树的存储与遍历操作

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树与森林的遍历

树与森林的遍历

第十七讲
∑p ×I
i =1 i
7
i
= 0.40 × 1 + 0.30 × 2 + 0.15 × 3 + 0.05 × 5 + 0.04 × 5 + 0.03 × 5 + 0.03 × 5 = 2.20
第十七讲
举例:数据传送中的二进制编码。 要传送数据 state, seat, act, tea, cat, set, a, eat, 如何使传 送的长度最短? 首先规定二叉树的构造为左走0,右走1 ,如图6.31所示。 为了保证长度最短, 先看字符出现的次数, 然后将出现 次数当作权, 如图6.32所示。
第十七讲
2. 森林的遍历 森林的遍历 森林的遍历方法主要有以下三种: 1) 先序遍历 若森林非空, 则遍历方法为: (1) 访问森林中第一棵树的根结点。 (2) 先序遍历第一棵树的根结点的子树森林。 (3) 先序遍历除去第一棵树之后剩余的树构成的森林。 例如, 图6.24(a)中森林的先序遍历序列为ABCDEFGHIJ。
第十七讲 作业:
1.二叉树的层次遍历算法(二叉链表存储); 2.求二叉树中最大结点值(二叉链表存储)。
第十七讲
哈夫曼树及其应用
第十七讲
1. 哈夫曼树
1. 路径和路径长度 路径和路径长度 路径是指从一个结点到另一个结点之间的分支序列, 路径 路径长度是指从一个结点到另一个结点所经过的分支数目。 路径长度 树的路径长度是从树根到每一结点的路径长度之和。 树的路径长度
图6.30 构造哈夫曼树示例
第十七讲
表 6 – 3 指令的哈夫曼编码
指令 I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 使用频率(Pi) 0 10 110 11100 11101 11110 11111

支持可重构计算的满二叉树中序存储策略及快速遍历算法

支持可重构计算的满二叉树中序存储策略及快速遍历算法
是 , 先计 算插 补 曲线 的 中点并 以该 中点 将插 补 曲线分 成 2段子 曲线 , 后 分别对 2段 子 曲线作 中分 得 首 然 到 2 点, 个 如此 往复 直 到被 中分 的子 曲线段 可 以近 似成 为 1个点 。采 用一 颗 满二 叉 树来 存储 这 些 中点 ,
则该 二叉 树 的中序 遍历 结果 就对 应 于所 插补 曲线上 的 插补 点 。 上述 计算 过 程及 二叉 树 的 中序遍 历 可 简单 明 了地用 递 归方 法表 现 出来 , 是 由于递 归 运 算 占用 的 但
构 中获 取一 颗满 二叉 树 中序序 列 的算 法 问题 。由于受 制 于可重 构 电路 结构 , 重构 运 算与 P 可 C级 运算 在 程 序 设 计 、 据存 储 方 面 都有 差 异 , 数 致使 P C级 程序 设计 与数 据 结 构 的诸 多方 法 不 能移 植 应 用 [ ] 6 。因 。 此 , 要研究 相应 的可重 构算 法 。 文 主要研 究适 用 于可 重构计 算 的满 二叉 树 中序 序 列存 储 与访 问模 式 需 本
关 键 词 : 重 构 计 算 ; 二叉 树 ; 可 满 中序 序 列 ; 速 访 问 快
中 图分 类 号 : TP3 1 1 1. 2 文 献 标 志码 : A
二叉 树 作为 一 种重 要 的数 据结 构 在计 算应 用 中发 挥着 重 要作 用 , 叉 树 的访 问也 一 直是 计 算机 科 二
时 间开 销过 大 , 业 上 多采 用 2个 或 者 多个 相 同 的可 重 构计 算单 元 ( DS 工 如 P或者 F GA) 行 计 算 , P 并 并 且 以多个线 性存 储 结构按 照顺 序存 储 的方 法来 存储计 算 结果 口 。这样 一 来 , 蜘 就涉 及 从 多个 线 性存储 结

数据结构-树和森林的表示和遍历

数据结构-树和森林的表示和遍历

A B C D E F G
1 4
2 5
3
6
root=0 n=7
孩子链表表示法
C语言的类型描述: 孩子结点结构: child nextchild
typedef struct CTNode { int child; struct CTNode *nextchild; } *ChildPtr;
孩子链表表示法
A B C DE F GH I J K
E
G
H I
J J
K
树的遍历
A
A
树的二叉树表示:
B
B E F
C
D G
E
F
C
D
树先根遍历 ABEFCDG
G
因此,树的先根遍历结果与其对应二叉 树表示的先序遍历结果相同
树的遍历
A B E F C D G A
树的二叉树表示:
B C
E
F
G
D
树后根遍历 EFBCGDA 因此,树的后根遍历结果与其对应二叉 树表示的中序遍历结果相同
即:依次从左至右对森林中的每一棵树进行先 根遍历。
森林的遍历-先序遍历
A B C D D E
F
G I K K
森林对应的二叉树:
H J J B C G A F
H
I
先根遍历序列为: AB C D EF G H I K J
E E
D
K
J
森林的遍历-中序遍历
森林不空,则 中序遍历森林中第一棵树的子树森林;
双亲表示法
树结构:
typedef struct { PTNode nodes[MAX_TREE_SIZE]; int r, n; // 根结点的位置和结点个数 } PTree;

数据结构树的知识点总结

数据结构树的知识点总结

数据结构树的知识点总结一、树的基本概念。

1. 树的定义。

- 树是n(n ≥ 0)个结点的有限集。

当n = 0时,称为空树。

在任意一棵非空树中:- 有且仅有一个特定的称为根(root)的结点。

- 当n>1时,其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1、T2、…、Tm,其中每个集合本身又是一棵树,并且称为根的子树(sub - tree)。

