给定n个互异的关键字组成的序列k=<k1,k2,...,kn>，且关键字有序（k1<k2<...<kn），从这些关键字中构造一棵二叉查找树。对每个关键字ki，每次搜索到的概率为pi。还有n+1个“虚拟键”d0,d1,...,dn，他们代表不在k的值。d0代表所有小于k1的值，dn代表所有大于kn的值，对于i = 1,2,...,n-1,虚拟键di代表位于ki和ki+1之间的值。对于每个di，每次搜索di的概率为qi。要求建立一棵最优二叉查找树，使所有的搜索操作访问的结点总数最少，并输出平均搜索每个结点的访问结点数的值。 输入描述 第一行n个实数p1,p2...pn， 表示k1,k2,...kn搜索到的概率。 第二行n+1个实数d0,d1,...dn, 表示 n+1个虚拟键搜索到的概率。 输出描述 一个实数，表示平均搜索每个结点的访问结点数的值。 输入样例 0.15 0.1 0.05 0.1 0.2 0.05 0.1 0.05 0.05 0.05 0.1 输出样例 一个实数，保留两位小数结果值。

这个问题是一个经典的概率优化问题，可以使用期望优化的方法来解决。首先，我们需要构建一棵二叉查找树，使得搜索每个关键字的概率乘以该节点的访问次数最小化。由于我们不能直接构造出这样的树，所以我们需要找到一个近似解。 我们可以使用哈夫曼树（Huffman Tree）或者最优二叉搜索树（Weighted Binary Search Tree）的概念。在哈夫曼树中，每个节点的权重是其对应概率的负值，然后我们构建一棵带权路径长度最短的树，这相当于寻找访问节点次数最小的树。 对于给定的问题，我们可以按照以下步骤计算： 1. 计算每个关键字ki和虚拟键di的权重：w(ki) = -pi，w(di) = -qi。 2. 对于所有的关键字和虚拟键，按照权重从小到大排序。 3. 用这些权重构建哈夫曼树，通过贪心的方式合并两个最小权重的节点，直到只剩下一个节点。 4. 在哈夫曼树中，每个节点的路径长度等于其父节点路径长度加上自身权重。这个路径长度代表了搜索该节点的平均访问次数。 5. 输出所有节点路径长度的总和除以n+1（因为有n+1个键，包括n个关键字和一个根节点）作为平均搜索每个节点的访问结点数。 由于这个问题涉及到复杂的概率和树结构计算，通常需要编程语言如Python来实现。以下是一个简化的伪代码： ```python def build_huffman_tree(probabilities): # 创建一个空的优先队列，存储节点及其权重 priority_queue = [(weight, node) for weight, node in enumerate(probabilities)] while len(priority_queue) > 1: # 选取两个最小权重的节点 left = heapq.heappop(priority_queue) right = heapq.heappop(priority_queue) # 合并这两个节点，创建新的节点，新节点的权重是左右子节点的权重之和 new_weight = left[0] + right[0] new_node = Node(left[1], right[1], new_weight) heapq.heappush(priority_queue, (new_weight, new_node)) return heapq.heappop(priority_queue)[1] # 假设probabilities和differences是输入数据 probabilities = [0.15, 0.1, 0.05, 0.1, 0.2] differences = [0.05, 0.1, 0.05, 0.05, 0.05, 0.1] # 计算每个键的权重 weights = probabilities + [-difference for difference in differences] # 构建哈夫曼树 huffman_tree = build_huffman_tree(weights) # 计算平均搜索每个节点的访问结点数 average_access = sum(node.weight for node in huffman_tree.preorder_traversal()) / (len(probabilities) + 1) print(round(average_access, 2)) ``` 这个伪代码简化了哈夫曼树的实现，实际编程时可能需要更详细的库或自定义函数来处理。 [2024-06-17 14:41:32 | AI写代码神器 | 686点数解答]