二叉树应用示例

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判断一棵树是否为满二叉树的算法c语言

判断一棵树是否为满二叉树的算法c语言

判断一棵树是否为满二叉树的算法c语言判断一棵树是否为满二叉树的算法(C语言)满二叉树是一种特殊的二叉树,每个节点要么没有子节点,要么有两个子节点。

判断一棵树是否为满二叉树的算法可以通过以下步骤实现:1. 定义二叉树的数据结构在C语言中,可以使用结构体定义二叉树的节点。

每个节点包含一个数据域和两个指针域,分别指向左子节点和右子节点。

```cstruct TreeNode {int data;struct TreeNode* left;struct TreeNode* right;};```2. 实现判断函数编写一个递归函数,用于判断给定二叉树是否为满二叉树。

函数的输入参数为根节点指针,返回值为布尔类型。

```cint isFullBinaryTree(struct TreeNode* root) {// 如果根节点为空,则返回真if (root == NULL) {return 1;}// 如果只有一个子节点或没有子节点,则返回假if ((root->left == NULL && root->right != NULL) ||(root->left != NULL && root->right == NULL)) {return 0;}// 递归判断左子树和右子树return isFullBinaryTree(root->left) && isFullBinaryTree(root->right);}```3. 测试样例可以编写一些测试样例来验证判断函数的正确性。

例如,下面是一个满二叉树和一个非满二叉树的示例:```cint main() {// 满二叉树struct TreeNode* root1 = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));root1->data = 1;root1->left = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));root1->left->data = 2;root1->left->left = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));root1->left->left->data = 4;root1->left->left->left = NULL;root1->left->left->right = NULL;root1->left->right = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));root1->left->right->data = 5;root1->left->right->left = NULL;root1->left->right->right = NULL;root1->right = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));root1->right->data = 3;root1->right->left = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));root1->right->left->data = 6;root1->right->left->left = NULL;root1->right->left->right = NULL;root1->right->right = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));root1->right->right->data = 7;root1->right->right->left = NULL;root1->right->right->right = NULL;// 非满二叉树struct TreeNode* root2 = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));root2->data = 1;root2->left = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));root2->left->data = 2;root2->left->left = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));root2->left->left->data = 4;root2->left->left->left = NULL;root2->left->left->right = NULL;root2->right = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));root2->right->data = 3;root2->right->left = NULL;root2->right->right = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));root2->right->right->data = 7;root2->right->right->left = NULL;root2->right->right->right = NULL;// 判断是否为满二叉树if (isFullBinaryTree(root1)) {printf("root1是满二叉树\n");} else {printf("root1不是满二叉树\n");}if (isFullBinaryTree(root2)) {printf("root2是满二叉树\n");} else {printf("root2不是满二叉树\n");}return 0;}```运行上述代码,输出结果为:```root1是满二叉树root2不是满二叉树```根据以上算法和示例,我们可以判断一棵树是否为满二叉树。

二叉树的建立与基本操作

二叉树的建立与基本操作

二叉树的建立与基本操作二叉树是一种特殊的树形结构,它由节点(node)组成,每个节点最多有两个子节点。

二叉树的基本操作包括建立二叉树、遍历二叉树、查找二叉树节点、插入和删除节点等。

本文将详细介绍二叉树的建立和基本操作,并给出相应的代码示例。

一、建立二叉树建立二叉树有多种方法,包括使用数组、链表和前序、中序、后序遍历等。

下面以使用链表的方式来建立二叉树为例。

1.定义二叉树节点类首先,定义一个二叉树节点的类,包含节点值、左子节点和右子节点三个属性。

```pythonclass Node:def __init__(self, value):self.value = valueself.left = Noneself.right = None```2.建立二叉树使用递归的方法来建立二叉树,先构造根节点,然后递归地构造左子树和右子树。

```pythondef build_binary_tree(lst):if not lst: # 如果 lst 为空,则返回 Nonereturn Nonemid = len(lst) // 2 # 取 lst 的中间元素作为根节点的值root = Node(lst[mid])root.left = build_binary_tree(lst[:mid]) # 递归构造左子树root.right = build_binary_tree(lst[mid+1:]) # 递归构造右子树return root```下面是建立二叉树的示例代码:```pythonlst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]root = build_binary_tree(lst)```二、遍历二叉树遍历二叉树是指按照其中一规则访问二叉树的所有节点,常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。

