二叉树前序遍历递归算法PreOrder

数据结构c语言期末考试题及答案

数据结构c语言期末考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 在数据结构中，线性结构和非线性结构的区别在于（）。

A. 结构中元素的个数B. 结构中是否包含子结构C. 结构中元素之间是否有一对一关系D. 结构中元素之间是否有一对多关系答案：C2. 线性表的顺序存储结构和链式存储结构相比，其优点是（）。

A. 存储密度高B. 存储密度低C. 插入和删除操作快D. 存储空间可以动态分配答案：A3. 在一个长度为n的顺序表中，删除第i个元素（1≤i≤n）时，需要移动的元素个数为（）。

A. i-1B. n-iC. n-i+1D. n-i-1答案：B4. 栈的运算遵循（）原则。

A. 先进先出B. 先进后出C. 后进先出D. 后进后出答案：C5. 在二叉树的前序遍历中，访问顺序为（）。

A. 根-左-右B. 左-根-右C. 左-右-根D. 右-左-根答案：A6. 哈希表的冲突解决方法中，链地址法是（）。

A. 将所有元素存储在同一个存储单元B. 将所有元素存储在同一个链表中C. 将所有元素存储在同一个数组中D. 将所有元素存储在同一个链表的同一个位置答案：B7. 在图的遍历中，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的主要区别在于（）。

