求树和二叉树的深度题目及源程序代码
洛谷题解P4913【【深基16.例3】二叉树深度】
洛⾕题解P4913【【深基16.例3】⼆叉树深度】这是⼀道关于⼆叉树的⼊门题。
这题主要考察⼆叉树的存储以及⼆叉树的遍历。
那么我就来分这两部分来讲。
Part 1 存储考虑⼀个⼆叉树的每个节点都有两个⼦节点,所以我们可以考虑⽤⼀个结构体来存储:其中,和分别代表节点的左节点编号和右节点编号。
当读⼊时,就⾮常⽅便了,直接读⼊即可:Part 2 遍历这道题要我们求⼆叉树的深度,就⼀定要遍历这棵树。
⾸先明确⼀点题⽬中未提到的,编号为1的节点是⼆叉树的根节点。
于是我们可以从根节点出发,先递归遍历该节点的左节点,再递归遍历该节点的右节点。
其中还要记录该节点的深度,出发时深度为1每到⼀个节点时更新⼀下深度:到达叶⼦节点时,就总体上就这么多吧。
因为每个节点遍历⼀次,所以总时间复杂度为O (n )AC Codestruct node { int left, right;};node tree[MAXN];left right _for (i, 1, n) cin >> tree[i].left >> tree[i].right;dfs(tree[id].left, deep+1);dfs(tree[id].right, deep+1);ans = max(ans, deep);return if (id == 0) return ;#include <iostream>#define _for(i, a, b) for (int i=(a); i<=(b); i++)using namespace std;const int MAXN = 1e6 + 10;struct node {int left, right;};node tree[MAXN];//存储结构定义int n, ans;void dfs(int id, int deep) {if (id == 0) return ;//到达叶⼦节点时返回ans = max(ans, deep);//更新答案dfs(tree[id].left, deep+1);//向左遍历dfs(tree[id].right, deep+1);//向右遍历}int main() {cin >> n;_for (i, 1, n) cin >> tree[i].left >> tree[i].right;//读⼊+建树dfs(1, 1);//从1号节点出发,当前深度为1cout << ans << endl;//输出答案return 0;//完结撒花!}Processing math: 100%。
猿圈 编程题
猿圈是一个提供编程题和算法挑战的平台,旨在帮助程序员提高自己的编程能力和算法水平。
以下是一些常见的猿圈编程题:
1. 两数之和
给定一个整数数组nums 和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回它们的数组下标。
2. 反转链表
给定一个单链表,请编写一个函数将其反转,要求空间复杂度为O(1)。
3. 合并两个有序链表
给你两个有序链表,请你将它们合并成一个有序链表。
4. 二叉树的最大深度
给定一个二叉树,请你计算它的深度。
5. 最长回文子串
给你一个字符串s,请你判断它是否是回文串。
如果是,返回true;否则,返回false。
6. 盛最多水的容器
给定n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的种类,每种类型i 的柱子至少有minHeight[i] 个。
有n 个高度不同的长方体盒子可供选择,第i 个盒子可以选择放在第j 个柱子上。
所有的盒子都必须放在柱子上,且即使柱子的剩余空间为0,也不允许把盒子放在高度为0 的柱子上。
计算并返回可以存放到箱子中的最大的水体积。
7. 无重叠区间
给定一个区间列表intervals,请你合并所有重叠的区间。
8. 买卖股票的最佳时机II
给定一个数组prices,其中prices[i] 表示一支给定股票第i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。
注意:你不能同时购买和出售同一支股票。
求树的深度的算法
求树的深度的算法树是计算机科学中常见的数据结构之一,它由节点和边组成,每个节点可以有多个子节点。
树的深度是指从根节点到最远叶子节点的距离,也可以理解为树的层数。
求树的深度是树相关算法中的一个基础问题。
一、递归算法最简单的方法是使用递归算法。
我们可以定义一个函数,用来计算树的深度。
如果树为空树,则深度为0;否则,树的深度等于左右子树深度的最大值加1。
以下是递归算法的Python代码实现:```pythondef maxDepth(root):if not root:return 0left_depth = maxDepth(root.left)right_depth = maxDepth(root.right)return max(left_depth, right_depth) + 1```二、非递归算法递归算法虽然简单易懂,但是在树很深的情况下会导致栈溢出。
因此,我们可以使用非递归算法来求解。
我们可以使用BFS(广度优先搜索)算法,从根节点开始,一层一层地遍历树,直到遍历到最后一层。
在遍历每一层时,我们将该层的所有节点加入队列中,然后将队列中的节点全部弹出,再将弹出的节点的所有子节点加入队列中。
这样,当遍历到最后一层时,队列中剩余的节点个数即为树的深度。
以下是非递归算法的Python代码实现:```pythondef maxDepth(root):if not root:return 0queue = [root]depth = 0while queue:depth += 1level_size = len(queue)for i in range(level_size):node = queue.pop(0)if node.left:queue.append(node.left)if node.right:queue.append(node.right)return depth```三、时间复杂度和空间复杂度递归算法和非递归算法的时间复杂度均为O(n),其中n为树的节点数。
数据库系统l试题库及答案 第6章 树和二叉树
第6章树和二叉树6.1知识点: 树和二叉树的基本概念一、填空题1.高度为h,度为m的树中至少有___________个结点,至多有______________个结点。
2.树的结点是由及若干指向其子树的组成;结点拥有的子树数称为;度为0的结点称为;度不为0的结点成为;树中结点的最大度数称为;树的最大层次称为_____________。
3.对于一棵具有n个结点的树,该树中所有结点的度数之和为___________。
4.如果结点A有3个兄弟结点,而且B是A的双亲,则B的度是___________。
5.二叉树是另一种树形结构,它的特点是。
6.一颗度数为k且有2k-1个结点的二叉树称为。
7.深度为k,且有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为k的满二叉树中编号从1到n的结点一一对应时,称之为。
8.一棵深度为6的满二叉树有个分支结点和个叶子。
9.一棵具有257个结点的完全二叉树,它的深度为。
10.设一棵完全二叉树具有1000个结点,则此完全二叉树有个叶子结点,有个度为2的结点,有个结点只有非空左子树,有个结点只有非空右子树。
