第6讲(树、二叉树)

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第6讲 树类模型

第6讲 树类模型

树类模型问题引入某连锁餐饮企业手头拥有一批数据,想了解周末和非周末对销量是否有很大区别,以及天气的好坏、是否有促销活动对销量的影响。

单击此处编辑母版标题样式决策树学习算法1熵、信息增益、基尼指数2Bagging与随机森林3Adaboost/GDBT4各种树模型优缺点及应用场景5案例演示6目 录CONTENTS1chapter 决策树学习算法1chapter决策树学习算法概览决策树是一个两阶段过程,包括模型学习阶段(构建分类模型)和分类预测阶段(使用模型预测类标号)。

决策树分类算法属于监督学习(Supervised learning),即样本数据中有类别标号,构建使用递归的方法依次进行。

一阶段(以分类为例):可以看做是根据样本来学习一个映射或函数y=f(x)表达式,能够使用它预测给定元组X的类标号y。

第二阶段:使用第一阶段学习得到的模型进行分类。

首先评估分类器的预测准确率。

这个过程要尽量减少过拟合。

单击此处编辑母版标题样式2chapter 熵、信息增益、基尼指数1chapter 2chapter熵(Entropy)在信息论中,熵是对不确定性(离散程度或混乱程度)的一种度量,用来对信息进行量化。

熵越大,不确定性越大,信息量也就越大。

根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(权重)越大。

假如样本数据在某指标下取值都相等,则该指标对总体评价的影响为0,即权值为0.单击此处编辑母版标题样式熵权法是一种客观赋权法,因为它仅依赖于数据本身的离散性。

假设在一个集合D中第i类样本所占的比例为pi(i=1,2,3…n),则D的信息熵可表示为:单击此处编辑母版标题样式条件熵(在特定变量发生的条件下指定变量发生与否的熵)现在我们假设将训练数据D 按属性A 进行划分,假设属性A 有v 个可能的取值,则按A 属性进行分裂出的v 个子集(即树中的v 个分支),每个可能取值集合为Dj ,则A 属性的条件熵计算方法为(|Dj|和|D|表示集合中元素的个数):信息增益(不确定性的减少程度)信息熵减去条件熵,表示此条件对于信息熵减少的程度,即可以对信息的判断减少多少不确定性,数值越大,表示某个条件熵对信息熵减少程序越大,也就是说,这个属性对于信息的判断起到的作用越大。

树和二叉树 PPT课件

树和二叉树 PPT课件

C
E
D
F
C
D
C

D
F
E F 二叉链表
E
二叉树
三叉链表
三叉链表的静态结构
root data parent lchild rchild 0 1 2 3 4 5 A B C D E F -1 0 1 1 3 3 1 2 -1 4 -1 -1 -1 3 -1 5 -1 -1
A
B C E D F
0
1 3 7 8 9 4 5
2 6
4. 二叉树的存储结构
顺序表示
1
2 4 5 6 3 7 7 4 8 2 5 9 1 3 6 10 9
8 9 10
1 2 3 4 5 6 7 8 910
完全二叉树 的顺序表示
1 2 3 4 0 5 6 7 8 0 0 0 0 910
一般二叉树 的顺序表示
链表表示
第六章 树和二叉树




1. 2. 3. 4. 5. 6.
树的定义和基本术语 二叉树 遍历二叉树与线索二叉树 树与森林 赫夫曼树 及其应用 二叉树的计数
6.1 树的定义和基本术语
树的定义
树是由 n (n 0) 个结点组成的有限集合。如果 n = 0, 称为空树;如果 n > 0,则 有且仅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; 当n > 1,除根以外的其它结点划分为 m (m >0) 个互不 相交的有限集 T1, T2 ,…, Tm,其中每个集合Ti本身又是一 棵树,并且称为根的子树(SubTree)。
特点
每个结点至多只有两棵非空子树(二叉树中 不存在度大于2的结点)
2.五种形态