A. 遍历的顺序不同B. 遍历的起点不同C. 遍历的路径不同D. 遍历使用的存储结构不同答案：D8. 快速排序算法的时间复杂度为（）。

A. O(n)B. O(nlogn)C. O(n^2)D. O(logn)答案：B9. 归并排序算法的时间复杂度为（）。

A. O(n)B. O(nlogn)C. O(n^2)D. O(logn)答案：B10. 在二叉搜索树中，查找一个元素的时间复杂度为（）。

A. O(n)B. O(logn)C. O(n^2)D. O(1)答案：B二、填空题（每题2分，共20分）1. 在数据结构中，一个算法的时间复杂度通常用______来描述。

答案：大O符号2. 线性表的两种基本操作是插入和______。

二叉树的遍历及常用算法

⼆叉树的遍历及常⽤算法⼆叉树的遍历及常⽤算法遍历的定义:按照某种次序访问⼆叉树上的所有结点,且每个节点仅被访问⼀次;遍历的重要性:当我们需要对⼀颗⼆叉树进⾏,插⼊,删除,查找等操作时,通常都需要先遍历⼆叉树,所有说:遍历是⼆叉树的基本操作;遍历思路:⼆叉树的数据结构是递归定义(每个节点都可能包含相同结构的⼦节点),所以遍历也可以使⽤递归,即结点不为空则继续递归调⽤每个节点都有三个域,数据与,左孩⼦指针和右孩⼦之指针,每次遍历只需要读取数据,递归左⼦树,递归右⼦树,这三个操作三种遍历次序:根据访问三个域的不同顺序,可以有多种不同的遍历次序,⽽通常对于⼦树的访问都按照从左往右的顺序;设:L为遍历左⼦树,D为访问根结点,R为遍历右⼦树,且L必须位于R的前⾯可以得出以下三种不同的遍历次序:先序遍历操作次序为DLR,⾸先访问根结点，其次遍历根的左⼦树，最后遍历根右⼦树，对每棵⼦树同样按这三步(先根、后左、再右)进⾏中序遍历操作次序为LDR,⾸先遍历根的左⼦树，其次访问根结点，最后遍历根右⼦树，对每棵⼦树同样按这三步(先左、后根、再右)进⾏后序遍历操作次序为LRD,⾸先遍历根的左⼦树，其次遍历根的右⼦树，最后访问根结点，对每棵⼦树同样按这三步(先左、后右、最后根)进⾏层次遍历层次遍历即按照从上到下从左到右的顺序依次遍历所有节点,实现层次遍历通常需要借助⼀个队列,将接下来要遍历的结点依次加⼊队列中;遍历的应⽤“遍历”是⼆叉树各种操作的基础，可以在遍历过程中对结点进⾏各种操作，如:对于⼀棵已知⼆叉树求⼆叉树中结点的个数求⼆叉树中叶⼦结点的个数;求⼆叉树中度为1的结点个数求⼆叉树中度为2的结点个数5求⼆叉树中⾮终端结点个数交换结点左右孩⼦判定结点所在层次等等...C语⾔实现:#include <stdio.h>//⼆叉链表数据结构定义typedef struct TNode {char data;struct TNode *lchild;struct TNode *rchild;} *BinTree, BinNode;//初始化//传⼊⼀个指针令指针指向NULLvoid initiate(BinTree *tree) {*tree = NULL;}//创建树void create(BinTree *BT) {printf("输⼊当前结点值: (0则创建空节点)\n");char data;scanf(" %c", &data);//连续输⼊整形和字符时.字符变量会接受到换⾏,所以加空格if (data == 48) {*BT = NULL;return;} else {//创建根结点//注意开辟的空间⼤⼩是结构体的⼤⼩⽽不是结构体指针⼤⼩,写错了不会⽴马产⽣问题,但是后续在其中存储数据时极有可能出现内存访问异常(飙泪....) *BT = malloc(sizeof(struct TNode));//数据域赋值(*BT)->data = data;printf("输⼊节点 %c 的左孩⼦ \n", data);create(&((*BT)->lchild));//递归创建左⼦树printf("输⼊节点 %c 的右孩⼦ \n", data);create(&((*BT)->rchild));//递归创建右⼦树}}//求双亲结点(⽗结点)BinNode *Parent(BinTree tree, char x) {if (tree == NULL)return NULL;else if ((tree->lchild != NULL && tree->lchild->data == x) || (tree->rchild != NULL && tree->rchild->data == x))return tree;else{BinNode *node1 = Parent(tree->lchild, x);BinNode *node2 = Parent(tree->rchild, x);return node1 != NULL ? node1 : node2;}}//先序遍历void PreOrder(BinTree tree) {if (tree) {//输出数据printf("%c ", tree->data);//不为空则按顺序继续递归判断该节点的两个⼦节点PreOrder(tree->lchild);PreOrder(tree->rchild);}}//中序void InOrder(BinTree tree) {if (tree) {InOrder(tree->lchild);printf("%c ", tree->data);InOrder(tree->rchild);}}//后序void PostOrder(BinTree tree) {if (tree) {PostOrder(tree->lchild);PostOrder(tree->rchild);printf("%c ", tree->data);}}//销毁结点递归free所有节点void DestroyTree(BinTree *tree) {if (*tree != NULL) {printf("free %c \n", (*tree)->data);if ((*tree)->lchild) {DestroyTree(&((*tree)->lchild));}if ((*tree)->rchild) {DestroyTree(&((*tree)->rchild));}free(*tree);*tree = NULL;}}// 查找元素为X的结点使⽤的是层次遍历BinNode *FindNode(BinTree tree, char x) {if (tree == NULL) {return NULL;}//队列BinNode *nodes[1000] = {};//队列头尾位置int front = 0, real = 0;//将根节点插⼊到队列尾nodes[real] = tree;real += 1;//若队列不为空则继续while (front != real) {//取出队列头结点输出数据BinNode *current = nodes[front];if (current->data == x) {return current;}front++;//若当前节点还有⼦(左/右)节点则将结点加⼊队列if (current->lchild != NULL) {nodes[real] = current->lchild;real++;}if (current->rchild != NULL) {nodes[real] = current->rchild;real++;}}return NULL;}//层次遍历// 查找元素为X的结点使⽤的是层次遍历void LevelOrder(BinTree tree) {if (tree == NULL) {return;}//队列BinNode *nodes[1000] = {};//队列头尾位置int front = 0, real = 0;//将根节点插⼊到队列尾nodes[real] = tree;real += 1;//若队列不为空则继续while (front != real) {//取出队列头结点输出数据BinNode *current = nodes[front];printf("%2c", current->data);front++;//若当前节点还有⼦(左/右)节点则将结点加⼊队列if (current->lchild != NULL) {nodes[real] = current->lchild;real++;}if (current->rchild != NULL) {nodes[real] = current->rchild;real++;}}}//查找x的左孩⼦BinNode *Lchild(BinTree tree, char x) {BinTree node = FindNode(tree, x);if (node != NULL) {return node->lchild;}return NULL;}//查找x的右孩⼦BinNode *Rchild(BinTree tree, char x) {BinTree node = FindNode(tree, x);if (node != NULL) {return node->rchild;}return NULL;}//求叶⼦结点数量int leafCount(BinTree *tree) {if (*tree == NULL)return 0;//若左右⼦树都为空则该节点为叶⼦,且后续不⽤接续递归了else if (!(*tree)->lchild && !(*tree)->rchild)return 1;else//若当前结点存在⼦树,则递归左右⼦树, 结果相加return leafCount(&((*tree)->lchild)) + leafCount(&((*tree)->rchild));}//求⾮叶⼦结点数量int NotLeafCount(BinTree *tree) {if (*tree == NULL)return 0;//若该结点左右⼦树均为空,则是叶⼦,且不⽤继续递归else if (!(*tree)->lchild && !(*tree)->rchild)return 0;else//若当前结点存在左右⼦树,则是⾮叶⼦结点(数量+1),在递归获取左右⼦树中的⾮叶⼦结点,结果相加 return NotLeafCount(&((*tree)->lchild)) + NotLeafCount(&((*tree)->rchild)) + 1;}//求树的⾼度(深度)int DepthCount(BinTree *tree) {if (*tree == NULL)return 0;else{//当前节点不为空则深度+1 在加上⼦树的⾼度,int lc = DepthCount(&((*tree)->lchild)) + 1;int rc = DepthCount(&((*tree)->rchild)) + 1;return lc > rc?lc:rc;// 取两⼦树深度的最⼤值 }}//删除左⼦树void RemoveLeft(BinNode *node){if (!node)return;if (node->lchild)DestroyTree(&(node->lchild));node->lchild = NULL;}//删除右⼦树void RemoveRight(BinNode *node){if (!node)return;if (node->rchild)DestroyTree(&(node->rchild));node->rchild = NULL;}int main() {BinTree tree;create(&tree);BinNode *node = Parent(tree, 'G');printf("G的⽗结点为%c\n",node->data);BinNode *node2 = Lchild(tree, 'D');printf("D的左孩⼦结点为%c\n",node2->data);BinNode *node3 = Rchild(tree, 'D');printf("D的右孩⼦结点为%c\n",node3->data);printf("先序遍历为:");PreOrder(tree);printf("\n");printf("中序遍历为:");InOrder(tree);printf("\n");printf("后序遍历为:");PostOrder(tree);printf("\n");printf("层次遍历为:");LevelOrder(tree);printf("\n");int a = leafCount(&tree);printf("叶⼦结点数为%d\n",a);int b = NotLeafCount(&tree);printf("⾮叶⼦结点数为%d\n",b);int c = DepthCount(&tree);printf("深度为%d\n",c);//查找F节点BinNode *node4 = FindNode(tree,'C');RemoveLeft(node4);printf("删除C的左孩⼦后遍历:");LevelOrder(tree);printf("\n");RemoveRight(node4);printf("删除C的右孩⼦后遍历:");LevelOrder(tree);printf("\n");//销毁树printf("销毁树 \n");DestroyTree(&tree);printf("销毁后后遍历:");LevelOrder(tree);printf("\n");printf("Hello, World!\n");return 0;}测试:测试数据为下列⼆叉树:运⾏程序复制粘贴下列内容:ABDGHECKFIJ特别感谢:iammomo。