1.前序遍历前序遍历是指先访问根节点,然后访问左子节点,最后访问右子节点。

```pythondef pre_order_traversal(root):if root:print(root.value) # 先访问根节点pre_order_traversal(root.left) # 递归访问左子树pre_order_traversal(root.right) # 递归访问右子树```2.中序遍历中序遍历是指先访问左子节点,然后访问根节点,最后访问右子节点。

KD树算法及示例详解

KD树算法及示例详解

KD树算法及示例详解一、KD树概述kd树(k-dimensional tree)可以帮助我们在很快地找到与测试点最邻近的K个训练点。

不再需要计算测试点和训练集中的每一个数据的距离。

kd树是二叉树的一种,是对k维空间的一种分割,不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分,形成k维超矩形区域,kd树的每一个结点对应于一个k维超矩形区域。

二、KD树的构造假设有一组拥有标签的m维数据,可以表示为:T={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)⋯(x n,y n)}其中,x i=(x i1,x i2,⋯,x i m),y i是标签,即所属类别。

首先我们需要构造kd数,构造方法如下:1.选取x(1)为坐标轴,以训练集中的所有数据x(1)坐标中的中位数作为切分点,将超矩形区域切割成两个子区域。

将该切分点作为根结点,由根结点生出深度为1的左右子结点,左节点对应x(1)坐标小于切分点,右结点对应x(1)坐标大于切分点;2.对深度为j的结点,选择为x(l)切分坐标轴,l=(j mod k)+1,以该结点区域中训练数据x(l)坐标的中位数作为切分点,将区域分为两个子区域,且生成深度为j+1的左、右子结点。

左节点对应x(l)坐标小于切分点,右结点对应x(l)坐标大于切分点3.重复2,直到两个子区域没有数据时停止。

下面举例说明。

设我们有一组二维数据集:{(6,5),(1,-3),(-6,-5),(-4,-10),(-2,-1),(-5,12),(2,1 3),(17,-12),(8,-22),(15,-13),(10,-6),(7,15),(14,1)}将它们在坐标系中表示如下:开始:选择为X坐标轴,中位数为6,即(6,5)为切分点,切分整个区域:可以得到第一层KD树:再次划分区域,以Y轴为坐标轴,选择中位数,可知左边区域为-3,右边区域为-12。

所以左边区域切分点为(1,-3),右边区域切分点坐标为(17,-12),得到如下切分区域:对应的KD树为:再次对区域进行切分,同上步,我们可以得到切分点,切分结果如下:得到如下的KD树:最后分割的小区域内只剩下一个点或者没有点。

二叉树构造方法

二叉树构造方法

பைடு நூலகம்
R->data = ch;
Create(R->lch); Create(R->rch);
//创建左子树 //创建右子树
}
}
2)根据前序遍历序列和中序遍历序列构造二叉链表的二叉树
如图 5-2 所示的二叉树的前序序列和中序序列为:ABDEFCGH 和 DBFEAGHC,则如 何创建二叉链表的二叉树呢?
编程思路:
递归实现创建操作时用来表示的结点的类型为指针的引用*&,这是通过函数参数传 递来使用的,目的是将指针本身传递给函数;非递归实现过程中没有参数调用,无法使 用*&类型,因此使用 **来传递结点指针的地址。
c.以类前序序列做为输入进行实现。
程序代码:
template <class T>
void BiTree<T>::Create(BiNode<T>** R)
{ BiNode<T>** stack[MAXSIZE]; int top =-1;
//定义顺序栈 //栈顶指针
char ch;
do
{
cin>>ch;
while(ch!=’#’)
{ *R = new BiNode<T>;
//创建结点,保存根结点指针的地址
(*R)->data=ch;
(*R)->lch =(*R)->rch = NULL;
b.使用非递归的方法创建二叉树必须要注意输入的参数类型**;
首先,**是指针的指针,也就是**类型的变量存储的数据是一个指针的地址。举个 例子,已知 int a=5;则 int *p=&a; int **pp = &p;则变量 a、p、pp 的关系如图所示:

delphi二叉树转换数组

delphi二叉树转换数组

delphi二叉树转换数组(原创实用版)目录1.Delphi 二叉树概述2.Delphi 二叉树转换数组的方法3.示例代码及解析正文【Delphi 二叉树概述】Delphi 是一种强类型、编译型、事件驱动的编程语言,广泛应用于Windows 平台的开发。

Delphi 二叉树是 Delphi 语言中一种重要的数据结构,它可以用于存储具有层次关系的数据。

二叉树由节点组成,每个节点包含数据和指向左右子节点的指针。

【Delphi 二叉树转换数组的方法】将 Delphi 二叉树转换为数组,需要遍历二叉树,将每个节点的值添加到数组中。

以下是一个简单的示例:```delphiprocedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);vartree: TTreeNode;arr: array [0..100] of Integer;i, j: Integer;begin// 创建一个简单的二叉树tree := TTreeNode.Create;tree.Data := 1;tree.Left := TTreeNode.Create;tree.Left.Data := 2;tree.Left.Left := TTreeNode.Create;tree.Left.Left.Data := 4;tree.Left.Left.Left := TTreeNode.Create; tree.Left.Left.Left.Data := 8;tree.Right := TTreeNode.Create;tree.Right.Data := 3;tree.Right.Left := TTreeNode.Create;tree.Right.Left.Data := 5;tree.Right.Left.Left := TTreeNode.Create; tree.Right.Left.Left.Data := 