11.由3个结点可以构成__________种形态的的二叉树,可以构成种形态的树。
12.将含有82个结点的完全二叉树从根结点开始顺序编号,根结点为第1号,其他结点自上向下,同一层自左向右连续编号。
则第40号结点的双亲结点的编号为。
13.一棵高度为5的完全二叉树中,最多包含有____________个结点。
14.一棵具有n个结点的二叉树,若它有n0个叶子结点,则该二叉树上度为1的结点n1=____________。
15.在高度为h(h>=0)的二叉树中至多可以有__________个结点,至少可以有___________个结点。
16.n个结点的二叉树最大高度是____________,最小高度是_______________。
二、选择题1.( )不含任何结点的空树()。
A.是一棵树B.是一棵二叉树C.是一棵树也是一棵二叉树D.既不是树也不是二叉树2.()一棵度为4的树中度为1、2、3、4的结点个数为4、3、2、1,则该树的结点总数为()。
求二叉树深度的算法
求二叉树深度的算法算法:二叉树深度问题描述:在计算机科学中,二叉树是一种树状数据结构,每个节点最多有两个子节点,分别为左子节点和右子节点。
给定一棵二叉树,计算其深度。
算法思路:1. 如果根节点为空,那么深度为 0;2. 否则,计算左子树的深度和右子树的深度;3. 取其中的最大值,再加上一,就是整棵二叉树的深度。
例如下图所示的二叉树,其深度为 3。
1/ \2 3/ \4 5算法实现:基于上述算法思路,可以将二叉树深度的算法实现为如下的伪代码:```function BinaryTreeDepth(root)if root == null thenreturn 0elseleftDepth = BinaryTreeDepth(root.left)rightDepth = BinaryTreeDepth(root.right)return max(leftDepth, rightDepth) + 1```其中,`root` 表示二叉树的根节点,`leftDepth` 表示左子树的深度,`rightDepth` 表示右子树的深度,`max` 函数可以返回两个数中的最大值。
根据上述伪代码,可以利用任何一种编程语言来实现二叉树深度的算法。
实测代码实现(Python):下面,给出 Python 语言实现二叉树深度算法的代码:```pythondef Binary_Tree_Depth(root):if root == None:return 0else:leftDepth = Binary_Tree_Depth(root.left)rightDepth = Binary_Tree_Depth(root.right)return max(leftDepth, rightDepth) + 1```该函数接收一个二叉树的根节点作为输入参数,返回整棵二叉树的深度。
总结:二叉树深度算法是计算机科学中的一种基础算法,对于学习数据结构和算法的人来说,是一道必须掌握的算法。
完全二叉树的深度计算公式
完全二叉树的深度计算公式完全二叉树是数据结构中一个很重要的概念。
对于完全二叉树的深度计算,是有特定公式的。
先来说说啥是完全二叉树。
想象一下,一棵大树,它的每一层都被填得满满的,除了最后一层。
而且最后一层的叶子节点,都是从左边开始依次排列的。
这就像是排队,整整齐齐,一个不落。
那完全二叉树的深度咋算呢?公式是:$depth = \lfloor log_2{n}\rfloor + 1$ ,这里的 $n$ 表示完全二叉树的节点个数。
我给您举个例子啊。
比如说有一棵完全二叉树,它一共有 15 个节点。
那咱们先算 $\lfloor log_2{15} \rfloor$ ,这约等于 3 ,再加上 1 ,所以这棵完全二叉树的深度就是 4 。
为啥要有这个公式呢?这就好比咱们盖房子,得知道盖多高心里才有数。
计算完全二叉树的深度,能帮助我们更好地理解和处理这棵“数据之树”。
我记得之前有一次,在给学生们讲这个知识点的时候,有个学生就特别迷糊,怎么都搞不明白。
我就带着他,一步一步地画,一个节点一个节点地数。
我跟他说:“你看啊,这就像咱们搭积木,一层一层来,每一层都有它的规律。
” 最后这孩子恍然大悟,那种成就感,真的让人特别开心。
再回到这个公式,其实理解起来也不难。
$log_2{n}$ 表示的就是以2 为底,$n$ 的对数。
这个对数的值,就相当于完全二叉树去掉最后一层,前面那些层填满的情况下的层数。
再加上 1 ,就是包括最后一层的总深度啦。
在实际应用中,比如在计算机编程里,要优化数据存储和搜索,完全二叉树就大有用处。
通过计算它的深度,能更高效地安排数据的位置,提高程序的运行效率。
总之,完全二叉树的深度计算公式虽然看起来有点复杂,但只要多琢磨琢磨,多练习练习,就一定能掌握。
就像解决生活中的难题一样,只要有耐心,有方法,都能迎刃而解!希望大家都能轻松搞定这个知识点,让数据结构不再成为学习路上的“拦路虎”。
数据结构树和二叉树习题(有答案)
E F D GAB/+ +* - C* 第六章树和二叉树一、选择题1.已知一算术表达式的中缀形式为 A+B*C-D/E ,后缀形式为ABC*+DE/-,其前缀形式为( )A .-A+B*C/DE B. -A+B*CD/E C .-+*ABC/DED. -+A*BC/DE【北京航空航天大学 1999 一、3 (2分)】2.算术表达式a+b*(c+d/e )转为后缀表达式后为()【中山大学 1999 一、5】A .ab+cde/*B .abcde/+*+C .abcde/*++ D.abcde*/++3. 设有一表示算术表达式的二叉树(见下图),它所表示的算术表达式是()【南京理工大学1999 一、20(2分)】A. A*B+C/(D*E)+(F-G)B. (A*B+C)/(D*E)+(F-G)C. (A*B+C)/(D*E+(F-G ))D. A*B+C/D*E+F-G4. 设树T 的度为4,其中度为1,2,3和4的结点个数分别为4,2,1,1 则T 中的叶子数为()A .5 B.6 C.7D .8【南京理工大学 2000 一、8 (1.5分)】5. 在下述结论中,正确的是()【南京理工大学 1999 一、4 (1分)】①只有一个结点的二叉树的度为0; ②二叉树的度为2;③二叉树的左右子树可任意交换;④深度为K 的完全二叉树的结点个数小于或等于深度相同的满二叉树。
A .①②③ B .②③④ C.②④D .①④6. 设森林F 对应的二叉树为B ,它有m 个结点,B 的根为p,p 的右子树结点个数为n,森林F中第一棵树的结点个数是()A .m-nB .m-n-1C .n+1D .条件不足,无法确定【南京理工大学2000 一、17(1.5分)】7. 树是结点的有限集合,它((1))根结点,记为T 。
其余结点分成为m (m>0)个((2))的集合T1,T2,…,Tm ,每个集合又都是树,此时结点T 称为Ti 的父结点,Ti 称为T 的子结点(1≤i ≤m )。
树和二叉树习题及答案
树和二叉树习题及答案一、填空题1. 不相交的树的聚集称之为森林。
2. 从概念上讲,树与二叉树是两种不同的数据结构,将树转化为二叉树的基本目的是_树可采用孩子-兄弟链表(二叉链表)做存储结构,目的是利用二叉树的已有算法解决树的有关问题。
3. 深度为k的完全二叉树至少有2 k-1个结点。
