树与森林的遍历

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二叉树,树,森林遍历之间的对应关系

二叉树,树,森林遍历之间的对应关系

二叉树,树,森林遍历之间的对应关系一、引言在计算机科学中,数据结构是非常重要的知识点之一。

而树这一数据结构,作为基础的数据结构之一,在软件开发中有着广泛的应用。

本文将重点探讨二叉树、树和森林遍历之间的对应关系,帮助读者更加全面地理解这些概念。

二、二叉树1. 二叉树的定义二叉树是一种特殊的树结构,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。

二叉树可以为空,也可以是一棵空树。

2. 二叉树的遍历在二叉树中,有三种常见的遍历方式,分别是前序遍历、中序遍历和后序遍历。

在前序遍历中,节点的访问顺序是根节点、左子树、右子树;在中序遍历中,节点的访问顺序是左子树、根节点、右子树;在后序遍历中,节点的访问顺序是左子树、右子树、根节点。

3. 二叉树的应用二叉树在计算机科学领域有着广泛的应用,例如用于构建文件系统、在数据库中存储有序数据、实现算法中的搜索和排序等。

掌握二叉树的遍历方式对于理解这些应用场景非常重要。

三、树1. 树的定义树是一种抽象数据类型,由n(n>0)个节点组成一个具有层次关系的集合。

树的特点是每个节点都有零个或多个子节点,而这些子节点又构成了一颗子树。

树中最顶层的节点称为根节点。

2. 树的遍历树的遍历方式有先根遍历、后根遍历和层次遍历。

在先根遍历中,节点的访问顺序是根节点、子树1、子树2...;在后根遍历中,节点的访问顺序是子树1、子树2...,根节点;在层次遍历中,节点的访问顺序是从上到下、从左到右依次访问每个节点。

3. 树的应用树广泛用于分层数据的表示和操作,例如在计算机网络中的路由算法、在操作系统中的文件系统、在程序设计中的树形结构等。

树的遍历方式对于处理这些应用来说至关重要。

四、森林1. 森林的定义森林是n(n>=0)棵互不相交的树的集合。

每棵树都是一颗独立的树,不存在交集。

2. 森林的遍历森林的遍历方式是树的遍历方式的超集,对森林进行遍历就是对每棵树进行遍历的集合。

3. 森林的应用森林在实际编程中经常用于解决多个独立树结构的问题,例如在数据库中对多个表进行操作、在图像处理中对多个图形进行处理等。

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;

西工大计算机最新801大纲剖析

西工大计算机最新801大纲剖析

代码号:计算机801西北工业大学《计算机专业基础》配蔡版本考试大纲注:以下五部分内容只选择两部分进行答题(一)、计算机组成原理(75分)一、考查目标1.深入理解单处理器计算机系统的组织结构、工作原理、互连结构,具有完整的计算机系统整机的概念;2.掌握各部件的组成结构、工作原理、软硬件设计的舍取、以及硬件实现;3.综合运用计算机组成的基本原理和基本方法,对有关计算机硬件系统中的理论和实际问题进行计算、分析,并能对一些基本部件进行逻辑设计。

二、考试内容1.总线:总线的组成、分类、特性和性能指标,总线的层次结构,总线定时、传送、仲裁。

2.内存储器:存储器的基本概念、,数的表示方法,定点数四则运算方法,浮点数四则运算方法,定点加减法器设计。

分类、层次结构,半导体主存储器,高速缓冲存储器(Cache),差错检测。

3.输入/输出:I/O编制的方法,编程I/O、程序中断、DMA的原理及控制机制。

4.运算方法与运算器:计算机中的数制系统5.指令系统:指令格式、数据类型、寻址方式、指令类型、指令系统设计与优化。

6.处理器技术:CPU的结构、CPU中的寄存器组织、控制器的结构和工作原理、微程序设计技术。

三、参考书目1.唐朔飞编著.计算机组成原理(第二版).高等教育出版社,20082.白中英主编.计算机组成原理(第四版).科学出版社,20093.蒋本珊编著.计算机组成原理(第二版).清华大学出版社,20085、逻辑代数(1)掌握逻辑代数的基本运算、基本定理、基本法则(2)利用逻辑代数和卡诺图对逻辑函数进行转换与化简(3)掌握各种形式的逻辑函数的相互转换方法(4)掌握卡诺图化简方法(5)掌握不完全确定的逻辑函数的化简方法(6)掌握多输出逻辑函数的化简方法6、门电路组合逻辑电路(1)掌握门电路的基本输入输出特性(2)掌握组合逻辑电路的分析方法(3)熟悉常用组合逻辑电路模块的结构和逻辑功能(4)掌握组合逻辑电路的设计过程(二)、数据结构(75分)考查目标1.理解数据结构的基本概念;掌握数据的逻辑结构、存储结构及其差异,以及各种基本操作的实现。