9;tree.Right.Right := TTreeNode.Create;tree.Right.Right.Data := 6;tree.Right.Right.Left := TTreeNode.Create; tree.Right.Right.Left.Data := 7;// 初始化数组SetLength(arr, 100);// 遍历二叉树,将节点值添加到数组中i := 0;j := 0;tree.Data := arr[j];arr[j] := 0;j := j + 1;tree.Left.Data := arr[j];arr[j] := 0;j := j + 1;tree.Right.Data := arr[j];arr[j] := 0;j := j + 1;// 输出结果for i := 0 to 100 dobeginWrite(arr[i], " ");end;end;```【示例代码及解析】上述示例代码首先创建了一个简单的二叉树,然后通过遍历二叉树,将节点值添加到数组中。

二叉排序树

二叉排序树

②若*p结点只有左子树,或只有右子树,则可将*p的左子 树或右子树直接改为其双亲结点*f的左子树,即: f->1child=p->1child(或f->1child=p->rchild); free(p); *f
F *p P P1
*f
F
*f
F *p P
*f
F
Pr
P1
Pr
③若*p既有左子树,又有右子树。则:
-1 0
47
-1
47
47
0
31 69
69
25
0
47
0
25
0
47
-1 0
31
0
69
0
40
69
40
69
0
25 76
40
76
(a)
AL、BL、BR 都是空树
(b) AL、BL、BR 都是非空树
LR型调整操作示意图
2
A
-1
0
C
AR C BL CL CR AR
0 0
B BL CL S
B
A
CR
(a) 插入结点*s后失去平衡
31
0 0 -1
31
0 1
28
0
25
0 0
47
0
25
-1
47
0
25
0
31
0
16 0
28
16
28
0
16 30
30
47
(c) LR(R)型调整
RL型调整操作示意图
A B C A BR CR B BR
AL
C
AL
CL CR

二叉树基本操作经典实例

二叉树基本操作经典实例

二叉树基本操作经典实例二叉树是一种常见的数据结构,它由节点和指向左右子节点的指针组成。

二叉树的基本操作包括插入节点、删除节点、查找节点和遍历节点等。

在实际应用中,我们经常需要对二叉树进行基本操作,下面将介绍一些经典的例子。

一、插入节点插入节点是指向二叉树中添加一个新的节点。

在二叉树中插入节点的基本操作可以使用递归或者迭代的方法来实现。

下面是一个使用递归方法的示例代码:```public class TreeNodeint val;TreeNode left;TreeNode right;TreeNode(int x) { val = x; }public TreeNode insertNode(TreeNode root, int val)if (root == null)return new TreeNode(val);}if (val < root.val)root.left = insertNode(root.left, val);} else if (val > root.val)root.right = insertNode(root.right, val);}return root;```在上述代码中,通过递归的方式判断要插入的值和当前节点的大小关系,并将值插入到左子树或者右子树中,最后返回根节点。

二、删除节点删除节点是从二叉树中移除一个节点。

删除节点的基本操作可以分为三种情况:删除叶子节点、删除只有一个子节点的节点和删除有两个子节点的节点。

(1)删除叶子节点:如果要删除的节点是叶子节点,直接将该节点的父节点的指针指向空即可。

(2)删除只有一个子节点的节点:如果要删除的节点只有一个子节点,将该节点的子节点连接到该节点的父节点即可。

(3)删除有两个子节点的节点:如果要删除的节点有两个子节点,可以使用该节点右子树中的最小节点或者左子树中的最大节点来替代。

下面是一个使用递归方法的示例代码:```public TreeNode deleteNode(TreeNode root, int key) if (root == null)return root;}if (key < root.val)root.left = deleteNode(root.left, key);} else if (key > root.val)root.right = deleteNode(root.right, key);} elseif (root.left == null)return root.right;} else if (root.right == null)return root.left;}TreeNode minNode = findMin(root.right);root.val = minNode.val;root.right = deleteNode(root.right, minNode.val); }return root;private TreeNode findMin(TreeNode node)while (node.left != null)node = node.left;}return node;```在上述代码中,通过递归的方式判断要删除的值和当前节点的大小关系,并根据不同情况进行处理。

期权定价的二叉树模型(ppt 39页)

期权定价的二叉树模型(ppt 39页)

第7章 期权定价的二叉树模型
2022/3/23
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ftrf S S f1 22S2 S 2f2rf f
c St N d1 X erf Tt N d2
St erf Tt N d1 X N d2 erf Tt
EST Nd1 X N d2 erf Tt EST Nd1 X N d2 erf Tt
2022/3/23
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风险中性定理表达了资本市场中的这样的 一个结论:即在市场不存在任何套利可能性的 条件下,如果衍生证券的价格依然依赖于可交 易的基础证券,那么这个衍生证券的价格是与 投资者的风险态度无关的。