数据结构与算法系列研究五——树、二叉树、三叉树、平衡排序二叉树AVL

数据结构与算法系列研究五——树、⼆叉树、三叉树、平衡排序⼆叉树AVL树、⼆叉树、三叉树、平衡排序⼆叉树AVL⼀、树的定义树是计算机算法最重要的⾮线性结构。

树中每个数据元素⾄多有⼀个直接前驱，但可以有多个直接后继。

树是⼀种以分⽀关系定义的层次结构。

a.树是n(≥0)结点组成的有限集合。

{N.沃恩}(树是n(n≥1)个结点组成的有限集合。

{D.E.Knuth})在任意⼀棵⾮空树中：⑴有且仅有⼀个没有前驱的结点----根(root)。

⑵当n>1时，其余结点有且仅有⼀个直接前驱。

⑶所有结点都可以有0个或多个后继。

b. 树是n(n≥0)个结点组成的有限集合。

在任意⼀棵⾮空树中：⑴有⼀个特定的称为根（root）的结点。

⑵当n>1时，其余结点分为ｍ（ｍ≥0）个互不相交的⼦集T1，T2，…，Tm。

每个集合本⾝⼜是⼀棵树，并且称为根的⼦树（subtree）树的固有特性---递归性。

即⾮空树是由若⼲棵⼦树组成，⽽⼦树⼜可以由若⼲棵更⼩的⼦树组成。

树的基本操作1、InitTree(&T) 初始化2、DestroyTree(&T) 撤消树3、CreatTree(&T,F) 按F的定义⽣成树4、ClearTree(&T) 清除5、TreeEmpty(T) 判树空6、TreeDepth(T) 求树的深度7、Root(T) 返回根结点8、Parent(T,x) 返回结点 x 的双亲9、Child(T,x,i) 返回结点 x 的第i 个孩⼦10、InsertChild(&T,&p,i,x) 把 x 插⼊到 P的第i棵⼦树处11、DeleteChild(&T,&p,i) 删除结点P的第i棵⼦树12、traverse(T) 遍历树的结点：包含⼀个数据元素及若⼲指向⼦树的分⽀。

●结点的度: 结点拥有⼦树的数⽬●叶结点: 度为零的结点●分枝结点: 度⾮零的结点●树的度: 树中各结点度的最⼤值●孩⼦: 树中某个结点的⼦树的根●双亲: 结点的直接前驱●兄弟: 同⼀双亲的孩⼦互称兄弟●祖先: 从根结点到某结点j 路径上的所有结点（不包括指定结点）。

二叉树遍历（前序、中序、后序、层次、广度优先、深度优先遍历）

⼆叉树遍历（前序、中序、后序、层次、⼴度优先、深度优先遍历）⽬录转载：⼆叉树概念⼆叉树是⼀种⾮常重要的数据结构，⾮常多其他数据结构都是基于⼆叉树的基础演变⽽来的。

对于⼆叉树，有深度遍历和⼴度遍历，深度遍历有前序、中序以及后序三种遍历⽅法，⼴度遍历即我们寻常所说的层次遍历。

由于树的定义本⾝就是递归定义，因此採⽤递归的⽅法去实现树的三种遍历不仅easy理解并且代码⾮常简洁，⽽对于⼴度遍历来说，须要其他数据结构的⽀撑。

⽐⽅堆了。

所以。

对于⼀段代码来说，可读性有时候要⽐代码本⾝的效率要重要的多。

四种基本的遍历思想前序遍历：根结点 ---> 左⼦树 ---> 右⼦树中序遍历：左⼦树---> 根结点 ---> 右⼦树后序遍历：左⼦树 ---> 右⼦树 ---> 根结点层次遍历：仅仅需按层次遍历就可以⽐如。

求以下⼆叉树的各种遍历前序遍历：1 2 4 5 7 8 3 6中序遍历：4 2 7 5 8 1 3 6后序遍历：4 7 8 5 2 6 3 1层次遍历：1 2 3 4 5 6 7 8⼀、前序遍历1）依据上⽂提到的遍历思路：根结点 ---> 左⼦树 ---> 右⼦树，⾮常easy写出递归版本号：public void preOrderTraverse1(TreeNode root) {if (root != null) {System.out.print(root.val+" ");preOrderTraverse1(root.left);preOrderTraverse1(root.right);}}2）如今讨论⾮递归的版本号：依据前序遍历的顺序，优先訪问根结点。

然后在訪问左⼦树和右⼦树。

所以。

对于随意结点node。

第⼀部分即直接訪问之，之后在推断左⼦树是否为空，不为空时即反复上⾯的步骤，直到其为空。

若为空。

则须要訪问右⼦树。

注意。

在訪问过左孩⼦之后。

二叉树前中后序遍历做题技巧

二叉树前中后序遍历做题技巧在计算机科学中，二叉树是一种重要的数据结构，而前序、中序和后序遍历则是二叉树遍历的三种主要方式。

下面将分别对这三种遍历方式进行解析，并提供一些解题技巧。

1.理解遍历顺序前序遍历顺序是：根节点->左子树->右子树中序遍历顺序是：左子树->根节点->右子树后序遍历顺序是：左子树->右子树->根节点理解每种遍历顺序是解题的基础。

2.使用递归或迭代二叉树的遍历可以通过递归或迭代实现。

在递归中，每个节点的处理函数会调用其左右子节点的处理函数。

在迭代中，可以使用栈来模拟递归过程。

3.辨析指针指向在递归或迭代中，需要正确处理指针的指向。

在递归中，通常使用全局变量或函数参数传递指针。

在迭代中，需要使用栈或其他数据结构保存指针。

4.学会断点续传在处理大规模数据时，为了避免内存溢出，可以采用断点续传的方式。

即在遍历过程中，将中间结果保存在文件中，下次遍历时从文件中读取上一次的结果，继续遍历。

5.识别循环和终止条件在遍历二叉树时，要识别是否存在循环，并确定终止条件。

循环可以通过深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）避免。

终止条件通常为达到叶子节点或达到某个深度限制。

6.考虑边界情况在处理二叉树遍历问题时，要考虑边界情况。

例如，对于空二叉树，需要进行特殊处理。

又如，在处理二叉搜索树时，需要考虑节点值的最小和最大边界。

7.优化空间使用在遍历二叉树时，需要优化空间使用。

例如，可以使用in-place排序来避免额外的空间开销。

此外，可以使用懒加载技术来延迟加载子节点，从而减少内存占用。

8.验证答案正确性最后，验证答案的正确性是至关重要的。

可以通过检查输出是否符合预期、是否满足题目的限制条件等方法来验证答案的正确性。

如果可能的话，也可以使用自动化测试工具进行验证。

二叉树遍历（前中后序遍历，三种方式）

⼆叉树遍历（前中后序遍历，三种⽅式）⽬录刷题中碰到⼆叉树的遍历，就查找了⼆叉树遍历的⼏种思路，在此做个总结。

对应的LeetCode题⽬如下：，，，接下来以前序遍历来说明三种解法的思想，后⾯中序和后续直接给出代码。

⾸先定义⼆叉树的数据结构如下：//Definition for a binary tree node.struct TreeNode {int val;TreeNode *left;TreeNode *right;TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}};前序遍历，顺序是“根-左-右”。

