当前位置:

首页 > 编程开发 > 如何使用Java实现线索化二叉树数据结构?

如何使用Java实现线索化二叉树数据结构?

1.线索化二叉树的介绍将数列{1,3,6,8,10,14}构建成一颗二叉树.问题分析:1.当我们对上面的二叉树进行中序遍历时,数列为{8,3,10,1,6,14}2.但是6,8,10,14这几个节点的左右指针,并没有完全的利用上.3.如果我们希望充分的利用各个节点的左右指针,让各个节点可以指向自己的前后节点,怎么办?4.解决方案-线索二叉树概念:当用二叉链表作为二叉树的存储结构时,可以很方便的找到某个结点的左右孩子;但一般情况下,无法直接找到该结点在某种遍历序列中的前驱和后继结点。所以使用线索化,利用二叉

1.线索化二叉树的介绍

将数列 {1, 3, 6, 8, 10, 14 } 构建成一颗二叉树.

如何使用Java实现线索化二叉树数据结构?

问题分析:

1.当我们对上面的二叉树进行中序遍历时,数列为 {8, 3, 10, 1, 6, 14 }

2.但是 6, 8, 10, 14 这几个节点的 左右指针,并没有完全的利用上.

3.如果我们希望充分的利用 各个节点的左右指针, 让各个节点可以指向自己的前后节点,怎么办?

4.解决方案-线索二叉树

概念:当用二叉链表作为二叉树的存储结构时,可以很方便的找到某个结点的左右孩子;但一般情况下,无法直接找到该结点在某种遍历序列中的前驱和后继结点。所以使用线索化,利用二叉树结构链表的空指针域进行线索化。

2.线索化二叉树的基本特点

n 个结点的二叉链表中含有 n+1 【公式 2n-(n-1)=n+1】 个空指针域。利用二叉链表中的空指针域,存放指向该结点在某种遍历次序下的前驱和后继结点的指针(这种附加的指针称为"线索")

这种加上了线索的二叉链表称为线索链表,相应的二叉树称为线索二叉树(Threaded BinaryTree)。根据线索性质的不同,线索二叉树可分为前序线索二叉树、中序线索二叉树和后序线索二叉树三种

3.线索化二叉树的应用案例

中序线索化二叉树并遍历

应用案例说明:将下面的二叉树,进行中序线索二叉树。中序遍历的数列为 {8, 3, 10, 1, 14, 6}

如何使用Java实现线索化二叉树数据结构?

思路分析

中序遍历的结果:{8, 3, 10, 1, 14, 6}

如何使用Java实现线索化二叉树数据结构?

那么线索化之后的二叉树的左右指针如上图↑

说明: 当线索化二叉树后,Node 节点的 属性 left 和 right ,有如下情况:

  • left 指向的是左子树,也可能是指向的前驱节点. 比如 ① 节点 left 指向的左子树, 而 ⑩ 节点的 left 指向的 就是前驱节点.

  • right 指向的是右子树,也可能是指向后继节点,比如 ① 节点 right 指向的是右子树,而⑩ 节点的 right 指向的是后继节点.

因此要改变原来的二叉树的结点结构

package com.studySelf.tree.threadedBinaryTree;

/**
 * @author wang
 * @version 1.0
 * @packageName com.studySelf.tree.tree01
 * @className Node
 * @date 2022/4/19 20:15
 * @Description Node结点
 */
public class Node {
    //唯一编号
    private int num;
    //结点的值
    private String name;
    //左结点
    private Node left;
    //右节点
    private Node right;

    //这个属性用来控制线索二叉树的结点的指向,0代表指向左结点,1代表指向前趋结点
    private int leftType;
    //这个属性用来控制线索二叉树的结点的指向,0代表指向右结点,1代表指向后继结点
    private int rightType;


    //构造方法

    public Node(int num, String name) {
        this.num = num;
        this.name = name;
    }

    public int getLeftType() {
        return leftType;
    }

    public void setLeftType(int leftType) {
        this.leftType = leftType;
    }

    public int getRightType() {
        return rightType;
    }

    public void setRightType(int rightType) {
        this.rightType = rightType;
    }

    public int getNum() {
        return num;
    }

    public void setNum(int num) {
        this.num = num;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public Node getLeft() {
        return left;
    }

    public void setLeft(Node left) {
        this.left = left;
    }

    public Node getRight() {
        return right;
    }

    public void setRight(Node right) {
        this.right = right;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Node{" +
                "num=" + num +
                ", name='" + name +
                '}';
    }