数据结构复习题汇总

数据结构复习题汇总

数据结构复习题汇总黄⽼师:题型结构如下:单项选择题,15⼩题,30分;填空题,5⼩题,10分;综合应⽤题,50分(树、图、查找)算法设计与分析,2选1,10分(线性结构)试卷中⼀些算法只给英⽂名称;考查范围(⿊体字为建议的重点考查内容;红字为备注;蓝字为拟纳⼊的考研⼤纲内容)⼀、绪论(⼀)算法、数据结构基本概念(⼆)算法分析中O(f(n))符号的含义(三)时间复杂度简单分析表⽰⼆、线性表(⼀)线性表的定义和基本操作(⼆)线性表的实现1.顺序存储2.链式存储3.线性表的应⽤三、栈、队列(⼀)栈和队列的基本概念(⼆)栈和队列的顺序存储结构(三)栈和队列的链式存储结构(四)栈和队列的应⽤四、树与⼆叉树(⼀)树的概念(⼆)⼆叉树1.⼆叉树的定义及其主要特征2.⼆叉树的顺序存储结构和链式存储结构3.⼆叉树的遍历及应⽤(三)树、森林1. 森林与⼆叉树的转换2. 树的存储结构;3.树和森林的遍历4.线索⼆叉树的基本概念和构造(四)⼆叉树的应⽤1.哈夫曼(Huffman)树和哈夫曼编码2.⼆叉排序树五、图(⼀)图的基本概念(⼆)图的存储及基本操作1.邻接矩阵法2.邻接表法(三)图的遍历1.深度优先搜索2.⼴度优先搜索(四)图的基本应⽤1.最⼩(代价)⽣成树2.最短路径3.拓扑排序4.关键路径六、查找(⼀)查找的基本概念(⼆)顺序查找法(三)折半查找法(四)⼆叉查找树及其基本操作(只考察基本概念)(五)平衡⼆叉树(只考察基本概念)(六)散列(Hash)表(七)查找算法的分析及应⽤七、排序(⼀)排序的基本概念(⼆)直接插⼊排序(三)⽓泡排序(bubble sort)(四)简单选择排序(五)希尔排序(shell sort)(六)快速排序(七)堆排序(⼋)⼆路归并排序(merge sort)(九)各种排序算法的⽐较(⼗)排序算法的应⽤选择题1、顺序队列的出队操作,正确修改队⾸指针的是( B )(A)sq.front = (sq.front+1)%maxsize; (B)sq.front = sq.front+1;(C)sq.rear = (sq. rear +1)%maxsize; (D)sq.rear = sq. rear +1;2、⾮空的循环单链表head的尾结点(由指针p指)满⾜( C )(A)p->next = NULL (B)p = NULL (C)p->next = head (D)p = head3、在单键表中,删除p所指结点的直接后继,其中指针修改为( A )(A)p->next = p->next ->next; (B)p = p->next; p->next = p->next->next;(C)p->next = p->next; (D)p = p->next ->next;4、通常要求同⼀逻辑结构中的所有数据元素具有相同的特性,这意味着( B )(A)数据元素具有同⼀特点(B)不仅数据元素所包含的数据项的个数要相同,⽽且对应数据项的类型也要⼀致(C)每个数据元素都⼀样(D)数据元素所包含的数据项的个数要相等5、关于线性表,下列说法正确的是( D )(A)每个元素都有⼀个直接前驱和直接后继(B)线性表中⾄少要有⼀个元素(C)表中诸元素的排列顺序必须是由⼩到⼤或由⼤到⼩的(D)除第⼀元素和最后⼀个元素外,其余每个元素都有⼀个且仅有⼀个直接前驱和直接后继6、带头结点的单链表,其表头指针为head,则该单链表为空的判断条件是( B )(A)head == NULL (B)head->next == NULL(C)head->next == head (D)head !== NULL7、含n个顶点的连通图中的任意⼀条简单路径,其长度不可能超过(C )(A)1 (B)n/2 (C)n-1 (D)n8、设有⼀个顺序栈S,元素S1, S2, S3, S4, S5, S6依次进栈,如果6个元素出栈的顺序是S2, S3, S4, S6, S5, S1,则栈的容量⾄少应该是( B )(A)2 (B)3 (C)5 (D)69、设深度为k的⼆叉树上只有度为0和度为2的结点,则这类⼆叉树上所含结点的总数最少为( C )个(A)k+1 (B)2k (C)2k -1 (D)2k +110、从具有n个结点的单链表中查找指定结点时,若查找每个结点的概率相等,在查找成功的情况下,平均需要⽐较( D )个结点。