第7章树和二叉树第6讲-小结(1)

第7章树和二叉树第6讲-小结(1)
4t中一个非叶子结点至少有一个孩子结点其中有一个最右边的孩子结点s在b中s没有右孩子t中n个非叶子结点b中对应n个没有右孩子结点t的根结点对应b的根结点它一定是没有右孩子结点n1523先根遍历后根遍历层次遍历具有递归性623给定一棵树t将其转换成二叉树b后t的先根遍历对应b的什么遍历序列
1

度为m的树中所有结点的度 ≤ m
5/23
先根遍历 后根遍历 层次遍历
具有递归性
6/23
给定一棵树T,将其转换成二叉树B后,T的先根遍历 对应B的什么遍历序列?
A A B
T
B
T2 T12
B
t11 t2

T11

t12
先根遍历:A B T11 T12 T2 …
先序遍历:A B t11 t12 t2 …
7/23
给定一棵树T,将其转换成二叉树B后,T的后 根遍历对应B的什么遍历序列?
10/23
在一棵树T中最常用的操作是查找某个结点 的祖先结点,采用哪种存储结构最合适? 双亲存储结构
如最常用的操作是查找某个结点的所有兄弟, 采用哪种存储结构最合适?
孩子链存储结构或者孩子兄弟链存储结构
11/23
2
二叉树
第n个Catalan数
当n=3,结果为5。
12/23
有n个结点并且高度为n的不同形态的二叉树个数是多 少?
A A B
B
T2 T12

t11
t2
T11

t12
后根序列: B T11 T12 T2 … A
中序序列:B t11 t12 t2 … A
8/23
已知一棵树T的先根序列和后根序列,可以唯一确定这 棵树?

