二叉树遍历算法的应用
深度优先遍历例题
深度优先遍历例题摘要：一、深度优先遍历概念介绍1.定义2.特点二、深度优先遍历算法应用1.图形遍历2.搜索算法三、深度优先遍历例题解析1.题目一：二叉树的深度优先遍历1.分析2.算法实现3.答案解析2.题目二：链式广度优先遍历1.分析2.算法实现3.答案解析四、深度优先遍历实战技巧与优化1.避免回溯2.提高效率正文：一、深度优先遍历概念介绍1.定义深度优先遍历（Depth-First Traversal，简称DFT）是一种遍历树或图的算法。
它沿着一个路径一直向前，直到达到最深的节点，然后回溯到上一个节点，继续沿着另一个路径遍历。
2.特点深度优先遍历的特点是访问一个节点后，会沿着该节点的子节点继续遍历，直到没有未访问的子节点为止。
此时，遍历过程会回溯到上一个节点，继续访问其未访问的子节点。
二、深度优先遍历算法应用1.图形遍历深度优先遍历在图形处理领域有广泛应用，如图像处理中的边缘检测、图像分割等。
通过遍历图像像素点，可以发现像素点之间的关系，从而实现图像处理任务。
2.搜索算法深度优先搜索（DFS）是一种经典的搜索算法，它采用深度优先策略在树或图中寻找目标节点。
DFS算法常用于解决迷宫问题、八皇后问题等。
三、深度优先遍历例题解析1.题目一：二叉树的深度优先遍历1.分析二叉树的深度优先遍历通常采用递归或栈实现。
递归方法简单，但效率较低；栈方法效率较高，但实现较复杂。
2.算法实现（递归）```def dfs(root):if not root:returnprint(root.val, end=" ")dfs(root.left)dfs(root.right)```3.答案解析按照题目给定的二叉树，进行深度优先遍历，得到的序列为：1 2 4 5 3 6 8。
2.题目二：链式广度优先遍历1.分析链式广度优先遍历与树的同层遍历类似，采用队列实现。
队列中的元素依次为当前层的节点，每次遍历时，取出队首节点，将其相邻节点加入队列，并将其标记为已访问。
二叉树的遍历和应用
内蒙古科技大学本科生课程设计说明书题目：数据结构课程设计——二叉树的遍历和应用学生姓名：学号：专业：班级：指导教师：2013年5月29日内蒙古科技大学课程设计说明书内蒙古科技大学课程设计任务书I内蒙古科技大学课程设计说明书目录内蒙古科技大学课程设计任务书..............................................................错误！未定义书签。
目录 (II)第一章需求分析 (3)1.1课程设计目的 (3)1.2任务概述 (3)1.3课程设计内容 (3)第二章概要设计 (5)2.1设计思想 (5)2.2二叉树的遍历 (5)2.3运行界面设计 (6)第三章详细设计 (7)3.1二叉树的生成 (7)3.2二叉树的先序遍历 (7)3.3 二叉树的中序遍历 (8)3.4二叉树的后续遍历 (8)3.5主程序的设计 (8)第四章测试分析 (11)4.1二叉树的建立 (11)4.2二叉树的先序、中序、后序遍历 (11)第五章课程设计总结 (12)附录：程序代码 (13)致谢 ···········································································································错误！未定义书签。
二叉树遍历算法的应用
二叉树遍历算法的应用二叉树是一种常用的数据结构，它由节点和节点之间的链接组成。
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。
二叉树遍历算法是指按照一定的顺序访问二叉树中的所有节点，经典的二叉树遍历算法有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
这些遍历算法在计算机科学中有广泛的应用。
一、前序遍历前序遍历算法的访问顺序是先访问根节点，然后依次访问左子树和右子树。
在实际应用中，前序遍历算法十分常见，具有以下几个应用：1.树的复制：如果需要复制一棵二叉树，可以使用前序遍历算法遍历原树，然后按照递归或迭代的方式创建新节点，并复制原节点的值。
2.表达式求值：对于一个二叉树表示的数学表达式，前序遍历算法可以用来计算表达式的值。
遍历到运算符节点时，先计算左子表达式的值，然后计算右子表达式的值，最后根据运算符进行计算。
3.文件系统遍历：文件系统可以被视为一个树状结构，前序遍历算法可以按照前序的顺序遍历文件系统中的所有文件和文件夹。
二、中序遍历中序遍历算法的访问顺序是先访问左子树，然后访问根节点，最后访问右子树。
中序遍历算法也有多个应用：1.二叉树的中序遍历得到的节点值是按照从小到大的顺序排列的。
因此，可以使用中序遍历算法验证一个二叉树是否为二叉树。
2.二叉树中序遍历的结果可以用来实现按照升序排列的有序集合的功能。
