数据结构精品课程ppt10
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《数据结构》课件
查找操作
顺序查找
二分查找
链表查找
在顺序存储结构的线性表中,查找操 作需要从线性表的第一个节点开始, 逐个比较节点的数据域,直到找到目 标数据或遍历完整个线性表。时间复 杂度为O(n)。
在有序的顺序存储结构的线性表中, 查找操作可以采用二分查找算法。每 次比较目标数据与中间节点的数据域 ,如果目标数据大于中间节点,则在 右半部分继续查找;否则在左半部分 查找。时间复杂度为O(log n)。
数据结构是算法的基础。许多算法的实现需要依赖于特定的数据结构, 因此掌握常见的数据结构是编写高效算法的关键。
数据结构在解决实际问题中具有广泛应用。无论是操作系统、数据库系 统、网络通信还是人工智能等领域,数据结构都发挥着重要的作用。
数据结构的分类
根据数据的逻辑关系,数据结构可以分为线性结构和非线 性结构。线性结构如数组、链表、栈和队列等,非线性结 构如树形结构和图形结构等。
04
数据结构操作
插入操作
顺序插入
在顺序存储结构的线性表中,插入操作 需要找到插入位置的前驱节点,修改前 驱节点的指针,使其指向新节点,然后 让新节点指向后继节点。如果线性表的 第一个节点是空节点,则将新节点作为 第一个节点。
VS
链式插入
在链式存储结构的线性表中,插入操作需 要找到插入位置的前驱节点,修改前驱节 点的指针,使其指向新节点。如果线性表 的第一个节点是空节点,则将新节点作为 第一个节点。
图
01
02
03
04
图是一种非线性数据结构,由 节点和边组成,其中节点表示 数据元素,边表示节点之间的
关系。
图具有网络结构,节点之间的 关系可以是任意复杂的,包括
双向、单向、无向等。
第十章_排序方法(数据结构ppt-严蔚敏)
第二个问题解决方法——筛选
方法:输出堆顶元素之后,以堆中最后一个元素替代之;然 后将根结点值与左、右子树的根结点值进行比较,并与其中 小者进行交换;重复上述操作,直至叶子结点,将得到新的 堆,称这个从堆顶至叶子的调整过程为“筛选”
例 38 50 97 76
13 27 65 49 13 38
97 27 38 50 76
2 (n 4)(n 1) 记录移动次数: (i 1) 2 i 2
i 2 n
若待排序记录是随机的,取平均值 n2 关键字比较次数: T(n)=O(n² ) 4 记录移动次数:
空间复杂度:S(n)=O(1)
n2 4
折半插入排序
排序过程:用折半查找方法确定插入位置的排序叫~
初始时令i=s,j=t 首先从j所指位置向前搜索第一个关键字小于x的记录,并和rp 交换 再从i所指位置起向后搜索,找到第一个关键字大于x的记录, 和rp交换 重复上述两步,直至i==j为止 再分别对两个子序列进行快速排序,直到每个子序列只含有 一个记录为止
x 例 初始关键字: 27 49 i 完成一趟排序: ( 27 38 13 49 65 i 13) 49 97 76 j 97 49 13 j 97 65 49 27 50 j 50)
13 38
76 65 27 49
堆排序:将无序序列建成一个堆,得到关键字最小 (或最大)的记录;输出堆顶的最小(大)值后,使 剩余的n-1个元素重又建成一个堆,则可得到n个元素 的次小值;重复执行,得到一个有序序列,这个过程 叫~ 堆排序需解决的两个问题:
如何由一个无序序列建成一个堆? 如何在输出堆顶元素之后,调整剩余元素,使之成为一个新 的堆?