    /**
     * 前序遍历
     */
    public void preSelect() {
        //首先输出根结点
        System.out.println(this);
        //其次判断是否有左结点
        if (this.left != null) {
            //没有左结点,就递归调用本方法输出该结点。
            this.left.preSelect();
        }
        if (this.right != null) {
            this.right.preSelect();
        }
    }

    /**
     * 中序遍历
     */
    public void infixSelect() {
        //首先判断左结点
        if (this.left != null) {
            //如果左结点不为空,递归向左子树调用
            this.left.infixSelect();
        }
        //当左结点为空,再输出根结点。当他本身就是最后一个左结点的时候,会直接输出,且没有右节点
        System.out.println(this);
        if (this.right != null) {
            //右节点同样如此,递归调用。直到没有结点为止。
            this.right.infixSelect();
        }
    }

    /**
     * 设二叉树有三个结点,根结点,左结点,右节点。
     * 后序遍历,解释,当一个二叉树的左结点不为空,那么他会进入下一个递归调用自己的后序遍历方法
     * 此时,根结点就是左结点,这时判断左结点,右节点均为空,就会输出左结点
     * 回退到根结点为this的时候,左结点已经判断完毕,接下来是右节点,右节点不为空,进入后续遍历递归,
     * 此时的this就是右节点,进入递归后,判断,不存在左右结点,输出this,也就是整个二叉树的右节点
     * 回退到this为根结点时,右节点也已经输出,走到最后一步,输出自己也就是this。
     * 整个后序遍历就结束,那么该二叉树的遍历结果就是左,右,根
     */

    public void afterSelect() {
        if (this.left != null) {
            this.left.afterSelect();
        }

        if (this.right != null) {
            this.right.afterSelect();
        }
        System.out.println(this);
    }

    /**
     * @param num
     * @Date 2022/4/21 17:51
     * @Param
     * @Return Node
     * @MetodName preSearchByNum
     * @Author wang
     * @Description 根据结点的编号来查询结点, 前序遍历查询,根,左,右
     */
    public Node preSearchByNum(int num) {
        //首先判断传进来的num与该结点的num是否相等
        //如果相等,那该结点就是我们要找的结点。
        if (this.num == num) {
            return this;
        }

        //如果不相等,该结点就不是我们要找的结点
        //那么我们就遍历该结点的左子节点,和右子结点
        //定义一个结点用于接收最后的返回结果
        Node resultNode = null;
        //如果该结点的左子结点不为空,就递归调用前序遍历,继续查找,如果找到了,那么resultNode就是我们想要的值
        if (this.left != null) {
            resultNode = this.left.preSearchByNum(num);
        }

        //如果遍历完左子结点,已经找到了我们想要的结果,直接返回结果即可,
        if (resultNode != null) {
            return resultNode;
        }

        //如果左子结点为空,且没有找到我们想要的结点的情况下。那就判断右子结点
        if (this.right != null) {
            resultNode = this.right.preSearchByNum(num);
        }
        //最后,如果找到了,那么resultNode一定会被赋值,如果没找到,就会返回null
        return resultNode;
    }

    /**
     * @param num
     * @Date 2022/4/21 17:58
     * @Param
     * @Return Node
     * @MetodName infixSearchByNum
     * @Author wang
     * @Description 中序遍历查找,左,根,右进行查询即可。
     */
    public Node infixSearchByNum(int num) {
        //首先判断左子结点,如果存在左子结点,递归继续查询遍历即可即可。
        Node resultNode = null;
        if (this.left != null) {
            resultNode = this.left.infixSearchByNum(num);
        }

        //如果左子结点已经找到了我们想要的结点,直接返回当前结点即可
        if (resultNode != null) {
            return resultNode;
        }