例如，在数据库中存储的数据可以通过中序遍历的结果进行排序。
3.中序遍历算法可以将一个二叉树转换为一个有序的双向链表。
在遍历过程中，维护一个前驱节点和一个后继节点，并进行链接操作。
三、后序遍历后序遍历算法的访问顺序是先访问左子树，然后访问右子树，最后访问根节点。
后序遍历算法也有多个应用：1.后序遍历算法可以用来计算二叉树的深度。
在遍历过程中，可以维护一个全局变量来记录最大深度。
2.后序遍历算法可以用来判断一个二叉树是否为平衡二叉树。
在遍历过程中，可以比较左右子树的高度差，判断是否满足平衡二叉树的定义。
3.后序遍历算法可以用来释放二叉树的内存。
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。
层序遍历概念
层序遍历概念层序遍历概念层序遍历是一种二叉树的遍历方式，也叫广度优先遍历。
它按照树的层次顺序，从上到下逐层地访问每个节点。
在同一层中，按照从左到右的顺序访问每个节点。
层序遍历可以用于解决很多问题，例如查找最短路径、建立哈夫曼树等。
一、二叉树概念二叉树是一种特殊的树形结构，它的每个节点最多只有两个子节点。
一个节点没有子节点称为叶子节点，具有子节点的节点称为内部节点。
二叉树有很多种不同形态，例如满二叉树、完全二叉树等。
二、广度优先搜索广度优先搜索是一种图形搜索算法，它从起点开始向外扩展，在扩展过程中逐渐覆盖更多的区域。
广度优先搜索可以用来寻找两点之间最短路径或者解决迷宫问题等。
三、层序遍历算法层序遍历算法使用队列来实现。
首先将根节点入队列，然后依次取出队列中的元素，并将其左右子节点入队列。
按照这种方式遍历完一层之后，再遍历下一层，直到所有节点都被访问。
四、层序遍历应用1.查找最短路径在一个图中，如果每个边的权重都相等，那么可以使用广度优先搜索来查找两点之间的最短路径。
通过层序遍历，可以依次扩展到离起点越来越远的节点，直到找到目标节点为止。
2.建立哈夫曼树哈夫曼树是一种用于数据压缩的树形结构。
在哈夫曼编码中，出现频率高的字符使用较短的编码表示，而出现频率低的字符则使用较长的编码表示。
建立哈夫曼树时，可以先将所有叶子节点入队列，并不断取出队列中权值最小的两个节点合并为一个新节点，并将新节点入队列。
最终得到的根节点就是哈夫曼树。
五、总结层序遍历是一种非常实用的算法，在二叉树和图形搜索等领域有着广泛应用。
通过了解其基本原理和应用场景，我们可以更好地理解和运用这种算法来解决实际问题。
二叉树遍历操作的基本应用(复制、求深度、求叶子数、求节点数等)
二叉树遍历操作的基本应用（复制、求深度、求叶子数、求节点数等）1. 引言1.1 概述二叉树是计算机科学领域中常用的数据结构之一，具有广泛的应用场景。
在二叉树的操作中，遍历是其中最基本和常见的操作之一。
通过遍历，我们可以按照特定规则依次访问二叉树中的所有节点。
本文将探讨二叉树遍历操作的基本应用，包括复制、求深度、求叶子数、求节点数等。
这些操作不仅在实际开发中有重要意义，而且对于理解和掌握二叉树数据结构及其相关算法也具有重要作用。
1.2 文章结构本文将分为五个部分进行论述。
首先，在引言部分（第1节）我们将概述文章的主题和目标。
紧接着，在第2节中，我们将介绍二叉树遍历的基本应用，包括复制、求深度、求叶子数和求节点数等。
在第3节中，我们将详细解析这些基本应用，并给出相应算法和实例分析。
接下来，在第4节中，我们将通过实际案例应用来验证并讨论这些基本应用的性能与适用范围。
最后，在第5节中总结全文内容，并对未来研究方向进行展望。
1.3 目的本文的目的是通过对二叉树遍历操作的基本应用进行详细剖析，帮助读者深入理解和掌握二叉树数据结构及其相关算法。
同时，我们希望通过实际案例应用与讨论，探讨如何优化算法性能、提高效率以及适应大规模二叉树遍历问题。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解并应用二叉树遍历操作的基本方法，在实际开发中解决相关问题，并为进一步研究和探索提供思路与参考。
该部分主要介绍了文章的概述、结构和目的，引导读者了解全文并明确阅读目标。
2. 二叉树遍历的基本应用:二叉树是一种常见的数据结构，其遍历操作可以应用于多种实际问题中。
本节将介绍四个基本的二叉树遍历应用：复制二叉树、求二叉树的深度、求二叉树的叶子数和求二叉树的节点数。
2.1 复制二叉树:复制一个二叉树意味着创建一个与原始二叉树结构完全相同的新二叉树。
该应用场景在涉及对原始数据进行修改或者对数据进行独立操作时非常有用。
复制操作可以以递归方式实现，通过先复制左子树，再复制右子树，最后创建一个与当前节点值相等的新节点来完成。
平衡二叉树用途
平衡二叉树用途平衡二叉树是一种特殊的二叉树结构，它具有良好的平衡性，能够提高二叉树的查找、插入和删除操作的效率。
平衡二叉树在计算机科学领域中广泛应用，特别是在数据结构和算法中。