至多有2 k-1个结点,若按自上而下,从左到右次序给结点编号(从1开始),则编号最小的叶子结点的编号是2 k-2+1。
4. 在一棵二叉树中,度为零的结点的个数为n,度为2的结点的个数为n2,则有n= n2+1。
5. 一棵二叉树的第i(i≥1)层最多有2 i-1个结点;一棵有n (n>0)个结点的满二叉树共有(n+1)/2个叶子和(n-1)/2个非终端结点。
6.现有按中序遍历二叉树的结果为abc,问有5种不同形态的二叉树可以得到这一遍历结果。
7. 哈夫曼树是带权路径最小的二叉树。
8. 前缀编码是指任一个字符的编码都不是另一个字符编码的前缀的一种编码方法,是设计不等长编码的前提。
9. 以给定的数据集合{4,5,6,7,10,12,18}为结点权值构造的Huffman树的加权路径长度是 165 。
10. 树被定义为连通而不具有回路的(无向)图。
11. 若一棵根树的每个结点最多只有两个孩子,且孩子又有左、右之分,次序不能颠倒,则称此根树为二叉树。
12. 高度为k,且有个结点的二叉树称为二叉树。
2k-1 满13. 带权路径长度最小的二叉树称为最优二叉树,它又被称为树。
Huffman14. 在一棵根树中,树根是为零的结点,而为零的结点是结点。
入度出度树叶15. Huffman树中,结点的带权路径长度是指由到之间的路径长度与结点权值的乘积。
结点树根16. 满二叉树是指高度为k,且有个结点的二叉树。
二叉树的每一层i上,最多有个结点。
2k-1 2i-1二、单选题1. 具有10个叶结点的二叉树中有 (B) 个度为2的结点。
(A)8 (B)9 (C)10 (D)112.对二叉树的结点从1开始进行连续编号,要求每个结点的编号大于其左右孩子的编号,同一结点的左右孩子中,其左孩子的编号小于其右孩子的编号,则可采用_(3)次序的遍历实现编号。
树与二叉树典型例题讲解
A
F
B
J
E
F H
G
I J
例6.14
Huffman编码设计实例
已知某系统在通信联络中只可能出现8种字符,其概率分别为0.05, 0.29,0.07,0.08,0.14, 0.23,0.03,0.11,试设计Huffman编码。 解一:先构造Huffman树,再进行编码。 Huffman编码实现过程:以报文所用的不同字符为叶结点,以字符 出现频率为权重构造Huffman树;然后将树中结点指向其左孩子的 分支标“0”,指向其右孩子的分支标“1”;每个字符的编码即为 从根到每个叶子(字符)的路径上得到的0、1序列。这种对字符的 编码就是Huffman编码。
100
0 1
HC
42
0 1 0
58
1
0
1 2
0 1
1 0
1
0
3
1
1 1 0 0 0
1
1 1 0 1 1
1
1 0 1 1
0
1
23
0
19
1
29
1
29
1
11
0
8 5
14
0
15
1
4 5 6 7 8
1
3 Huffman树
7
8 Huffman编码
解二:利用Huffman编码算法实现。根据题意,取8个字符的权分别为 (5,29,7,8,14,23,3,11),n=8,则m=2*8-1=15,按上述 算法可构造一棵Huffman树,如下左图和右图分别Huffman树的初始 状态和终止状态。
a
b b d g e h i c ^ d c ^
f e ^ g
^ ^ ^
6.4数据结构---树的深度
6.4数据结构---树的深度⼀、最⼤深度1.⼆叉树的最⼤深度 leetcode104给定⼀个⼆叉树,找出其最⼤深度。
⼆叉树的深度为根节点到最远叶⼦节点的最长路径上的节点数。
说明: 叶⼦节点是指没有⼦节点的节点。
⽰例:给定⼆叉树 [3,9,20,null,null,15,7],3/ \9 20/ \15 7返回它的最⼤深度 3思路1:深度优先搜索(递归)终⽌条件:如果⼆叉树为空,则深度为0;递归体:如果不为空,分别求左⼦树的深度和右⼦树的深度,取最⼤的再加1def maxDepth(root):""":type root: TreeNode:rtype: int"""if root == None:return 0leftDepth = maxDepth(root.left) + 1rightDepth = maxDepth(root.right) + 1return leftDepth if leftDepth > rightDepth else rightDepth思路2:把树看做是图,⽤dfs求最长长度的路径from collections import defaultdictdef maxDepth2(nodes):#输⼊:nodes [3,9,20,null,null,15,7]#由节点列表构造图的邻接表def define_graph(arr):neig_dict = defaultdict(list)for i in range(len(arr)):if arr[i] != None:if (2*i+1) <= len(arr)-1 and arr[2*i+1]:#如果左节点存在neig_dict[arr[i]].append(arr[2*i+1])if (2*i+2) <= len(arr)-1 and arr[2*i+2]:#如果右节点存在neig_dict[arr[i]].append(arr[2*i+2])if (i-1)//2 >= 0 and arr[(i-1)//2]:#左⼦树的⽗节点neig_dict[arr[i]].append(arr[(i-1)//2])elif (i-2)//2 >= 0 and arr[(i-2)//2]:#右⼦树的⽗节点neig_dict[arr[i]].append(arr[(i-2)//2])return neig_dict#遍历邻接表,返回⼀次遍历的长度def dfs(nei_dict,i,visit):for j in nei_dict[i]:if j not in visit:visit.add(j)dfs(neig_dict,j,visit)return len(visit)neig_dict = define_graph(nodes)init_node = nodes[0]#图的起始点visit = set()visit.add(init_node)max_len = 0for i in neig_dict[init_node]:#遍历初始点的所有邻接点visit.add(i)max_len = max(dfs(neig_dict,i,visit),max_len)print('visit',visit)visit = set()#每遍历完⼀条路径之后,都要重新定义visitvisit.add(init_node)return max_len# res = maxDepth2([3,9,20,None,None,15,7])# print("最⼤深度",res)思路3:层次遍历,计算有多少层,即为树的深度def maxDepth_leverOrder(arr,arr_level):def levelOrder(arr,i,arr_lever):#i是当前节点是index#先序遍历树的每⼀个节点,当前节点的层数等于上⼀层加⼀if (i-1)//2 >= 0 and arr[(i-1)//2]:#左节点存在arr_lever[i] = arr_lever[(i-1)//2] + 1#等于⽗节点层数加⼀elif (i-1)//2 >= 0 and arr[(i-1)//2]:#右节点存在arr_lever[i] = arr_lever[(i-1)//2] + 