树和二叉树的知识点总结

树和二叉树的知识点总结

树和二叉树的知识点总结一、树的基本概念1. 树的定义:树是一种非线性数据结构,由 n(n>=1)个结点组成的有限集合。

对于每个非终端节点,都有一个被称为根的结点,且除根节点外,其他结点可以分为 m(m>=0)个互不相交的子集合,而每个子集合本身又是一个树。

2. 树的基本特点:树是一种分层数据的抽象模型,具有层级关系的数据结构。

树的结点包括根结点、子节点、叶子结点、父节点等。

3. 树的术语解释:树的根节点是树的顶端结点,没有父节点;子节点是一个结点向下连接的结点;叶子结点是没有子节点的结点;父节点是有一个或多个子节点的结点。

二、树的分类1. 二叉树:一种特殊的树,每个结点最多有两个子结点,分别为左子结点和右子结点。

二叉树的子树有左子树和右子树,必须遵循左子树 < 根节点 < 右子树的顺序。

2. 平衡树:每个结点的左子树和右子树的高度之差不能超过1的二叉树。

3. 满二叉树:每个结点要么没有子节点,要么有两个子节点的二叉树。

4. 完全二叉树:除了最底层,所有层的结点数都达到最大,并且最底层的结点都依次从左到右排列。

三、二叉树的基本概念1. 二叉树的特点:每个结点最多有两个子结点,分别为左子结点和右子结点。

二叉树的子树都遵循左子树 < 根节点 < 右子树的顺序。

2. 二叉树的遍历:分为前序遍历、中序遍历和后序遍历。

前序遍历先访问根节点,再递归左右子树;中序遍历先递归左子树,再访问根节点,最后递归右子树;后序遍历先递归左右子树,最后访问根节点。

3. 二叉树的存储:二叉树的存储方式可以采用链式存储和顺序存储。

链式存储是通过结点间的指针链接,顺序存储是通过数组或列表进行存储。

四、二叉树的应用1. 二叉搜索树:是一种特殊的二叉树结构,对于任意节点,其左子树上的结点值都小于该节点的值,右子树上的结点值都大于该节点的值。

2. 堆:是一种特殊的完全二叉树,分为最大堆和最小堆。

最大堆的每个结点的值都大于或等于其子节点的值,最小堆的每个结点的值都小于或等于其子节点的值。

《二叉树的概念》课件

《二叉树的概念》课件
过程中进行一些特定的操作。
05
二叉树的应用
Chapter
在数据结构中的应用
二叉搜索树
二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它的每个节点的左子树上的所有元素都小于 该节点,右子树上的所有元素都大于该节点。这种数据结构可以用于快速查找 、插入和删除操作。
AVL树和红黑树
这两种二叉树都是自平衡二叉搜索树,它们通过调整节点的左右子树的高度来 保持树的平衡,从而在插入、删除等操作时具有较好的性能。
VS
详细描述
平衡二叉树的特点是,它的左右子树的高 度差不会超过1,且左右子树都是平衡二 叉树。平衡二叉树的性质还包括,它的所 有叶节点的层数相等,且所有非叶节点的 左右子树的高度差不超过1。平衡二叉树 的查找、插入和删除操作的时间复杂度为 O(log n),其中n为节点数。
04
二叉树的遍历
Chapter
决策树
在机器学习和人工智能领域,决策树 是一种重要的分类和回归方法。其基 础结构就是二叉树,通过构建决策树 ,可以解决分类和回归问题。
THANKS
感谢观看
代码表示法
总结词:严谨规范
详细描述:使用编程语言的语法结构来表示二叉树,每个节点用对象或结构体表示,节点间的关系通 过指针或引用表示,严谨规范,易于编写和调试。
03
二叉树的性质
Chapter
深度最大的二叉树
总结词
深度最大的二叉树是指具有最大 可能深度的二叉树。
详细描述
在二叉树中,深度最大的二叉树 是满二叉树,即每个层级都完全 填满,没有空缺的节点。满二叉 树的深度等于其节点总数减一。
02
二叉树的表示方法
Chapter
图形表示法
总结词:直观明了
详细描述:通过图形的方式展示二叉树的结构,每个节点用圆圈或方框表示,节 点间的关系用线段表示,直观易懂,易于理解。

树和二叉树——精选推荐

树和二叉树——精选推荐

第6章 树和二叉树内容概要:本章主要介绍树,二叉树,最优二叉树的相关概念和操作,存储结构和相应的操作,并在综合应用设计中,给出了对应算法的C 语言实现。

教学目标1.理解各种树和森林与二叉树的相应操作。

2.熟练掌握二叉树的各种遍历算法,并能灵活运用遍历算法实现二叉树的其他操作。

3.熟练掌握二叉树和树的各种存储结构及其建立的算法。

4.掌握哈夫曼编码的方法。

5.通过综合应用设计,掌握各种算法的C 语言实现过程。

基本知识点:树和二叉树的定义、二叉树的存储表示、二叉树的遍历以及其它操作的实现、树和森林的存储表示、树和森林的遍历以及其它操作的实现、最优树和赫夫曼编码重点:二叉树的性质、二叉树的遍历及其应用,构造哈夫曼树。