下面将详细介绍平衡二叉树的用途。
1. 提高查找效率平衡二叉树的一个重要应用是提高查找效率。
在平衡二叉树中，每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1，这保证了树的高度相对较低。
相比于普通的二叉搜索树，平衡二叉树的查找操作更加高效。
在平衡二叉树中查找一个元素的平均时间复杂度为O(log n)，而在普通二叉搜索树中，最坏情况下的时间复杂度为O(n)。
因此，平衡二叉树适用于需要频繁进行查找操作的场景，如数据库索引、字典等。
2. 支持有序遍历平衡二叉树具有有序性的特点，可以支持有序遍历。
有序遍历是指按照节点的值从小到大或从大到小的顺序遍历二叉树。
平衡二叉树可以通过中序遍历实现有序遍历，这对于需要按照顺序获取数据的应用场景非常有用，比如按照字母顺序输出单词列表、按照时间顺序输出事件列表等。
3. 实现高效的插入和删除操作平衡二叉树对于插入和删除操作也具有很好的效率。
在普通的二叉搜索树中，如果插入或删除一个节点后导致树的不平衡，就需要通过旋转操作来重新调整树的结构，以保持平衡。
而平衡二叉树在插入和删除操作时会自动进行平衡调整，不需要额外的旋转操作。
这使得平衡二叉树在插入和删除操作上具有更好的性能表现。
4. 提供高效的范围查询平衡二叉树支持范围查询，即根据给定的范围查找满足条件的元素。
通过中序遍历平衡二叉树，可以按照节点值的顺序获取元素，然后根据范围进行筛选。
这对于需要根据范围查询数据的应用场景非常有用，比如查找某个时间段内的日程安排、查找某个价格区间内的商品等。
5. 实现高效的集合操作平衡二叉树可以用来实现高效的集合操作，如并集、交集、差集等。
通过遍历两个平衡二叉树，可以将它们的元素按照一定的规则进行合并或筛选，从而实现集合操作。
这对于需要对大量数据进行集合操作的应用场景非常有用，比如数据去重、数据合并等。
二叉树的遍历及其应用
0引言
所谓遍历，是指沿着某条搜索路线，依次对树中每个结点均做一次 且仅做一次访问。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。 遍历 在二叉树上最重要的运算之一，是二叉树上进行其它运算之基础。二叉 树作为一种重要的数据结构是工农业应用与开发的重要工具。遍历是二 叉树算法设计中经典且永恒的话题。经典的算法大多采用递归搜索。递 归算法具有简练、清晰等优点，但因其执行过程涉及到大量的堆栈使 用，难于应用到一些严格限制堆栈使用的系统，也无法应用到一些不支 持递归的语言环境[9]。
由先序序列和中序序列来还原二叉树的过程算法思想[7]： （1）若二叉树空，返回空； （2）若不空，取先序序列第一个元素，建立根节点； （3）在中序序列中查找根节点，以此来确定左右子树的先序序列和中 序序列； （4）递归调用自己，建左子树； （5）递归调用自己，建右子树。
4二叉树的遍历的应用
根据二叉树的遍历算法, 可得出如下规律: 规律1: 前序序列遍历第一个为根结点, 后序遍历的最后一个结点为 根结点。 规律2: 前序序列遍历最后一个为根结点右子树的最右叶子结点, 中 序遍历的最后一个结点为根结点右子树的最右叶子结点。 规律3: 中序序列遍历第一个结点为根结点左子树的最左叶子结点,
1遍历二叉树的概念
所谓遍历二叉树，就是遵从某种次序，访问二叉树中的所有结点， 使得每个结点仅被访问一次。这里提到的“访问”是指对结点施行某种 操作，操作可以是输出结点信息，修改结点的数据值等，但要求这种访
问不破坏它原来的数据结构。在本文中，我们规定访问是输出结点信息 data，且以二叉链表作为二叉树的存贮结构。由于二叉树是一种非线性 结构，每个结点可能有一个以上的直接后继，因此，必须规定遍历的规 则,并按此规则遍历二叉树,最后得到二叉树所有结点的一个线性序 列[1]。
二叉树用途
二叉树用途二叉树是一种常用的数据结构，由节点和连接节点的边组成，其中每个节点最多有两个子节点，被称为左子节点和右子节点。
二叉树具有以下特点：1. 有层次结构：节点按照层次排列，每层从左到右。
2. 可以拥有零个、一个或两个子节点。
3. 二叉树的子树也是二叉树。
4. 深度为d的二叉树最多含有2^d-1个节点，其中d为二叉树的深度。
二叉树的用途非常广泛，下面将详细讨论几个主要的应用场景。
1. 搜索、排序和查找：二叉树可以用于快速搜索、排序和查找数据。
二叉搜索树是一种常用的二叉树类型，其中每个节点的值大于左子树的所有节点的值，小于右子树的所有节点的值。
通过二分查找算法，在二叉搜索树中可以快速定位目标值。
2. 堆：二叉堆是一种用于实现优先队列的数据结构。
它具有以下特点：任意节点的关键字值都小于（或大于）或等于其子节点的关键字值，根节点的关键字值最小（或最大）；并且堆是一颗完全二叉树。
二叉堆的插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)，适用于一些需要高效的优先级操作的场景，例如任务调度。
