BST Checker

BST Checker validiert eine Baumstruktur als binären Suchbaum, und unterstützt Entwickler, Studierende und Dateningenieure bei schnellen Integritätsprüfungen.

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Über dieses Tool

BST Checker prüft, ob eine gegebene Baumrepräsentation die BST-Eigenschaft erfüllt: Jeder Knoten im linken Teilbaum ist strikt kleiner als sein Elternteil und jeder Knoten im rechten Teilbaum ist strikt größer. Zielgruppe sind Entwickler, Studierende und Ingenieure, die binäre Strukturen entwerfen, implementieren oder analysieren, sei es in Design, Debugging, Tests oder Ausbildung. Wenn eine Baum-Datenstruktur ungültig ist, liefert das Tool ein klares Validitätsergebnis und Hinweise zur Lokalisierung der Verletzung. Hauptziel ist eine deterministische Validierung ohne Codeausführung, geeignet für schnelle Akzeptanztests in Pipelines und Lernworkflows.
Das Tool akzeptiert mehrere gängige Darstellungen (Level-Order mit Nulls, Pre-Order mit Markern, Adjazenzlisten) als eine Eingabe, standardmäßig mit strengem BST-Modus. Erforderliche Features umfassen eine lineare Zeit Prüfung mit Bereichspropagation (min/max), die sicherstellt, dass jeder Knotenwert in seinem erlaubten Bereich liegt. Optional lieferbare Features umfassen detaillierte Violationsberichte (Pfad zum fehlerhaften Knoten, violated bound und Kontext des Teilbaums) und konfigurierbare Handhabung von Duplikaten. Alle Verarbeitung erfolgt ausschließlich mit den bereitgestellten Daten; keine externen Aufrufe. Eingaben umfassen tree_data (String oder Array) und input_format (Enum), plus optionale Flags wie allow_duplicates. Ausgaben melden is_valid (Boolean) und, falls false, Violations (Liste) mit node_value, path und bounds. Leere Bäume gelten als gültig. Numerische Typen werden standardmäßig als Ganzzahlen interpretiert; große Bäume erfordern O(n) Zeit und O(h) Speicher, wobei h die Baumhöhe ist. Der Algorithmus basiert auf DFS mit Min/Max-Bounds. Für jeden Knoten gilt min < Wert < max; Grenzen für Kinder werden entsprechend angepasst: links (min, Wert), rechts (Wert, max). Duplikate werden gemäß der gewählten Konfiguration behandelt. Die Komplexität ist linear in der Knotenzahl; Korrektheit folgt aus BST-Invariante. Randfälle: Ungültige Formate, nicht-numerische Werte oder fehlerhafte Strukturen führen zu strukturierten Fehlermeldungen statt UI-Meldungen. Leere oder Ein-Knoten-Bäume sind gültig. Bei sehr großen Bäumen kann die Rekursionstiefe Stackgrenzen erreichen; eine iterative Traversierung wird in Implementierungen unterstützt.

Wie man es benutzt

Schritt 1: Geben Sie Eingaben in unterstützten Formaten ein (Level-Order mit Null-Markern, Pre-Order mit Markern oder Adjazenzliste). Schritt 2: Wählen Sie das Eingabeformat, das zu Ihren Daten passt. Schritt 3: Die Prüfung läuft automatisch und gibt is_valid aus, ggf. mit Violationen. Schritt 4: Falls ungültig, prüfen Sie Pfad und Bounds, um das Problem zu lokalisieren. Schritt 5: Für alternative Darstellungen formatieren Sie die Daten neu und testen erneut.

How to use bst checker

Frequently Asked Questions

Finden Sie schnelle Antworten

Welche Eingabeformate werden unterstützt?
Unterstützte Formate umfassen Level-Order-Arrays mit Nullmarkern, Pre-Order-Sequenzen mit Markern und einfache Adjazenzlisten. Duplikate werden standardmäßig streng nach BST-Regeln bewertet, mit optionaler Konfiguration zur Lockerung dieser Einschränkung.
Wie werden Verstöße gemeldet?
Die Prüfung liefert ein is_valid-Flag und eine Violationen-Liste. Jede Verletzung enthält den fehlerhaften Knotenwert, den Pfad zu diesem Knoten und die verletzte Grenze (min oder max). Das hilft, die genaue Verletzung der Bedingung im Baum zu finden.
Kann ich die Duplikat-Handhabung anpassen?
Ja. Standard ist striktes BST-Verhalten (keine Duplikate). Sie können einen entspannten Modus über eine Konfiguration aktivieren, um Duplikate auf einer gewählten Seite zuzulassen, aber Ergebnisse können von Standard-BST-Definitionen abweichen.
Wie ist die Leistung?
Die Validierung läuft in O(n) Zeit, wobei n die Anzahl der Knoten ist, und O(h) Speicher, wobei h die Baumhöhe ist. Dies bleibt effizient auch für große Bäume und typische Datenstruktur-Übungen.

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