2. 结点的度、树的度。

- 结点的度:结点拥有的子树个数称为结点的度。

- 树的度:树内各结点的度的最大值称为树的度。

3. 叶子结点(终端结点)和分支结点(非终端结点)- 叶子结点:度为0的结点称为叶子结点或终端结点。

- 分支结点:度不为0的结点称为分支结点或非终端结点。

- 除根结点之外,分支结点也称为内部结点。

4. 树的深度(高度)- 树的层次从根开始定义起,根为第1层,根的子结点为第2层,以此类推。

树中结点的最大层次称为树的深度(或高度)。

二、二叉树。

1. 二叉树的定义。

- 二叉树是n(n ≥ 0)个结点的有限集合:- 或者为空二叉树,即n = 0。

- 或者由一个根结点和两棵互不相交的、分别称为根结点的左子树和右子树的二叉树组成。

2. 二叉树的特点。

- 每个结点最多有两棵子树,即二叉树不存在度大于2的结点。

- 二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒。

3. 特殊的二叉树。

- 满二叉树。

- 一棵深度为k且有2^k - 1个结点的二叉树称为满二叉树。

满二叉树的特点是每一层上的结点数都是最大结点数。

- 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的结点一一对应时,称之为完全二叉树。

完全二叉树的叶子结点只可能在层次最大的两层上出现;对于最大层次中的叶子结点,都依次排列在该层最左边的位置上;如果有度为1的结点,只可能有一个,且该结点只有左孩子而无右孩子。

三、二叉树的存储结构。

1. 顺序存储结构。

- 二叉树的顺序存储结构就是用一组地址连续的存储单元依次自上而下、自左至右存储完全二叉树上的结点元素。

树结构的定义和基本操作

树结构的定义和基本操作

树结构的定义和基本操作树结构是一种非线性的数据结构,其形状类似于自然界中的树。

树由一组节点(或称为顶点)和一组连接这些节点的边组成。

树结构的常见学习对象有二叉树、二叉树、AVL树、红黑树等。

树结构的基本操作包括创建、插入、删除、查找和遍历。

首先,创建树结构需要定义树节点的结构。

每个节点至少包含一个数据元素以及指向其子节点的指针。

树结构可以使用链式存储结构或数组存储结构。

1.创建树结构:树结构的创建有多种方式。

其中一种常见的方法是通过递归实现。

递归函数首先创建根节点,然后再递归地创建根节点的左子树和右子树。

2.插入节点:要插入一个新节点,首先要定位到合适的位置。

比较要插入的节点值与当前节点值的大小,如果小于当前节点,则进入左子树,如果大于当前节点,则进入右子树。

最终找到合适的位置插入新节点。

如果要插入的节点已经存在,可以替换或忽略该节点。

3.删除节点:删除节点分为三种情况:删除叶子节点、删除只有一个子节点的节点、删除有两个子节点的节点。

-删除叶子节点:直接删除即可。

-删除只有一个子节点的节点:将子节点与父节点连接起来,删除当前节点。

-删除有两个子节点的节点:找到当前节点的后继节点(比当前节点大的最小节点),将后继节点的值复制到当前节点,然后删除后继节点。

4.查找节点:树的查找可以使用递归或迭代的方式实现。

递归方式从根节点开始,根据节点值与目标值的大小关系递归地遍历左子树或右子树,直到找到目标值或遍历完成。

迭代方式使用循环和栈或队列的数据结构来实现。

5.遍历节点:树的遍历有三种方式:前序遍历、中序遍历和后序遍历。

-前序遍历:根节点->左子树->右子树-中序遍历:左子树->根节点->右子树-后序遍历:左子树->右子树->根节点树的遍历也可以通过递归或迭代的方式实现。

递归方式较为简单,使用迭代方式需要借助栈或队列来保存遍历的节点。

除了上述基本操作外,树结构还有一些扩展的操作,如树的深度计算、查找最大值或最小值、查找前驱节点或后继节点等。

树真好教案

树真好教案

树真好教案一、教学目标1.了解树的基本概念和特点;2.掌握树的存储结构和基本操作;3.熟悉树的遍历方式及其应用;4.能够应用树解决实际问题。

二、教学内容1. 树的基本概念和特点1.树的定义;2.树的基本术语;3.树的特点。

2. 树的存储结构和基本操作1.树的存储结构;2.树的基本操作:创建、插入、删除、查找。

3. 树的遍历方式及其应用1.树的遍历方式:前序遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历;2.树的应用:二叉搜索树、AVL树、红黑树。

4. 应用树解决实际问题1.树的应用实例:文件系统、哈夫曼编码、最小生成树算法。

三、教学方法1.讲授法:通过讲解树的基本概念、存储结构、基本操作、遍历方式及其应用,让学生了解树的基本知识;2.演示法:通过演示树的创建、插入、删除、查找等基本操作,让学生掌握树的基本操作;3.实践法:通过实践应用树解决实际问题,让学生掌握树的应用技能。

四、教学过程1. 树的基本概念和特点1.树的定义:树是n(n>=0)个结点的有限集。

当n=0时,称为空树。

在任意一棵非空树中,有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点;当n>1时,其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1、T2、……、Tm,其中每一个集合本身又是一棵树,并且称为根的子树(SubTree)。

2.树的基本术语:结点、父结点、子结点、兄弟结点、根结点、叶子结点、深度、高度、层数等;3.树的特点:每个结点有零个或多个子结点;没有父结点的结点称为根结点;每个非根结点有且仅有一个父结点;除了根结点外,每个子结点可以分为多个不相交的子树。