树的遍历和哈夫曼树

树的遍历和哈夫曼树
}
2021/4/18 北京化工大学信息学院 数据结构 33
求二叉树高度的递归算法
int Height ( BinTreeNode * T ) { if ( T == NULL ) return -1; else { int m = Height ( T->leftChild ); int n = Height ( T->rightChild ) ); return (m > n) ? m+1 : n+1;
中序遍历 (Inorder Traversal)
中序遍历二叉树算法的框架是:
若二叉树为空,则空操作;
-
否则 中序遍历左子树 (L);
+
/
访问根结点 (V);
a *e f
中序遍历右子树 (R)。
遍历结果
b-
a+b*c-d-e/f
cd
2021/4/18 北京化工大学信息学院 数据结构 20
二叉树递归的中序遍历算法
如果 n = 0,称为空树;如果 n > 0,则 ▪ 有一个特定的称之为根(root)的结点,
它只有直接后继,但没有直接前驱; ▪ 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。
2021/4/18 北京化工大学信息学院 数据结构 3
typedef struct node { //树结点定义
TreeData data;
//结点数据域
struct node * leftChild, * rightchild;
//子女指针域
} BinTreeNode;
typedef BinTreeNode * BinTree; //树定义,代表树的根指针

数据结构-第6章 树和二叉树---4. 树和森林(V1)

数据结构-第6章 树和二叉树---4. 树和森林(V1)
ElemType data ; struct CSnode *firstchild, *nextsibing ; }CSNode;
6.4.1 树的存储结构
R AB C D EG F
R⋀
A
⋀D
⋀B
⋀E ⋀
C⋀
⋀G
⋀F ⋀
6.4.2 树、森林和二叉树的转换
1. 树转换为二叉树 将树转换成二叉树在“孩子兄弟表示法”中已 给出,其详细步骤是: ⑴ 加线。在树的所有相邻兄弟结点之间加一 条连线。 ⑵ 去连线。除最左的第一个子结点外,父结点 与所有其它子结点的连线都去掉。 ⑶ 旋转。将树以根结点为轴心,顺时针旋转 450,使之层次分明。
B C
D
A E
L HK
M
技巧:无左孩子 者即为叶子结点
6.4.3 树和森林的遍历
1. 树的遍历 由树结构的定义可知,树的遍历有二种方法。 ⑴ 先序遍历:先访问根结点,然后依次先序 遍历完每棵子树等。价于对应二叉树的先序遍历
⑵ 后序遍历:先依次后序遍历完每棵子树,然 后访问根结点。等价于对应二叉树的中序遍历
0 R -1 1A 0 2B 0 3C 0
}Ptree ; R
4D 1 5E 1
AB C
6F 3
7G 6
DE
F
8H 6
9I 6
G H I 10~MAX_Size-1 ... ...
6.4.1 树的存储结构
2. 孩子表示法
每个结点的孩子结点构成一个单链表,即有n 个结点就有n个孩子链表;
n个孩子的数据和n个孩子链表的头指针组成一 个顺序表; 结点结构定义: 顺序表定义:
typedef struct PTNode { ElemType data ;

2023计算机408考纲

2023计算机408考纲

考查内容数据结构【考查目标】1 .掌握数据结构的基本概念、基本原理和基本方法。

2 .掌握数据的逻辑结构、存储结构及基本操作的实现 ,能够对算法进行基本的时间复杂度与空间复杂度的分析 .3 .能够运用数据结构基本原理和方法进行问题的分析与求解,具备采用 C 或 C++语言设计与实现算法的能力。

(一)线性表的定义和基本操作(二)线性表的实现1.顺序存储2。

链式存储3。

线性表的应用(一)栈和队列的基本概念(二)栈和队列的顺序存储结构(三)栈和队列的链式存储结构(四)栈和队列的应用(五)特殊矩阵的压缩存储(一)树的基本概念(二)二叉树1。