1for i in range(1,len(arr)):#遍历除了根节点的其他节点if arr[i] == None:continueelse:levelOrder(arr,i,arr_level)arr = [3,9,20,None,None,15,7]if len (arr) == 1:print(1)else:arr_level = defaultdict(int)arr_level[0] = 1 # 根节点为第⼀层print ('arr_level before',arr_level)maxDepth_leverOrder(arr,arr_level)print('arr_level after',arr_level)print('深度',max(arr_level.items(),key=lambda x:x[1]))#5,3==> 树在列表中的index值,对应的深度def level_Order_init(root):# 层次遍历的递归写法def maxDepth_leverOrder_recur(level, result, node):if node:print('level=%s,result长度=%s'%(level,len(result)))#level<len(result),说明有下⼀层,但是还没放数据#level=len(result),说明有下⼀层且该层数据已经遍历完if level == len(result):#说明该层数据已经遍历完成,下⼀步要遍历下⼀层的数据result.append([])result[level].append(node.val)#该层maxDepth_leverOrder_recur(level+1,result,node.left)#左,下⼀层maxDepth_leverOrder_recur(level+1,result,node.right)#右,下⼀层level,result = 0,[]maxDepth_leverOrder_recur(level,result,root)print('深度',len(result))return resultL1 = TreeNode(3)L2 = TreeNode(9)L3 = TreeNode(20)L4 = TreeNode(15)L5 = TreeNode(7)L1.left = L2L1.right = L3L2.left = NoneL2.right = NoneL3.left = L4L3.right = L5res = level_Order_init(L1)print(res)2.N叉树的最⼤深度 leetcode559题⽬:给定⼀个N叉树,找到其最⼤深度。
求二叉树的深度、总结点数和叶子结点数
求⼆叉树的深度、总结点数和叶⼦结点数⼆叉树的⼆叉链表的存储结构:typedef char TElemType;typedef struct BiTNode{TElemType data;//数据元素BiTNode * lchild;//指向左孩⼦BiTNode * rchild;//指向右孩⼦}BiTNode,* BiTree;⼀、⼆叉树的深度如果⼆叉树为空,结点的深度为0;如果⼆叉树只有⼀个结点G为例,其中,它的左右⼦树的深度为0;⽽这种情况⼆叉树的深度为1。
如果⼆叉树有两个结点D,G为例,其中,以D为根结点的⼆叉树的左⼦树的深度为0,右⼦树的深度为(0+1);⽽这种情况⼆叉树的深度为2。
…………如果⼆叉树有n个结点,⼆叉树的深度为⼆叉树左右⼦树深度的最⼤值+1。
代码:int Depth(BiTree T){int m,n;if(!T) return 0;if(!T->lchild && !T->rchild) return 1;else{m = Depth(T->lchild);n = Depth(T->rchild);return 1+(m>n?m:n);}⼆、⼆叉树的叶⼦结点数如果⼆叉树为空,⼆叉树的叶⼦结点数为0;如果⼆叉树只有⼀个结点G(左右⼦树为空)为例,⽽这种情况⼆叉树的叶⼦结点数为1。
如果⼆叉树有两个结点D(右⼦树为⾮空),G(左右⼦树为空)为例,其中,以D为根结点的⼆叉树的左⼦树的叶⼦结点数为0,右⼦树的叶⼦结点数为1;⽽这种情况⼆叉树的叶⼦结点数为1。
…………如果⼆叉树有n个结点,⼆叉树的叶⼦结点数为⼆叉树左右⼦树叶⼦结点数的和。
代码:int CountLeaf(BiTree T){int m,n;if(!T) return 0;if(!T->lchild && !T->rchild) return 1;else{m = CountLeaf(T->lchild);n = CountLeaf(T->rchild);return m+n;}}三、⼆叉树的结点数如果⼆叉树为空,⼆叉树的结点数为0;如果⼆叉树只有⼀个结点G(左右⼦树为空)为例,⽽这种情况⼆叉树的结点数为1。
计算机二级二叉树结点的计算题
计算机二级二叉树结点的计算题计算机二级二叉树结点的计算题在学习计算机的数据结构时,二叉树是一个非常重要的概念。
而在二叉树中,结点的计算是一个基础而又关键的问题。
本文将从简单的基本概念开始,深入探讨二叉树结点的计算问题,帮助读者全面理解这一重要知识点。
1. 二叉树基本概念在学习二叉树结点的计算之前,首先要理解二叉树的基本概念。
二叉树是一种树形结构,其中每个结点最多有两个子结点,分别称为左子结点和右子结点。
根据这个定义,我们可以看出,二叉树的每个结点都有一个父结点(除了根结点),并且可以有最多两个子结点。
这是理解二叉树结点计算的基础。
2. 二叉树结点的计算方法现在我们来具体看一下如何计算二叉树的结点数。
我们知道,一个二叉树可以为空,也可以只有一个结点,这时候结点的数量为1。
如果一个二叉树不为空且有多个结点,那么它的结点数可以通过递归的方式来计算。
具体来说,一个二叉树的结点数等于其左子树的结点数加上右子树的结点数再加上1(根结点本身)。
这是一个非常重要的公式,可以帮助我们快速计算任意二叉树的结点数。
3. 举例说明为了更好地理解二叉树结点的计算,我们可以通过一个具体的例子来说明。
我们有以下这棵二叉树:```1/ \2 3/ \4 5```按照我们上面提到的计算公式,这棵二叉树的结点数为:左子树结点数(2的结点数为2) + 右子树结点数(3的结点数为2)+ 1(根结点本身)= 2 + 2 + 1 = 5。
这棵二叉树一共有5个结点。
4. 个人观点和理解二叉树是数据结构中的重要概念之一,对于理解和掌握二叉树的结点计算方法,不仅有助于我们更深入地理解树形结构,还可以为我们在编程和算法方面的应用提供基础。
通过掌握二叉树的结点计算方法,我们可以更好地理解树形结构中的递归思想,为解决相关问题提供思路和方法。
我认为掌握二叉树结点计算是非常重要的。
总结:本文从二叉树的基本概念出发,深入探讨了二叉树结点的计算方法,并通过具体例子进行了说明。
二叉树的常考算法题目
二叉树的常考算法题目
二叉树是计算机科学中常见的数据结构,以下是几个常见的二叉树相关算法题目:
1. 二叉树的深度:给定一个二叉树,求其深度。
2. 判断二叉树是否为完全二叉树:给定一个二叉树,判断它是否是完全二叉树。
3. 查找二叉树中的最大值和最小值:给定一个二叉树,找到其中的最大值和最小值。
4. 二叉树的镜像:给定一个二叉树,将其镜像(即左右节点交换)。
5. 反转二叉树:给定一个二叉树,将其反转。