这个结论在数学量,尤其是期望收益率。
公平的入局费=2000×50%+0×50%= 1000元
第7章 期权定价的二叉树模型
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愿意支付的入局费 风险类型 数量 入局费<1000元 风险厌恶者 众多 入局费=1000元 风险中性者 入局费>1000元 风险喜好者 极少
如果有人愿意无条件地参加公平的赌博, 则这样的人被认为是风险中性。风险中性者对 风险采取无所谓的态度。
考虑以下组合:
①买入1份股票看涨期权 ②卖空Δ股股票
显然,适当调整Δ可以使得上述组合为无风 险组合。
第7章 期权定价的二叉树模型
2022/3/23
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如果这个组合是无风险组合,则其价值与 状态无关,所以,以下数学表达式成立:
22118
解得,
0.25
也就是说,1份看涨期权多头加上0.25股股 票空头构成的组合是无风险组合。
这就是风险中性定价的基本思想。
第7章 期权定价的二叉树模型
2022/3/23
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我们回到之前的示例中,在那里,我们可 以把股票价格上升的概率定义为p,于是在到 期日T时刻,股票价格的期望值为:

二叉树的几个经典例题

二叉树的几个经典例题

⼆叉树的⼏个经典例题⼆叉树遍历1题⽬描述编⼀个程序,读⼊⽤户输⼊的⼀串先序遍历字符串,根据此字符串建⽴⼀个⼆叉树(以指针⽅式存储)。

例如如下的先序遍历字符串: ABC##DE#G##F### 其中“#”表⽰的是空格,空格字符代表空树。

建⽴起此⼆叉树以后,再对⼆叉树进⾏中序遍历,输出遍历结果。

输⼊描述:输⼊包括1⾏字符串,长度不超过100。

输出描述:可能有多组测试数据,对于每组数据,输出将输⼊字符串建⽴⼆叉树后中序遍历的序列,每个字符后⾯都有⼀个空格。

每个输出结果占⼀⾏。

输⼊abc##de#g##f###输出c b e gd f a思路:递归建树。

每次都获取输⼊字符串的当前元素,根据题⽬要求(先序、中序、后序等+其他限制条件)建树。

再根据题⽬要求输出即可。

1 #include<bits/stdc++.h>2using namespace std;3struct node{4char data;5 node *lchild,*rchild;6 node(char c):data(c),lchild(NULL),rchild(NULL){}7 };8string s;9int loc;10 node* create(){11char c=s[loc++];//获取每⼀个字符串元素12if(c=='#') return NULL;13 node *t=new node(c);//创建新节点14 t->lchild=create();15 t->rchild=create();16return t;17 }18void inorder(node *t){//递归中序19if(t){20 inorder(t->lchild);21 cout<<t->data<<'';22 inorder(t->rchild);23 }24 }25int main(){26while(cin>>s){27 loc=0;28 node *t=create();//先序遍历建树29 inorder(t);//中序遍历并输出30 cout<<endl;31 }32return0;33 }⼆叉树遍历2题⽬描述⼆叉树的前序、中序、后序遍历的定义:前序遍历:对任⼀⼦树,先访问跟,然后遍历其左⼦树,最后遍历其右⼦树;中序遍历:对任⼀⼦树,先遍历其左⼦树,然后访问根,最后遍历其右⼦树;后序遍历:对任⼀⼦树,先遍历其左⼦树,然后遍历其右⼦树,最后访问根。

二叉树的广义表表示法__概述及解释说明

二叉树的广义表表示法__概述及解释说明

二叉树的广义表表示法概述及解释说明1. 引言1.1 概述二叉树是一种常见的数据结构,在计算机科学中广泛应用。

为了有效地表示和操作二叉树,人们提出了各种表示方法。

其中,二叉树的广义表表示法是一种常用且灵活的方式。

1.2 文章结构本文将首先介绍二叉树的广义表表示法的定义和特点。

然后,我们将详细讨论广义表的表示方法,并解释广义表与二叉树之间的关系。

接下来,我们将介绍如何使用广义表表示方法构建二叉树,并讨论相应的转换方法。

最后,我们将探讨在广义表表示法下如何进行遍历和操作二叉树,并提供相应的实现方法和示例场景。

1.3 目的本文的目标是全面而清晰地介绍二叉树的广义表表示法,使读者对该方法有深入理解。

通过学习本文,读者将能够掌握如何使用广义表表示法构建和操作二叉树,并能够在实际问题中应用相关技巧。

同时,本文还旨在帮助读者提高对数据结构和算法相关知识的理解水平,并培养解决实际问题时分析和抽象的能力。

这样,我们完成了“1. 引言”部分的详细撰写。

2. 二叉树的广义表表示法2.1 定义和特点二叉树是一种常用的数据结构,每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。

二叉树的广义表表示法是一种将二叉树以字符串形式进行表示的方法。

在广义表中,以括号形式将二叉树的节点和子树进行包裹,并使用逗号分隔各个元素。

2.2 广义表的表示方法广义表由以下部分组成:- 括号:用来包裹二叉树的节点和子树。

- 节点值:表示该节点存储的数据值。

- 逗号:用于分隔各个元素。

- 空格:可选,用于提高可读性。

例如,假设有一个二叉树如下所示:```A/ \B C/ \D E```它可以表示为广义表形式为:`(A, (B, (), ()), (C, (D, (), ()), (E, (), ())))`解释上述广义表:- `(A`代表当前节点的值为A。

- `(B, (), ())`代表当前节点的左子节点为空并且右子节点为空。

- `(C, (D, (), ()), (E, (), ()))`代表当前节点的左子节点为D、右子节点为E。

实现二叉链表存储结构下二叉树的先序遍历的非递归算法

实现二叉链表存储结构下二叉树的先序遍历的非递归算法

实现二叉链表存储结构下二叉树的先序遍历的非递归算法要实现二叉链表存储结构下二叉树的先序遍历的非递归算法,可以使用栈来辅助存储节点。

首先,创建一个空栈,并将树的根节点压入栈中。