3. 表达式树：二叉树可以用于存储和计算数学表达式。
表达式树是一种二叉树，其叶节点是操作数，内部节点是操作符。
通过遍历表达式树，我们可以通过递归的方式计算整个表达式的值。
4. 文件系统：二叉树可以用于组织和管理文件系统中的文件和文件夹。
每个节点代表一个文件或文件夹，左子节点代表文件夹下的子文件夹，右子节点代表同一层级下的其他文件或文件夹。
通过遍历二叉树，可以实现文件的查找、创建、删除等操作。
5. 数据压缩：哈夫曼树是一种常用的数据压缩算法，通过构建二叉树来实现。
在哈夫曼树中，出现频率较高的字符对应的节点位于树的较低层，而出现频率较低的字符对应的节点位于树的较高层。
通过对字符进行编码，并使用相对较短的编码表示高频字符，可以实现对数据的高效压缩和解压缩。
6. 平衡树：平衡树是一种特殊类型的二叉树，其左子树和右子树的高度差不超过1。
二叉树的遍历学习心得 (4)
二叉树的遍历学习心得 (4)二叉树是一种重要的数据结构，在计算机科学领域中被广泛应用。
对二叉树的遍历是对树进行操作和处理的重要方法之一。
二叉树遍历包括先序遍历、中序遍历和后序遍历三种，每种遍历方式都有它的特点和应用场景。
在本文中，我将结合自己的学习经历，介绍二叉树遍历的相关知识，并分享我的学习心得。
一、什么是二叉树遍历？二叉树遍历指的是按照某种次序访问二叉树的所有节点。
具体来说，遍历过程中所有节点都会被访问且只会被访问一次。
遍历是二叉树最基本的操作之一，它能够帮助我们遍历整个二叉树，并且可以实现二叉树的各种功能。
二、二叉树遍历的种类1. 先序遍历：先访问根节点，然后按照左子树到右子树的顺序依次访问所有的节点。
2. 中序遍历：按照左子树、根节点、右子树的顺序依次访问所有的节点。
3. 后序遍历：按照左子树、右子树、根节点的顺序依次访问所有的节点。
在学习二叉树遍历时，首先需要掌握各种遍历方式的定义和遍历过程。
我们需要了解如何通过递归或非递归的方式来实现二叉树的遍历。
三、学习心得在学习二叉树遍历时，我发现遍历过程中需要注意以下几点：1. 二叉树的遍历是递归算法的经典应用之一。
在递归调用时，需要注意传递和保存上一层函数中的参数和变量，以及返回值的传递和处理。
2. 在遍历时需要针对每个节点进行相应的操作，比如修改节点值、计算节点的数值、输出节点信息等等。
3. 非递归遍历时需要使用栈或队列辅助存储节点信息，在遍历时需要注意栈或队列的操作和数据结构实现。
通过实践，我逐渐掌握了二叉树遍历的基本思想，学会了如何根据需要选择不同的遍历方式。
同时，我也深刻体会到学习算法需要循序渐进、一步步地进行，并且需要强化巩固，多多实践才能真正掌握。
四、总结二叉树遍历是数据结构中的重要主题之一，是学习和掌握二叉树等数据结构算法的基础。
学习时需要理解各种遍历方式的定义和遍历过程，对递归和非递归实现进行深入的练习和掌握，通过不断地巩固和实践，最终能够掌握二叉树遍历的基本思想和实现方法。
二叉树遍历在生活中的应用
二叉树遍历在生活中的应用
二叉树遍历在生活中有许多应用，以下是一些例子：
1. 文件系统的遍历：计算机的文件系统可以被看作是一个树结构，通过二叉树的遍历算法，可以遍历整个文件系统，查找特定文件或目录。
2. 社交网络的关系分析：社交网络中的用户关系可以被组织成一个二叉树，通过遍历算法，可以分析用户之间的关系，如找出某个用户的好友、朋友的朋友等。
3. 搜索引擎的索引：搜索引擎中的网页可以被组织成一个二叉树，通过遍历算法，可以快速检索出包含特定关键词的网页。
4. 图像处理中的像素遍历：图像可以被看作是一个二维数组，通过遍历算法，可以遍历每个像素点，进行图像处理操作，如滤波、边缘检测等。
5. 电子游戏中的路径搜索：在电子游戏中，寻找最短路径是一个常见的问题，可以使用二叉树的遍历算法来搜索最短路径，如迷宫游戏中的寻路问题。
总的来说，二叉树遍历算法可以应用于许多领域，包括文件系统、社交网络、搜索引擎、图像处理、游戏等，帮助我们快速地查找、分析和处理数据。
二叉树的遍历学习心得 (3)
二叉树的遍历学习心得 (3)
二叉树是一种经常出现在程序设计中的数据结构。
通过对二叉树的遍历，能够完成许多复杂的任务。
因此，学习二叉树的遍历方式非常重要。
首先，二叉树的遍历包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
其中，前序遍历就是先遍历根节点，再遍历左节点和右节点。
中序遍历是先遍历左节点，再遍历根节点和右节点。
后序遍历是先遍历左节点，再遍历右节点和根节点。
我们需要掌握这三种遍历方式，了解其原理和具体实现方法。
其次，在实现遍历方式时，我们需要使用递归或非递归的方式。
递归方式简单易懂，但是当节点较多时，会占用大量的栈空间，会导致栈溢出。
而非递归方式需要使用辅助数据结构，比如栈或队列，来实现遍历。