二叉树的定义及其主要特征2。

二叉树的顺序存储结构和链式存储结构3.二叉树的遍历4.线索二叉树的基本概念和构造(三)树、森林1。

树的存储结构2。

森林与二叉树的转换3。

树和森林的遍历(四)树与二叉树的应用1.二叉排序树2.平衡二叉树3。

哈夫曼( Huffman)树和哈夫曼编码(一)图的基本概念(二)图的存储及基本操作1。

邻接矩阵法2.邻接表法3.邻接多重表、十字链表(三)图的遍历1.深度优先搜索2。

广度优先搜索(四)图的基本应用1.最小(代价)生成树2.最短路径3。

拓扑排序4。

关键路径(一)查找的基本概念(二)顺序查找法(三)分块查找法(四)折半查找法(五)B 树及其基本操作、 B+树的基本概念(六)散列( Hash ) 表(七)字符串模式匹配(八)查找算法的分析及应用(一)排序的基本概念(二)插入排序1.直接插入排序2.折半插入排序(三)气泡排序(bubble sort)(四)简单选择排序(五)希尔排序( shell sort )(六)快速排序(七)堆排序(八)二路归并排序(merge sort )(九)基数排序(十)外部排序(十一)各种内部排序算法的比较(十二)排序算法的应用计算机组成原理【考查目标】1。

理解单处理器计算机系统中各部件的内部工作原理、组成结构以及相互连接方式 , 具有完整的计算机系统的整机概念。

树与森林的遍历

树与森林的遍历

D
(a) 带权路径长度为36
2
C 4
D
75
A
B
(b) 带权路径长度为46
7
A 5
B 2
4
C
D
(c) 带权路径长度为35
WPL(a)=7×2+5×2+2×2+4×2=36 WPL(b)=4×2+7×3+5×3+2×1=46 WPL(c)=7×1+5×2+2×3+4×3=35
第十七讲
问题2: 什么样的树的带权路径长度最小? 例如: 给定一个权值序列{2, 3, 4, 7}, 可构造如图6.29所 示的多种二叉树的形态。
(1) 用给定的n个权值{w1, w2, …, wn}对应的n个结点构成n 棵二叉树的森林F={T1, T2, …, Tn},其中每一棵二叉树T i(1≤i≤n)都只有一个权值为wi的根结点,其左、右子树为空。
(2) 在森林F中选择两棵根结点权值最小的二叉树,作为 一棵新二叉树的左、右子树,标记新二叉树的根结点权值为其 左右子树的根结点权值之和。
第十七讲
树与森林的遍历
第十七讲
1. 树的遍历方法主要有以下两种: 1) 若树非空,则遍历方法为: (1) 访问根结点。 (2) 从左到右, 依次先根遍历根结点的每一棵子树。 例如, 图6.21中树的先根遍历序列为ABECFHGD。
第十七讲
2) 若树非空, 则遍历方法为: (1) 从左到右, 依次后根遍历根结点的每一棵子树。
(2) 访问根结点。 例如, 图6.21中树的后根遍历序列为EBHFGCDA。
第十七讲
2. 森林的遍历 森林的遍历方法主要有以下三种: 1) 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。

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。

数据结构与算法分析java课后答案

数据结构与算法分析java课后答案

数据结构与算法分析java课后答案【篇一:java程序设计各章习题及其答案】>1、 java程序是由什么组成的?一个程序中必须有public类吗?java源文件的命名规则是怎样的?答:一个java源程序是由若干个类组成。

一个java程序不一定需要有public类:如果源文件中有多个类时,则只能有一个类是public类;如果源文件中只有一个类,则不将该类写成public也将默认它为主类。

源文件命名时要求源文件主名应与主类(即用public修饰的类)的类名相同,扩展名为.java。

如果没有定义public类,则可以任何一个类名为主文件名,当然这是不主张的,因为它将无法进行被继承使用。

另外,对applet小应用程序来说,其主类必须为public,否则虽然在一些编译编译平台下可以通过(在bluej下无法通过)但运行时无法显示结果。

2、怎样区分应用程序和小应用程序?应用程序的主类和小应用程序的主类必须用public修饰吗?答:java application是完整的程序,需要独立的解释器来解释运行;而java applet则是嵌在html编写的web页面中的非独立运行程序,由web浏览器内部包含的java解释器来解释运行。

在源程序代码中两者的主要区别是:任何一个java application应用程序必须有且只有一个main方法,它是整个程序的入口方法;任何一个applet小应用程序要求程序中有且必须有一个类是系统类applet的子类,即该类头部分以extends applet结尾。

应用程序的主类当源文件中只有一个类时不必用public修饰,但当有多于一个类时则主类必须用public修饰。

小应用程序的主类在任何时候都需要用public来修饰。

3、开发与运行java程序需要经过哪些主要步骤和过程?答:主要有三个步骤(1)、用文字编辑器notepad(或在jcreator,gel, bulej,eclipse, jbuilder等)编写源文件;(2)、使用java编译器(如javac.exe)将.java源文件编译成字节码文件.class;(3)、运行java程序:对应用程序应通过java解释器(如java.exe)来运行,而对小应用程序应通过支持java标准的浏览器(如microsoft explorer)来解释运行。