然后,循环执行以下步骤,直到栈为空:1. 弹出栈顶的节点,并访问该节点。

2. 若该节点存在右子节点,则将右子节点压入栈中。

3. 若该节点存在左子节点,则将左子节点压入栈中。

注:先将右子节点压入栈中,再将左子节点压入栈中的原因是,出栈操作时会先访问左子节点。

下面是使用Python语言实现的例子:```pythonclass TreeNode:def __init__(self, value):self.val = valueself.left = Noneself.right = Nonedef preorderTraversal(root):if root is None:return []stack = []result = []node = rootwhile stack or node:while node:result.append(node.val)stack.append(node)node = node.leftnode = stack.pop()node = node.rightreturn result```这里的树节点类为`TreeNode`,其中包含节点的值属性`val`,以及左子节点和右子节点属性`left`和`right`。

`preorderTraversal`函数为非递归的先序遍历实现,输入参数为二叉树的根节点。

函数中使用了一个栈`stack`来存储节点,以及一个列表`result`来存储遍历结果。

在函数中,先判断根节点是否为None。

如果是,则直接返回空列表。

然后,创建一个空栈和结果列表。

接下来,用一个`while`循环来执行上述的遍历过程。

循环的条件是栈`stack`不为空或者当前节点`node`不为None。

完美二叉树,完全二叉树和完满二叉树

完美二叉树,完全二叉树和完满二叉树

完美⼆叉树,完全⼆叉树和完满⼆叉树树在数据结构中占有⾮常重要的地位。

本⽂从树的基本概念⼊⼿,给出完美(Perfect)⼆叉树,完全(Complete)⼆叉树和完满(Full)⼆叉树的区别。

如果学习过⼆叉树,但是对这三种⼆叉树并没有深⼊的理解,或者完全被国产数据结构教科书所误导(只听说过满⼆叉树和完全⼆叉树)的朋友不妨花点时间耐着性⼦将本⽂仔细阅读N(>=1)遍。

1. 的基本概念1.1 树的定义A tree is a (possibly non-linear) data structure made up of nodes or verticesand edges without having any cycle. The tree with no nodes is called the nullor empty tree. A tree that is not empty consists of a root node and potentiallymany levels of additional nodes that form a hierarchy.树是由结点或顶点和边组成的(可能是⾮线性的)且不存在着任何环的⼀种数据结构。

没有结点的树称为空(null或empty)树。

⼀棵⾮空的树包括⼀个根结点,还(很可能)有多个附加结点,所有结点构成⼀个多级分层结构。

[注:本⽂将node⼀律译为"结点"(⽽不是"节点"),因为joint或connection是节点,⽽node是结点。

关于"结点"与"节点"请⾃⾏搜索浙江⼤学陈⽔福教授的⽂章--"360度"解读如何正确应⽤"结点"与"节点"]A simple unordered tree; in this diagram, the node labeled 7 has two children,labeled 2 and 6, and one parent, labeled 2. The root node, at the top,has no parent. 上图是⼀棵⽆序的树⽰例。

【数据结构】二叉树

【数据结构】二叉树

【数据结构】⼆叉树【⼆叉树】 ⼆叉树是最为简单的⼀种树形结构。

所谓树形结构,其特征(部分名词的定义就不明确给出了,毕竟不是学术⽂章。

)在于: 1. 如果是⾮空的树形结构,那么拥有⼀个唯⼀的起始节点称之为root(根节点) 2. 除了根节点外,其他节点都有且仅有⼀个“⽗节点”;除此外这些节点还都可以有0到若⼲个“⼦节点” 3. 树中的所有节点都必须可以通过根节点经过若⼲次后继操作到达 4. 节点之间不会形成循环关系,即任意⼀个节点都不可能从⾃⾝出发,经过不重复的径路再回到⾃⾝。

说明了树形结构内部蕴含着⼀种“序”,但是不是线性表那样的“全序” 5. 从树中的任意两个节点出发获取到的两个任意⼦树,要不两者⽆交集,要不其中⼀者是另⼀者的⼦集 限定到⼆叉树,⼆叉树就是任意⼀个节点⾄多只能有两个⼦节点的树形结构。

也就是说,某个节点的⼦节点数可以是0,1或2。

由于可以有两个⼦节点,所以区别两个⼦节点可以将其分别定义为左⼦节点和右⼦节点。

但是需要注意的是,若⼀个节点只有⼀个⼦节点,那么也必须明确这个⼦节点是左⼦节点还是右⼦节点。

不存在“中⼦节点”或者“单⼦节点”这种表述。

由于上述规则对所有节点都⽣效,所以⼆叉树也是⼀个递归的结构。

事实上,递归就是⼆叉树⼀个⾮常重要的特点,后⾯还会提到很多通过递归的思想来建⽴的例⼦。

对于左⼦节点作为根节点的那颗⼆叉树被称为相对本节点的左⼦树,右⼦树是同理。

■ 基本概念 空树 不包含任何节点的⼆叉树,连根节点也没有 单点树 只包含⼀个根节点的⼆叉树是单点树 ⾄于兄弟关系,⽗⼦关系,长辈后辈关系是⼀⾔既明的就不说了。

树中没有⼦节点的节点被称为树叶(节点),其余的则是分⽀节点。

⼀个节点的⼦节点个数被称为“度数”。

正如上所说,⼆叉树任意节点的度数取值可能是0,1或2。

节点与节点之间存在关联关系,这种关联关系的基本长度是1。

通过⼀个节点经过若⼲个关联关系到达另⼀个节点,经过的这些关联关系合起来被称为⼀个路径。

编写递归算法计算二叉树中叶子结点的数目

编写递归算法计算二叉树中叶子结点的数目

编写递归算法计算二叉树中叶子结点的数目递归算法是一种自己调用自己的算法,常用于解决具有重复性质问题的计算过程。

计算二叉树中叶子结点的数目是其中一个经典的应用。

下面将详细介绍如何编写递归算法计算二叉树中叶子结点的数目。

首先,我们需要定义二叉树的数据结构。

一个二叉树由根结点和左右子树组成,每个结点包含一个数据元素和指向左右子树的指针。