2. 树的存储结构和基本操作1.树的存储结构:链式存储结构、顺序存储结构;2.树的基本操作:–创建树:按照给定的结点序列,创建一棵树;–插入结点:在树中插入一个新结点;–删除结点:在树中删除一个指定结点;–查找结点:在树中查找一个指定结点。

3. 树的遍历方式及其应用1.树的遍历方式:–前序遍历:先访问根结点,再访问左子树,最后访问右子树;–中序遍历:先访问左子树,再访问根结点,最后访问右子树;–后序遍历:先访问左子树,再访问右子树,最后访问根结点;–层次遍历:按照从上到下、从左到右的顺序遍历每个结点。

数据结构第七章 树和森林

数据结构第七章 树和森林

7.5 树的应用
➢判定树
在实际应用中,树可用于判定问题的描述和解决。
•设有八枚硬币,分别表示为a,b,c,d,e,f,g,h,其中有一枚且 仅有一枚硬币是伪造的,假硬币的重量与真硬币的重量不同,可能轻, 也可能重。现要求以天平为工具,用最少的比较次数挑选出假硬币, 并同时确定这枚硬币的重量比其它真硬币是轻还是重。
的第i棵子树。 ⑺Delete(t,x,i)在树t中删除结点x的第i棵子树。 ⑻Tranverse(t)是树的遍历操作,即按某种方式访问树t中的每个
结点,且使每个结点只被访问一次。
7.2.2 树的存储结构
顺序存储结构 链式存储结构 不管哪一种存储方式,都要求不但能存储结点本身的数据 信息,还要能够唯一的反映树中各结点之间的逻辑关系。 1.双亲表示法 2.孩子表示法 3.双亲孩子表示法 4.孩子兄弟表示法
21
将二叉树还原为树示意图
A BCD
EF
A
B
C
E
D
F
A
B
C
E
D
F
22
练习:将下图所示二叉树转化为树
1 2
4
5
3
6
2 4
1 53
6
23
7.3.2 森林转换为二叉树
由森林的概念可知,森林是若干棵树的集合,只要将森林中各棵树 的根视为兄弟,森林同样可以用二叉树表示。 森林转换为二叉树的方法如下:
⑴将森林中的每棵树转换成相应的二叉树。 ⑵第一棵二叉树不动,从第二棵二叉树开始,依次把后一棵二叉树 的根结点作为前一棵二叉树根结点的右孩子,当所有二叉树连起来 后,此时所得到的二叉树就是由森林转换得到的二叉树。
相交的集合T1,T2,…,Tm,其中每一个集合Ti(1≤i≤m)本身又是 一棵树。树T1,T2,…,Tm称为这个根结点的子树。 • 可以看出,在树的定义中用了递归概念,即用树来定义树。因此, 树结构的算法类同于二叉树结构的算法,也可以使用递归方法。

数据结构-二叉树的存储结构和遍历

数据结构-二叉树的存储结构和遍历

return(p); }
建立二叉树
以字符串的形式“根左子树右子树”定义 一棵二叉树
1)空树 2)只含一个根 结点的二叉树 A 3)
B C
A
以空白字符“ ”表示
以字符串“A ”表示
D
以下列字符串表示 AB C D
建立二叉树 A B C C
T
A ^ B ^ C^ ^ D^
D
建立二叉树
Status CreateBiTree(BiTree &T) {
1 if (!T) return;
2 Inorder(T->lchild, visit); // 遍历左子树 3 visit(T->data); } // 访问结点 4 Inorder(T->rchild, visit); // 遍历右子树
后序(根)遍历
若二叉树为空树,则空操

左 子树
右 子树
作;否则, (1)后序遍历左子树; (2)后序遍历右子树; (3)访问根结点。
统计二叉树中结点的个数
遍历访问了每个结点一次且仅一次
设置一个全局变量count=0
将visit改为:count++
统计二叉树中结点的个数
void PreOrder (BiTree T){ if (! T ) return; count++; Preorder( T->lchild); Preorder( T->rchild); } void Preorder (BiTree T,void( *visit)(TElemType& e)) { // 先序遍历二叉树 1 if (!T) return; 2 visit(T->data); // 访问结点 3 Preorder(T->lchild, visit); // 遍历左子树 4 Preorder(T->rchild, visit);// 遍历右子树 }