        //判断根结点
        if (this.num == num) {
            return this;
        }

        //判断右子结点,
        if (this.right != null) {
            resultNode = this.right.infixSearchByNum(num);
        }
        //最后返回我们的结果即可。
        return resultNode;
    }


    /**
     * @param num
     * @Date 2022/4/21 19:15
     * @Param
     * @Return Node
     * @MetodName afterSearchNum
     * @Author wang
     * @Description 后续遍历结点进行查找结点。左,右,根
     */
    public Node afterSearchNum(int num) {
        Node resultNode = null;
        //首先遍历左结点
        if (this.left != null) {
            resultNode = this.left.afterSearchNum(num);
        }

        //判断左结点是否找到哦啊
        if (resultNode != null) {
            return resultNode;
        }

        //判断右节点是否为空
        if (this.right != null) {
            resultNode = this.right.afterSearchNum(num);
        }

        //判断右节点是否找到
        if (resultNode != null) {
            return resultNode;
        }

        //判断根结点是否为我们找的结点
        if (this.num == num) {
            return this;
        }
        //最后返回
        return resultNode;
    }

    /**
     * @param num
     * @Date 2022/4/25 19:30
     * @Param
     * @Return void
     * @MetodName delNodeByNum
     * @Author wang
     * @Description 根据结点的编号删除结点
     */
    public void delNodeByNum(int num) {
        //首先,判断当前结点的左结点是否为空,并且左结点的num是否与num相等
        if (this.left != null && this.left.num == num) {
            //如果相等,那就说明该结点就是我们要删除的结点,将其左结点置空即可
            this.left = null;
            return;
        }

        //如果左结点没有执行,说明左结点没有我们想要的结果,也就是要删除的结点不在左结点
        //那么就对右节点进行判断
        if (this.right != null && this.right.num == num) {
            this.right = null;
            return;
        }

        //如果左右结点均没有找到目标结点
        //那么就对左子树进行递归删除操作
        if (this.left != null) {
            this.left.delNodeByNum(num);
        }

        //同理,如果左子树没有目标结点,向右子树进行递归删除操作
        if (this.right != null) {
            this.right.delNodeByNum(num);
        }

    }
}

可以看到我们多出来了这么两个属性:

    //这个属性用来控制线索二叉树的结点的指向,0代表指向左结点,1代表指向前趋结点
    private int leftType;
    //这个属性用来控制线索二叉树的结点的指向,0代表指向右结点,1代表指向后继结点
    private int rightType;

中序线索化二叉树

  /**中序线索化二叉树*/
    /**
     * @param node 该结点为根结点,从根节点开始线索化二叉树,中序
     */
    public void infixThreadNodes(Node node) {
        /**首先判断二叉树的根节点上会否为空,如果根结点为空,不可以线索化,因为没有二叉树*/
        if (node == null) {
            return;
        }

        /**接着对左子树进行线索化*/
        infixThreadNodes(node.getLeft());

        /**对当前结点进行线索化*/
        /**首先判断当前结点的左子结点是否为空*/
        if (node.getLeft() == null) {
            //如果左子结点为空,说明就找到了我们需要线索化的结点
            //就可以将pre也就是一直在当前结点的前趋结点设置给当前结点的左子结点,
            //如果这是第一个结点,那么pre为空,正好第一个结点的前趋结点也为空
            node.setLeft(pre);
            //并且将它的左子结点的类型设置为前趋结点。1代表前趋结点
            node.setLeftType(1);
        }

        /**接着判断前趋结点的右子结点是否为空,前提是前趋结点不能为空,如果他为空,说明这是第一个结点还没走完*/
        if (pre != null && pre.getRight() == null) {
            //如果条件满足,说明前趋结点现在已经走到了值,并且还没有线索到后继结点,
            // 也就是当前结点的上一个结点(这个上一个结点就是当前的前趋结点)还没有后继,
            //那么上一个结点的后继结点就是当前结点,因此赋值前趋结点(也就是上一个结点)的后继结点为当前结点。
            //这样这条线索就连接上了,并且只有满足叶子结点的结点才可以进行线索化
            pre.setRight(node);
            pre.setRightType(1);
        }