```pythonclass Node:def __init__(self, data):self.data = dataself.left = Noneself.right = None```接下来,我们定义一个递归函数来计算二叉树中叶子结点的数目。

递归函数基本思路是:如果当前结点为空,则返回0;如果当前结点没有左右子树,则返回1;否则,递归计算左右子树的叶子结点数目,并返回左右子树叶子结点数目之和。

```pythondef count_leaves(root):if root is None:return 0if root.left is None and root.right is None:return 1return count_leaves(root.left) + count_leaves(root.right) ```用法示例:```python#创建一个二叉树root = Node(1)root.left = Node(2)root.right = Node(3)root.left.left = Node(4)root.left.right = Node(5)root.right.left = Node(6)root.right.right = Node(7)num_leaves = count_leaves(root)print("The number of leaves is:", num_leaves)```输出结果:```The number of leaves is: 4```在上述示例中,我们创建了一个二叉树,并计算了其中叶子结点的数目,结果为4递归算法的基本思想是将大问题拆解为小问题,并在每一层递归中处理子问题。

数据结构中各种树

数据结构中各种树

数据结构中各种树阅读⽬录 数据结构中有很多树的结构,其中包括⼆叉树、⼆叉搜索树、2-3树、红⿊树等等。

本⽂中对数据结构中常见的⼏种树的概念和⽤途进⾏了汇总,不求严格精准,但求简单易懂。

1. ⼆叉树 ⼆叉树是数据结构中⼀种重要的数据结构,也是树表家族最为基础的结构。

⼆叉树的定义:⼆叉树的每个结点⾄多只有⼆棵⼦树(不存在度⼤于2的结点),⼆叉树的⼦树有左右之分,次序不能颠倒。

⼆叉树的第i层⾄多有2i-1个结点;深度为k的⼆叉树⾄多有2k-1个结点;对任何⼀棵⼆叉树T,如果其终端结点数为n0,度为2的结点数为n2,则n0=n2+1。

⼆叉树的⽰例:满⼆叉树和完全⼆叉树: 满⼆叉树:除最后⼀层⽆任何⼦节点外,每⼀层上的所有结点都有两个⼦结点。

也可以这样理解,除叶⼦结点外的所有结点均有两个⼦结点。

节点数达到最⼤值,所有叶⼦结点必须在同⼀层上。

满⼆叉树的性质: 1) ⼀颗树深度为h,最⼤层数为k,深度与最⼤层数相同,k=h; 2) 叶⼦数为2h; 3) 第k层的结点数是:2k-1; 4) 总结点数是:2k-1,且总节点数⼀定是奇数。

完全⼆叉树:若设⼆叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~(h-1)层) 的结点数都达到最⼤个数,第h层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全⼆叉树。

注:完全⼆叉树是效率很⾼的数据结构,堆是⼀种完全⼆叉树或者近似完全⼆叉树,所以效率极⾼,像⼗分常⽤的排序算法、Dijkstra算法、Prim算法等都要⽤堆才能优化,⼆叉排序树的效率也要借助平衡性来提⾼,⽽平衡性基于完全⼆叉树。

⼆叉树的性质:1) 在⾮空⼆叉树中,第i层的结点总数不超过2i-1, i>=1; 2) 深度为h的⼆叉树最多有2h-1个结点(h>=1),最少有h个结点; 3) 对于任意⼀棵⼆叉树,如果其叶结点数为N0,⽽度数为2的结点总数为N2,则N0=N2+1; 4) 具有n个结点的完全⼆叉树的深度为log2(n+1); 5)有N个结点的完全⼆叉树各结点如果⽤顺序⽅式存储,则结点之间有如下关系: 若I为结点编号则如果I>1,则其⽗结点的编号为I/2; 如果2I<=N,则其左⼉⼦(即左⼦树的根结点)的编号为2I;若2I>N,则⽆左⼉⼦; 如果2I+1<=N,则其右⼉⼦的结点编号为2I+1;若2I+1>N,则⽆右⼉⼦。

深度优先搜索原理与实践及代码示例

深度优先搜索原理与实践及代码示例

深度优先搜索原理与实践及代码示例深度优先搜索(Depth First Search,简称DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

它通过从根节点开始,沿着树的深度遍历直到某个叶子节点,然后回溯到上一个节点,继续遍历下一个分支。

DFS通常使用递归实现,也可以使用栈来辅助实现。

一、DFS原理深度优先搜索基于“尽可能深入地搜索”的原则。

它从根节点出发,先访问子节点,再访问子节点的子节点,直到达到某个终止条件。

然后回溯到上一个节点,继续访问该节点的其他子节点,直到遍历完整个树或图。

二、DFS实践下面以一个简单的二叉树为例,演示DFS算法的实践过程。

假设有以下二叉树:```1/ \2 3/ \4 5```DFS的遍历顺序是:1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 3。

以下是实现DFS遍历二叉树的示例代码:```pythonclass Node:def __init__(self, data):self.data = dataself.left = Noneself.right = Nonedef dfs(node):if node is None:returnprint(node.data)dfs(node.left)dfs(node.right)# 创建二叉树node1 = Node(1)node2 = Node(2)node3 = Node(3)node4 = Node(4)node5 = Node(5)node1.left = node2node1.right = node3node2.left = node4node2.right = node5# DFS遍历二叉树dfs(node1)```运行上述代码,将输出:1 2 4 5 3。