虽然它的代码相对复杂，但却具有灵活性和高效性。
我们要根据具体情况，选择适合的遍历方式。
最后，我们还需要注意二叉树遍历的应用。
比如，前序遍历可以用于复制树或表达式树，中序遍历可以用于对树进行排序，后序遍历可以用于计算表达式树的值等。
因此，在学习二叉树遍历的同时，还要了解它们的常见应用场景，以便更好地进行算法设计和应用实践。
总之，掌握二叉树的遍历方式和应用，对于数据结构和算法的学习非常重要。
我们要理解其原理和代码实现，并且要多加练习，深入掌握遍历的思想和技巧。
只有这样，我们才能在实际工作中灵活运用二叉树遍历，提高代码质量和效率。
二叉树遍历实验报告
二叉树遍历实验报告二叉树遍历实验报告一、引言二叉树是计算机科学中常用的数据结构之一，它由节点组成，每个节点最多有两个子节点。
二叉树的遍历是指按照一定的规则访问二叉树中的所有节点。
本实验旨在通过实际操作，探索二叉树的三种遍历方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历，并分析它们的应用场景和性能特点。
二、实验方法1. 实验环境本实验使用Python编程语言进行实现，并在Jupyter Notebook中运行代码。
2. 实验步骤（1）定义二叉树节点类首先，我们定义一个二叉树节点类，该类包含节点值、左子节点和右子节点三个属性。
（2）构建二叉树在主函数中，我们手动构建一个二叉树，包含多个节点，并将其保存为根节点。
（3）实现三种遍历方式通过递归的方式，实现二叉树的前序遍历、中序遍历和后序遍历。
具体实现过程如下：- 前序遍历：先访问根节点，然后递归遍历左子树，最后递归遍历右子树。
- 中序遍历：先递归遍历左子树，然后访问根节点，最后递归遍历右子树。
- 后序遍历：先递归遍历左子树，然后递归遍历右子树，最后访问根节点。
（4）测试遍历结果在主函数中，我们调用实现的三种遍历方式，对构建的二叉树进行遍历，并输出结果。
三、实验结果与分析经过实验，我们得到了二叉树的前序遍历、中序遍历和后序遍历的结果。
以下是我们的实验结果及分析：1. 前序遍历结果前序遍历结果为：A - B - D - E - C - F - G前序遍历的应用场景包括：复制整个二叉树、计算二叉树的深度和宽度等。
前序遍历的时间复杂度为O(n)，其中n为二叉树的节点数。
2. 中序遍历结果中序遍历结果为：D - B - E - A - F - C - G中序遍历的应用场景包括：二叉搜索树的中序遍历可以得到有序的节点序列。
中序遍历的时间复杂度为O(n)，其中n为二叉树的节点数。
3. 后序遍历结果后序遍历结果为：D - E - B - F - G - C - A后序遍历的应用场景包括：计算二叉树的高度、判断二叉树是否对称等。
二叉树基本运算算法的实现
二叉树基本运算算法的实现
二叉树是一种常见的数据结构，基本运算算法包括二叉树的遍历、查找、插入、删除等操作。
下面是这些算法的实现：
1. 二叉树遍历：二叉树遍历有三种方式，分别是前序遍历、中序遍历和后序遍历。
其中，前序遍历先访问根节点，再访问左子树和右子树；中序遍历先访问左子树，再访问根节点和右子树；后序遍历先访问左子树，再访问右子树和根节点。
遍历可以使用递归算法或栈实现。
2. 二叉树查找：二叉树查找可以使用递归算法或循环算法实现。
递归算法通过比较节点值实现查找，如果查找值小于当前节点值，则在左子树中查找，否则在右子树中查找。
循环算法使用二叉树的特性，比较查找值和当前节点值的大小，根据大小关系不断移动到左子树或右子树中进行查找，直到找到目标节点或遍历到叶子节点为止。
3. 二叉树插入：二叉树插入需要先查找到插入位置，然后在该位置插入一个新节点。
插入操作可以使用递归算法或循环算法实现。
4. 二叉树删除：二叉树删除分为三种情况：删除叶子节点、删除只有一个孩子的节点和删除有两个孩子的节点。
删除叶子节点很简单，只需要将其父节点的指针设为NULL即可。
删除只有一个孩子的节点需要将父节点的指针指向该节点的
孩子节点。
删除有两个孩子的节点需要找到该节点的后继节点（或前驱节点），将后继节点的值复制到该节点中，然后删除后继节点。
上述算法的实现需要根据具体的编程语言进行调整和实现。
二叉树实现及应用实验报告
二叉树实现及应用实验报告实验名称：二叉树实现及应用实验目的：1. 实现二叉树的创建、插入和删除操作。
2. 学习二叉树的遍历方法，并能够应用于实际问题。
3. 掌握二叉树在数据结构和算法中的一些常用应用。
实验内容：1. 实现二叉树的创建、插入和删除操作，包括二叉树的构造函数、插入函数和删除函数。
2. 学习二叉树的三种遍历方法：前序遍历、中序遍历和后序遍历，并应用于实际问题。
3. 掌握二叉树的一些常用应用，如二叉搜索树、平衡二叉树和哈夫曼树等。
实验步骤：1. 创建二叉树的结构体，包括树节点和树的根节点。
2. 实现二叉树的构造函数，用于创建二叉树的根节点。