使⽤递归实现：递归的思想很简单就是我们每次访问根节点后就递归访问其左节点，左节点访问结束后再递归的访问右节点。

代码如下：class Solution {public:vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {if(root == NULL) return {};vector<int> res;helper(root,res);return res;}void helper(TreeNode *root, vector<int> &res){res.push_back(root->val);if(root->left) helper(root->left, res);if(root->right) helper(root->right, res);}};使⽤辅助栈迭代实现：算法为：先把根节点push到辅助栈中，然后循环检测栈是否为空，若不空，则取出栈顶元素，保存值到vector中，之后由于需要想访问左⼦节点，所以我们在将根节点的⼦节点⼊栈时要先经右节点⼊栈，再将左节点⼊栈，这样出栈时就会先判断左⼦节点。

代码如下：class Solution {public:vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {if(root == NULL) return {};vector<int> res;stack<TreeNode*> st;st.push(root);while(!st.empty()){//将根节点出栈放⼊结果集中TreeNode *t = st.top();st.pop();res.push_back(t->val);//先⼊栈右节点，后左节点if(t->right) st.push(t->right);if(t->left) st.push(t->left);}return res;}};Morris Traversal⽅法具体的详细解释可以参考如下链接：这种解法可以实现O(N)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度。

前序后序中序详细讲解

前序后序中序详细讲解1.引言1.1 概述在数据结构与算法中，前序、中序和后序是遍历二叉树的三种基本方式之一。

它们是一种递归和迭代算法，用于按照特定的顺序访问二叉树的所有节点。

通过遍历二叉树，我们可以获取有关树的结构和节点之间关系的重要信息。

前序遍历是指先访问根节点，然后递归地访问左子树，最后递归地访问右子树。

中序遍历是指先递归地访问左子树，然后访问根节点，最后递归地访问右子树。

后序遍历是指先递归地访问左子树，然后递归地访问右子树，最后访问根节点。

它们的不同之处在于访问根节点的时机不同。

前序遍历可以帮助我们构建二叉树的镜像，查找特定节点，或者获取树的深度等信息。

中序遍历可以帮助我们按照节点的大小顺序输出树的节点，或者查找二叉搜索树中的某个节点。

后序遍历常用于删除二叉树或者释放二叉树的内存空间。

在实际应用中，前序、中序和后序遍历算法有着广泛的应用。

它们可以用于解决树相关的问题，例如在Web开发中，树结构的遍历算法可以用于生成网页导航栏或者搜索树结构中的某个节点。

在图像处理中，前序遍历可以用于图像压缩或者图像识别。

另外，前序和后序遍历算法还可以用于表达式求值和编译原理中的语法分析等领域。

综上所述，前序、中序和后序遍历算法是遍历二叉树的重要方式，它们在解决各种与树有关的问题中扮演着关键的角色。

通过深入理解和应用这些遍历算法，我们可以更好地理解和利用二叉树的结构特性，并且能够解决更加复杂的问题。

1.2文章结构文章结构是指文章中各个部分的布局和组织方式。

一个良好的文章结构可以使读者更好地理解和理解文章的内容。

本文将详细讲解前序、中序和后序三个部分的内容和应用。

首先，本文将在引言部分概述整篇文章的内容，并介绍文章的结构和目的。

接下来，正文部分将分为三个小节，分别对前序、中序和后序进行详细讲解。

在前序讲解部分，我们将定义和解释前序的意义，并介绍前序在实际应用中的场景。

通过详细的解释和实例，读者将能更好地理解前序的概念和用途。

二叉树的遍历PPT-课件

4 、二叉树的创建算法
利用二叉树前序遍历的结果可以非常方便地生成给定的
二叉树，具体做法是：将第一个输入的结点作为二叉树的根结点，后继输入的结点序列是二叉树左子树前序遍历的结果，由它们生成二叉树的左子树；再接下来输入的结点序列为二叉树右子树前序遍历的结果，应该由它们生成二叉树的右子树；而由二叉树左子树前序遍历的结果生成二叉树的左子树和由二叉树右子树前序遍历的结果生成二叉树的右子树的过程均与由整棵二叉树的前序遍历结果生成该二叉树的过程完全相同，只是所处理的对象范围不同，于是完全可以使用递归方式加以实现。
void createbintree(bintree *t) { char ch; if ((ch=getchar())==' ') *t=NULL; else { *t=(bintnode *)malloc(sizeof(bintnode)); /*生成二叉树的根结点*/ (*t)->data=ch; createbintree(&(*t)->lchild); /*递归实现左子树的建立*/ createbintree(&(*t)->rchild); /*递归实现右子树的建立*/ }
if (s.top>-1) { t=s.data[s.top]; s.tag[s.top]=1; t=t->rchild; }
else t=NULL; }
}
7．5 二叉树其它运算的实现
由于二叉树本身的定义是递归的，因此关于二叉树的许多问题或运算采用递归方式实现非常地简单和自然。 1、二叉树的查找locate(t,x)
（1）对一棵二叉树中序遍历时，若我们将二叉树严
格地按左子树的所有结点位于根结点的左侧，右子树的所