难点:编写实现二叉树和树的各种操作的递归算法。

本章知识体系结构:课时安排:6个课时树的定义 树树的性质 树的逻辑表示法 树形表示法 树的存储结构 双亲存储结构 文氏表示法凹入表示法 括号表示法 孩子存储结构 孩子双亲存储结构二叉树二叉树的定义 二叉树的性质二叉树的逻辑表示法(采用树的逻辑表示法)二叉树的存储结构二叉树的顺序存储结构先序遍历 中序遍历 后序遍历二叉树的遍历 二叉树的链式存储结构(二叉链) 由先序序列和中序序列构造二叉树 由中序序列和后序序列构造二叉树二叉树的构造 二叉树的线索化 哈夫曼树二叉树和树之间的差别 二叉树与树、森林之间的转换二叉树和树课程数据结构教学教具多媒体课件学时2班级06网络教学日期/课时 /2课时教学单元第6章树和二叉树教学方法讲授(PPT)教学目标掌握树、二叉树的基本概念和术语,二叉树的性质教学重点二叉树的定义、二叉树的性质、链式存储结构教学难点二叉树的性质、链式存储二叉树的基本操作组织教学一、树的定义二、树的基本概念三、二叉树的定义、性质四、二叉树的顺序存储结构和链式存储结构五、小结作业复习本讲内容并预习下一讲内容课堂情况及课后分析课程数据结构教学教具多媒体课件学时2班级06网络教学日期/课时 /2课时教学单元第6章树和二叉树教学方法讲授(PPT)教学目标掌握二叉树遍历的三种方法及二叉树的基本操作教学重点二叉树的遍历算法教学难点中序与后序遍历的非递归算法组织教学一、复习二叉树的定义二、遍历二叉树的三种方法三、递归法遍历二叉树四、二叉树的基本操作五、总结作业复习本讲内容并预习下一讲内容课堂情况及课后分析课程数据结构教学教具多媒体课件学时2班级06网络教学日期/课时 /2课时教学单元第6章树和二叉树教学方法讲授(PPT)教学目标理解树与森林的转换,掌握哈夫曼树教学重点哈夫曼树教学难点树与森林的转换组织教学一、导入二、树与森林三、哈夫曼树四、小结作业习题6课堂情况及课后分析前面几章讨论的数据结构都属于线性结构,线性结构的特点是逻辑结构简单,易于进行查找、插入和删除等操作,可用于描述客观世界中具有单一前驱和后继的数据关系。

树和二叉树习题及答案

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

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
^ ^ ^

第6章树和二叉树(2)培训讲学

第6章树和二叉树(2)培训讲学

第6章树和二叉树(2)第六章树和二叉树一、选择题1.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*/++2. 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3.若度为m的哈夫曼树中,其叶结点个数为n,则非叶结点的个数为()。

A.n-1 B.⎣n/m⎦-1 C.⎡(n-1)/(m-1)⎤ D.⎡n/(m-1)⎤-1E.⎡(n+1)/(m+1)⎤-14.深度为h的满m叉树的第k层有()个结点。

(1=<k=<h)A.m k-1 B.m k-1 C.m h-1 D.m h-15. 若X是二叉中序线索树中一个有左孩子的结点,且X不为根,则x的前驱为( )A.X的双亲B.X的右子树中最左的结点C.X的左子树中最右结点D.X的左子树中最右叶结点6. 引入二叉线索树的目的是()A.加快查找结点的前驱或后继的速度 B.为了能在二叉树中方便的进行插入与删除C.为了能方便的找到双亲 D.使二叉树的遍历结果唯一7.由3 个结点可以构造出多少种不同的二叉树?()A.2 B.3 C.4 D.58.下述编码中哪一个不是前缀码()。

A.(00,01,10,11) B.(0,1,00,11) C.(0,10,110,111)D.(1,01,000,001)二、判断题1. 给定一棵树,可以找到唯一的一棵二叉树与之对应。

2.将一棵树转成二叉树,根结点没有左子树;3. 在中序线索二叉树中,每一非空的线索均指向其祖先结点。

4. 一棵哈夫曼树的带权路径长度等于其中所有分支结点的权值之和。

5.当一棵具有n个叶子结点的二叉树的WPL值为最小时,称其树为Huffman树,且其二叉树的形状必是唯一的。

三、填空题1.一棵树T中,包括一个度为1的结点,两个度为2的结点,三个度为3的结点,四个度为4的结点和若干叶子结点,则T的叶结点数为___ ___。

数据结构树和二叉树知识点总结

数据结构树和二叉树知识点总结

数据结构树和二叉树知识点总结
1.树的概念:树是一种非线性的数据结构,由节点和边构成,每个节点只能有一个父节点,但可以有多个子节点。

2. 二叉树的概念:二叉树是一种特殊的树结构,每个节点最多只有两个子节点,一个是左子节点,一个是右子节点。

3. 二叉树的遍历:二叉树的遍历分为前序遍历、中序遍历和后序遍历三种方式。

前序遍历是先访问根节点,再访问左子树,最后访问右子树;中序遍历是先访问左子树,再访问根节点,最后访问右子树;后序遍历是先访问左子树,再访问右子树,最后访问根节点。