6. 二叉树的左视图:给定一个二叉树,找到其左视图。
7. 二叉树的右视图:给定一个二叉树,找到其右视图。
8. 查找二叉树中的前驱节点和后继节点:给定一个二叉树和一个节点,找到该节点的前驱节点和后继节点。
9. 二叉树的层序遍历:给定一个二叉树,使用层序遍历的方式访问其节点。
10. 二叉树的先序遍历、中序遍历和后序遍历:给定一个二叉树,分别使用先序遍历、中序遍历和后序遍历的方式访问其节点。
这些题目是常见的二叉树算法题目,对于掌握二叉树相关算法非常重要。
已知一颗完全二叉树共有768个结点,则该树的深度为
根据定义,一棵完全二叉树是指没有空结点且每个结点有2个或0个子节点,但它必须符合以下条件:所有叶子结点都必须出现在同一层上,并且从左往右依次排列。
因此,如果已知一棵完全二叉树的结点数为768,根据方法,可以知道该树的深度为9层。
要研究这道题,首先要了解完全二叉树的定义及特性。
完全二叉树是一种满足以下条件的二叉树:每一个结点都有2个或0个子节点,并且从左到右依次排列,即叶子结点都出现在同一层上;此外,它的深度(层数)和节点数量也是有规律的。
根据完全二叉树的定义,我们可以得出结论:对于一颗完全二叉树,其深度与其节点数量有一定的关系,具体来讲,当一棵完全二叉树的结点数量为2^n-1时,其深度为n;而当结点数量不等于2^n-1时,其深度大于n,而小于n+1。
因此,本题中用768个结点来表示一棵完全二叉树,因为2^8-1=255,因此该树的深度大于8,而小于9,最终我们可以得出,该树的深度为9层。
以上就是关于已知一颗完全二叉树共有768个结点,则该树的深度为题的分析介绍,从完全二叉树的定义出发,利用关系式计算,最终得出该树的深度为9层。
10道困难的编程算法题目
10道困难的编程算法题目1. 最长连续递增序列,给定一个未排序的整数数组,找到最长连续递增序列的长度。
例如,对于数组[1, 3, 5, 4, 7],最长连续递增序列为[1, 3, 5],长度为3。
2. 字符串反转,编写一个函数,将输入的字符串进行反转。
例如,对于字符串"hello",反转后的结果为"olleh"。
3. 二叉树的最大深度:给定一个二叉树,找出其最大深度。
最大深度是从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。
例如,对于下面的二叉树:3。
/ \。
9 20。
/ \。
15 7。
最大深度为3。
4. 最大子序和,给定一个整数数组,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组中至少包含一个元素)。
例如,对于数组[-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4],最大子序和为6(子数组为[4, -1, 2, 1])。
5. 两数之和,给定一个整数数组和一个目标值,在数组中找出和为目标值的两个数的下标。
假设每个输入只对应一个答案,并且不能重复利用相同的元素。
例如,对于数组[2, 7, 11, 15]和目标值9,返回[0, 1]。
6. 最长公共前缀,编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。
如果不存在公共前缀,返回空字符串。
例如,对于字符串数组["flower", "flow", "flight"],最长公共前缀为"fl"。
7. 链表的倒数第k个节点,给定一个链表,返回链表的倒数第k个节点。
例如,对于链表1->2->3->4->5和k=2,返回倒数第2个节点,即4。
8. 旋转数组的最小数字,把一个非递减排序的数组的前面若干个元素搬到数组的末尾,求原数组的最小元素。
例如,对于数组[3, 4, 5, 1, 2],最小元素为1。
9. 最长回文子串,给定一个字符串,找到其中最长的回文子串。
数据结构实验三——二叉树基本操作及运算实验报告
《数据结构与数据库》实验报告实验题目二叉树的基本操作及运算一、需要分析问题描述:实现二叉树(包括二叉排序树)的建立,并实现先序、中序、后序和按层次遍历,计算叶子结点数、树的深度、树的宽度,求树的非空子孙结点个数、度为2的结点数目、度为2的结点数目,以及二叉树常用运算。
问题分析:二叉树树型结构是一类重要的非线性数据结构,对它的熟练掌握是学习数据结构的基本要求。
由于二叉树的定义本身就是一种递归定义,所以二叉树的一些基本操作也可采用递归调用的方法。
处理本问题,我觉得应该:1、建立二叉树;2、通过递归方法来遍历(先序、中序和后序)二叉树;3、通过队列应用来实现对二叉树的层次遍历;4、借用递归方法对二叉树进行一些基本操作,如:求叶子数、树的深度宽度等;5、运用广义表对二叉树进行广义表形式的打印。
算法规定:输入形式:为了方便操作,规定二叉树的元素类型都为字符型,允许各种字符类型的输入,没有元素的结点以空格输入表示,并且本实验是以先序顺序输入的。
输出形式:通过先序、中序和后序遍历的方法对树的各字符型元素进行遍历打印,再以广义表形式进行打印。
对二叉树的一些运算结果以整型输出。
程序功能:实现对二叉树的先序、中序和后序遍历,层次遍历。
计算叶子结点数、树的深度、树的宽度,求树的非空子孙结点个数、度为2的结点数目、度为2的结点数目。
对二叉树的某个元素进行查找,对二叉树的某个结点进行删除。
测试数据:输入一:ABC□□DE□G□□F□□□(以□表示空格),查找5,删除E预测结果:先序遍历ABCDEGF中序遍历CBEGDFA后序遍历CGEFDBA层次遍历ABCDEFG广义表打印A(B(C,D(E(,G),F)))叶子数3 深度5 宽度2 非空子孙数6 度为2的数目2 度为1的数目2查找5,成功,查找的元素为E删除E后,以广义表形式打印A(B(C,D(,F)))输入二:ABD□□EH□□□CF□G□□□(以□表示空格),查找10,删除B预测结果:先序遍历ABDEHCFG中序遍历DBHEAGFC后序遍历DHEBGFCA层次遍历ABCDEFHG广义表打印A(B(D,E(H)),C(F(,G)))叶子数3 深度4 宽度3 非空子孙数7 度为2的数目2 度为1的数目3查找10,失败。
树与二叉树经典题C++算法
树和二叉树1 按先序遍历的扩展序列建立一棵二叉树的存储结构。
设计思想:先序遍历为:先访问根节点,先序遍历左子数,先序遍历右子数完整代码见附件。
伪代码为:bool BITREE::CreateBiTree(BiTree &T){ /*先序序列建立二叉树*/char ch;scanf("%c",&ch);if (ch=='*')T = NULL;else {if (!(T = (BiTNode *)malloc(sizeof(BiTNode))))return ERROR;T->data = ch;CreateBiTree(T->lchild);CreateBiTree(T->rchild);}return OK;}2 分别实现二叉树先序、中序、后序遍历的递归算法。
设计思想:先序遍历为:访问根节点,先序遍历左子数,先序遍历右子数中序遍历为:中序遍历左子数,访问根节点,中序遍历右子数后序遍历为:后序遍历左子数,后序遍历右子数,访问根节点完整代码见附件。