        //当前两步走完之后,就可以将pre结点赋值为当前结点,
        // 因为下一个结点一走,当前结点就是前趋结点了。直到走到全部线索化结束
        //这步十分重要,这一步不写,整个线索化就连接不上
        pre = node;

        /**对右子树进行线索化*/
        infixThreadNodes(node.getRight());
    }

中序线索化二叉树思路

  1. 因为中序遍历的二叉树顺序是左根右,因此,首先对左子树进行线索化,递归线索化即可;

  2. 当递归到左子树的最左结点的时候,他的左结点肯定为空,那么就对他的左结点赋值为pre(pre结点是在线索化的最后一步赋值为当前结点,这样递归才能进行下去),注意左结点的类型一定要改为1,代表他是前趋结点。前趋结点就线索掉了。

  3. 后继结点的处理则是判断前趋结点,当前趋结点不为空,并且前趋结点的右节点为空,那么设置前趋结点的右节点为当前结点,也就是上一个结点未设置的右节点,类型同样要设置为后继

  4. 最后就是对pre这个结点赋值,为当前结点,因为下一次递归,当前结点就成了上一个结点,也就是这里的pre

  5. 最后就是对二叉树的右子结点进行线索化。

中序线索化二叉树的遍历

  1. 遍历中序线索化二叉树首先应该明确的是他的遍历顺序要和遍历原来的中序二叉树遍历的结果是一样的,才是遍历成功

  2. 那么第一步应该就是判断根结点不为空,也就是循环结束条件

  3. 接着就循环查找当前结点的左子结点类型为0的也就是没有被线索化的结点,只要他为0,那么结点就一直往左子结点赋值。直到找到第一个被线索化的结点,输出他,他就是我们第一个线索化并且也是中序遍历的第一个左子结点。

  4. 输出之后,判断他的右子结点是否被线索化,如果被线索化,那么当前结点node就被赋值为它自己的右子结点,并且输出,如果他之后的结点的右子结点的类型又为1,那么继续往后走并赋值,说明他有后继

  5. 直到右子结点的类型为0,退出循环之后,也应该向右再赋值,继续向后遍历

代码演示

    /**遍历中序线索化二叉树*/
    public void infixThreadNodesSelect() {
        /**第一个结点为根结点*/
        Node node = root;
        while(node != null) {
            /**当结点不为空,就一直遍历*/
            /**当该结点的左子结点的类型为1的时候,也就是说该结点是被线索化的结点,
             * 因为是中序遍历,所以应该遍历到最左边的最左子结点,那么就是第一个
             * 左子结点类型为1的结点。*/
            while(node.getLeftType() == 0) {
                node = node.getLeft();
            }
            /**当左子结点的类型为1,输出左子结点*/
            System.out.println(node);

            /**当右子结点类型为1,当前结点输出完毕后
             * 中序遍历就应该输出右子结点,那么就是当前结点的右子结点类型只要为1,就往后移动
             * 并且输出,当他为0,说明没有线索化,那么没有后继结点,但是他有右子结点,
             * 因此要在循环结束以后向后移动。*/
            while (node.getRightType() == 1) {
                node = node.getRight();
                System.out.println(node);
            }
            /**当右子结点循环退出,说明这里到了类型为0也就是后继结点*/
            node = node.getRight();
        }

4.前序线索化二叉树、遍历

线索化二叉树

 /**
     * 前序线索化二叉树
     */
    public void preThreadNodes(Node node) {
        /**首先判断当前节点是否为空*/
        if (node == null) {
            return;
        }

        /**如果是前序遍历,那么先对当前结点进行判断,当前结点的前趋结点的操作*/
        if (node.getLeft() == null) {
            node.setLeft(pre);
            node.setLeftType(1);
        }

        /**处理后继结点,定义的前趋结点不为空,说明他有值,就是已经存在了上一个结点的值,他的右子结点没有值的话,就可以
         * 给他赋予后继结点为当前结点,这里赋予的也就是上一个结点*/
        if (pre != null && pre.getRight() == null) {
            pre.setRight(node);
            pre.setRightType(1);
        }

        /**这里是关键的一步*/
        pre = node;

