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更多“深度为k的二叉树上，最多含有个节点（）”相关的问题
根据课文中给出的优先级，回答以下问题：
(1)在函数postfix中，如果表达式e含有n个操作符和分界符，问栈中最多可存人多少个元素？
(2)如果表达式e含有n个运算符，且括号嵌套的最大深度为6层，问栈中最多可存入多少个元素？
为使二叉搜索树结构支持多个相等数据项的并存，需要增加一个BST::searchAll(e)接口，以查找出与指定目标e相等的所有节点(如果的确存在)。
a)试在BST模板类(教材185页代码7.2)的基础上，扩充接口BST::searchAll(e)。要求该接口的时间复杂度不超过o(k+h)，其中h为二叉搜索树的高度，k为命中节点的总数;
b)同时，改进原有的BST::search(e)接口，使之总是返回最早插入的节点e—即先进先出。
可将算法的时间复杂度降低到O(nlog2n)，算法的思想是对于关键码序列(keylow，keylow+1，…，keyhigh)，轮流以keyk为根，k=low，low+1，…，h，求使得|W[low-1][k-1]-W[k][high]|达到最小的k，用keyk作为由该序列构成的拟最优二叉搜索树的根。然后对以keyu为界的左子序列和右子序列，分别施行同样的操作，建立根keyk的左子树和右子树，试编写一个函数，实现上述试探算法。要求该函数的时间复杂度应为O(nlog2n)。
所谓半无穷范围查询(semi-infinite range query)，是教材8.4节中所介绍一般性范围查询的特例，具体地，这里的查询区域是某一侧无界的广义矩形区域，比如R=[-1，+1]x[0，﹢∞)，即是对称地包含正半y坐标轴、宽度为2的一个广义矩形区域，当然，对查询的语义功能要求依然不变——从某一相对固定的点集中，找出落在任意指定区域R内部的所有点。
范围树(176页习题[8-20])稍作调整之后，固然也可交持半无穷范围查询，但若能针对这一特定问题所固有的性质，改用优先级搜索树(priority search tree，PST)之类的数据结构，则不仅可以保持O(r+logn)的最优时间效率，而且更重要的是，可以将空间复杂度从范围树的O(nlogn)优化至O(n)。
如图x10.3所示，优先级搜索树除了首先在拓扑上应是一棵二叉树，还同时遵守以下三条规则。
①首先，各节点的y坐标均不小于其左右孩子(如果存在)——因此，整体上可以视作为以y坐标为优先级的二叉堆。
②此外，相对于任一父节点，左子树中节点的x坐标均不得大于右子树中的节点。
③最后，互为兄弟的每一对左、右子树，在规模上相差不得超过一。
a)试按照以上描述，用C/C++定义并实现优先级搜索树结构;
b)试设计一个算法，在O(nlogn)时间内将平面上的n个点组织为一棵优先级搜索树;
c)试设计一个算法，利用已创建的优先级搜索树，在O(r+logn)时间内完成每次半无穷范围查询，其中r为实际命中并被报告的点数。