可以看到,DFS按照深度优先的原则遍历二叉树节点。

三、DFS的应用深度优先搜索算法有广泛的应用,包括但不限于以下几个领域:1. 图的连通性判断:可以通过DFS遍历图的所有连通节点,判断图是否连通。

平衡二叉树的实例

平衡二叉树的实例

平衡二叉树的实例
平衡二叉树(Balanced Binary Tree)是一种特殊的二叉树,其中每个节点的两个子树的高度差最多为1。

最典型的平衡二叉树是AVL树和红黑树。

下面是一个简单的AVL树的示例:
```
1
/ \
2 3
/ \
4 5
```
在这个例子中,根节点是1,其左子树是2,右子树是3。

节点2的左子树是4,右子树是5。

这棵树是平衡的,因为所有节点的左右子树的高度差最多为1。

例如,节点2的左子树高度为1,右子树高度也为1,所以高度差为0;节点1的左子树高度为1,右子树高度也为1,所以高度差为0;节点3的左子树高度为0,右子树高度为1,所以高度差为1。

二级公共基础知识2-数据结构与算法2(二叉树)

二级公共基础知识2-数据结构与算法2(二叉树)

起泡排序 快速排序 简单选择排序 堆排序 直接插入排序 折半插入排序 希尔排序
选择排序 排序方法 插入排序
归并排序等
1.8.2 插入排序
直接插入、折半插入
1、直接插入排序: • 基本思想:从数组的第2号元素开始, 顺序从数组中取出元素,并将该元素插 入到其左端已排好序的数组的适当位置 上。 • 在最坏情况下需要n(n-1)/2次比较
E
F
0
0
0
0
2h-1= 24-1 = 15 若父结点在数组中i下标处,其左孩子在2*i处,右孩子在2*i+1处。 一般二叉树必须按完全二叉树的形式存储,将造成存储的浪费。
North China Electric Power University
(2).二叉树的链式存储结构(二叉链表)
链结点的构造为
(2) 二叉树的基本性质
A、 二叉树的第i层上至多有2 i-1(i 1)个结点。
1
2 3
4 8 9
10
5
11 12
6
13 14
7
15
第三层上(i=3),有23-1=4个节点。
第四层上(i=4),有24-1=8个节点。
(2) 二叉树的基本性质
A、 二叉树的第i层上至多有2 i-1(i 1)个结点。 B、 深度为h的二叉树中至多含有2h-1个结点。
组 成 原 理 试 验 室
管 理 信 息 系 统 研 究 室
知 识 工 程 研 究 室
微 机 应 用 研 究 室
A
树中的基本术语:
B C F
D
H I
1.结点、结点的度、树的度 P32中 E
2.叶子结点、分支结点 3.孩子、双亲、兄弟、 堂兄弟、祖先、子孙 4.结点的层次、树的深度 5.有序树和无序树
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下面以二叉链表为存储结构,给出一个可进行二叉树基本操作的完整程序,具有以下功能:
(1)根据输入字符序列,建立二叉链表;
(2)用递归算法实现输出二叉树的前序、中序、后序遍历序列;
(3)用非递归算法实现输出二叉树的前序、中序遍历序列;
(4)求二叉树的叶子个数;
(5)求度为1的结点的个数;
(6)求二叉树的高度。

建立二叉链表的方法有多种,前面已经介绍了一种,即将二叉树扩充成完全二叉树后,带虚点一起将结点按层次次序排列,然后依次输入该序列中各结点,创建二叉链表。

在下面程序中使用的是另外一种建立二叉链表的方法,其主要的实现思想是:添加虚结点,将二叉树中的每一个结点都扩充成度为2的结点,然后对扩充后的二叉树按前序遍历得到前序序列,依次输入序列中各结点,建立二叉链表。

例如:若要创建5.13的二叉树对应的二叉链表,应该依次输入ABC##FG###D#E##(其中#表示虚点)。

这是一个利用递归特性实现创建二叉链表的算法,C函数为下面程序中的createBiTree ()。

完整程序如下:#include "stdio.h"
#include "malloc.h"
#define MAXSIZE 100
typedef char DataType;
typedef struct Node /* 二叉链表存储结构*/
{ DataType data;
struct Node *lchild,*rchild;
}BiTree;
typedef BiTree* SElemType ; /* 栈中数据元素类型,栈中保存结点指针*/
typedef struct
{ SElemType data[MAXSIZE];
int top;
}SeqStack; /* 栈的类型定义,顺序栈*/
/* 栈的基本操作的实现*/
SeqStack *initSeqStack() /*初始化栈*/
{ SeqStack *s; /*首先建立栈空间,然后初始化栈顶指针*/
s=(SeqStack*)malloc(sizeof(SeqStack));
s->top= -1;
return s;
}
int push (SeqStack *s, SElemType x)
{ if (s->top==MAXSIZE-1) /*栈满不能入栈*/
{ printf("overflow"); return 0;
}
s->top++;
s->data[s->top]=x;
return 1;
}
void pop (SeqStack *s) /*出栈,假设栈不空*/ { s->top--;
}