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。

《数据结构——C语言描述》第6章:树

《数据结构——C语言描述》第6章:树
Void paintleaf (Btree root) { if (root!=NULL) { if (root ->Lchild==NULL && root ->Rchild==NULL) printf (root ->data); paintleaf (root ->Lchild); paintleaf (root -遍历左子树; (2)访问根结点; (3)中根遍历右子树。 后根遍历二叉树 (1)后根遍历左子树; (2)后根遍历右子树; (3)访问根结点。
先根遍历: -+a*b–cd/ef 中根遍历: a+b*c–d–e/f 后根遍历: abcd-*+ef/-
typedef struct Node { datatype data; struct Node *Lchild; struct Node *Rchild; } BTnode,*Btree;
满二叉树:一棵深度为k且有2k-1个结 点的二叉树称为满二叉树。 完全二叉树:深度为k,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,称为完全二叉树。
1 2 4 8 9 10 5 11 12 6 13 14 3 7 15 4 6 2
1 3 5 7
树的度:树中最大的结点的度数即为 树的度。图6.1中的树的度为3。 结点的层次(level):从根结点算起, 根为第一层,它的孩子为第二层……。 若某结点在第l层,则其孩子结点就在 第l+1层。图6.1中,结点A的层次为1, 结点M的层次为4。 树的高度(depth):树中结点的最大层 次数。图6.1中的树的高度为4。 森林(forest):m(m≥0)棵互不相交的 树的集合。

数据结构复习重点归纳笔记[清华严蔚敏版]

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数据结构复习重点归纳笔记[清华严蔚敏版]数据结构复习重点归纳笔记[清华严蔚敏版]数据结构复习重点归纳[适于清华严版教材]一、数据结构的章节结构及重点构成数据结构学科的章节划分基本上为:概论,线性表,栈和队列,串,多维数组和广义表,树和二叉树,图,查找,内排,外排,文件,动态存储分配。