按排序所需工作量
(2024年)《数据结构》全套课件
30
树形数据结构的查找算法
二叉排序树的查找
从根节点开始,若查找值小于当前节点 值,则在左子树中查找;若大于当前节 点值,则在右子树中查找。
VS
平衡二叉树的查找
在保持二叉排序树特性的基础上,通过旋 转操作使树保持平衡,提高查找效率。
2024/3/26
31
散列表的查找算法
散列函数的设计
将关键字映射为散列表中位置的函数。
过指针来表示。
链式存储的特点
逻辑上相邻的元素在物理位置上 不一定相邻;每个元素都包含数
据域和指针域。
链式存储的优缺点
优点是插入和删除操作不需要移 动元素,只需修改指针;缺点是
存储密度小、空间利用率低。
2024/3/26
11
线性表的基本操作与实现
插入元素
在线性表的指定位 置插入一个元素。
查找元素
在线性表中查找指 定元素并返回其位 置。
自然语言处理的应用
在自然语言处理中,需要处理大量的文本数据,数据结构中的字符 串、链表、树等可以很好地支持文本的处理和分析。
41
数据结构在计算机网络中的应用
2024/3/26
路由算法的实现
计算机网络中的路由算法需要大量的数据结构支持,如最短路径 树、距离向量等。
网络流量的控制
在计算机网络中,需要对网络流量进行控制和管理,数据结构中的 队列、缓冲区等可以很好地支持流量的控制。
37
06
数据结构的应用与拓展
2024/3/26
38
数据结构在算法设计中的应用
01
作为算法设计的基 础
数据结构为算法提供了基本操作 和存储方式,是算法实现的重要 基础。
02
提高算法效率
《数据结构教程》课件
的删除方式。
04
删除操作的注意事项
在删除元素时,需要考虑数据结 构的特性,如平衡性、顺序性等 ,以保持数据结构的良好性能。
查找操作
查找操作定义
在数据结构中查找一个元素,如果存在 则返回其位置或值,否则返回空或默认
值。
查找操作的复杂度
线性查找的时间复杂度为O(n),二分 查找的时间复杂度为O(log n)。
操作
常见的树操作有插入、删除、 查找等。
应用
树在计算机科学中广泛应用于 文件系统、数据库、编译原理
等领域。
图
定义
图是由节点和边组成的集合,节点和 边可以带有权值。
分类
根据边的有无,图可以分为有向图和 无向图;根据边的权值是否为1,图 可以分为加权图和无权图。
操作
常见的图操作有遍历、最短路径、最 小生成树等。
数据结构的重要性
01
02
03
提高数据处理效率
合理的数据结构能够提高 数据处理的速度和效率, 满足各种应用需求。
优化算法设计
数据结构是算法设计的基 础,良好的数据结构设计 有助于提高算法的效率和 稳定性。
解决实际问题
数据结构在解决实际问题 中发挥着重要作用,如排 序、查找、图论等。
数据结构的分类
线性结构
队列
总结词
队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,用于存储有序的 元素。
详细描述
队列的特点是元素出队顺序与入队顺序相反。队列常用于实 现打印任务调度、操作系统任务调度等算法。
03
非线性数据结构
树
定义
树是一种非线性数据结构,由 节点和边组成,其中节点表示 数据元素,边表示节点之间的
关系。
分类
04
删除操作的注意事项
在删除元素时,需要考虑数据结 构的特性,如平衡性、顺序性等 ,以保持数据结构的良好性能。
查找操作
查找操作定义
在数据结构中查找一个元素,如果存在 则返回其位置或值,否则返回空或默认
值。
查找操作的复杂度
线性查找的时间复杂度为O(n),二分 查找的时间复杂度为O(log n)。
操作
常见的树操作有插入、删除、 查找等。
应用
树在计算机科学中广泛应用于 文件系统、数据库、编译原理
等领域。
图
定义
图是由节点和边组成的集合,节点和 边可以带有权值。
分类
根据边的有无,图可以分为有向图和 无向图;根据边的权值是否为1,图 可以分为加权图和无权图。
操作
常见的图操作有遍历、最短路径、最 小生成树等。
数据结构的重要性
01
02
03
提高数据处理效率
合理的数据结构能够提高 数据处理的速度和效率, 满足各种应用需求。
优化算法设计
数据结构是算法设计的基 础,良好的数据结构设计 有助于提高算法的效率和 稳定性。
解决实际问题
数据结构在解决实际问题 中发挥着重要作用,如排 序、查找、图论等。