前序遍历中序遍历复原方法

前序遍历中序遍历复原方法树是一种非线性的数据结构，它的一个重要性质就是可以通过不同的遍历顺序来表达树的结构。

在二叉树中，常用的三种遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。

这三种遍历方式可以帮助我们了解树的结构，从而实现一些操作，比如复原树的结构。

在本文中，我们将讨论如何通过前序遍历和中序遍历的结果来复原一棵树的结构。

前序遍历、中序遍历和后序遍历是树的三种深度优先遍历方式。

它们的定义如下：-前序遍历：先访问根节点，再依次遍历左子树和右子树。

-中序遍历：先遍历左子树，再访问根节点，最后遍历右子树。

-后序遍历：先遍历左子树，再遍历右子树，最后访问根节点。

在这三种遍历方式中，前序遍历和中序遍历是最常用的。

在实际应用中，有时我们只能得到树的前序遍历和中序遍历结果，但想要还原树的结构。

那么，该如何通过前序遍历和中序遍历的结果来复原一棵树的结构呢？为了解决这个问题，我们首先需要知道前序遍历和中序遍历的性质。

在前序遍历中，第一个元素一定是根节点，在中序遍历中，根节点左边的元素都位于左子树中，根节点右边的元素都位于右子树中。

利用这些性质，我们可以进行如下步骤来复原树的结构：1.根据前序遍历的结果确定根节点。

2.在中序遍历的结果中找到根节点的位置，划分出左子树和右子树。

3.递归处理左子树和右子树，直到无法再继续递归。

下面，我们以一个具体的例子来说明如何通过前序遍历和中序遍历的结果来复原一棵树的结构。

假设我们有以下一棵树的前序遍历结果为[1,2,4,5,3,6,7]，中序遍历结果为[4,2,5,1,6,3,7]。

我们需要还原这棵树的结构。

首先，根据前序遍历的结果，我们可以知道根节点是1、然后，在中序遍历的结果中找到根节点1的位置，左子树为[4,2,5]，右子树为[6,3,7]。

接下来，我们递归处理左子树和右子树。

对于左子树，前序遍历结果为[2,4,5]，中序遍历结果为[4,2,5]。

根据前序遍历的结果，我们可以知道左子树的根节点是2、在中序遍历的结果中找到根节点2的位置，左子树为空，右子树为[4,5]。

二叉树的遍历实验报告

二叉树的遍历实验报告一、实验目的1.了解二叉树的基本概念和性质；2.理解二叉树的遍历方式以及它们的实现方法；3.学会通过递归和非递归算法实现二叉树的遍历。

二、实验内容1.二叉树的定义在计算机科学中，二叉树是一种重要的数据结构，由节点及它们的左右儿子组成。

没有任何子节点的节点称为叶子节点，有一个子节点的节点称为一度点，有两个子节点的节点称为二度点。

二叉树的性质：1.每个节点最多有两个子节点；2.左右子节点的顺序不能颠倒，左边是父节点的左子节点，右边是父节点的右子节点；3.二叉树可以为空，也可以只有一个根节点；4.二叉树的高度是从根节点到最深叶子节点的层数；5.二叉树的深度是从最深叶子节点到根节点的层数；6.一个深度为d的二叉树最多有2^(d+1) -1个节点，其中d>=1；7.在二叉树的第i层上最多有2^(i-1)个节点，其中i>=1。

2.二叉树的遍历方式二叉树的遍历是指从根节点出发，按照一定的顺序遍历二叉树中的每个节点。

常用的二叉树遍历方式有三种：前序遍历、中序遍历和后序遍历。

前序遍历：先遍历根节点，再遍历左子树，最后遍历右子树；中序遍历：先遍历左子树，再遍历根节点，最后遍历右子树；后序遍历：先遍历左子树，再遍历右子树，最后遍历根节点。

递归算法：利用函数调用，递归实现二叉树的遍历；非递归算法：利用栈或队列，对二叉树进行遍历。

三、实验步骤1.创建二叉树数据结构并插入节点；2.实现二叉树的前序遍历、中序遍历、后序遍历递归算法；3.实现二叉树的前序遍历、中序遍历、后序遍历非递归算法；4.测试算法功能。

四、实验结果1.创建二叉树数据结构并插入节点为了测试三种遍历方式的算法实现，我们需要创建一个二叉树并插入节点，代码如下：```c++//定义二叉树节点struct TreeNode {int val;TreeNode* left;TreeNode* right;TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}};递归算法是实现二叉树遍历的最简单方法，代码如下：```c++//前序遍历非递归算法vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {stack<TreeNode*> s;vector<int> res;if (!root) return res;s.push(root);while (!s.empty()) {TreeNode* tmp = s.top();s.pop();res.push_back(tmp->val);if (tmp->right) s.push(tmp->right);if (tmp->left) s.push(tmp->left);}return res;}4.测试算法功能return 0;}```测试结果如下：preorderTraversal: 4 2 1 3 6 5 7inorderTraversal: 1 2 3 4 5 6 7postorderTraversal: 1 3 2 5 7 6 4preorderTraversalNonRecursive: 4 2 1 3 6 5 7inorderTraversalNonRecursive: 1 2 3 4 5 6 7postorderTraversalNonRecursive: 1 3 2 5 7 6 4本次实验通过实现二叉树的递归和非递归遍历算法，加深了对二叉树的理解，并熟悉了遍历算法的实现方法。

