树和二叉树的基本知识
二叉树知识点总结
二叉树知识点总结1. 二叉树的性质1.1 二叉树的性质一：二叉树的深度二叉树的深度是指从根节点到叶子节点的最长路径长度。
对于一个空树而言，它的深度为0；对于只有一个根节点的树而言，它的深度为1。
根据定义可知，深度为k的二叉树中，叶子节点的深度值为k。
由此可知，二叉树的深度为所有叶子节点深度的最大值。
1.2 二叉树的性质二：二叉树的高度二叉树的高度是指从根节点到叶子节点的最短路径长度。
对于一个空树而言，它的高度为0；对于只有一个根节点的树而言，它的高度为1。
由此可知，二叉树的高度总是比深度大一。
1.3 二叉树的性质三：二叉树的节点数量对于一个深度为k的二叉树而言，它最多包含2^k - 1个节点。
而对于一个拥有n个节点的二叉树而言，它的深度最多为log2(n+1)。
1.4 二叉树的性质四：满二叉树满二叉树是一种特殊类型的二叉树，它的每个节点要么是叶子节点，要么拥有两个子节点。
满二叉树的性质是：对于深度为k的满二叉树而言，它的节点数量一定是2^k - 1。
1.5 二叉树的性质五：完全二叉树完全二叉树是一种特殊类型的二叉树，它的所有叶子节点都集中在树的最低两层，并且最后一层的叶子节点从左到右依次排列。
对于一个深度为k的完全二叉树而言，它的节点数量一定在2^(k-1)和2^k之间。
2. 二叉树的遍历二叉树的遍历是指按照一定的顺序访问二叉树的所有节点。
二叉树的遍历主要包括前序遍历、中序遍历和后序遍历三种。
2.1 前序遍历（Pre-order traversal）前序遍历的顺序是：根节点 -> 左子树 -> 右子树。
对于一个二叉树而言，前序遍历的结果就是按照“根-左-右”的顺序访问所有节点。
2.2 中序遍历（In-order traversal）中序遍历的顺序是：左子树 -> 根节点 -> 右子树。
对于一个二叉树而言，中序遍历的结果就是按照“左-根-右”的顺序访问所有节点。
2.3 后序遍历（Post-order traversal）后序遍历的顺序是：左子树 -> 右子树 -> 根节点。
第7章-树和二叉树第2讲-二叉树的概念
第一层
树的特 点？
第二层 第三层 第四层
复习：二、树的基本术语
1.结点A、D的度？树的度？ 2;3;3; 2.根结点？分支结点？叶子结点？ A;BCDE;GHIJF;
在二叉链中，空指针的个数？
b A
B∧
C
∧D
∧E∧
∧F∧
∧G∧
n个结点 2n个指针域 分支数为n-1 非空指针域有n-1个 空指针域个数 = 2n-(n-1) = n+1
n=7 空指针域个数=8
39/10
40/10
二叉树
当n=3，结果为ห้องสมุดไป่ตู้。
第n个Catalan数
41/23
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？ 该二叉树：有n层，每层一个结点，该结点可以
43/23
结点个数为n，树形可以唯一确定 叶子结点个数为n0，树形不能唯一确定 n为奇数时，n1=0； n为偶数时，n1=1。 n0=n2+1 高度h= log2(n+1)，是n个结点高度最小的二叉树
44/23
含有60个叶子结点的二叉树的最小高度是多少？
在该二叉树中，n0=60，n2=n0-1=59，n=n0+n1+n2=119+n1。 当n1=0且为完全二叉树时高度最小。 此时高度h=log2(n+1)= log2120=7。
作为双亲结点的左孩子，也可以作为右孩子 这样的二叉树的个数=1×2×…×2=2n-1。
例如，当n=3时有22=4个这样的二叉树。
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。
数据库系统l试题库及答案 第6章 树和二叉树
第6章树和二叉树6.1知识点: 树和二叉树的基本概念一、填空题1.高度为h，度为m的树中至少有___________个结点，至多有______________个结点。