3. 实现二叉树的插入函数，用于将元素插入到二叉树中的合适位置。
4. 实现二叉树的删除函数，用于删除二叉树中的指定元素。
5. 学习并实现二叉树的前序遍历、中序遍历和后序遍历函数。
6. 运用二叉树的遍历方法解决实际问题，如查找二叉树中的最大值和最小值。
7. 学习并应用二叉搜索树、平衡二叉树和哈夫曼树等常用二叉树结构。
实验结果：1. 成功创建、插入和删除二叉树中的元素，实现了二叉树的基本操作。
2. 正确实现了二叉树的前序遍历、中序遍历和后序遍历，并能够正确输出遍历结果。
3. 通过二叉树的遍历方法成功解决了实际问题，如查找二叉树中的最大值和最小值。
4. 学习并熟练应用了二叉搜索树、平衡二叉树和哈夫曼树等常用二叉树结构，丰富了对二叉树的理解。
实验分析：1. 二叉树是一种重要的数据结构，具有较好的数据存储和查找性能，广泛应用于计算机科学和算法领域。
2. 通过实验，我们深入了解了二叉树的创建、插入和删除操作，以及前序遍历、中序遍历和后序遍历的原理和应用。
3. 实际问题往往可以转化为二叉树的遍历问题进行求解，通过实验，我们成功应用了二叉树的遍历方法解决了实际问题。
4. 熟练掌握二叉搜索树、平衡二叉树和哈夫曼树的原理和应用，对于提高我们在数据结构和算法方面的设计能力具有重要意义。
层次遍历算法
层次遍历算法简介是一种二叉树遍历方式，又称为广度优先算法，它是一种从上至下、从左至右的遍历方式，最常用于树形结构进行搜索或者遍历。
可以解决一些问题，例如求二叉树的最小深度、最大深度、它的节点数、它的叶子节点数、它的某个路径等问题。
实现的方法1.使用队列实现使用队列实现是一种常用的方法。
具体步骤如下：（1）将树的根节点入队，初始化队列。
（2）当队列非空时，进行下列操作：①取出队列中的一个节点，访问该节点。
②如果该节点的左子节点不为空，则将左子节点入队。
③如果该节点的右子节点不为空，则将右子节点入队。
实现代码如下：```pythondef level_order_traversal(root):queue = []result = []if root is None:return resultqueue.append(root)while queue:node = queue.pop(0)result.append(node.val)if node.left:queue.append(node.left)if node.right:queue.append(node.right)return result```2.使用递归实现使用递归实现一般需要借助队列，并且需要知道每个节点所在的层数。
具体步骤如下：- （1）使用递归遍历左子树，直到最底层。
在遍历左子树时，需要记录当前所在的层数。
- （2）使用递归遍历右子树，直到最底层。
在遍历右子树时，需要记录当前所在的层数。
- （3）将左子树和右子树的结果合并，即可得到二叉树的层次遍历结果。
实现代码如下：```pythondef level_order_traversal(root):queue = []result = []def dfs(node, level):if not node:returnif level == len(result):result.append([])result[level].append(node.val)dfs(node.left, level+1)dfs(node.right, level+1)dfs(root, 0)return result```的应用在二叉树中的应用是十分广泛的，可以用于如下几个问题的解决：1.求最小深度二叉树的最小深度是从根节点到最近的叶子节点的距离。
二叉树的先序,中序,后序遍历的递归工作栈的关系
二叉树的先序,中序,后序遍历的递归工作栈的关系在计算机科学中，二叉树是一种非常重要的数据结构，它在很多算法和数据处理中都有着广泛的应用。
而二叉树的先序、中序、后序遍历以及它们与递归和工作栈的关系更是程序员面试中常见的问题。
本文将从深度和广度两个方面，按照先序、中序、后序的顺序逐步展开对这个主题的探讨。
一、先序遍历先序遍历是指先访问根节点，然后递归地先序遍历左子树，最后递归地先序遍历右子树。
在实际的计算机算法中，我们可以使用递归或者栈来实现先序遍历。
1.1 递归实现当我们使用递归来实现先序遍历时，可以很容易地写出下面这段代码：```pythondef preorderTraversal(root):if not root:return []return [root.val] + preorderTraversal(root.left) + preorderTraversal(root.right)```这段代码非常简洁明了，但是在实际执行时，会使用工作栈来保存递归中间结果。
因为递归本质上就是一个栈结构，在调用递归函数时，会将当前函数的局部变量和参数压入栈中，直到递归结束，栈中的内容才会依次出栈执行。