对于绝大多数的学校而言,“外排,文件,动态存储分配”三章基本上是不考的,在大多数高校的计算机本科教学过程中,这三章也是基本上不作讲授的。

所以,大家在这三章上可以不必花费过多的精力,只要知道基本的概念即可。

但是,对于报考名校特别是该校又有在试卷中对这三章进行过考核的历史,那么这部分朋友就要留意这三章了。

按照以上我们给出的章节以及对后三章的介绍,数据结构的章节比重大致为:概论:内容很少,概念简单,分数大多只有几分,有的学校甚至不考。

线性表:基础章节,必考内容之一。

考题多数为基本概念题,名校考题中,鲜有大型算法设计题。

如果有,也是与其它章节内容相结合。

栈和队列:基础章节,容易出基本概念题,必考内容之一。

而栈常与其它章节配合考查,也常与递归等概念相联系进行考查。

串:基础章节,概念较为简单。

专门针对于此章的大型算法设计题很少,较常见的是根据KMP 进行算法分析。

多维数组及广义表:基础章节,基于数组的算法题也是常见的,分数比例波动较大,是出题的“可选单元”或“侯补单元”。

一般如果要出题,多数不会作为大题出。

数组常与“查找,排序”等章节结合来作为大题考查。

树和二叉树:重点难点章节,各校必考章节。

各校在此章出题的不同之处在于,是否在本章中出一到两道大的算法设计题。

通过对多所学校的试卷分析,绝大多数学校在本章都曾有过出大型算法设计题的历史。

图:重点难点章节,名校尤爱考。

如果作为重点来考,则多出现于分析与设计题型当中,可与树一章共同构成算法设计大题的题型设计。

查找:重点难点章节,概念较多,联系较为紧密,容易混淆。

出题时可以作为分析型题目给出,在基本概念型题目中也较为常见。

树的详细介绍

树的详细介绍
是从根到该结点所经分支上的所有结点,反之,以某结 点为根的子树中的任一结点称为该结点的子孙,如K结 点的祖先结点有A、B、E,B结点的子孙结点有E 、F、 K、L。
(9)结点的层次(layer):从根开始,树的根结点的层次
(也称层数)定义为1,其余结点的层数等于它的双亲结点 的层数加1,如A结点的层数为1,K结点的层数为4。
(10)树的深度(depth):树中所有结点的最大层数
称为树的深度(也称高度),如树T的高度为4。
(11)有序树和无序树:树T中,如果各子树Ti之间是
有先后次序的,则称为有序树,否则称为无序树。
(12)森林:m (m>0)棵互不相交的树的集合。
一棵树删除根结点所剩子树的集合即为森林。
5.1.3树的基本操作
图5.2树的示例T
树的表示常见的有树状表示法和逻辑表示法 两种,图5.2给出了树状表示法的一个实例。树的 逻辑表示法则给出树中的结点的集合及这个集 合上的关系。如图5.2中的树可描述为T=(N,R)。
其中结点集合N={A,B,C,D,E,F,G,HJ,J,K,L}
N上的关系 R={<A,B>,<A,C>,<A,D>,<B,E>,<B ,F>,<C,G>,
叉树,则返回空值Null。 • (5)Parent(BT,X):返回结点x的双亲结点。当结点x为
根时,返回空值Null。 • (6)LeftChild(BT,x):返回结点x的左孩子.当结点x为
叶子结点或无左孩子时,返回空值Null。 • (7)RightChild(BT,x):返回结点x的右孩子。当结点x
为叶子结点或无右孩子时,返回空值Null。 • (8)TraverseTree(BT):遍历二叉树BT。按某种次序

数据结构课后习题答案第六章

数据结构课后习题答案第六章
(1) 前序遍历序列和中序遍历序列相同。 (2) 中序遍历序列和后序遍历序列相同。 (3) 前序遍历序列和后序遍历序列相同。
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6
-
9.已知信息为“ ABCD BCD CB DB ACB ”,请按此信息构造哈夫曼树,求出每一字符的最优编码。 10. 己知中序线索二叉树采用二叉链表存储结构,链结点的构造为:
_,双分支结点的个数为 ____, 3 分支结点的个数为 ____, C 结点的双亲结点为 ____ ,其孩子结点为 ____。
5. 一棵深度为 h 的满 k 叉树有如下性质:第 h 层上的结点都是叶子结点,其余各层上的每个结点都有
k 棵非空子树。
如果按层次顺序(同层自左至右)从 1 开始对全部结点编号,则:
7.二叉树的遍历分为 ____ ,树与森林的遍历包括 ____。 8.一棵二叉树的第 i(i>=1) 层最多有 ____ 个结点;一棵有 n(n>0) 个结点的满二叉树共有 ____ 个叶子和 ____个非终端结点。
9.在一棵二叉树中,假定双分支结点数为 5 个,单分支结点数为 6 个,则叶子结点为 ____个。
A. 逻辑 B.逻辑和存储 C.物理 D.线性 19.由权值分别是 8,7, 2, 5 的叶子结点生成一棵哈夫曼树,它的带权路径长度为
A. 23 B. 37 C. 46 D. 43 20.设 T 是哈夫曼树,具有 5 个叶结点,树 T 的高度最高可以是 ( )。
A.2 B . 3 C. 4 D. 5
()
6.在叶子数目和权值相同的所有二叉树中,最优二叉树一定是完全二叉树。
()
7.由于二叉树中每个结点的度最大为 2,所以二叉树是一种特殊的树。 8.二叉树的前序遍历序列中,任意一个结点均处在其子树结点的前面。

数据结构 第六章-树

数据结构 第六章-树

20
A B C D
E
F
G H
I J
A
E F H
G
B C
D A
I J
A
B C F
E H
G
B C D F
E G H I J
21
I
D
J
5. 二叉树转换成树和森林
二叉树转换成树 1. 加线:若p结点是双亲结点的左孩子,则将p的右孩 子,右孩子的右孩子,……沿分支找到的所有右孩 子,都与p的双亲用线连起来 2. 抹线:抹掉原二叉树中双亲与右孩子之间的连线 3. 调整:将结点按层次排列,形成树结构7Fra bibliotek6.3.2
树和森林的存储结构
树的存储结构有很多,既可以采用顺序存储结构, 也可以采用链式存储结构。但无论采用哪种存储方式, 都要求存储结构不仅能存储各结点本身的数据信息,还 要能惟一地反映树中各结点之间的逻辑关系。 双亲表示法 孩子链表表示法 孩子兄弟表示法
8
1.双亲表示法 除根外,树中的每个结点都有惟一的一个双亲结点,所以可以用一 组连续的存储空间存储树中的各结点。一个元素表示树中一个结点, 包含树结点本身的信息及结点的双亲结点的位臵。 A B E F C G H D I
}CTBox;
//树结构 typedef struct {CTBox nodes[MAX_TREE_SIZE]; int n, r; }Ctree
12
3. 孩子-兄弟表示法(树的二叉链表)
孩子兄弟表示法用二叉链表作为树的存储结构。将树中的多支关系用 二叉链表的双支关系体现。 ※ 结点的左指针指向它的第一个孩子结点
//孩子结点结构 typedef struct CTNode
1 2 3 4 5 6

