：

以下是使用 Go 语言编写的递归过程 OS-KEY-RANK(T, k)：

package main

import "fmt"

type Node struct {
	key   int
	left  *Node
	right *Node
}

func osKeyRank(root *Node, target int) int {
	if root == nil {
		return 0
	}

	if root.key == target {
		return 1 + osKeyRank(root.left, target)
	} else if root.key > target {
		return osKeyRank(root.left, target)
	} else {
		return 1 + osKeyRank(root.right, target) + osKeyRank(root.left, target)
	}
}

func main() {
	root := &Node{
		key: 10,
		left: &Node{
			key: 5,
			left: &Node{
				key: 2,
			},
			right: &Node{
				key: 8,
			},
		},
		right: &Node{
			key: 15,
			left: &Node{
				key: 12,
			},
			right: &Node{
				key: 20,
			},
		},
	}

	target := 12
	rank := osKeyRank(root, target)
	fmt.Printf("关键字 %d 在顺序统计树中的秩为 %d\n", target, rank)
}

在这个示例中，我们定义了一个 Node 结构体来表示顺序统计树的结点。osKeyRank 函数接受一个根结点和一个目标值作为参数，然后在顺序统计树中查找具有给定值的结点的秩。我们使用递归的方式遍历顺序统计树，根据当前结点的值与目标值的大小关系，向左或向右子树移动。当找到具有给定值的结点时，返回该结点在整个顺序统计树中的秩；如果遍历到叶子结点（NIL）仍未找到目标值，则返回 0。

在 main 函数中，我们创建了一个顺序统计树的示例，并调用 osKeyRank 函数查找值为 12 的结点的秩。如果找到了结点，我们打印结点的秩；否则，打印未找到结点的消息。

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标签：Node,14.1,OS,RANK,VS,文心,return,root,节点
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