4. 二叉搜索树:二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它满足左子树中所有节点的值均小于根节点的值,右子树中所有节点的值均大于根节点的值。

因此,二叉搜索树的中序遍历是一个有序序列。

5. 平衡二叉树:平衡二叉树是一种特殊的二叉搜索树,它的左子树和右子树的高度差不超过1。

平衡二叉树的插入和删除操作可以保证树的平衡性,从而提高树的查询效率。

6. 堆:堆是一种特殊的树结构,它分为最大堆和最小堆两种。

最大堆的每个节点的值都大于等于其子节点的值,最小堆的每个节点的值都小于等于其子节点的值。

堆常用于排序和优先队列。

7. Trie树:Trie树是一种特殊的树结构,它用于字符串的匹配和检索。

Trie树的每个节点代表一个字符串的前缀,从根节点到叶子节点的路径组成一个完整的字符串。

以上是数据结构树和二叉树的一些基本知识点总结,对于深入学
习数据结构和算法有很大的帮助。

详细讲解树结构的种类

详细讲解树结构的种类

树结构是一种在计算机科学和数学中常见的数据结构,它由节点(node)和连接节点的边(edge)组成。

树结构具有层次性、分支性和唯一性的特点。

以下是一些常见的树结构的种类:1. 二叉树(Binary Tree):-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。

-二叉树可以是空树,也可以是非空树。

2. 二叉搜索树(Binary Search Tree,BST):-二叉树的一种特殊形式,对于每个节点,其左子树的所有节点都小于该节点,右子树的所有节点都大于该节点。