数据结构的分类
线性结构
队列
总结词
队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,用于存储有序的 元素。
详细描述
队列的特点是元素出队顺序与入队顺序相反。队列常用于实 现打印任务调度、操作系统任务调度等算法。
03
非线性数据结构
树
定义
树是一种非线性数据结构,由 节点和边组成,其中节点表示 数据元素,边表示节点之间的
关系。
分类
数据结构ppt课件完整版
针对有序数据集合,每次通过中间元素将 待查找区间缩小为之前的一半,直到找到 元素或区间为空。
哈希查找
树形查找
通过哈希函数将数据映射到哈希表中,实 现快速查找。
如二叉搜索树、平衡树等,通过树形结构实 现高效查找。
排序算法分类及实现原理
插入排序
将待排序元素逐个插入到已排序序列中,直到所有元素均插入完毕。
由n(n>=0)个具有相同类型 的数据元素(结点)a1,a2,
...,an组成的有序序列。
同一性
每个元素必须是同一类型的数 据。
有序性
元素之间具有一对一的前驱和 后继关系,即除首尾元素外, 每个元素都有一个前驱和一个 后继。
可变性
线性表的长度可变,即可以插 入或删除元素。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一段连续的存储单元依次存储线性 表的数据元素。
优点
可以随机存取表中任一元素,且存取 时间复杂度为O(1)。
顺序存储结构与链式存储结构比较
• 缺点:插入和删除操作需要移动大量元素,时间 复杂度高;需要预先分配存储空间,容易造成空 间浪费。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一组任意的存储单元存储线性 表的数据元素(这组存储单元可 以是连续的,也可以是不连续的
查找操作
查找指定元素的位置。
遍历操作
访问线性表中的每个元素。
销毁操作
释放线性表占用的存储空间。
03
栈和队列
栈定义及特点
栈(Stack)是一种特殊的线性数据结构,其数据的存 取遵循后进先出(LIFO, Last In First Out)的原则。 栈的特点
具有记忆功能,能保存数据的状态。
栈的基本操作包括入栈(push)、出栈(pop)、查 看栈顶元素(top)等。 只能在栈顶进行数据的插入和删除操作。
《数据结构》课件
第二章 线性表
1
线性表的顺序存储结构
2
线性表的顺序存储结构使用数组来存储元素,
可以快速随机访问元素。
3
线性表的常见操作
4
线性表支持常见的操作,包括插入、删除、 查找等,可以灵活地操作其中的元素。
线性表的定义和实现
线性表是一种数据结构,它包含一组有序的 元素,可以通过数组和链表来实现。
线性表的链式存储结构
线性表的链式存储结构使用链表来存储元素, 支持动态扩展和插入删除操作。
第三章 栈与队列
栈的定义和实现
栈是一种特殊的线性表,只能在一 端进行插入和删除操作,遵循后进 先出的原则。
队列的定义和实现
队列是一种特殊的线性表,只能在 一端进行插入操作,在另一端进行 删除操作,遵循先进先出的原则。
栈和队列的应用场景和操作
哈希表是一种高效的查找数据结构, 通过哈希函数将关键字映射到数组 中,实现快速查找。
排序算法包括冒泡排序、插入排序 和快速排序等,可以根据数据规模 和性能要求选择合适的算法。
结语
数据结构的学习心得 总结
学习数据结构需要掌握基本概念 和常见操作,通过实践和练习加 深理解和熟练度。
下一步学习计划的安 排
在掌握基本数据结构的基础上, 可以进一步学习高级数据结构和 算法,提升编程技能。
相关学习资源推荐
推荐一些经典的数据结构教材和 在线学习资源,如《算法导论》 和LeetCode等。
栈和队列在计算机科学中有许多应 用,如函数调用、表达式求值和作 业调度等。
第四章 树与二叉树
树的定义和性质
树是由节点和边组成的一种非线性数据结构,每个 节点可以有多个子节点。
二叉树的遍历方式
二叉树的遍历方式包括前序遍历、中序遍历和后序 遍历,可以按不同顺序输出节点的值。
《数据结构排序》PPT课件
讨论:若记录是链表结构,用直接插入排序行否?折半插入 排序呢?
答:直接插入不仅可行,而且还无需移动元素,时间效率更 高!但链表无法“折半”!