        /**对左子结点进行线索化,注意,这里需要排除已经被线索化掉的结点,因为这里要考虑一个情况,
         * 比如这里已将到了最下面一个左子结点,由于是前序遍历,遍历到左子结点,他的前趋结点在上面就设置了
         * 如果这里不判断左子结点的类型,那么就会进入递归,但是这个递归如果进去了,就是错误的递归,因为他传过去的结点
         * 是我们刚刚给他赋值的前趋结点,也就是根结点。会发生错误。因此得判断类型*/
        if (node.getLeftType() != 1) {
            preThreadNodes(node.getLeft());
        }


        /**对右子结点进行递归线索化*/
        if (node.getRightType() != 1) {
            preThreadNodes(node.getRight());
        }
    }

 遍历线索化二叉树

/**
     * 前序遍历线索二叉树*/
    public void preThreadNodeSelect() {
        Node node = root;
        while(node !=null) {
            while(node.getLeftType() == 0) {
                /**前序遍历为根左右,先输出根结点,因为他每次进来循环肯定是先到根结点,所以一进该循环
                 * 就要输出根结点,当他的lefttype=1循环结束,说明遇到了被线索化的地方了。*/
                System.out.println(node);
                /**再最左子结点进行遍历*/
                node = node.getLeft();
            }
            /**上面的循环结束之后就应该输出当前结点,也就是那个序列化的结点
             * 之后结点向右移动继续遍历*/
            System.out.println(node);
            node = node.getRight();
        }
  }

图解

如何使用Java实现线索化二叉树数据结构?

5.后序线索化二叉树

后续线索化二叉树

/**
 * 后序线索化二叉树的方法
 */
public void postThreadedBinaryTree(Node node) {
    /**首先判断结店不能为空*/
    if (node == null) {
        return;
    }

    /**先后续线索化左子结点*/
    postThreadedBinaryTree(node.getLeft());
    /**在后续线索化右子结点*/
    postThreadedBinaryTree(node.getRight());

    /**处理当前结点的前趋结点*/
    if (node.getLeft() == null) {
        node.setLeft(pre);
        node.setLeftType(1);
    }

    /**处理后继结点*/
    if (pre != null && pre.getRight() == null) {
        pre.setRight(node);
        pre.setRightType(1);
    }
    pre = node;
}
本文内容来源于互联网,如有侵权请联系删除。
作者最新文章
编程开发
相关文章 更多
谷歌浏览器Mac版入口
谷歌浏览器Mac版入口

谷歌浏览器Mac版官方安装指南 谷歌浏览器Mac版官方安装入口是https://www.google.com/chrome/,需macOS 12+系统、500MB空间,下载.dmg后拖入应用程序安装,支持多设备同步、性能优化与隐私保护功能。 苹果电脑Chrome的安装入口究竟在哪里?这个问题最近可是

Chrome浏览器JS脚本不运行怎么办
Chrome浏览器JS脚本不运行怎么办

Chrome中JavaScript未执行需依次检查:一、移除站点级禁用并添加允许域名;二、开启全局JavaScript开关;三、禁用干扰扩展;四、在开发者工具中启用JavaScript;五、重置内容设置为默认。 有时在Chrome里打开网页,会发现交互按钮点了没反应,数据加载不出来,页面仿佛“静止”

IE浏览器怀旧版在线网址
IE浏览器怀旧版在线网址

IE浏览器怀旧版在线网址:一次精准的技术时光回溯 最近,不少老用户和怀旧爱好者在反复搜索一个问题:那个经典的Internet Explorer,如今还能在哪里原汁原味地体验到?答案指向一个特定的地址:https://ie.microsoft.com/legacy/。 这个网站远不止是一个简单的“皮肤