伪代码为:Status BITREE::PreOrderTraverse(BiTree T, Status(*Visit)(TElemType)) { /*先序遍历二叉树的递归算法*/if (T){if(Visit(T->data))if(PreOrderTraverse(T->lchild, Visit))if(PreOrderTraverse(T->rchild, Visit))return OK;return ERROR;}elsereturn OK;}Status BITREE::InOrderTraverse(BiTree T, Status(*Visit)(TElemType)) { /*中序遍历二叉树的递归算法*/if(T){if(InOrderTraverse(T->lchild, Visit))if(Visit(T->data))if(InOrderTraverse(T->rchild, Visit))return OK;return ERROR;}else return OK;}Status BITREE::PostOrderTraverse(BiTree T, Status(*Visit)(TElemType)) { /*后序遍历二叉树的递归算法*/if(T){if(PostOrderTraverse(T->lchild, Visit))if(PostOrderTraverse(T->rchild, Visit))if(Visit(T->data))return OK;return ERROR;}else return OK;}3 实现二叉树中序遍历的非递归算法。
计算二叉树的深度
计算⼆叉树的深度计算⼆叉树深度:leetCode1. 递归调⽤/*** Definition for binary tree* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}* };*/class Solution {public:int maxDepth(TreeNode *root) {if(root==NULL)return0;if (root->left!=NULL&&root->right!=NULL)return maxDepth(root->left)>maxDepth(root->right)?maxDepth(root->left)+1:maxDepth(root->right)+1;//超时else if(root->left==NULL&&root->right!=NULL)return1+maxDepth(root->right);else if(root->left!=NULL&&root->right==NULL)return1+maxDepth(root->left);else if(root->left==NULL&&root->right==NULL)return1;}};最后,超时。
发现在有注释的⾏,在前⾯⽐较时多次递归,在⽐较完后赋值时⼜递归,所以超时。
修改为下⾯的代码:1/**2 * Definition for binary tree3 * struct TreeNode {4 * int val;5 * TreeNode *left;6 * TreeNode *right;7 * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}8 * };9*/10class Solution {11public:12int maxDepth(TreeNode *root) {13if(root==NULL)14return0;15else if (root->left!=NULL&&root->right!=NULL)16 {17int ld=maxDepth(root->left);18int rd=maxDepth(root->right);19return ld>rd?ld+1:rd+1;20 }2122else if(root->left==NULL&&root->right!=NULL)23return1+maxDepth(root->right);24else if(root->left!=NULL&&root->right==NULL)25return1+maxDepth(root->left);26else if(root->left==NULL&&root->right==NULL)27return1;28 }29 };View CodeAC了。
第6章+树和二叉树(习题)
第六章树和二叉树一、选择题1.已知一算术表达式的中缀形式为A+B*C-D/E,后缀形式为ABC*+DE/-,其前缀形式为( )A.-A+B*C/DE B. -A+B*CD/E C.-+*ABC/DE D. -+A*BC/DE 2.算术表达式a+b*(c+d/e)转为后缀表达式后为()A.ab+cde/* B.abcde/+*+ C.abcde/*++ D.abcde*/++3. 设树T的度为4,其中度为1,2,3和4的结点个数分别为4,2,1,1 则T中的叶子数为()A.5 B.6 C.7 D.84. 在下述结论中,正确的是()①只有一个结点的二叉树的度为0; ②二叉树的度为2;③二叉树的左右子树可任意交换; ④深度为K的完全二叉树的结点个数小于或等于深度相同的满二叉树。
A.①②③B.②③④C.②④D.①④5. 设森林F对应的二叉树为B,它有m个结点,B的根为p,p的右子树结点个数为n,森林F中第一棵树的结点个数是()A.m-n B.m-n-1 C.n+1 D.条件不足,无法确定6.若一棵二叉树具有10个度为2的结点,5个度为1的结点,则度为0的结点个数是()A.9 B.11 C.15 D.不确定7.在一棵三元树中度为3的结点数为2个,度为2的结点数为1个,度为1的结点数为2个,则度为0的结点数为()个A.4 B.5 C.6 D.78.设森林F中有三棵树,第一,第二,第三棵树的结点个数分别为M1,M2和M3。
与森林F对应的二叉树根结点的右子树上的结点个数是()。
A.M1 B.M1+M2 C.M3 D.M2+M39.具有10个叶结点的二叉树中有()个度为2的结点。
A.8 B.9 C.10 D.ll10.一棵完全二叉树上有1001个结点,其中叶子结点的个数是()A.250 B.500 C.254 D.505 E.以上答案都不对11. 设给定权值总数有n 个,其哈夫曼树的结点总数为( )A.不确定B.2n C.2n+1 D.2n-112. 有n个叶子的哈夫曼树的结点总数为()。
二叉树的高度 算法
二叉树的高度算法二叉树的高度指的是从根节点到叶子节点的最长路径长度。
计算二叉树的高度是二叉树常见的操作之一,也是理解二叉树的基本内容之一。
计算二叉树的高度有多种算法,下面介绍其中两种常用的算法。
1. 递归算法递归算法是一种简单而直观的算法。
通过递归的方式,计算二叉树的高度。
具体实现如下:- 如果二叉树为空,则高度为0;- 否则,计算左子树的高度和右子树的高度,取两者中的较大值,然后加1,即为二叉树的高度。
代码实现如下:int height(Node* root) {if (root == nullptr) {return 0;}int leftHeight = height(root->left);int rightHeight = height(root->right);return std::max(leftHeight, rightHeight) + 1;}2. 迭代算法迭代算法通过使用队列来计算二叉树的高度,具体实现如下:- 如果二叉树为空,则高度为0;- 否则,将根节点入队,初始化高度为1;- 遍历队列中的所有节点,每经过一层节点,高度加1; - 将所有子节点入队,直到队列为空。