折半插入排序的改进——2-路插入排序见教材P267。 (1)基本思想: P267 (2)举 例:P268 图10.2 (3)算法分析:移动记录的次数约为n2/8
13 20 39 39 42 70 85
i=8
0
1
2
3
4
5
6
7
8
Hj
折半插入排序的算法分析 • 折半查找比顺序查找快,所以折半插入排序
就平均性能来说比直接插入排序要快。
• 在插入第 i 个对象时,需要经过 log2i +1
次关键码比较,才能确定它应插入的位置。 • 折半插入排序是一个稳定的排序方法。
for ( j=i-1;j>=high+1;--j) L.r [j+1] = L.r [j];// 记录
后移
L.r [high+1] = L.r [0];
// 插入
} // for
} // BInsertSort
初始
30 13 70 85 39 42 6 20
012345678
i=2 13
30
13
数逐渐变多,由于前面工作的基础,大多数对象已基本有 序,所以排序速度仍然很快。
时间效率: O(n1.25)~O(1.6n1.25)——经验公式
空间效率:O(1)——因为仅占用1个缓冲单元 算法的稳定性:不稳定——因为49*排序后却到了49的前面
希尔排序算法(主程序)
参见教材P272
void ShellSort(SqList &L,int dlta[ ],int t){
第10章-数据结构与算法ppt课件(全)
考点3 数据结构的定义
数据对象:是性质相同的数据元素的集合,是数据的一 个子集。
1. 数据的逻辑结构
数据的逻辑结构:是对数据元素之间的逻辑关系的描述, 它可以用一个数据元素的集合和定义在此集合中的若干关系 来表示。
数据的逻辑结构与它们在计算机中的存储位置无关。 数据的逻辑结构有两个要素: 一是数据元素的集合,通常记为D; 二是D上的关系,它反映了数据元素之间的前后件关系, 通常记为R。
进行软件开发的能力。 6. 掌握数据库的基本知识,了解关系数据库的设计。
公共基础知识考试大纲
数据结构与算法考试内容: 1. 算法的基本概念;算法复杂度的概念和意义。 2. 数据结构的定义;数据的逻辑结构与存储结构;
数据结构的图形表示;线性结构与非线性结构的 概念。 3. 线性表的定义;线性表的顺序存储结构及其插入 与删除运算。 4. 栈和队列的定义;栈和队列的个数据结构可以表示成 B=(D,R)
其中 B 表示数据结构。为了反映 D 中各数据元素之间的前后 件关系,一般用二元组来表示。
例 一年四季的数据结构可以表示成 B =(D,R) D = {春,夏,秋,冬} R = {(春,夏),(夏,秋),(秋,冬)}
例 家庭成员数据结构可以表示成 B =(D, R) D = {父亲,儿子,女儿} R = {(父亲,儿子),(父亲,女儿)}
则称为非线性结构。 如 家庭成员之间辈分关系的数据结构是非线性
结构。
考点5 线性表的基本概念
10.3 线性表及其顺序存储结构
线性表(Linear List),由一组数据元素构成, 数据元素的位置只取决于自己的序号,元素之间的 相对位置是线性的。
线性表是由 n(n≥0) 个数据元素组成的一个有限 序列,表中的每一个数据元素,除了第一个外,有 且只有一个前件,除了最后一个外,有且只有一个 后件。
《数据结构图》课件
《数据结构图》PPT课件
欢迎来到《数据结构图》PPT课件!本课程将带您深入了解数据结构的定义、 常见类型以及应用领域。让我们一起开始探索这个精彩的主题吧!
概述
通过本节课,您将了解到数据结构的基本概念和作用。我们将探讨如何存储 和组织数据以及优化数据访问和操作的方法。
数据结构的定义
在这一节中,我们将介绍数据结构的定义,并探讨数据的抽象和表示方法。 了解数据结构的定义将有助于您理解数据在计算机中的常重要,因为不同的数据结构适用于不同的场景和数据操作需求。本节将深入 研究线性结构、树形结构和图形结构。
线性结构
线性结构是最简单且最常见的数据结构类型之一。我们将研究数组、链表和 栈等线性结构的特点、优点和缺点,并了解它们在实际应用中的使用情况。
树形结构
树形结构是一种层次化的数据结构,常用于表示层级关系。本节我们将探讨 二叉树、堆和AVL树等树形结构,并讨论它们在数据处理和搜索中的应用。
图形结构
图形结构是一种包含节点和边的数据结构,用于表示复杂的关联关系。本节我们将深入研究图的定义、遍历算 法和最短路径算法,并讨论图形结构在社交网络和地图导航中的应用。
数据结构的应用
数据结构是计算机科学领域中的核心概念,几乎应用于所有的软件开发领域。 本节我们将探讨数据结构在数据库、图形处理和算法设计中的实际应用。
数据结构图的设计原则
了解数据结构图的设计原则有助于我们创建清晰、易于理解的数据结构图。 本节我们将讨论数据结构图的设计原则,例如模块化、抽象和简洁性。
欢迎来到《数据结构图》PPT课件!本课程将带您深入了解数据结构的定义、 常见类型以及应用领域。让我们一起开始探索这个精彩的主题吧!