八叉树算法原理 -回复

八叉树算法原理 -回复

八叉树算法原理-回复什么是八叉树算法?八叉树算法是一种数据结构和算法的组合,用于高效地存储和处理三维空间中的对象。

它利用树结构的特点将空间划分为八个等大小的子空间,以快速地进行搜索、插入和删除的操作。

八叉树算法广泛应用于计算机图形学、计算机视觉、自动驾驶等领域。

八叉树算法原理和流程1. 空间划分:八叉树的核心思想是将三维空间划分为八个等大小的子空间。

首先,确定待存储空间的边界框(bounding box),将其划分为八个子区域。

每个子区域即为一个八叉树节点,其中包含该子区域的边界框和对应的数据。

该划分可以递归地进行,直到满足某个终止条件,如划分后的子区域大小不超过预设阈值。

2. 数据插入:新的数据项要插入到八叉树中时,首先需要确定其位置所属的子区域。

根据边界框和数据项的位置关系,递归地遍历八叉树节点,直到找到合适的子区域。

如果子区域中已经存在数据项,可以选择覆盖原有数据或者使用合适的算法进行冲突解决。

3. 数据查询:八叉树算法在进行数据查询时能够高效地剪枝无关的子区域。

首先,根据查询条件和当前节点的边界框关系,判断是否需要进一步遍历子区域。

如果不需要,直接返回当前子区域中的数据项。

如果需要,递归地遍历子区域,直到找到符合查询条件的数据项。

通过这种方式,可以避免不必要的遍历操作,提高查询效率。

4. 子空间合并:在插入或删除操作后,八叉树可能会出现某些子区域为空的情况。

为了减小存储空间的消耗,可以进行子空间的合并操作。

合并操作包括两个方面:一是合并相邻的空子区域,减少八叉树的深度;二是合并具有相同数据项的子区域,减少重复存储的数据。

5. 其他操作:除了插入和查询操作,八叉树算法还可以支持其他常用操作,如删除、修改和遍历等。

删除操作需要找到待删除数据项所属的子区域,然后进行删除或标记操作。

修改操作和查询操作类似,首先找到待修改数据项所属的子区域,然后进行相应的修改。

遍历操作可以逐个访问八叉树中的所有数据项,以便进行全局分析或其他处理。

数据结构习题及答案与实验指导(树和森林)7

数据结构习题及答案与实验指导(树和森林)7

第7章树和森林树形结构是一类重要的非线性结构。

树形结构的特点是结点之间具有层次关系。

本章介绍树的定义、存储结构、树的遍历方法、树和森林与二叉树之间的转换以及树的应用等内容。

重点提示:●树的存储结构●树的遍历●树和森林与二叉树之间的转换7-1 重点难点指导7-1-1 相关术语1.树的定义:树是n(n>=0)个结点的有限集T,T为空时称为空树,否则它满足如下两个条件:①有且仅有一个特定的称为根的结点;②其余的结点可分为m(m>=0)个互不相交的子集T1,T2,…,T m,其中每个子集本身又是一棵树,并称为根的子树。

要点:树是一种递归的数据结构。

2.结点的度:一个结点拥有的子树数称为该结点的度。

3.树的度:一棵树的度指该树中结点的最大度数。

如图7-1所示的树为3度树。

4.分支结点:度大于0的结点为分支结点或非终端结点。

如结点a、b、c、d。

5.叶子结点:度为0的结点为叶子结点或终端结点。

如e、f、g、h、i。

6.结点的层数:树是一种层次结构,根结点为第一层,根结点的孩子结点为第二层,…依次类推,可得到每一结点的层次。

7.兄弟结点:具有同一父亲的结点为兄弟结点。

如b、c、d;e、f;h、i。

8.树的深度:树中结点的最大层数称为树的深度或高度。

9.有序树:若将树中每个结点的子树看成从左到右有次序的(即不能互换),则称该树为有序树,否则称为无序树。

10.森林:是m棵互不相交的树的集合。

7-1-2 树的存储结构1.双亲链表表示法以图7-1所示的树为例。

(1)存储思想:因为树中每个元素的双亲是惟一的,因此对每个元素,将其值和一个指向双亲的指针parent构成一个元素的结点,再将这些结点存储在向量中。

(2)存储示意图:-1 data:parent:(3)注意: Parrent域存储其双亲结点的存储下标,而不是存放结点值。

下面的存储是不正确的:-1 data:parent:2.孩子链表表示法(1)存储思想:将每个数据元素的孩子拉成一个链表,链表的头指针与该元素的值存储为一个结点,树中各结点顺序存储起来,一般根结点的存储号为0。

树形结构——树和森林

树形结构——树和森林
树形结构——树和森林 树形结构——树和森林
TT
讨论的问题
1、树的概念 2、树的遍历 3、树的存储方式 4、二叉树
树的概念
树是一种常见的非线性的数据结构。 树是一种常见的非线性的数据结构 。 树的递归定义如 下: 树是n(n> 个结点的有限集, n(n>0 树是n(n>0)个结点的有限集,这个集合满足以下条 件: 有且仅有一个结点没有前件(父亲结点) ⑴有且仅有一个结点没有前件(父亲结点),该结 点称为树的根; 点称为树的根; 除根外,其余的每个结点都有且仅有一个前件; ⑵除根外,其余的每个结点都有且仅有一个前件; 除根外,每一个结点都通过唯一的路径连到根上。 ⑶除根外,每一个结点都通过唯一的路径连到根上。 这条路径由根开始,而未端就在该结点上, 这条路径由根开始 , 而未端就在该结点上 , 且除根以 路径上的每一个结点都是前一个结点的后件( 外 , 路径上的每一个结点都是前一个结点的后件 ( 儿 子结点) 子结点);
树的表示方法
树的表示方法一般有两种: 自然界的树形表示法:用结点和边表示树, ⑴自然界的树形表示法:用结点和边表示树,例如上图采用的就 是自然界的树形表示法。树形表示法一般用于分析问题。 是自然界的树形表示法。树形表示法一般用于分析问题。
⑵括号表示法:先将根结点放入一对圆括号中,然后把它的子树 括号表示法: 按由左而右的顺序放入括号中,而对子树也采用同样方法处理: 同层子树与它的根结点用圆括号括起来,同层子树之间用逗号隔 开,最后用闭括号括起来。例如图可写成如下形式 (r(a(w,x(d(h),e)),b(f),c(s,t(i(m,o, n),j),u)))
1、二叉树的递归定义和基本形态
二叉树是以结点为元素的有限集,它或者为空, 二叉树是以结点为元素的有限集,它或者为空,或者满足以 下条件: ⑴有一个特定的结点称为根; ⑵ 余下的结点分为互不相交的子集 L 和 R , 其中 R 是根的 余下的结点分为互不相交的子集L 其中R 左子树;L是根的右子树;L 左子树;L是根的右子树;L和R又是二叉树; 由上述定义可以看出, 由上述定义可以看出,二叉树和树是两个不同的概念 ⑴树的每一个结点可以有任意多个后件,而二叉树中每 树的每一个结点可以有任意多个后件, 个结点的后件不能超过2 个结点的后件不能超过2; ⑵树的子树可以不分次序(除有序树外);而二叉树的 树的子树可以不分次序(除有序树外) 子树有左右之分。我们称二叉树中结点的左后件为左儿子, 子树有左右之分。我们称二叉树中结点的左后件为左儿子, 右后件为右儿子。 右后件为右儿子。