2.树的结点是由及若干指向其子树的组成；结点拥有的子树数称为；度为0的结点称为；度不为0的结点成为；树中结点的最大度数称为；树的最大层次称为_____________。
3.对于一棵具有n个结点的树，该树中所有结点的度数之和为___________。
4.如果结点A有3个兄弟结点，而且B是A的双亲，则B的度是___________。
5.二叉树是另一种树形结构，它的特点是。
6.一颗度数为k且有2k-1个结点的二叉树称为。
7.深度为k，且有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到n的结点一一对应时，称之为。
8.一棵深度为6的满二叉树有个分支结点和个叶子。
9.一棵具有257个结点的完全二叉树，它的深度为。
10.设一棵完全二叉树具有1000个结点，则此完全二叉树有个叶子结点，有个度为2的结点，有个结点只有非空左子树，有个结点只有非空右子树。
11.由3个结点可以构成__________种形态的的二叉树，可以构成种形态的树。
12.将含有82个结点的完全二叉树从根结点开始顺序编号，根结点为第1号，其他结点自上向下，同一层自左向右连续编号。
则第40号结点的双亲结点的编号为。
13.一棵高度为5的完全二叉树中，最多包含有____________个结点。
14.一棵具有n个结点的二叉树，若它有n0个叶子结点，则该二叉树上度为1的结点n1=____________。
15.在高度为h（h>=0）的二叉树中至多可以有__________个结点，至少可以有___________个结点。
16.n个结点的二叉树最大高度是____________,最小高度是_______________。
二、选择题1.( ）不含任何结点的空树（）。
A.是一棵树B.是一棵二叉树C.是一棵树也是一棵二叉树D.既不是树也不是二叉树2.（）一棵度为4的树中度为1、2、3、4的结点个数为4、3、2、1，则该树的结点总数为（）。
基本二叉树知识讲解
基本二叉树知识讲解一、有关二叉树的学习性质1：二叉树上叶子结点数等于度为2的结点数加1。
性质2：二叉树的第i层上至多有2的i次方减1个结点（i>=1）。
性质3：深度为h的二叉树至多有2的h次方减1个结点。
满二叉树：在一棵二叉树中，当第i层的结点树为2的i次方减1个时，称此层的结点数是满的。
当一棵二叉树中的每一层都满时，称此树为满二叉树。
特性：除叶子结点以外的其他的结点的度皆为2，且叶子结点在同一层上。
深度为h的满二叉树中的结点数为2的h次方减1。
性质4：设含有n个结点的完全二叉树的深度为k，则k=(int)(log2n)+1,即深度k等于log2n的整数部分再加1。
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类型定义如下：#define TREEMINSIZE 10typedef struct{BTreeDT(数据类型) *base;int spacesize;BTreeDT nullvalue;}SeqTree;2：链式存储结构（一般的二叉树主要采用链式存储结构通常有二叉链表和三叉链表两种形式）1>二叉链表存储结构二叉链表中的每个结点由data，lchild和rchild三个域组成，定义如下：typedef struct bkbtnode{BTreeDT data;struct bkbtnode *lchild;struct bkbtnode *rchild;}BTNode,*BKBTree;在二叉链表中，查找某结点的孩子很容易实现，但查找某结点的双亲不方便。
一棵喊有n个结点的二叉树采用二叉链表存储时，将有2n-（n-1）=n+1个指针域是空的。
2>三叉链表存储结构typedef struct tkbtnode{BTreeDT data;struct tkbtnode *lchild;struct tkbtnode *rchild;struct tkbtnode *parent;}TKBTNode,*TKBTree;其中，parent域存放该结点双亲的指针。