概述
通过本节课,您将了解到数据结构的基本概念和作用。我们将探讨如何存储 和组织数据以及优化数据访问和操作的方法。
数据结构的定义
在这一节中,我们将介绍数据结构的定义,并探讨数据的抽象和表示方法。 了解数据结构的定义将有助于您理解数据在计算机中的常重要,因为不同的数据结构适用于不同的场景和数据操作需求。本节将深入 研究线性结构、树形结构和图形结构。
线性结构
线性结构是最简单且最常见的数据结构类型之一。我们将研究数组、链表和 栈等线性结构的特点、优点和缺点,并了解它们在实际应用中的使用情况。
树形结构
树形结构是一种层次化的数据结构,常用于表示层级关系。本节我们将探讨 二叉树、堆和AVL树等树形结构,并讨论它们在数据处理和搜索中的应用。
图形结构
图形结构是一种包含节点和边的数据结构,用于表示复杂的关联关系。本节我们将深入研究图的定义、遍历算 法和最短路径算法,并讨论图形结构在社交网络和地图导航中的应用。
数据结构的应用
数据结构是计算机科学领域中的核心概念,几乎应用于所有的软件开发领域。 本节我们将探讨数据结构在数据库、图形处理和算法设计中的实际应用。
数据结构图的设计原则
了解数据结构图的设计原则有助于我们创建清晰、易于理解的数据结构图。 本节我们将讨论数据结构图的设计原则,例如模块化、抽象和简洁性。
数据结构(课堂PPT)
数据结构数据是指信息的载体数,据是能结够构输的入到逻计辑结构
算机中,并被计算机识别、存储和处理 的符号的集合。数据的形式较多,例如
数据结构我的们前物面理所结述的构工资数报表据、结学构生成运绩算表的, 实现
一个家族关系的表示形式,表示一个群 体中个体之间关系的图形描述等。
9
1.2 基本术语
数 据 数据元素 字段(域)
是《数据结构》中的几类常见的数据结 构形式。如果数据中的元素之间没有关 系,则构成集合,这也是一种结构。
12
1.2 基本术语
数 据 数据元素 字段(域)
数据结构
数据结构的逻辑结构
我数们将据线结性构结构的、物树理型结结构构和图结数构据这结构运算的实现
几类结构称为逻辑结构,它包括数据元 素的表示和关系的表示。因为仅考虑了 元素之间的逻辑关系,而没有考虑到其 在计算机中的具体实现。
度量运行时间的方法:事后统计,事前分析估算 (常用后一种)。
19
•评价一个算法的时间性能主要标准是时间复杂度的数量级。
• 时间的复杂度是指算法中包含简单操作重复执行的次数,而 某个语句重复执行的次数就是该语句的频度。
• 可以记做:T(n)=O( f(n) ) 其中f(n)是问题规模n的某个函数, 一般是算法中频度最大的语句频度。
语句频度
1
时间复杂度
O(1) 常数阶
2. FOR( i=0; i<= n;i++)
n+1
3.
x:=x+1;
O(n) 线性阶
3. FOR( i=1; i<n;i++) FOR(j=0; j<n;j++) x:=x+1;
算机中,并被计算机识别、存储和处理 的符号的集合。数据的形式较多,例如
数据结构我的们前物面理所结述的构工资数报表据、结学构生成运绩算表的, 实现
一个家族关系的表示形式,表示一个群 体中个体之间关系的图形描述等。
9
1.2 基本术语
数 据 数据元素 字段(域)
是《数据结构》中的几类常见的数据结 构形式。如果数据中的元素之间没有关 系,则构成集合,这也是一种结构。
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1.2 基本术语
数 据 数据元素 字段(域)
数据结构
数据结构的逻辑结构
我数们将据线结性构结构的、物树理型结结构构和图结数构据这结构运算的实现
几类结构称为逻辑结构,它包括数据元 素的表示和关系的表示。因为仅考虑了 元素之间的逻辑关系,而没有考虑到其 在计算机中的具体实现。
度量运行时间的方法:事后统计,事前分析估算 (常用后一种)。
19
•评价一个算法的时间性能主要标准是时间复杂度的数量级。
• 时间的复杂度是指算法中包含简单操作重复执行的次数,而 某个语句重复执行的次数就是该语句的频度。
• 可以记做:T(n)=O( f(n) ) 其中f(n)是问题规模n的某个函数, 一般是算法中频度最大的语句频度。
语句频度
1
时间复杂度
O(1) 常数阶
2. FOR( i=0; i<= n;i++)
n+1
3.