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。

第六章树与二叉树教案 二叉树的类型定义 存储结构 遍历 哈夫曼树与哈夫曼编码

第六章树与二叉树教案 二叉树的类型定义 存储结构 遍历 哈夫曼树与哈夫曼编码
或 2k-1 ≤ n < 2k
即 k-1 ≤ log2 n < k
因为 k 只能是整数,因此, k =log2n + 1
问题:
一棵含有n个结点的二叉树,可能达 到的最大深度和最小深度各是多少?
1
答:最大n,
2
最小[log2n] + 1
第六章 树和二叉树教案
二叉树的类型定义 存储结构 遍历 哈夫曼树与哈夫曼编码
树是常用的数据结构
•家族 •各种组织结构 •操作系统中的文件管理 •编译原理中的源程序语法结构 •信息系统管理 •。。。。
2
6.1 树的类型定义 6.2 二叉树的类型定义
6.2.3 二叉树的存储结构 6.3 二叉树的遍历
二叉树上每个结点至多有两棵子树, 则第 i 层的结点数 = 2i-2 2 = 2i-1 。
性质 2 :
深度为 k 的二叉树上至多含 2k-1 个 结点(k≥1)。
证明:
基于上一条性质,深度为 k 的二叉
树上的结点数至多为
20+21+ +2k-1 = 2k-1 。
(等比数列求和)
k
k
(第i层的最大结点数) 2i1 2k
i 1
i 1
性质 3 :
对任何一棵二叉树,若它含有n0 个叶 子结点(0度节点)、n2 个度为 2 的结 点,则必存在关系式:n0 = n2+1。
证明:
设 二叉树上结点总数 n = n0 + n1 + n2 又 二叉树上分支总数 b = n1+2n2
而 b = n-1 = n0 + n1 + n2 - 1 由此, n0 = n2 + 1 。

数据结构树的面试考察

数据结构树的面试考察

数据结构树的面试考察一、树的基本概念。

(一)树的定义。

树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。

当n = 0时为空树。

在树结构中,有一个特殊的节点,称为根节点,根节点没有前驱节点。

除根节点外,其余节点被分成m(m>=0)个互不相交的有限集合T1、T2、…、Tm,每个集合本身又是一棵树,并且称为根的子树。

原因:这是树结构的基本定义,是理解树相关操作和特性的基础。

例如在构建文件系统目录结构时,就可以看作是树结构,根目录是根节点,各个子文件夹就是子树。

(二)树的相关术语。

1. 节点的度。

- 节点的度是指一个节点拥有的子树的个数。

例如,在二叉树中,节点的度最大为2。

- 原因:节点的度有助于描述树中节点与子节点的关系。

在分析树的存储结构和遍历算法效率时,节点的度是一个重要的考虑因素。

2. 树的度。

- 树的度是指树内各节点的度的最大值。

- 原因:树的度反映了树的整体结构特点。

度为2的树可能是二叉树,度为m的树就是m叉树,不同度的树在存储和操作上有不同的方法。

3. 叶子节点(终端节点)- 叶子节点是度为0的节点,也就是没有子节点的节点。

- 原因:叶子节点在很多树的操作中具有特殊意义。

例如在计算树的高度时,叶子节点是递归计算的边界条件。

4. 非叶子节点(非终端节点)- 非叶子节点是度不为0的节点,即有子节点的节点。

- 原因:非叶子节点在构建树的结构和数据传递中起着关键作用。

它是连接根节点和叶子节点的中间节点。

5. 父节点、子节点和兄弟节点。

- 对于有子树的节点,该节点称为子树的根节点的父节点,子树的根节点称为该节点的子节点。

具有相同父节点的子节点称为兄弟节点。

- 原因:这些关系明确了树中节点之间的层次结构,有助于进行树的遍历、查找等操作。

二、二叉树。

(一)二叉树的定义。

二叉树是一种特殊的树,它每个节点最多有两个子树,分别称为左子树和右子树。

并且二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒。

数据结构5树资料

数据结构5树资料
2018/10/13 第5章 树和二叉树 8/112
3.树的术语:

结点(node)
数据元素。


结点的度(degree)
结点的子树个数。
树中所有结点度的最大值。 度不为0的结点。 度为0的结点。 某结点子树的根结点。
树的度(degree) 分支(branch)结点

叶(leaf)结点 孩子(child)结点
2018/10/13 第5章 树和二叉树
同构型
19/112
A
异构型
B
C
D
E
F
G
H
I
J
孩子表示法-- c语言描述 (同构型)
typedef struct TreeNode
{ DataType data;
struct TreeNdoe *Son[MAXSON];
} nodetype;
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a b d i e j f c g h
2018/10/13
第5章 树和二叉树
2/112
除根以外的其它结点划分为m (m 0)个互不相交 的有限集合T0, T1, …, Tm-1,每个集合又是一棵树, 并且称之为根的子树(SubTree)。

每棵子树的根结点有且仅有一个直接前驱,但可 以有0个或多个直接后继。
B E F C G H D I J
E,F,B,G,C,H,I,J, D,A
第5章 树和二叉树 26/112
2018/10/13
3.层序遍历
按层次顺序(1,2,…)遍历,同一层按从左 到右的顺序。
A B E F C G H D I J
遍历序列: A,B,C,D,E,F,G,H,I,J