代码实现如下:int height(Node* root) {if (root == nullptr) {return 0;}int level = 0;std::queue<Node*> q;q.push(root);while (!q.empty()) {++level;int size = q.size();for (int i = 0; i < size; ++i) {Node* node = q.front();q.pop();if (node->left != nullptr) {q.push(node->left);}if (node->right != nullptr) {q.push(node->right);}}}return level;}以上两种算法都能够有效地计算二叉树的高度,但是在实际使用时要根据具体情况选择合适的算法。
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树和二叉树以下问题要求统一在一个大程序里解决。
10、按先序遍历的扩展序列建立二叉树的存储结构11、二叉树先序、中序、后序遍历的递归算法12、二叉树中序遍历的非递归算法13、二叉树层次遍历的非递归算法14、求二叉树的深度(后序遍历)15、建立树的存储结构16、求树的深度17、源程序代码:// tree.cpp : Defines the entry point for the console application. //#include "stdafx.h"#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#define STACK_INIT_SIZE 100#define STACKINCREMENT 10#define OK 1#define ERROR 0#define TRUE 1#define FALSE 0#define OVERFLOW -1typedef char TElemType; // 元素数据类型typedef int Status;/* 二叉链表储存结构*/typedef struct BiTNode {TElemType data;struct BiTNode *lchild, *rchild;}BiTNode, *BiTree;bool CreateBiTree(BiTree &T) {//先序序列建立二叉树char ch;scanf("%c",&ch);if (ch=='*') T = NULL;else {if (!(T = (BiTNode *)malloc(sizeof(BiTNode)))) return ERROR; T->data = ch;CreateBiTree(T->lchild);CreateBiTree(T->rchild);}return OK;}Status PrintElement(TElemType e) {// 访问函数printf("%c", e);return OK;}Status PreOrderTraverse(BiTree T, Status(*Visit)(TElemType)) { //先序遍历二叉树的递归算法if (T) {if (Visit(T->data))if (PreOrderTraverse(T->lchild, Visit))if (PreOrderTraverse(T->rchild, Visit)) return OK;return ERROR;}else return OK;}Status InOrderTraverse(BiTree T, Status(*Visit)(TElemType)) { //中序遍历二叉树的递归算法if (T) {if (InOrderTraverse(T->lchild, Visit))if (Visit(T->data))if (InOrderTraverse(T->rchild, Visit)) return OK;return ERROR;}else return OK;}Status PostOrderTraverse(BiTree T, Status(*Visit)(TElemType)) { //后序遍历二叉树的递归算法if (T) {if (PostOrderTraverse(T->lchild, Visit))if (PostOrderTraverse(T->rchild, Visit))if (Visit(T->data)) return OK;return ERROR;}else return OK;}/* 栈存储结构及操作*/typedef struct {BiTree *base;BiTree *top;int stacksize;}Stack;Status InitStack(Stack &S) {//构造空栈S.base = (BiTree*)malloc(STACK_INIT_SIZE * sizeof(BiTree)); if (!S.base) exit(OVERFLOW);S.top = S.base;S.stacksize = STACK_INIT_SIZE;return OK;}Status GetTop(Stack S, BiTree &e){//读栈顶元素if (S.top == S.base) return ERROR;e = *(S.top - 1);return OK;}Status Push(Stack &S, BiTree e){//入栈if (S.top - S.base >= S.stacksize) {S.base = (BiTree*)realloc(S.base, (S.stacksize + STACKINCREMENT) *sizeof(BiTree));if (!S.base) exit(OVERFLOW);S.top = S.base + S.stacksize;S.stacksize += STACKINCREMENT;}*S.top++ = e;return OK;}Status Pop(Stack &S, BiTree &e){//出栈if (S.top == S.base) return ERROR;e = *--S.top;return OK;}Status StackEmpty(Stack S){//判栈空if (S.base == S.top) return TRUE;else return FALSE;}Status InOrderTraverse2(BiTree T, Status (*Visit)(TElemType)) { //中序遍历二叉树的非递归算法Stack S;BiTree p;InitStack(S); Push(S, T);while (!StackEmpty(S)) {while (GetTop(S, p) && p) Push(S, p->lchild);Pop(S, p);if (!StackEmpty(S)) {Pop(S, p);if (!Visit(p->data)) return ERROR;Push(S, p->rchild);}}return OK;}#define MAXLEN 100void LevelOrderTraverse(BiTree T, Status (*Visit)(TElemType)) { //层次遍历二叉树struct