1.2 栈实现除了递归之外，我们也可以使用显式栈来实现先序遍历。
这种方法通常会更加高效一些，因为递归会有一定的性能损耗。
栈的实现思路是，我们首先将根节点压入栈中，然后弹出栈顶节点并访问它，接着先将右子节点压入栈中，再将左子节点压入栈中。
重复上述操作直到栈为空。
这样就可以保证先访问根节点，再访问左子树，最后访问右子树，符合先序遍历的要求。
二、中序遍历中序遍历是指先递归地中序遍历左子树，然后访问根节点，最后递归地中序遍历右子树。
中序遍历同样可以用递归或者显式栈来实现。
2.1 递归实现递归实现中序遍历同样非常简单：```pythondef inorderTraversal(root):if not root:return []return inorderTraversal(root.left) + [root.val] + inorderTraversal(root.right)```在这个递归函数中，同样使用了递归的工作栈来保存中间结果。
数据结构常考的5个算法
数据结构常考的5个算法数据结构是计算机科学中非常重要的一部分。
它是指用于组织和存储数据的方式，常用的有线性数据结构和非线性数据结构。
在数据结构中，有许多重要的算法，这些算法可以被用于许多问题的解决。
本文将介绍数据结构中常考的5个算法。
一.堆排序算法堆排序算法是一种高效的排序算法，它使用堆的概念。
它的时间复杂度为O(nlogn)，比冒泡排序和选择排序更加优秀。
堆排序算法是分两个步骤进行的：第一步是建立堆，第二步是排序。
在建立堆的过程中，我们使用了一个特殊的数据结构——堆。
堆是一个树形数据结构，它的子节点的值永远小于或等于它的父节点的值。
堆有两种类型：最大堆和最小堆。
最大堆：就是父节点的值比其子节点的值都大。
最小堆：就是父节点的值比其子节点的值都小。
堆排序算法利用了最大堆的性质实现排序。
在排序过程中，我们首先把输入数据构建成一个最大堆，然后不断地取出最大值并把剩余的部分调整成新的堆。
重复这个过程，直到所有的数据都被排序。
二.快速排序算法快速排序算法是一种递归的分治算法，它的基本思想是选择一个枢轴元素，将所有小于枢轴元素的值放到左半边，将所有大于枢轴元素的值放到右半边，再分别对左右两边的子数组进行快速排序。
快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)，但是最坏情况下它的时间复杂度为O(n^2)。
在最坏情况下，每次选择的枢轴元素都是当前数组中的最大值或最小值，这样就需要O(n)的时间进行交换。
为了避免最坏情况的出现，我们可以随机选择枢轴元素。
这样虽然不能完全避免最坏情况的出现，但是出现的概率较小。
三.归并排序算法归并排序算法是另一种常用的排序算法，它是分治算法的一个经典应用。
归并排序算法基于以下几个步骤：1.把一个大的数组分成两个子数组。
2.对子数组进行排序。
3.合并两个已经排好序的子数组，产生一个新的排好序的数组。
在归并排序算法中，我们使用递归方式对子数组进行排序，然后使用合并方法把已经排好序的子数组合并成一个新的数组。
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); } }
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B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
基本术语
结点 即树的数据元素 结点的度(degree) 结点挂接的子树数（孩子数） 结点的层次 从根到该结点的层数（根结点算第一层） 终端结点 即度为0的结点，即叶子 分支结点 即度不为0的结点（也称为内部结点） 树的度 所有结点度中的最大值 树的深(高)度 指所有结点中最大的层数
6.2.2 二叉树的性质
约定：对二叉树的结点连续编号，编号从根节点开始，自上而下（层优先）， 自左至右。
性质1: 在二叉树的第i层上至多有2i-1个结点
思考：第i层上至少有
1 k
个结点？
性质2: 深度为k的二叉树至多有2k-1个结点
思考：深度为k时至少有
个结点？
性质3: 对于任何一棵二叉树，若度为2的结点数有n2个，则叶子数n0 必定为n2＋1 （即n0=n2+1）
第6章 树和二叉树
逻辑结构
集合——数据元素间除“同属于一 个集合”外，无其它关系 树形结构——一个对多个。例如
线性结构——一个对一个，如线性表、 栈、队列
图形结构——多个对多个，例如
第6章 树和二叉树
6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 树的定义和基本术语 二叉树 遍历二叉树和线索二叉树 树和森林 哈夫曼树
6.1 树的定义和基本术语
树的定义Байду номын сангаас