7-树与森林的遍历

7-树与森林的遍历
2
2.树和森林的遍历
AJ K LM
NO
先序遍历:A B E F I GC D HJ KL N OM 后序遍历:E I F G B C J K N O L M H D A 层次遍历:A B C D E F G H I J K L MN O
3
2. 树和森林的遍历
森林的遍历 1. 先序遍历 ① 访问森林中第一棵树的根结点 ② 先序遍历第一树中根结点的子树森林 ③ 先序遍历除去第一棵树之后剩余的森林 2. 中序遍历 ① 中序遍历森林中第一棵树的根结点的子树森林 ② 访问第一棵树的根结点 ③ 中序遍历除去第一棵树之后剩余的森林
3.3.3 树和森林的基本操作
2. 树和森林的遍历
树的遍历:按一定规律走遍树的各个顶点,且使每 一顶点仅被访问一次,即找一个完整而有规律的走 法,以得到树中所有顶点的一个线性排列
遍历方法 ① 先根(序)遍历:先访问树的根结点,然后依次 先根遍历根的每棵子树 ② 后根(序)遍历:先依次后根遍历每棵子树,然 后访问根结点 ③ 按层次遍历:先访问第一层上的结点,然后依次 遍历第二层,……第n层的结点
2. 树和森林的遍历
森林的遍历
A
E
G
B
C
D
H F
I
J
先序遍历:A B C D E F G H I J 中序遍历:B C D A F E H J I G
5
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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
可以验证,该编码是前缀编码。若一段程序有1000条指令, 其中I1 大约有400条,I2 大约有300条,I3 大约有150条,I4 大约 有50条,I5大约有40条,I6大约有30条,I7大约有30条。对于定 长编码,该段程序的总位数大约为3×1000=3000。采用哈夫 曼 编 码 后 , 该 段 程 序 的 总 位 数 大 约 为 1×400 + 2×300 + 3×150+5×(50+40+30+30)=2200。可见,哈夫曼编码 中虽然大部分编码的长度大于定长编码的长度3, 却使得程序 的总位数变小了。可以算出该哈夫曼编码的平均码长为:
第十七讲
(2) 将所有字符变成二进制的哈夫曼编码, 使带权路径长 度最短,相当总的通路长度最短。 若要求传送以上这些编码长度不一的数据, 且还要求传 送词间互相区分,应如何设计最优编码呢? 为保证传送词间 互相区别,则需加入一空白字符出现频率, 空白字符^出现为 7, 再构造哈夫曼树,由此得到的哈夫曼编码一定满足最短且 又互相区分的性质。 c 2 s 3 e 5 a 7 ^ 7 t 8
第十七讲
HuffmanTree CrtHuffmanTree(HuffmanTree *ht , *HuffmanCode , *hc, int * w, int n) {/*w存放n个权值, 构造哈夫曼树ht, 并求出哈夫曼编码hc */ HuffmanTree ht; m=2*n-1; ht=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode)); /*0号单元未使用*/ for(i=1; i<=n; i++) ht[i] ={ w[i], 0, 0, 0}; /*叶子结点初始化*/ for(i=n+1; i<=m; i++) ht[i] ={0, 0, 0, 0}; /*非叶子结点初始化*/
ht[i].weight=ht[s1].weight+ht[s2].weight; } /*哈夫曼树建立完毕*/
第十七讲
/*从叶子结点到根, 逆向求每个叶子结点对应的哈夫曼编码*/ hcode=(HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(char *)); /*分配n个编码的头指针*/ cd=(char * )malloc(n * sizeof(char )); /*分配求当前编码的工作空间*/ cd[n-1]=′\0′; /*从右向左逐位存放编码, 首先存放编码结束符*/ for(i=1; i<=n; i++) /*求n个叶子结点对应的哈夫曼编码*/ { start=n-1; /*初始化编码起始指针*/ for(c=i, p=ht[i].parent; p! =0; c=p, p=ht[p].parent) if(ht[p].LChild==c) cd[--start]=′0′; /*左分支标0*/ else cd[--start]=′1′; /*右分支标1*/ hcode[i]=(char *)malloc((n-start)*sizeof(char)); /*为第i个编码分配空间*/ strcpy(hcode[i], &cd[start]); } free(cd); }
第十七讲
2 C 4 7 A 5 B 2 C 4 D D 7 A 5 B
7 A 5 B 2 C 4 D