-这种性质使得在BST 中进行搜索、插入和删除操作具有较高的效率。

3. 平衡二叉树(Balanced Binary Tree,A VL树):-一种二叉搜索树,保持平衡性,即任何节点的左右子树的高度差不超过1。

- A VL树的平衡性确保在进行搜索、插入和删除操作时,树的高度保持较小,提高了性能。

4. B树(B-tree):-一种多路搜索树,常用于数据库和文件系统中,具有良好的平衡性能。

-每个节点可以包含多个子节点,B树的阶数定义了每个节点中子节点的最大数量。

5. 红黑树(Red-Black Tree):-一种自平衡的二叉搜索树,确保在进行插入和删除操作后树的高度保持相对较小。

-节点被标记为红色或黑色,通过一些规则保持平衡性。

6. Trie树(字典树,Trie Tree):-一种树形结构,用于存储关联数组,其中的键通常是字符串。

- Trie 树的每个节点表示一个键的字符,从根节点到某个节点的路径构成一个键。

7. 哈夫曼树(Huffman Tree):-一种用于数据压缩的二叉树,通过树的形状和编码规则实现对频率较高的字符使用较短的编码,提高压缩效率。

8. N叉树(N-ary Tree):-每个节点可以有多个子节点,而不仅限于两个子节点。

-常见的例子是XML文档的表示和文件系统的目录结构。

这些树结构的种类在不同的场景和应用中具有不同的优势,选择适合特定问题的树结构对于解决问题和提高算法效率非常重要。

2023年计算机等级考试二级辅导讲义

2023年计算机等级考试二级辅导讲义

全国计算机等级考试——二级公共基础知识辅导讲义第一章数据构造与算法1.1 算法1.算法是指解题方案旳精确而完整旳描述。

换句话说, 算法是对特定问题求解环节旳一种描述。

*: 算法不等于程序, 也不等于计算措施。

程序旳编制不也许优于算法旳设计。

2.算法旳基本特性(1)可行性。

针对实际问题而设计旳算法, 执行后可以得到满意旳成果。

(2)确定性。

每一条指令旳含义明确, 无二义性。

并且在任何条件下, 算法只有唯一旳一条执行途径, 即相似旳输入只能得出相似旳输出。

(3)有穷性。

算法必须在有限旳时间内完毕。

有两重含义, 一是算法中旳操作环节为有限个, 二是每个环节都能在有限时间内完毕。

(4)拥有足够旳情报。

算法中多种运算总是要施加到各个运算对象上, 而这些运算对象又也许具有某种初始状态, 这就是算法执行旳起点或根据。

因此, 一种算法执行旳成果总是与输入旳初始数据有关, 不一样旳输入将会有不一样旳成果输出。

当输入不够或输入错误时, 算法将无法执行或执行有错。

一般说来, 当算法拥有足够旳情报时, 此算法才是有效旳;而当提供旳情报不够时, 算法也许无效。

*:综上所述, 所谓算法, 是一组严谨地定义运算次序旳规则, 并且每一种规则都是有效旳, 且是明确旳, 本次序将在有限旳次数下终止。

3.算法复杂度重要包括时间复杂度和空间复杂度。

(1)算法时间复杂度是指执行算法所需要旳计算工作量, 可以用执行算法旳过程中所需基本运算旳执行次数来度量。

(2)算法空间复杂度是指执行这个算法所需要旳内存空间。

1.2 数据构造旳基本概念1.数据构造是指互相有关联旳数据元素旳集合。

2.数据构造重要研究和讨论如下三个方面旳问题:(1)数据集合中各数据元素之间所固有旳逻辑关系, 即数据旳逻辑构造。

数据旳逻辑构造包括:1)表达数据元素旳信息;2)表达各数据元素之间旳前后件关系。

(2)在对数据进行处理时, 各数据元素在计算机中旳存储关系, 即数据旳存储构造。

《数据结构与算法》教学大纲

《数据结构与算法》教学大纲

《数据结构与算法》课程教学大纲一、课程简介及教学基本要求《数据结构与算法》是计算机程序设计的重要理论基础,是计算机相关专业的核心专业基础课程,针对我校计算机学院大学二年级学生开设,它前承高级语言程序设计和高等数学,后接操作系统、编译原理、数据库原理、人工智能等专业课程。

程序设计就像搭积木,数据结构是零件,而算法则是设计图纸。

高效运行且节约存储空间的程序,取决于数据结构和算法的设计。

课程的学习效果不仅关系到后续课程的学习,而且直接关系到软件设计水平的提高和专业素质的培养,在计算机学科教育中有非常重要的作用。

本课程将按照“线性结构,树型结构,图形结构,集合结构”四大模块循序渐进展开,重点学习线性表、字符串、栈和队列、树和二叉树、图以及集合在计算机上的存储和处理。

课程采用“线下+线上”“课程+思政”“理论+实践”六位一体,“课前导学→理论精讲→小组实验→闯关训练→实践扩展→答疑反馈”六阶递进的混合教学模式。

二、课程教学目标通过本课程的学习,使学生掌握数据结构的基本理论与知识,算法设计与分析的基本方法与技巧,培养学生分析和解决实际问题的能力,并为其开展计算机学科应用奠定数据结构与算法方面的基础。