node{BiTree vec[MAXLEN];int f,r;}q;q.f=0;q.r=0;if (T != NULL) Visit(T->data);q.vec[q.r]=T;q.r=q.r+1;while (q.f<q.r) {T=q.vec[q.f]; q.f=q.f+1;if (T->lchild != NULL) {Visit(T->lchild->data);q.vec[q.r]=T->lchild;q.r=q.r+1;}if (T->rchild != NULL) {Visit(T->rchild->data);q.vec[q.r]=T->rchild;q.r=q.r+1;}}}int BiTreeDepth(BiTree T) {//求二叉树的深度int depthval, depthLeft, depthRight;if (!T) depthval = 0;else {depthLeft = BiTreeDepth( T->lchild );depthRight= BiTreeDepth( T->rchild );depthval = 1 + (depthLeft > depthRight ? depthLeft : depthRight);}return depthval;}/* 树的二叉链表储存结构*/typedef struct CSNode{TElemType data;struct CSNode *firstchild, *nextsibling;} CSNode, *CSTree;/* 队列存储结构及操作*/typedef struct QNode {CSTree data;struct QNode *next;}QNode, *QueuePtr;typedef struct {QueuePtr front;QueuePtr rear;}LinkQueue;Status InitQueue(LinkQueue &Q) {//构造空队列Q.front = Q.rear = (QueuePtr)malloc(sizeof(QNode)); if (!Q.front) exit(OVERFLOW);Q.front->next = NULL;return OK;}Status DestoryQueue(LinkQueue &Q) {//销毁队列while (Q.front) {Q.rear = Q.front->next;free(Q.front);Q.front = Q.rear;}return OK;}Status EnQueue(LinkQueue &Q, CSTree e) { //入队QueuePtr p;p = (QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));if (!p) exit(OVERFLOW);p->data = e; p->next = NULL;Q.rear->next = p;Q.rear = p;return OK; }Status DeQueue(LinkQueue &Q, CSTree &e) { //出队QueuePtr p;if (Q.front == Q.rear) return ERROR;p = Q.front->next;e = p->data;Q.front->next = p->next;if (Q.rear == p) Q.rear = Q.front;free(p);return OK;}Status GetHead(LinkQueue &Q, CSTree &e) {//读队头QueuePtr p;if (Q.front == Q.rear) return ERROR;p = Q.front->next;e = p->data;return OK;}CSTree GetTreeNode(TElemType e) {//建立树的孩子//-兄弟链表结点CSTree p;p = (CSTree)malloc(sizeof(CSNode));if (!p) exit(OVERFLOW);p->data = e;p->firstchild = NULL;p->nextsibling = NULL;return p;}Status CreatTree(CSTree &T) {//建立树的孩子//-兄弟链表char first = ' ', second = ' ';int result = 0;LinkQueue Q;CSTree p, s, r;InitQueue(Q);T = NULL;for(scanf("%c%c", &first, &second); second != '#'; result = scanf("%c%c", &first, &second)) {p = GetTreeNode(second); EnQueue(Q, p);if (first == '#') T = p;else {GetHead(Q,s);while (s->data != first) {DeQueue(Q,s); GetHead(Q,s); }if (!(s->firstchild)) {s->firstchild = p;r = p;}else {r->nextsibling = p;r =p;}}}return OK;}int TreeDepth(CSTree T) {//求树的深度int h1, h2;if (!T) return 0;else {h1 = TreeDepth(T->firstchild); h2 = TreeDepth(T->nextsibling); return(((h1+1)>h2)?(h1+1):h2);}}int main(int argc, char* argv[]){BiTree testT;printf("请输入二叉树先序序列(如AB*C***):"); CreateBiTree(testT);printf("\n");printf("二叉树的深度是:");printf("%d", BiTreeDepth(testT));printf("\n");printf("先序递归遍历顺序:"); PreOrderTraverse(testT, PrintElement);printf("\n");printf("中序递归遍历顺序:");InOrderTraverse(testT, PrintElement);printf("\n");printf("后序递归遍历顺序:"); PostOrderTraverse(testT, PrintElement);printf("\n");printf("层次非递归遍历顺序:"); LevelOrderTraverse(testT, PrintElement);printf("\n");printf("中序非递归遍历顺序:"); InOrderTraverse2(testT, PrintElement);printf("\n\n");while (getchar() != '\n'); //清除缓冲区字符CSTree testT2;printf("自上而下自左至右输入树的各条边(如#AABACADCECFEG##):"); CreatTree(testT2);printf("\n");printf("树的深度是:");printf("%d", TreeDepth(testT2));printf("\n");return 0;}。