树（Tree）是n(n≥0)个结点的有限集，它或为空树（n = 0）；或为 非空树，对于非空树T： （1）有且仅有一个称之为根（Root）的结点； （2）除根结点以外的其余结点可分为m（m＞0）个互不相交的有 限集T1, …, Tm , 其中每一个集合Ti本身又是一棵树，并且称为根的 子树（SubTree）。
树是n个结点的有限集
A
B A
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
T1
T2
T3
基本术语
根(Root) 即根结点(没有前驱) 叶子(Leaf) 即终端结点(没有后继) 森林(Forest) 指m棵不相交的树的集合 (例如删除A后的子树个数) 有序树 结点各子树从左至右有序，不能互换（左为第一） 无序树 结点各子树可互换位置
满二叉树和完全二叉树的区别
1 2 4 8 9 10 5 11 12 6 13 14 3 7 15 8 4 9 10 2 5 11 12 6 1 3 7
满二叉树是叶子一个也不少的树，而完全二叉树虽然前n-1 层是满的，但最底层却允许在右边缺少连续若干个结点。满二 叉树是完全二叉树的一个特例。
练 习
一棵完全二叉树有5000个结点，可以计算出其叶结点的个数 是（ 2500 ）。
性质4: 具有n个结点的完全二叉树的深度必为 log2n ＋1
1 2 4 8 9 10 5 11 12 6 3 7
k-1层
k层
2 k 1 1 2 1
k
n
2k−1−1＜n≤2k−1 或 2k−1≤n＜2k k−1≤log2n＜k，因为k是整数 所以k = log2n + 1
二叉树基本特点：
•结点的度小于等于2 •有序树（子树有序，不能颠倒）
二叉树的五种不同形态
练 习
具有3个结点的二叉树可能有几种不同形态？普通树呢？ 5种 2种
6.2.1 二叉树的抽象数据类型定义
ADT BinaryTree{ 数据对象D: 数据关系R: D是具有相同特性的数据元素的集合。
若D=Φ，则R= Φ ； 若D≠Φ，则R= {H}；存在二元关系： ① root 唯一 / /关于根的说明 ② Dj∩Dk= Φ //关于子树不相交的说明 ③ …… //关于数据元素的说明 ④ …… //关于左子树和右子树的说明 基本操作 P： //至少有20个 }ADT BinaryTree
CreateBiTree(&T,definition) 初始条件；definition给出二叉树T的定义。 操作结果：按definition构造二叉树T。 PreOrderTraverse(T) 初始条件：二叉树T存在。 操作结果：先序遍历T，对每个结点访问一次。 InOrderTraverse(T) 初始条件：二叉树T存在。 操作结果：中序遍历T，对每个结点访问一次。 PostOrderTraverse(T) 初始条件：二叉树T存在。 操作结果：后序遍历T，对每个结点访问一次。
1 2 4 8 9 10 5 11 12 6 3 7 8 4 9 10 2 5 11 12 6 1 3 7
B n 1
B n2 2 n1 1
n n2 2 n1 1 1 n2 n1 n0
特殊形态的二叉树
1 2 4 8 9 10 5 11 12 6 13 14 3 7 15 8 4
性质5: 对完全二叉树，若从上至下、从左至右编号， 则编号为 i 的结点， 其左孩子(若存在)编号必为2i， 其右孩子(若存在)编号必 为2i＋1；其双亲的编号必为 i/2 。
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
基本术语
双亲(Parent) 即上层的那个结点(直接前驱) 孩子(Child) 即下层结点的子树的根(直接后继) 兄弟(Sibling) 同一双亲下的同层结点（孩子之间互称兄弟） 堂兄弟 即双亲位于同一层的结点（但并非同一双亲） 祖先 即从根到该结点所经分支的所有结点
子孙 即该结点下层子树中的任一结点
只有最后一层叶子不满， 且全部集中在左边 1
2 5 9 10 11 12 6 3 7
满二叉树：一棵深度为k 且有 2k -1个结点的二叉树。 （特点：每层都“充满”了结 点）
完全二叉树：深度为k 的，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至n 的结点一一对应
A
层次
1
D
B
C
2
J
E
F
G
H
I
3
K
L
M
4
6.2 二叉树
二叉树（Binary Tree）是 n (n≥0) 个结点所构成的集合，它或为 空树 （n = 0）；或为非空树，对于非空树T：满足 （1）有且仅有一个称之为根的结点； （2）除根结点以外的其余结点分为两个互不相交的子集T1和T2， 分别称为T的左子树和右子树，且T1和T2本身又都是二叉树。 为何要重点研究每个结点最多只有两个 “叉” 的树？ 二叉树的结构最简单，规律性最强； 所有树都能转为唯一对应的二叉树，不失一般性。 普通树（多叉树）运算很难实现