通过解决工程问题,践行学术道德教育,增强学生软件岗位职业道德和团队合作意识,理论联系实际、精益求精的工作态度以及勇于开拓的创新精神。

具体目标如下:目标1.理解数据结构和算法的基本概念。

掌握常用基本数据结构的逻辑特征、存储表示和基本运算。

掌握常用查找和排序算法,并能够分析不同算法的适用场景。

目标2. 具备初步的算法分析能力,会计算算法的时间、空间复杂度。

目标3. 提升分析解决问题的能力,学会分析数据对象的特性,选择(应用)有效的数据结构,设计合适的算法,并编写和调试程序。

目标4. 培养软件岗位职业道德和团队合作意识,理论联系实际、精益求精的工作态度以及勇于开拓的创新精神。

注:课程贡献度用标志表示(“H”表示“高”,“M”表示“中”,“L”表示“低”)三、教学内容与教学方法第一章绪论【课程内容】数据结构与算法课程主要研究非数值计算的现实问题中的数据在计算机中表示、存取和处理。

二叉树的遍历 说课

二叉树的遍历 说课

《二叉树的遍历》说课稿09级计科系(1)班高怡 20091081140尊敬的各位老师:大家好!我说课的内容是数据结构(C语言版)第六章《树和二叉树》中二叉树的遍历的内容。

我将要从教材、教学目标、教学重难点、教学方法、教学准备、教学过程等六个方面进行详细阐述。

我对本课进行了如下设计:一、教材分析二叉树的遍历是二叉树中重要内容,《二叉树的遍历》是数据结构(C语言版)教材第六章第三节的内容,在此之前,学生已学习了二叉树的定义和性质,这为过渡到本节的学习起着铺垫作用。

在二叉树的一些应用中,为了在树中查找具有某种特性的结点,或者对树中全部结点逐一进行某种处理,就提出了二叉树的遍历,这样能够对二叉树的结点进行更快更好的处理。

二、学情分析作为职业中学的学生,比起高中初中的学生来说更加不爱学习,但是他们又有一定的不同,因为他们学的是专业技术,并且能够及时的开展实践,所以从这一方面说,他们又占有一定的优势。