《数据结构》树的基本操作

《数据结构》树的基本操作

实验四一、实验目的及要求掌握树的动态存储结构--二叉链表,掌握树的两种遍历方法,会运用两种遍历的方法求解有关问题。

二、实验环境硬件:计算机 软件:Microsoft Visual C++ 三、实验内容1. 以二叉链表作存储结构,建立一棵树;2. 输出其先根、后根遍历序列;3. 统计其叶子结点数;4. 求出它的深度。

四、调试过程及实验结果五、总结总的感觉就是树和二叉树的操作基本一致,基本都是依赖于二叉树才建立存储结构的,所以,对于树的操作,关键还是在于对二叉树操作的掌握。

本次程序的编写靠的是我对二叉树的熟悉运用,还有相关树的知识的掌握,再借助百度上的一些别人的程序,本人终于写出了自己的程序,甚是欣慰!课程名称:数据结构班级:一班 完成日期:11,27 姓名:王辉东学号:1010431129 指导教师:王群芳 实验名称:树的应用实验序号: 实验成绩:六、附录(源程序清单)#include<stdio.h>#include<stdlib.h>typedef struct CSNode{char data;struct CSNode *firstchild, *nextsibling;}CSNode, *CSTree;void createtree(CSTree &T)//以二叉树创建树{char ch;ch=getchar();if(ch==' ') T=NULL;else{if(!(T=(CSNode *)malloc(sizeof(CSNode)))) printf("分配空间出错!"); T->data=ch;createtree(T->firstchild);createtree(T->nextsibling);}}void visit(CSTree T)//遍历函数,输出结点{if(T)printf("%c",T->data);elseprintf("树不存在,输出错误!");}void preroot(CSTree T)//先根输出{if(T){visit(T);preroot(T->firstchild);preroot(T->nextsibling);}}void postroot(CSTree T)//后根输出相当于二叉树中序遍历{if(T){postroot(T->firstchild);visit(T);postroot(T->nextsibling);}int n=0;int countleaf(CSTree T){if(T!=NULL){countleaf(T->firstchild);if(T->firstchild==NULL) n++;countleaf(T->nextsibling);}return n;}int depth(CSTree T){int firstdepth,nextdepth;if(!T) return 0;else{firstdepth=depth(T->firstchild);nextdepth=depth(T->nextsibling);}return firstdepth+1>nextdepth?firstdepth+1:nextdepth;}int main(){CSTree T;printf("请输入树的结点,以二叉树的格式创建,空格表示无左右孩子:\n"); createtree(T);printf("\n先根输出树的结点:\n");preroot(T);printf("\n后根输出树的结点:\n");postroot(T);printf("\n树的深度是depth=%d",depth(T));printf("\n树的叶子数目是leaf=%d\n",countleaf(T));while(1);return 0;}。

二叉树的顺序存储结构代码

二叉树的顺序存储结构代码

二叉树的顺序存储结构代码介绍二叉树是一种常用的数据结构,它由节点组成,每个节点最多有两个子节点。

在计算机中,我们通常使用顺序存储结构来表示二叉树。

顺序存储结构是将二叉树的节点按照从上到下、从左到右的顺序依次存储在一个数组中。

本文将详细介绍二叉树的顺序存储结构代码,包括初始化、插入节点、删除节点以及遍历等操作。

二叉树的顺序存储结构代码实现初始化二叉树首先,我们需要定义一个数组来存储二叉树的节点。

假设数组的大小为n,则二叉树的最大节点数量为n-1。

# 初始化二叉树,将数组中所有元素置为空def init_binary_tree(n):binary_tree = [None] * nreturn binary_tree插入节点在二叉树的顺序存储结构中,节点的插入操作需要保持二叉树的特性,即左子节点小于父节点,右子节点大于父节点。

插入节点的算法如下:1.找到待插入位置的父节点索引parent_index。

2.如果待插入节点小于父节点,将其插入到父节点的左子节点位置,即数组索引2*parent_index+1处。

3.如果待插入节点大于父节点,将其插入到父节点的右子节点位置,即数组索引2*parent_index+2处。

# 插入节点def insert_node(binary_tree, node):index = 0 # 当前节点的索引值,初始值为根节点的索引值while binary_tree[index] is not None:if node < binary_tree[index]:index = 2 * index + 1 # 插入到左子节点else:index = 2 * index + 2 # 插入到右子节点binary_tree[index] = node删除节点删除节点需要保持二叉树的特性,即在删除节点后,仍然满足左子节点小于父节点,右子节点大于父节点的条件。

