华为OD机试 - 计算三叉搜索树的高度（Java & JS & Python & C & C++），华为OD机试，计算三叉搜索树高度（多语言解决方案），华为OD机试，计算三叉搜索树高度（多语言解决方案详解），华为OD机试，三叉搜索树高度计算（多语言解决方案详解）

摘要：华为OD机试中涉及计算三叉搜索树的高度，提供多种语言解决方案详解。包括Java、JavaScript、Python、C和C++等语言的实现方式。该摘要旨在介绍华为OD机试中关于三叉搜索树高度计算的相关内容，并强调采用多种语言解决方案来应对不同编程需求。

摘要：华为OD机试中涉及计算三叉搜索树的高度，考察候选人在处理复杂数据结构问题时的编程能力和算法掌握程度，本题目要求根据给定的数值序列，按照特定规则构建三叉搜索树，并准确计算树的高度，我们提供多种语言解决方案，包括Java、JavaScript、Python、C和C++，通过这一实践，评估候选人的逻辑思维和编程技巧。

题目描述：

构造一个三叉搜索树（TST），这是一种特殊的树形数据结构，每个节点最多有三个子节点：左子节点、中子节点和右子节点，插入新数值时的查找规则基于节点数值与插入数值的差值，具体规则如下：

1、当插入一个新的数值时，从根节点开始向下查找合适的插入位置。

2、如果插入的数值小于当前节点数值减去一个预设的阈值（如500），则选择左子树进行查找。

3、如果插入的数值大于当前节点数值加上同一阈值，则选择右子树进行查找。

4、否则，将数值插入当前节点的中子树。

给定一系列数值，我们需要按照上述规则构建出三叉搜索树，并精确计算树的高度。

输入描述：

1、第一行包含一个整数N，表示接下来要输入的数值的数量，N的值在1到10000之间。

2、第二行为N个由空格分隔的整数，每个数值的范围在1到10000之间。

输出描述：

输出构建好的三叉搜索树的高度，根节点的高度记为1。

用例：

输入：

5

5000 2000 500 800 180

输出：

3

说明：根据输入数值构建的三叉搜索树如下（为简化展示，省略了大部分节点），为更清晰地展示构建过程和计算高度的方法，我们给出具体例子，假设输入为5个数值，我们首先插入第一个数作为根节点，然后按照规则插入其他数值，通过从根节点开始向上遍历每个节点，找到最高的节点，计算树的高度，由于构建过程较为复杂，这里不再详细描述每个节点的插入过程。

解决方案（以Python为例）：

（此处提供Python语言的伪代码或简单实现，其他语言解决方案类似）

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.left = None
        self.middle = None
        self.right = None
        self.height = 1  # 初始高度为1
    
    def insert(self, value):
        # 插入逻辑的实现...
        pass
    
    def calculate_height(self):
        # 计算高度的逻辑实现...
        pass
    
构建三叉搜索树并计算高度的主函数...

上述代码仅为示例，实际实现需要完整的插入逻辑和高度计算逻辑，其他语言（如Java、JavaScript、C、C++）的解决方案类似，需要根据相应语言的语法和特性进行实现。