int empty (SeqStack *s)
{ if (s->top== -1)
return 1;
else return 0;
}
SElemType top (SeqStack *s) /*设栈不空*/ { return (s->data[s->top] );
}
/* 二叉链表的基本操作的实现*/
BiTree* createBiTree () /* 创建二叉链表——递归算法*/
{ DataType ch;
BiTree * T;
ch=getchar();
if(ch=='#') return NULL;
else
{ T=(BiTree *)malloc(sizeof(BiTree));
T->data=ch;
T->lchild=createBiTree();
T->rchild=createBiTree();
return T;
}
}
void PreOrder(BiTree *T) /* 前序遍历二叉树的递归算法*/ { if(T)
{ printf("%c",T->data);
PreOrder(T->lchild);
PreOrder(T->rchild);
}
}
void InOrder(BiTree * T) /* 中序遍历二叉树的递归算法*/ { if(T)
{ InOrder (T->lchild);
printf("%c",T->data);
InOrder (T->rchild);
}
}
void PostOrder (BiTree * T) /* 后序遍历二叉树的递归算法*/ { if(T)
{ PostOrder (T->lchild);
PostOrder (T->rchild);
printf("%c",T->data);
}
}
void PreOrderFei(BiTree *p) /* 前序遍历二叉树的非递归算法*/
{ SeqStack *s;
s=initSeqStack();
while(1)
{ while(p)
{ printf("%c", p->data); push(s,p); p=p->lchild;} /*先访问结点,后压栈*/
if (empty(s)) break;
p=top(s); pop(s); p=p->rchild;
}
}
void InOrderFei(BiTree *p) /* 中序遍历二叉树的非递归算法*/
{ SeqStack *s;
s=initSeqStack();
while(1)
{ while(p) { push(s,p); p=p->lchild;} /*先将结点指针压栈,待出栈时再访问*/ if (empty(s)) break;
p=top(s); pop(s); printf("%c", p->data); p=p->rchild;
} }
int oneChild(BiTree *T) /* 求度为1的结点数——递归实现*/
{ int num=0,num1,num2;
if(T==NULL) return 0;
else
{ if(T->lchild==NULL && T->rchild!=NULL||T->lchild!=NULL && T->rchild==NULL) num=1; /*若当前访问结点的度为1,则num=1,否则为0*/ num1=oneChild(T->lchild); /*num1为左子树中度为1的结点数*/
num2=oneChild(T->rchild ); /*num2为右子树中度为1的结点数*/
return num+num1+num2;
}
}
int leafs(BiTree *T) /* 求叶子结点数*/
{ int num1,num2;
if(T==NULL) return 0;
else
{ if(T->lchild==NULL &&T->rchild ==NULL) return 1;
num1=leafs(T->lchild ); /*求左子树中叶子结点数*/
num2=leafs(T->rchild ); /*求右子树中叶子结点数*/
return num1+num2;
}
}
int height(BiTree *T) /* 求树高*/
{ int i,j;
if(!T) return 0;
i=height(T->lchild); /*求左子树的高度*/
j=height(T->rchild); /*求右子树的高度*/
return i>j?i+1:j+1; /*二叉树的高度为左右子树中较高的高度加1*/ }
void main()
{ BiTree *root;
root=NULL;
printf("\n\n\t请输入结点的前序序列创建二叉树:#表示空:");
root=createBiTree();/* 生成二叉树*/
printf("\n\t前序遍历二叉树-递归:\n");
PreOrder(root);
printf("\n\t前序遍历二叉树-非递归:\n");
PreOrderFei(root);
printf("\n\t中序遍历二叉树-递归:\n");
InOrder(root);
printf("\n\t中序遍历二叉树-非递归:\n");
InOrderFei(root);
printf("\n\t后序遍历二叉树-递归:\n");
PostOrder(root);
printf("\n\t二叉树中叶子结点数为:%d", leafs(root));
printf("\n\t二叉树中度为1的结点数为:%d", oneChild(root));
printf("\n\t二叉树的高度为:%d",height(root));
getchar();
}
运行结果如图5.16所示:
图5.16运行结果图。

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