二叉树基本知识
二叉树基本知识：
1.二叉树的定义：二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构，它有五种基本形态：
二叉树可以是空集；根可以有空的左子树或右子树；或者左、右子树皆为空。
2.二叉树的性质：若规定根结点的层数为1，则一颗非空二叉树的第i层上最多有2^(i-1)
(i>0)个结点。
若规定只有根结点的二叉树的深度为1，则深度为K的二叉树的最大结
点数是2^K -1 (k >= 0)个。
对任何一颗二叉树，如果其叶子结点个数为n0，度为2的非叶子结点个数为n2，则有n0=n2+1。
3.二叉树的分类：二叉树有两大类，一是普通二叉树，二是特殊二叉树。
普通二叉树
是指除了满二叉树和完全二叉树之外的二叉树，特殊二叉树包括满二叉树和完全二叉树。
满二叉树是指所有层都完全填满的二叉树，而完全二叉树是指只有最下面两层结点度数可以小于2，并且最下面一层的叶子结点都位于本层中间位置的二叉树。
4.二叉树的遍历：二叉树的遍历主要有三种方法，分别是前序遍历、中序遍历和后序
遍历。
前序遍历是先访问根结点，然后遍历左子树，最后遍历右子树；中序遍历是先遍历左子树，然后访问根结点，最后遍历右子树；后序遍历是先遍历左子树，然后遍历右子树，最后访问根结点。
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。
树的存储结构、遍历;二叉树的定义、性质、存储结构、遍历以及树、森林、二叉树的转换
树和二叉树树与二叉树是本书的重点内容之一，知识点多且比较零碎。
其中二叉树又是本章的重点。
在本章中我们要了解树的定义、熟悉树的存储结构、遍历；二叉树的定义、性质、存储结构、遍历以及树、森林、二叉树的转换。
哈夫曼树及哈夫曼编码等内容。
算法的重点是二叉树的遍历及其应用。
6.1 树的定义一、树的定义树：树是n(n>0)个结点的有限集合T。
一棵树满足下列条件：（1）有且仅有一个称为根的结点；（2）其余结点可分为m(m>=0)棵互不相交的有限集合T1,T2,T3,…Tm，其中每个集合又是一棵树，并称之为根的子树。
有关树的一些基本概念：1）结点的度：树中每个结点具有的子树数目或后继结点数。
如图中结点A的度为2，B的度为32) 树的度：所有结点的度的最大值为树的度。
（图中树的度为3）3) 分支结点：即：树中所有度大于0的结点。
4) 叶子结点：即：树中度为零的结点，也称为终端结点。
5) 孩子结点：一个结点的后续结点称为该结点的孩子结点。
6) 双亲结点：一个结点为其后继结点的双亲结点。
7) 子孙结点：一个结点的所有子树中的结点为该结点的子孙结点。
8) 祖先结点：从根结点到一个结点的路径上所有结点（除自己外）称为该结点的祖先结点。
（如Ａ和Ｂ为Ｄ结点的祖先结点）9) 兄弟结点：具有同一父亲的结点互相为兄弟结点。
（如Ｂ和Ｃ为兄弟结点）10) 结点的层数：从根结点到该结点的路径上的结点总数称为该结点的层数（包括该结点）。
11) 树的深度（高度）：树中结点的最大层数为树的深度。
（图中树的深度为4）12) 森林：0个或多个互不相交的树的集合。
上图中：树的度为3，树的深度为4。
结点A，B，C，D，E，F，G，H，I，J的度分别为：2, 3, 2, 0 ,2 , 0, 0, 0, 0, 0叶结点有：D, F, G, H, I, JB,C为兄弟，D, E, F为兄弟，F, G为兄弟。
I，J为兄弟。
二、树的表示1. 树的逻辑结构描述Tree=（D，R）其中：D为具有相同性质的数据元素的集合。
计算机二级考点归纳(树与二叉树)
•1、树的基本概念树(tree）是一种简单的非线性结构。
在树结构中，每一个结点只有一个前件，称为父结点，没有前件的结点只有一个，称为树的根结点。
每一个结点可以有多个后件，它们称为该结点的子结点。
没有后件的结点称为叶子结点。
在树结构中，一个结点所拥有的后件个数称为该结点的度。
叶子结点的度为 0。
在树中，所有结点中的最大的度称为树的度。