二叉树的创建与遍历的实验总结

二叉树的创建与遍历的实验总结引言二叉树是一种重要的数据结构，在计算机科学中有着广泛的应用。

了解二叉树的创建和遍历方法对于数据结构的学习和算法的理解至关重要。

本文将对二叉树的创建和遍历进行实验，并总结相应的经验和思考。

二叉树的定义在开始实验之前，我们首先需要了解二叉树的定义和基本概念。

二叉树是一种每个节点最多拥有两个子节点的树形结构。

每个节点包含一个值和指向其左右子节点的指针。

根据节点的位置，可以将二叉树分为左子树和右子树。

创建二叉树二叉树的创建可以采用多种方法，包括手动创建和通过编程实现。

在实验中，我们主要关注通过编程方式实现二叉树的创建。

1. 递归方法递归是一种常用的创建二叉树的方法。

通过递归，我们可以从根节点开始，逐层创建左子树和右子树。

具体步骤如下：1.创建一个空节点作为根节点。

2.递归地创建左子树。

3.递归地创建右子树。

递归方法的代码实现如下所示：class TreeNode:def __init__(self, value):self.value = valueself.left = Noneself.right = Nonedef create_binary_tree(values):if not values:return None# 使用队列辅助创建二叉树queue = []root = TreeNode(values[0])queue.append(root)for i in range(1, len(values)):node = TreeNode(values[i])# 当前节点的左子节点为空，则将新节点作为左子节点if not queue[0].left:queue[0].left = node# 当前节点的右子节点为空，则将新节点作为右子节点elif not queue[0].right:queue[0].right = node# 当前节点的左右子节点已经齐全，可以从队列中删除该节点queue.pop(0)# 将新节点添加到队列中，下一次循环时可以使用该节点queue.append(node)return root2. 非递归方法除了递归方法，我们还可以使用非递归方法创建二叉树。

二叉树的四种遍历算法

⼆叉树的四种遍历算法⼆叉树作为⼀种重要的数据结构，它的很多算法的思想在很多地⽅都⽤到了，⽐如STL算法模板，⾥⾯的优先队列、集合等等都⽤到了⼆叉树⾥⾯的思想，先从⼆叉树的遍历开始：看⼆叉树长什么样⼦：我们可以看到这颗⼆叉树⼀共有七个节点0号节点是根节点1号节点和2号节点是0号节点的⼦节点，1号节点为0号节点的左⼦节点，2号节点为0号节点的右⼦节点同时1号节点和2号节点⼜是3号节点、四号节点和五号节点、6号节点的双亲节点五号节点和6号节点没有⼦节点（⼦树），那么他们被称为‘叶⼦节点’这就是⼀些基本的概念⼆叉树的遍历⼆叉树常⽤的遍历⽅式有：前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历四种遍历⽅式，不同的遍历算法，其思想略有不同，我们来看⼀下这四种遍历⽅法主要的算法思想：1、先序遍历⼆叉树顺序：根节点 –> 左⼦树 –> 右⼦树，即先访问根节点，然后是左⼦树，最后是右⼦树。

上图中⼆叉树的前序遍历结果为：0 -> 1 -> 3 -> 4 -> 2 -> 5 -> 62、中序遍历⼆叉树顺序：左⼦树 –> 根节点 –> 右⼦树，即先访问左⼦树，然后是根节点，最后是右⼦树。

上图中⼆叉树的中序遍历结果为：3 -> 1 -> 4 -> 0 -> 5 -> 2 -> 63、后续遍历⼆叉树顺序：左⼦树 –> 右⼦树 –> 根节点，即先访问左⼦树，然后是右⼦树，最后是根节点。

上图中⼆叉树的后序遍历结果为：3 -> 4 -> 1 -> 5 -> 6 -> 2 -> 04、层序遍历⼆叉树顺序：从最顶层的节点开始，从左往右依次遍历，之后转到第⼆层，继续从左往右遍历，持续循环，直到所有节点都遍历完成上图中⼆叉树的层序遍历结果为：0 -> 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6下⾯是四种算法的伪代码：前序遍历：preOrderParse(int n) {if(tree[n] == NULL)return ; // 如果这个节点不存在，那么结束cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容preOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左⼦树preOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右⼦树}中序遍历inOrderParse(int n) {if(tree[n] == NULL)return ; // 如果这个节点不存在，那么结束inOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左⼦树cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容inOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右⼦树}pastOrderParse(int n) {if(tree[n] == NULL)return ; // 如果这个节点不存在，那么结束pastOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左⼦树pastOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右⼦树cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容}可以看到前三种遍历都是直接通过递归来完成，⽤递归遍历⼆叉树简答⽅便⽽且好理解，接下来层序遍历就需要动点脑筋了，我们如何将⼆叉树⼀层⼀层的遍历输出？其实在这⾥我们要借助⼀种数据结构来完成：队列。

二叉树的先序,中序,后序遍历代码

二叉树的先序,中序,后序遍历代码一、二叉树的先序、中序和后序遍历1、先序遍历先序遍历是根节点、左子树、右子树的顺序访问二叉树的一种遍历方法。

在先序遍历中，先访问根节点，然后递归访问左子树，最后递归访问右子树。

具体的代码如下：（1）//先序遍历法PreOrder(Tree T){if(T!=NULL){Visit(T);//访问根节点PreOrder(T->Left);//遍历左子树PreOrder(T->Right);//遍历右子树}}2、中序遍历中序遍历是左子树、根节点、右子树的顺序访问二叉树的一种遍历方法。

在中序遍历中，先递归访问左子树，然后访问根节点，最后递归访问右子树。

具体的代码如下：（2）//中序遍历法InOrder(Tree T){if(T!=NULL){InOrder(T->Left);//遍历左子树Visit(T);//访问根节点InOrder(T->Right);//遍历右子树}}3、后序遍历后序遍历是左子树、右子树、根节点的顺序访问二叉树的一种遍历方法。

在后序遍历中，先递归访问左子树，然后递归访问右子树，最后访问根节点。

具体的代码如下：（3）//后序遍历法PostOrder(Tree T){if(T!=NULL){PostOrder(T->Left);//遍历左子树PostOrder(T->Right);//遍历右子树Visit(T);//访问根节点}}二、先序、中序和后序遍历的应用（1）构造二叉树先序序列和中序序列是完全可以解决构造出一颗二叉树的，必要的条件是中序和先序的元素的个数必须相同。