火狐浏览器有哪些设置功能
火狐浏览器有哪些设置功能

火狐浏览器五大核心设置功能:解锁高效、安全与个性化体验 火狐浏览器功能强大,但如果不仔细挖掘,很多能大幅提升效率和安全性的设置可能就“藏着掖着”了。这就好比拥有一台高性能设备,却只用了基础模式。那么,如何把它调整到最顺手、最安全的状态?接下来,我们就聚焦于当前版本(截至2025年末)最关键的五大设置

chrome搜索免验证入口
chrome搜索免验证入口

Chrome官方免验证入口为https://www.google.cn/chrome/,提供全平台安装包、免登录即用、本地化安全机制及引擎级性能优化。 到底该去哪里找正版、免费且无需繁琐验证的Chrome浏览器入口?这个问题困扰了不少网友。今天,我们就来直通核心,为大家详细拆解Chrome引擎的官方

java heap space 选型思路:使用场景与区别整理
java heap space 选型思路:使用场景与区别整理

Java堆是JVM存储对象的核心内存区域,配置需结合场景:单体应用适中设置;大数据处理需大堆并关注GC停顿;微服务强调快速启动;高并发需精细划分堆区域。关键参数-Xms和-Xmx建议等值以稳定性能。垃圾回收器选择影响效率,如G1适用于大堆,ZGC可实现低停顿。内存错误时需监控堆状态。

java heap space 使用中遇到的问题怎么解决
java heap space 使用中遇到的问题怎么解决

Java堆内存溢出错误通常因内存泄漏、数据处理需求过大或JVM参数配置不当引起。排查时可借助jmap、堆转储及MAT等工具定位问题。解决方案包括调整JVM内存参数(如-Xmx)、修复代码中的内存泄漏、优化大数据处理逻辑,并建立持续监控与预防机制,以保障应用稳定运行。

java xml 选型思路:使用场景与区别整理
java xml 选型思路:使用场景与区别整理

XML在Java开发中用于配置、数据交换等场景。解析方式主要有DOM、SAX、StAX及第三方库。DOM适合操作小文件,SAX/StAX适合处理大文件流,JAXB用于对象与XML映射。选型需结合数据大小、内存、性能及团队熟悉度,现代框架常封装底层解析。

using namespace 使用中遇到的问题怎么解决
using namespace 使用中遇到的问题怎么解决

命名空间的基本概念与常见引入问题在C++等编程语言中,命名空间(namespace)是一种将代码标识符(如变量、函数、类名)封装在特定名称下的机制,其主要目的是避免命名冲突,尤其是在大型项目或使用多个第三方库时。使用“using namespace”指令可以将指定命名空间中的所有名称引入当前作用域,

c语言函数递归 实操经验总结:这些技巧很实用
c语言函数递归 实操经验总结:这些技巧很实用

理解递归的基本原理在C语言中,递归是一种函数调用自身的编程技术。要掌握它,首先需要理解其核心思想:将一个复杂的大问题,分解为一个或几个与原问题相似但规模更小的子问题,直到子问题足够简单,可以直接求解。这个过程通常包含两个关键部分:递归出口和递归体。递归出口定义了问题何时不再继续分解,即最简单、可直接

查看更多
精品专题 更多
装机必备
装机必备

正软商城装机必备专区,精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件,帮助用户快速完成新电脑软件配置。

Windows
Windows

正软商城Windows软件专区,汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件,提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。

macOS软件
macOS软件

正软商城macOS软件专区,精选适用于Mac电脑的办公、设计、影音、效率、开发和系统工具,提供软件功能介绍、macOS兼容版本、正版授权及购买下载服务。

Mac软件 更多
灵活计算器
灵活计算器
macOS/iOS/Android

灵活计算器是一款笔记式算数应用,支持实时计算、动态关联和云端同步功能。记录、整理和输出之间的过渡会更自然,适合长期写作、做笔记或持续沉淀个人内容。

赤友清理大师
赤友清理大师
macOS

赤友清理大师是一款为 Mac 设计的智能清理优化工具,可精准扫描垃圾、大文件、重复文件等,释放磁盘空间。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

极度公式
极度公式
Windows/macOS/Linux

极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

WINDOWS 更多
Windows 10
Windows 10
Windows

Windows 10 是一款微软推出的经典操作系统,拥有硬件兼容性与多任务处理能力。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起,适合需要持续观察和微调设备状态的场景。

极度公式
极度公式
Windows/macOS/Linux

极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

密码键盘
密码键盘
Windows/macOS/iOS/Android

密码键盘是一款兼具安全性与便捷性的高效密码管理器。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。