对于所学的知识他们能够更好的学以致用,这对他们掌握知识是有一定帮助的。

三、教学目标1、知识目标:理解并掌握二叉树的三种遍历方法,并且能够准确的对二叉树进行三种遍历,能够根据给出的先序和后序正确还原一颗二叉树。

2、能力目标:培养学生自主学习,举一反三的能力。

3、情感目标:提高学生的分析问题和解决问题的能力。

四、教学重难点重点:1、学习理解二叉树的先序遍历。

2、通过对二叉树先序遍历的学习自己学会二叉树的中序和后序遍历。

3、根据给出的二叉树前序和中序遍历成功还原一颗二叉树。

难点:先序遍历、中序遍历、后序遍历的定义的理解和运用。

五、教法分析主要采用讲授法,教练法,讨论法,范例教学法。

采用例子引导,边讲边练,小组讨论的方法教学。

六、学法分析学生跟着老师,逐步理解,并自己学会分析,学会运用。

在课堂上边学边练,当堂掌握所学知识。

七、教学准备黑板,粉笔。

八、教学步骤分析本节课,我设置了3个教学环节,一是:导入新课;二是:探索新知,解决问题;三是:学以致用,当堂巩固。

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Iterative Program
void iter_inorder ( tree_ptr tree ) { Stack S = CreateStack( MAX_SIZE ); tree_ptr p = tree; do { while ( p != NULL ) { Push ( S , p ) ; p = p->Left; } if ( ! isEmpty(S) ) { p = Pop( S ); visit ( p->Element ); p = p->Right; } } while (p != NULL || ! isEmpty(S) ) ; }
CHAPTER 4
TREES
§1 Preliminaries
1. Terminology
Pedigree Tree ( binary tree ) Lineal Tree
1/18
§1 Preliminaries
【Definition】A tree is a collection of nodes. The collection can be empty; otherwise, a tree consists of (1) a distinguished node r, called the root; (2) and zero or more nonempty (sub)trees T1, , Tk, each of whose roots are connected by a directed edge A
B
F
C
G H M
D
I J
L
Exercise: height of ni ::= length of the longest path from ni to a leaf. p.139 4.1-4.3 Height(leaf) = 0, and height(D) = 2.
N N
M
N N
Note: The representation is not unique since the children in a tree can be of any order.
6/18
〖Exercise 1〗
Draw the FirstChild-NextSibling representation of the following tree. A B A F G K K L M N L M
7/18
B
F G
C
H
F I
D
J
E
C H I N J D E
〖Exercise 2〗
Draw the FirstChild-NextSibling representation of the following forest. A A B C D F I E B G J H C D I J F G H E
B
E F
A
C
G
H M
D
I
J
5/18
FirstChild-NextSibling Representation
Element FirstChild NextSibling
A B E F C G H D I J
§1 Preliminaries
A
N
B
C
D
N
E
F
N N
G
N N
H
I
N
J
N N
K
L
M
K
N
L
3/18
path from n1 to nk ::= a (unique) sequence of nodes n1, n2, …, nk such that ni is the parent of ni+1 for 1 i < k. length of path ::= number of edges on the path. depth of ni ::= length of the unique path K from the root to ni. Depth(root) = 0.
Constructing an Expression Tree (from postfix expression)
+
A
§2 Binary Trees

B C
D
〖Example〗 ( a + b ) * ( c * ( d + e ) ) = a b + c d e + * *
+ a T2 T2 a a
〖Exercise 4〗
Give the inorder, preorder and postorder traversal of the following binary tree:
A
B
C
D
E
F
G
inorder : D B E I H A F C G J preorder: A B D E H I C F G J postorder : D I H E B F J G C A
J
H I
14/18
〖Exercise 5〗
Suppose the preorder traversal of a binary tree is abdgcefh, and the inorder traversal is dgbaechf, draw the binary tree and give the postorder traversal of it.
2/18
§1 Preliminaries
degree of a node ::= number of subtrees of the node. For example, degree(A) = 3, degree(F) = 0.
A
B
E K L F
C
G H M
D
I J
max de gree (node) degree of a tree ::= node tree For example, degree of this tree = 3.
〖Example〗 infix expression: A+B CD
+
A
Exercise: p.140 4.8 Given an

B
13/18
D C
Then inorder traversal A + B C D postorder traversal A B C D + preorder traversal + A B C D
Postorder Traversal
void postorder ( tree_ptr tree ) { if ( tree ) { for (each child C of tree ) postorder ( C ); visit ( tree ); } }
Levelorder Traversal
12/18 1 2 4 5 6 3 7
1 2 3 4
5 6 7
12 3 4 5 6 7
§2 Binary Trees
Inorder Traversal
void inorder ( tree_ptr tree ) { if ( tree ) { inorder ( tree->Left ); visit ( tree->Element ); inorder ( tree->Right ); } }
descendants of a node ::= all the nodes in its subtrees.
4/18
2. Implementation
§1 Preliminaries
List Representation
A
B E K L F C G H M D I J
(A) ( A ( B, C, D ) ) the each ( A ( B ( E, FSo ), C ( Gsize ), D of ( H, I, J )node )) depends on the number of ( A ( B ( E ( K, L ), Fbranches. ), C ( G ), D ( H ( M ), I, J ) ) ) Hmmm... That’s not good. K L
A B C F
*
/
D F
E
11/18
§2 Binary Trees
Tree Traversals —— visit each node exactly once Preorder Traversal
void preorder ( tree_ptr tree ) { if ( tree ) { visit ( tree ); for (each child C of tree ) preorder ( C ); } }
parent ::= a node that has subtrees.
children ::= the roots of the subtrees of a parent. siblings ::= children of the same parent. leaf ( terminal node ) ::= a node with degree 0 (no children).
Note:
Subtrees must not connect together. Therefore every node in the tree is the root of some subtree. There are N 1 edges in a tree with N nodes. Normally the root is drawn at the top.
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