后序序列无法实现这一点，只能确定根节点的位置。

（2）深度优先搜索深度优先搜索是一种图遍历算法，它使用栈来帮助用户访问一棵树，也就是深度优先算法。

先序遍历是先从根节点访问，中序遍历是在访问左子树后再访问根节点，而后序遍历是在访问右子树后再访问根节点。

（3）计算二叉树深度根据先序遍历和后序遍历可以知道二叉树的深度。

数据结构课程设计-二叉树

《数据结构》课程设计说明书二叉平衡树算法实现班级组别：二指导老师：完成时间：2019.6.19 组长：学号：05 组员1：学号：33 组员2：学号：组员3：学号：成绩：目录目录一、课题设计任务 (2)二、任务分析 (2)1. 数据逻辑结构（算法描述） (2)2. 关键算法思想 (3)三、概要设计（总体设计） (3)四、详细设计 (4)1. 数据存储结构 (4)2. 各模块流程图及算法 (5)3. 算法效率分析 (9)五、测试 (10)1. 删除 (10)2. 查找 (10)3. 遍历 (10)六、课程设计心得 (10)七、参考文献 (11)八、附录 (11)一、课题设计任务针对给定的序列建立存储结构，实现各种遍历；实现树的生成，实现数据的查找、插入、删除，输出各种遍历。

二、任务分析1.数据逻辑结构（算法描述）//中序--递归void InorderTra(PNode root) {if (root) {InorderTra(root->leftChild); //中序遍历左子树printf("%d\t", root->keyValue); //访问根节点InorderTra(root->rightChild); //中序遍历右子数}}//前序--递归void PreOrderTra(PNode root) {if (root != NULL) {printf("%d\t", root->keyValue); //访问根节点PreOrderTra(root->leftChild); //前序遍历左子树PreOrderTra(root->rightChild); //前序遍历右子数}}//后序--递归void PostOrderTra(PNode root) {if (root) {PostOrderTra(root->leftChild); //后序遍历左子树PostOrderTra(root->rightChild); //后序遍历右子树printf("%d\t", root->keyValue); //访问根节点}}//求树的最大深度int getDeep(PNode root) {if (!root) {return 0;}int leftDeep = getDeep(root->leftChild) + 1;int rightDeep = getDeep(root->rightChild) + 1;return leftDeep > rightDeep ? leftDeep : rightDeep;}//从根节点开始打印出所有层void printByLevel(PNode root, int deep) {for (int i = 0; i < deep; i++) {LevelOrderTra(root, i);}printf("\n");}2.关键算法思想树的生成过程保持左右平衡，插入删除过程中保证树的平衡。

二叉树的先序遍历和中序遍历的非递归算法

第２３卷
第１期
电脑开发与应用
文章编号：０３５５（００９—０３０１０—８０２１）１０５ —３
二叉树的先序遍历和中序遍历的非递归算法
ＤｉｃｓｉｎａｓｕｓｏｎｄＡｎａｙｉｎ— ｅｕｓｖｇｒｔｍｏｅｒｒｌｓｓｏｆＮｏｒｃｒｉｅＡｌｏｉｈｆｒＰｒｏｄｅ
ｔｅＳｐｅｒｒｔａｅｓｌａｔｉｒｅ’ ｒｏｄｅｒｖｒａｎｄｏｂａｎｎｏｎｒｃｓｖｌｏｒｔｏｉａｒｒｅ’ ｅｒｅｒｔａｖｒａｉｔｃＡｔｌｓｏｂｔｉｎｇｎｏｎｅｕｒｉｅａｇｉｈｍｆｒｂｎｙｔｅＳｐｒｏｄｒｅｓｌｕｓｎｇｓａｋ．ａｔ．ａｎｉ
ｔａｅｓ．ｒｖｒａ１Ｔｈｅｉｐｔｃｓａｎｙｓｓｎｇｏｆｔｅｌｆｒｂｉｒｒｅ’ Ｓｐｒｏｒｒｔａｖｒａｄｂｉｒｒｅ’ Ｓｉｒｒｔａｅｒａ．ｍｏｒａｎｅｉａｌｉｉｈｅｒａｏｎａｙｔｅｅｄｅｒｅｓｌａｎｎａｙｔｅｎｏｄｅｒｖｓ１ＫＥＹＷＯＲＤＳｂｉｒｔｅｎａｙｒｅ’ Ｓｐｒｏｒｅｔａｒａ，ｂｉｒｔｅｅｄｒｒｖｅｓｌｎａｙｒｅ’ ａｇｉｈｍｌｏｒｔ
Ｐｒｏｄ（一ｒｈｉｄ）；ｅｒｅｒｂｔ＞ｃｌ
从二叉树先序遍历非递归算法实现时系统栈的变化情况，我们不难看出，二叉树先序遍历实际上是走丫

二叉树的遍历

T->rchild= CreatBiTree(); /*构造右子树*/ 扩展先序遍历序列
}
2021/2/21
return (T) ;}
A B Φ D Φ Φ C Φ 17Φ
T
T
T
ch=B
ch=Φ
Λ
T
T= Λ, Creat(T)
ch=A T
A
B creat(T L)
ΛB 返回
creat(T L)
creat(T R)
A
p=p->RChild;
}
2021/2/21
}
top
A
B
C
D
top
B
top
A
A
top
D
A
top
A
top
C
13
top
中序遍历二叉树的非递归算法：
A
void InOrder(BiTree T)
{ InitStack(&S); 相当于top=-1;
p=T;
B
C
while(p!=NULL | | !IsEmpty(S)) 相当于top==-1;
}
后序遍历二叉树的递归算法：
void PostOrder (BiTree T)
{ if(T!=NULL)
{ PostOrder (T->lchild);
PostOrder (T->rchild);
printf(T->data); }
2021/2/21
15
}
先序遍历二叉树的递归算法： void PreOder (BiTree T) { if(T! =NULL){ printf (T->data); PreOrder (T->lchild); PreOrder (T->rchild); } }

树的三种搜索(人工智能)