x:=x+1;
O(n) 线性阶
3. FOR( i=1; i<n;i++) FOR(j=0; j<n;j++) x:=x+1;
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15
Main Index
Contents
Build Tree
tnode<char> *buildTree(int n) { tnode<char> *root, *b, *c, *d, *e, *f, *g, *h, *i; switch(n) {case 0: d = new tnode<char> ('D'); e = new tnode<char> ('E'); b = new tnode<char> ('B',(tnode<char> *)NULL, d); c = new tnode<char> ('C',e, (tnode<char> *)NULL); root = new tnode<char> ('A',b, c); break;
Main Index
Contents
Selected Samples of Binary Trees
A A
B
C
B
C D E F G D
H
I
E
T ree A Siz e 9 D ep t h 3
T ree B Siz e 5 D ep t h 4
12
Main Index
Contents
Evaluating Tree Density
17
Main Index
Contents
Build Tree
case 2: g = new tnode<char> ('G'); h = new tnode<char> ('H'); i = new tnode<char> ('I'); d = new tnode<char> ('D',(tnode<char> *)NULL, g); e = new tnode<char> ('E',h, i); f = new tnode<char> ('F'); b = new tnode<char> ('B',d, (tnode<char> *)NULL); c = new tnode<char> ('C',e, f); root = new tnode<char> ('A',b, c); break; } return root;
19
Main Index
Contents
3. Binary Tree Scan Algorithm Template<typename T> Void inorderOutput(tnode<T> *t, const string & separator==“ “) { if(t!=NULL) { inorderOutput<T>(t->left, separator); cout<<t->nodeValue<<separator; inorderOutput<T>(t->right,separator); } }
8
Main Index
Contents
Tree Node Level and Path Length – Depth Discussion
A
B
C
D
E
F
G
H
I
K
N o n -C o m p let eT ree (D ep t h 3 ) N o d es at lev el 3 d o n o t o ccu rp y left m o s t p o s it io n s
}
18
Main Index
Contents
3. Binary Tree Scan Algorithm Recursive Tree Traversals:(深度优先搜索) 1. Inorder Scan
Travers the left subtree(“go left”); Vist the node; Travers the right subtree(“go right”);
9
Main Index
Contents
Binary Tree Definition A binary tree T is a finite set of nodes with one of the following properties:
– –
(a) T is a tree if the set of nodes is empty. (An empty tree is a tree.) (b) The set consists of a root, R, and exactly two distinct binary trees, the left subtree TL and the right subtreeTR. The nodes in T consist of node R and all the nodes in TL and TR.
16
Main Index
Contents
Build Tree
case 1: g = new tnode<char> ('G'); h = new tnode<char> ('H'); i = new tnode<char> ('I'); d = new tnode<char> ('D'); e = new tnode<char> ('E',g, (tnode<char> *)NULL); f = new tnode<char> ('F',h, i); b = new tnode<char> ('B',d, e); c = new tnode<char> ('C',(tnode<char> *)NULL, f); root = new tnode<char> ('A',b, c); break;
l e ft
D
ri g h t
l e ft
E
ri g h t
l e ft
F
ri g h t
l e ft
G
ri g h t
l e ft
H
ri g h t
T re e N o de M o de l
14
Main Index
Contents
Build Tree Nodes
template <typename T> class tnode { public: T nodeValue; tnode<T> *left, *right; tnode(){} tnode (const T& item, tnode<T> *lptr = NULL, tnode<T> *rptr = NULL): nodeValue(item), left(lptr), right(rptr) {} };
Lecture 10
– Binary Trees
Tree Structures Binary Tree Definition Selected Samples / Binary Trees Binary Tree Nodes Binary Search Trees Locating Data in a Tree Removing a Binary Tree Node Using Binary Search Trees - Removing Duplicates Removing an Item From a Binary Tree
20
Main Index Contents
3. Binary Tree Scan Algorithm Template<typename T> Void preorderOutput(tnode<T> *t, const string & separator==“ “) { if(t!=NULL) { cout<<t->nodeValue<<separator; preorderOutput<T>(t->left, separator); preorderOutput<T>(t->right,separator); } }
2.
Preorder Scan
Vist the node; Travers the left subtree(“go left”); Travers the right subtree(“go right”);
3.
Postorder Scan
Travers the left subtree(“go left”); Travers the right subtree(“go right”); Vist the node;
注:1.二叉树和分支为2的树 2.多叉树、森林概念
10
Main Index
Contents
Binary Tree Definition
树转换为二叉树
A B F C G D E B C F D A
G
E
转换规则:树根的第一个子节点转换为二叉树根的左节点; 树根的其它节点依次转换为该左节点的右链;