删除节点的算法如下:1.找到待删除节点的索引delete_index。

统计以孩子兄弟表示法表示的树的算法

统计以孩子兄弟表示法表示的树的算法

统计以孩子兄弟表示法表示的树的算法一、引言孩子兄弟表示法(Child-Sibling Representation)是一种树的存储结构。

在这种表示法中,每个节点都有两个指针,一个指向它的第一个孩子节点,另一个指向它的兄弟节点。

这种表示法可以高效地表示树的结构,对于树的遍历和操作也非常方便。

而统计以孩子兄弟表示法表示的树的算法,可以帮助我们更好地理解树的结构和特性。

二、深度与广度的评估1. 深度以孩子兄弟表示法表示的树的算法涉及树的结构和遍历,需要深入理解树的节点、孩子节点和兄弟节点之间的关系。

在文章中,我将从树的基本概念开始,逐步深入探讨孩子兄弟表示法的实现和应用,并结合具体的算法示例进行解析,以便深入理解树的每个节点间的关联。

2. 广度除了对树的结构和遍历方法进行深入解析外,我还会探讨孩子兄弟表示法在实际应用中的广泛性和灵活性。

比如在数据结构中的应用、在编程中的实践等方面,通过多个具体案例展示树的表示法和算法的适用范围,以及在不同场景下的应用效果,帮助读者全面了解树的多样化运用。

三、文章撰写以孩子兄弟表示法表示的树的算法涉及树的节点、孩子节点和兄弟节点的关系,是树数据结构的一种重要表现形式。

我们需要了解树的基本概念。

树由根节点和若干棵子树组成,每个子树也是一颗树。

在孩子兄弟表示法中,每个节点都包含指向它的第一个孩子节点和指向它的兄弟节点的指针。

树的遍历是树算法中的重要部分,对于以孩子兄弟表示法表示的树来说,深度优先搜索和广度优先搜索是常用的遍历方法。

深度优先搜索采用先序遍历的方式,从根节点开始,依次遍历子树的根节点、第一个孩子节点、孩子节点的第一个孩子节点,直到遍历完整个子树。

而广度优先搜索则是逐层遍历,从上到下、从左到右依次访问树的每个节点。

在实际应用中,以孩子兄弟表示法表示的树的算法可以应用于很多领域。

比如在数据库中,使用树形结构来实现对数据的组织和管理;在编程中,可以利用树的结构特性来实现数据搜索、排序和存储等功能。

Trie树高效存储和检索字符串集合

Trie树高效存储和检索字符串集合

Trie树高效存储和检索字符串集合Trie树,也称为字典树或者前缀树,是一种非常高效的数据结构,用于存储和检索字符串集合。

它通过利用字符串的公共前缀来减少存储空间,并且可以在O(k)的时间复杂度下查找字符串,其中k是字符串的长度。

本文将介绍Trie树的原理和应用,并展示它在存储和检索字符串集合方面的优势。

一、Trie树的原理Trie树的基本思想是通过将每个字符串拆分为字符节点,并将字符节点以树形结构连接起来,从而形成一个维护字符串集合的数据结构。

它的根节点不包含任何字符,每个子节点代表一个字符,并通过连接方式表示字符串的各个字符之间的关系。

在Trie树中,每个节点都可以包含一个或多个子节点,每个节点的子节点表示在该位置上可能存在的下一个字符。

通过遍历从根节点到叶子节点的路径,我们可以得到一个完整的字符串。

这种结构使得Trie树特别适用于存储大量的字符串,并且可以高效地检索它们。

二、Trie树的构建构建Trie树的过程需要遍历每个字符串,并将它们的字符按照顺序插入到树中。

首先创建一个根节点,然后遍历每个字符串,对于每个字符,我们检查它是否已经是当前节点的子节点。

如果是,则将当前节点更新为该子节点,并继续遍历下一个字符;如果不是,则创建一个新节点,并将其作为当前节点的子节点,然后更新当前节点为新创建的节点,并继续遍历下一个字符。

重复这个过程,直到遍历完所有的字符串。

三、Trie树的应用1. 单词查找由于Trie树可以高效地查找字符串,因此它在单词查找中得到了广泛的应用。

例如,在文本编辑器中,我们可以使用Trie树来实现自动完成功能,根据用户已输入的前缀快速找到匹配的单词。

另外,Trie 树还可以用于拼写检查和单词纠错等应用场景。

2. IP地址查找在网络领域,Trie树也被广泛应用于IP地址查找。

通过将IP地址拆分为多个部分,并构建相应的Trie树,我们可以快速检索到给定IP 地址所对应的地理位置或者网络信息。

treelist 用法 express

treelist 用法 express

treelist 用法 expressTreelist是一种常用的数据结构,它被广泛应用于计算机科学和软件工程领域。

本文将介绍Treelist的用法和表达方式。

Treelist的基本概念Treelist是一种组织数据的树状结构,它由节点组成,每个节点都可以包含子节点。

节点之间通过边连接,形成一棵树。

Treelist常用于存储和操作层次结构的数据,如文件系统、组织架构等。

Treelist的创建和初始化Treelist的创建通常需要调用一个构造函数,并传递相关参数。

在创建Treelist之后,需要进行初始化操作,以便添加或删除节点。

Treelist的节点操作Treelist的节点操作是对树进行修改的关键部分。

常见的节点操作包括:1. 添加节点:通过调用相应的方法,可以向Treelist中添加一个新节点。

这个新节点可以作为根节点或现有节点的子节点。

2. 删除节点:通过调用相应的方法,可以删除Treelist中的一个节点及其所有子节点。

3. 查找节点:通过调用相应的方法,并提供一些关键信息,可以在Treelist中查找特定的节点。

4. 更新节点:通过调用相应的方法,可以更新Treelist中节点的值或属性。

Treelist的遍历Treelist的遍历是用来访问所有节点的过程。

常见的遍历方式有:1. 先序遍历:从根节点开始,按照先访问根节点,然后访问左子树,最后访问右子树的顺序进行遍历。

2. 中序遍历:从根节点开始,按照先访问左子树,然后访问根节点,最后访问右子树的顺序进行遍历。

3. 后序遍历:从根节点开始,按照先访问左子树,然后访问右子树,最后访问根节点的顺序进行遍历。

Treelist的应用场景Treelist的应用场景广泛,下面列举了一些典型的应用场景:1. 文件系统:Treelist可以用来表示文件和文件夹的层次结构,方便文件的管理和查找。

2. 组织架构:Treelist可以用来表示组织内各个部门和员工之间的层次关系,便于管理和沟通。

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实验五树的存储与遍历操作一、实验内容:1、写出一个算法建立一棵二叉树并且完成对这棵二叉树的先序遍历、中序遍历和后序遍历。