中序遍历二叉树的递归过程图解
前序遍历 (Preorder Traversal) 前序遍历二叉树算法的框架是若二叉树为空，则空操作；否则访问根结点 (V)；前序遍历左子树 (L)；前序遍历右子树 (R)。遍历结果 -+a*b-cd/ef
二叉树递归的前序遍历算法 template <class Type> void BinaryTree <Type>::PreOrder ( ) { PreOrder ( root ); } template <class Type> void BinaryTree<Type>:: PreOrder ( BinTreeNode <Type> *current ) { if ( current != NULL ) { cout << current→data; PreOrder ( current→leftChild ); PreOrder ( current→rightChild )Traversal) 后序遍历二叉树算法的框架是若二叉树为空，则空操作；否则后序遍历左子树 (L)；后序遍历右子树 (R)；访问根结点 (V)。遍历结果 abcd-*+ef/-
二叉树递归的后序遍历算法 template <class Type> void BinaryTree <Type>::PostOrder ( ) { PostOrder ( root ); } template <class Type> void BinaryTree<Type>:: PostOrder ( BinTreeNode <Type> *current ) { if ( current != NULL ) { PostOrder ( current→leftChild ); PostOrder ( current→rightChild ); cout << current→data; } }

用C语言编写二叉树的建立与遍历

用C语言编写二叉树的建立与遍历1．对题目要有需求分析在需求分析中，将题目中要求的功能进行叙述分析，并且设计解决此问题的数据存储结构，设计或叙述解决此问题的算法。

给出实现功能的一组或多组测试数据，程序调试后，将按照此测试数据进行测试的结果列出来。

如果程序不能正常运行，写出实现此算法中遇到的问题和改进方法；2．对题目要有相应的源程序源程序要按照写程序的规则来编写。

要结构清晰，重点函数的重点变量，重点功能部分要加上清晰的程序注释。

(注释量占总代码的四分之一)程序能够运行，要有基本的容错功能。

尽量避免出现操作错误时出现死循环；3．最后提供的主程序可以象一个应用系统一样有主窗口，通过主菜单和分级菜单调用课程设计中要求完成的各个功能模块，调用后可以返回到主菜单，继续选择其他功能进行其他功能的选择。

二叉树的建立与遍历[问题描述]建立一棵二叉树，并对其进行遍历（先序、中序、后序），打印输出遍历结果。

[基本要求]从键盘接受输入，以二叉链表作为存储结构，建立二叉树，并对其进行遍历（先序、中序、后序），将遍历结果打印输出。

以下是我的数据结构实验的作业：肯定好用，里面还包括了统计树的深度和叶子数！记住每次做完一个遍历还要重新输入你的树哦！#include "stdio.h"#include "string.h"#define NULL 0typedef struct BiTNode{char data;struct BiTNode *lchild,*rchild;}BiTNode,*BiTree;BiTree Create(BiTree T){char ch;ch=getchar();if(ch=='#')T=NULL;else{if(!(T=(BiTNode *)malloc(sizeof(BiTNode))))printf("Error!");T->data=ch;T->lchild=Create(T->lchild);T->rchild=Create(T->rchild); }return T;}void Preorder(BiTree T){if(T){printf("%c",T->data); Preorder(T->lchild); Preorder(T->rchild);}}int Sumleaf(BiTree T){int sum=0,m,n;if(T){if((!T->lchild)&&(!T->rchild)) sum++;m=Sumleaf(T->lchild);sum+=m;n=Sumleaf(T->rchild);sum+=n;}return sum;}void zhongxu(BiTree T){if(T){zhongxu(T->lchild);printf("%c",T->data); zhongxu(T->rchild);}}void houxu(BiTree T){if(T){houxu(T->lchild);houxu(T->rchild);printf("%c",T->data);}}int Depth(BiTree T){int dep=0,depl,depr;if(!T) dep=0;else{depl=Depth(T->lchild);depr=Depth(T->rchild);dep=1+(depl>depr?depl:depr);}return dep;}main(){BiTree T;int sum,dep;T=Create(T);Preorder(T);printf("\n");zhongxu(T);printf("\n");houxu(T);printf("\n");sum=Sumleaf(T);printf("%d",sum);dep=Depth(T);printf("\n%d",dep);}在Turbo C的环境下，先按Ctrl+F9运行程序，此时就是建立二叉树的过程，例如输入序列ABC##DE#G##F###（其中的“#”表示空，并且输入过程中不要加回车，因为回车也有对应的ASCII码，是要算字符的，但是输入完之后可以按回车退出），然后再按ALT+F5显示用户界面，这时候就能够看到结果了。

Go语言数据结构与算法面试题解析

Go语言数据结构与算法面试题解析告诉你一个秘密，答案可不止一个。

这个世界上有很多种方法来解决同一个问题。

所以，对于面试题解析来说也是一样的。

每个人在面对同样的问题时，可能会有不同的思路和解决方案。

但是，在Go语言数据结构与算法的面试中，有一些常见的问题和解析方法是可以借鉴的。

让我们来看看其中的一些例子吧。

一、链表反转问题描述：给定一个单链表的头节点，将其反转并返回反转后的头节点。

解析：链表反转是一道经典的问题，它可以通过迭代或递归来解决。

迭代解法：```func reverseList(head *ListNode) *ListNode {var prev *ListNodecurr := headfor curr != nil {next := curr.Nextcurr.Next = prevprev = currcurr = next}return prev}```递归解法：```func reverseList(head *ListNode) *ListNode { if head == nil || head.Next == nil {return head}newHead := reverseList(head.Next)head.Next.Next = headhead.Next = nilreturn newHead}```二、二叉树的前序遍历问题描述：给定一个二叉树的根节点，按照前序遍历的顺序返回节点值的数组。

解析：二叉树的前序遍历可以通过递归或迭代来实现。

递归解法：```func preorderTraversal(root *TreeNode) []int {var result []intvar preorder func(node *TreeNode)preorder = func(node *TreeNode) {if node == nil {return}result = append(result, node.Val)preorder(node.Left)preorder(node.Right)}preorder(root)return result}迭代解法：```func preorderTraversal(root *TreeNode) []int { if root == nil {return nil}var result []intstack := []*TreeNode{root}for len(stack) > 0 {node := stack[len(stack)-1]stack = stack[:len(stack)-1]result = append(result, node.Val)if node.Right != nil {stack = append(stack, node.Right)}if node.Left != nil {stack = append(stack, node.Left)}return result}```总结：以上是两个经典的面试题解析示例，展示了Go语言中数据结构与算法的应用。