(a) 带权路径长度为 36
(b) 带权路径长度为 46
(c) 带权路径长度为 35
WPL(a)=7×2+5×2+2×2+4×2=36 WPL(b)=4×2+7×3+5×3+2×1=46 WPL(c)=7×1+5×2+2×3+4×3=35
第十七讲
(3) 从F中删除被选中的那两棵二叉树, 同时把新构 成的二叉树加入到森林F中。 (4) 重复(2)、(3)操作, 直到森林中只含有一棵 二叉树为止, 此时得到的这棵二叉树就是哈夫曼树。
第十七讲
6.5.2 哈夫曼编码
表 6 – 1 指令的使用频率
指令 I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 使用频率(Pi) 0.40 0.30 0.15 0.05 0.04 0.03 0.03
7 4 3 2
(c) WPL=1×7+2×4+3×3+3×2=7+8+9+6=30
第十七讲
4. 哈夫曼树 构造哈夫曼算法的步骤如下: (1) 用给定的n个权值{w1, w2, …, wn}对应的n个结点构成n 棵二叉树的森林F={T1, T2, …, Tn},其中每一棵二叉树T i(1≤i≤n)都只有一个权值为wi的根结点,其左、右子树为空。 (2) 在森林F中选择两棵根结点权值最小的二叉树,作为 一棵新二叉树的左、右子树,标记新二叉树的根结点权值为其 左右子树的根结点权值之和。
第十七讲
树与森林的遍历
第十七讲
1. 树的遍历 树的遍历 树的遍历方法主要有以下两种: 1) 先根遍历 若树非空,则遍历方法为: (1) 访问根结点。 (2) 从左到右, 依次先根遍历根结点的每一棵子树。 例如, 图6.21中树的先根遍历序列为ABECFHGD。
第十七讲
2) 后根遍历 若树非空, 则遍历方法为: (1) 从左到右, 依次后根遍历根结点的每一棵子树。 (2) 访问根结点。 2 例如, 图6.21中树的后根遍历序列为EBHFGCDA。
第十七讲
问题2: 问题 什么样的树的带权路径长度最小? 例如: 给定一个权值序列{2, 3, 4, 7}, 可构造如图6.29所 示的多种二叉树的形态。
第十七讲
2 3 2 3 4 7 4 7
(a) WPL=2×2+2×3+2×4+2×7=32
(b) WPL=1×2+2×3+3×4+3×7=41
第十七讲
问题1: 什么样的二叉树的路径长度PL最小? 路径长度为0的结点至多只有1个(根); 路径长度为1的结点至多只有2个; 路径长度为2的结点至多只有4个; 依此类推,路径长度为k的结点至多只有2k个, 所以n个结 点二叉树其路径长度至少等于如下所示序列的前n项之和。
结点路径长度0,1, 1, 2,2,2,2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4,… 结点数n n=1 n=2 n=3 n=4 n=5 n=6 n=7 n=8 … n=15
第十七讲
2) 中序遍历 若森林非空, 则遍历方法为: (1) 中序遍历森林中第一棵树的根结点的子树森林。 (2) 访问第一棵树的根结点。 (3) 中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)中森林的中序遍历序列为 BCDAFEHJIG。
第十七讲
3) 后序遍历 若森林非空, 则遍历方法为: (1) 后序遍历森林中第一棵树的根结点的子树森林。 (2) 后序遍历除去第一棵树之后剩余的树构成的森林。 (3) 访问第一棵树的根结点。
按规定:0左1右, 则有 000 2 c 001 3 s 01 5 e 10 7 a 11 8 t
第十七讲
所 以 有 state 的 编 码 为 00111101101, stat 的 编 码 为 001111011。 构造满足哈夫曼编码的最短最优性质: (1) 若di≠dj(字母不同),则对应的树叶不同。 因此前 缀码(任一字符的编码都不是另一个字符编码)不同,一 个路径不可能是其它路径的一部分, 所以字母之间可以完 全区别。
第十七讲
6.5.3 哈夫曼编码算法的实现
由于哈夫曼树中没有度为1的结点,则一棵有n个叶子的哈 夫曼树共有2×n-1个结点,可以用一个大小为2×n-1 的一维 数组存放哈夫曼树的各个结点。 由于每个结点同时还包含其 双亲信息和孩子结点的信息,所以构成一个静态三叉链表。 静态三叉链表描述如下:
typedef struct { unsigned int weight ; /* 用来存放各个结点的权值*/ unsigned int parent, LChild, RChild ; /*指向双亲、 孩子结点的指针*/ }HTNode, * HuffmanTree; /*动态分配数组, 存储哈夫曼树*/ typedef char * *HuffmanCode ; /*动态分配数组, 存储哈夫曼编码*/
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