2、利用树的遍历求二叉树的结点数3、利用树的遍历求二叉树的叶子数二、实验目的:通过这个实验,学生学会对树的定义,对树的存储方法,遍历的基本操作有一个清楚的认识。

并且能够用程序模拟树的遍历过程。

三、实验提示:3.1 建立一棵二叉树并且完成对这棵二叉树的先序遍历、中序遍历和后序遍历二叉链表的结点结构如下图所示。

二叉链表的结点用C++中的结构类型描述为:template < class T >struct BiNode{T data;BiNode < T > *lchild, *rchild;};设计实验用二叉链表类BiTree,类中包含遍历操作。

template < class T >class BiTree{public:BiTree(BiNode < T > *root); //有参构造函数,初始化一棵二叉树,其前序序列由键盘输入~BiTree( ); //析构函数,释放二叉链表中各结点的存储空间void PreOrder(BiNode < T > *root); //前序遍历二叉树void InOrder(BiNode < T > *root); //中序遍历二叉树void PostOrder(BiNode < T > *root); //后序遍历二叉树private:BiNode < T > *root; //指向根结点的头指针void Creat(BiNode < T > *root); //有参构造函数调用void Release(BiNode < T > *root); //析构函数调用};计构造函数,建立一棵二叉树的二叉链表存储。

将二叉树中每个结点的空指针引出一个虚结点,其值为一特定值如“#”,以标识其为空,把这样处理后的二叉树称为原二叉树的扩展二叉树。

扩展二叉树的一个遍历序列就能唯一确定一棵二叉树。

假设扩展二叉树的前序遍历序列由键盘输入,root为指向根结点的指针,二叉链表的建立过程是:首先输入根结点,若输入的是一个“#”字符,则表明该二叉树为空树,即root=NULL;否则输入的字符应该赋给root->data,,之后依次递归建立它的左子树和右子树。

建立二叉链表的递归算法如下:前序遍历的递归算法如下:中序和后序遍历的算法请仿照前序遍历的递归算法自行设计。

3.2利用树的遍历求二叉树的节点数(叶子数)求二叉树中结点的个数,即求二叉树的所有结点中左、右子树均为不为空的结点个数之和;求二叉树中叶子结点的个数,即求二叉树的所有结点中左、右子树均为空的结点个数之和。

这2个要求可在一段程序中完成,下面以叶子节点为例,说明:因此可以将此问题转化为遍历问题,在遍历中“访问一个结点”时判断该结点是不是叶子,若是则将计数器累加。

算法如下:四、代码设计:#include<iostream>using namespace std;typedef char DataType;const int SIZE=50;struct BiNode{DataType data;BiNode *lchild,*rchild;};class BiTree{public:BiTree(){cout<<"请依次输入前序的扩展二叉数,‘#’表示空"<<endl;root=Creat(root);cout<<"创建完成"<<endl;}~BiTree(){Release(root);}void PreOrder()//前序遍历{PreOrder(root);}void InOrder()//中序{InOrder(root);}void PostOrder()//后序{PostOrder(root);}void LeverOrder()//层序遍历{front=rear=-1;//初始化栈指针if(root==NULL)return;Q[++rear]=root;while (front!=rear){q=Q[++front];//出队cout<<q->data;if (q->lchild!=NULL){Q[++rear]=q->lchild;}if (q->rchild!=NULL){Q[++rear]=q->rchild;}}cout<<endl;}void Count()//计算叶子和结点数{int lCount=0,nCount=0;Count(root,nCount,lCount);cout<<"叶子数"<<lCount<<"结点数"<<nCount<<endl;}private:int front,rear;BiNode *root,*q,*Q[SIZE];//指向根结点的头指针,Q是存放指针的数组BiNode *Creat(BiNode *bt)//构造函数调用(指针函数),前序构造二叉树{char ch;cout<<"请输入数据"<<endl;cin>>ch;if (ch=='#'){bt=NULL;}else{bt=new BiNode;bt->data=ch;bt->lchild=Creat(bt->lchild);//递归建立左子树bt->rchild=Creat(bt->rchild);//递归建立右子树}return bt;}void Release(BiNode *bt)//析构函数调用{if (bt!=NULL){Release(bt->lchild);Release(bt->rchild);delete bt;}}void PreOrder(BiNode *bt)//前序(DLR){if (bt==NULL){return;}else{cout<<bt->data<<" ";PreOrder(bt->lchild);PreOrder(bt->rchild);}}void InOrder(BiNode *bt)//中序(LDR){if(bt==NULL){return;}else{InOrder(bt->lchild);cout<<bt->data<<" ";InOrder(bt->rchild);}}void PostOrder(BiNode *bt)//后序(LRD){if(bt==NULL){return;}else{PostOrder(bt->lchild);PostOrder(bt->rchild);cout<<bt->data<<" ";}}void Count(BiNode *bt,int &nCount,int &lCount)//计算叶子数和结点数(即求二叉树的所有结点中左、右子树均为不为空的结点个数之和){if (bt!=NULL){if (bt->lchild==NULL&&bt->rchild==NULL){lCount++;return;}else{nCount++;}Count(bt->lchild,nCount,lCount);Count(bt->rchild,nCount,lCount);}}};int main(){BiTree a;int index;do{cout<<"**********************************"<<endl;cout<<"1、前序遍历二叉树"<<endl;cout<<"2、中序遍历二叉树"<<endl;cout<<"3、后序遍历二叉树"<<endl;cout<<"4、计算叶子树和结点数"<<endl;cout<<"5、退出"<<endl;cout<<"**********************************"<<endl;cin>>index;if(index==5){return 0;}switch(index){case 1:a.PreOrder();cout<<"遍历完成"<<endl;break;case 2:a.InOrder();cout<<"遍历完成"<<endl;break;case 3:a.PostOrder();cout<<"遍历完成"<<endl;break;case 4:a.Count();break;default:cout<<"输入错误"<<endl;break;}}while(index);return 0;}三、测试结果:前序构造二叉树主界面前序遍历中序遍历后序遍历计算叶子数和结点数程序退出。

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