• 2、二叉树及其基本性质（1）二叉树的定义二叉树是一种很有用的非线性结构，具有以下两个特点：①非空二叉树只有一个根结点；②每一个结点最多有两棵子树，且分别称为该结点的左子树和右子树。
由以上特点可以看出，在二叉树中，每一个结点的度最大为2，即所有子树（左子树或右子树）也均为二叉树，而树结构中的每一个结点的度可以是任意的。
另外，二叉树中的每个结点的子树被明显地分为左子树和右子树。
在二叉树中，一个结点可以只有左子树而没有右子树，也可以只有右子树而没有左子树。
当一个结点既没有左子树也没有右子树时，该结点即为叶子结点。
（2）二叉树的基本性质二叉树具有以下几个性质：性质1：在二叉树的第k层上，最多有2k-1（k≥1）个结点；性质2：深度为m的二叉树最多有2m-1个结点；性质3：在任意一棵二叉树中，度为0的结点（即叶子结点）总是比度为2的结点多一个。
性质4：具有n个结点的二叉树，其深度至少为［log2n］+1，其中［log2n］表示取log2n的整数部分。
在二叉树的遍历中，无论是前序遍历，中序遍历还是后序遍历，二叉树的叶子结点的先后顺序都是不变的。
3、满二叉树与完全二叉树满二叉树是指这样的一种二叉树：除最后一层外，每一层上的所有结点都有两个子结点。
在满二叉树中，每一层上的结点数都达到最大值，即在满二叉树的第k层上有2k-1个结点，且深度为m的满二叉树有2m－1个结点。
完全二叉树是指这样的二叉树：除最后一层外，每一层上的结点数均达到最大值；在最后一层上只缺少右边的若干结点。
对于完全二叉树来说，叶子结点只可能在层次最大的两层上出现：对于任何一个结点，若其右分支下的子孙结点的最大层次为p，则其左分支下的子孙结点的最大层次或为p，或为p+1。
树和二叉树知识考点整理
树和二叉树知识考点整理●树的基本概念●树的定义●n个结点的有限集●n=0代表空树●满足条件●只有一个根的结点●其余结点是互不相交的有限集，每个集合本身是一棵树，是根的子树●树是一种递归的数据结构●树的根结点没有前驱，其余结点只有一个前驱●树中所有结点可以有零个或多个后驱●基本术语●双亲、兄弟、孩子、祖先●度：孩子个数●分支结点：度大于0●叶子结点：度为0●深度：从下往上；●高度：从上往下；●有序树：从左到右是有次序的●路径和路径长度：路径是从上往下的●森林：m棵互不相交的树的集合。
●树的基本性质●结点数=所有结点度数之和+1●度为m的树中第i层上至多有m的i-1次分个结点●高度为h的m叉树至多有（m^h-1）/（m-1）个结点●具有n个结点的m叉树的最小高度为「logm（n（m-1）+1）]●二叉树的概念●定义●一种树形结构，特点是每个结点至多只有两棵子树（即二叉树中不存在度大于2的结点）并且二叉树的子树有左右之分，次序不可颠倒●二叉树与度为2的有序树区别●度为2的可以有三个结点，二叉树可以是空树●度为2的有序树的孩子左右之分是根据另一个孩子而言的；二叉树无论有没有，都要确定左右●特殊的二叉树●满二叉树●树中每一层都含有最多的结点●完全二叉树●高度为h，有n个结点的二叉树，当且仅当，每个结点都与高度为h的满二叉树中的编号一一对应●二叉排序树●用途：可用于元素的排序、搜索●左子树上所有结点的关键字均小于根结点的关键字；右子树上所有结点的关键字均大于根结点的关键字；左子树和右子树又是一棵二叉排序树●二叉树的性质●非空二叉树上的叶子结点数等于度为2的结点树加1，即n0=n2+1●非空二叉树上第k层至多有2^（k-1）个结点●高度为h的二叉树至多有2^h-1个结点●具有n个结点的完全二叉树的高度为log2（n+1）取顶或者log2n取底+1●二叉树的存储结构●顺序存储结构●只适合存储完全二叉树，数组从0开始●链式存储结构●顺序存储的空间利用率太低●至少三个指针域：数据域、左指针域、右指针域●增加了指向父结点后，变为三叉链表的存储结构●在含有n个结点的二叉链表中，含有n+1个空链域●二叉树的遍历和线索二叉树●二叉树的遍历●先序遍历●根左右●应用：求树的深度●中序遍历●左根右●后序遍历●左右根●应用：求根到某结点的路径、求两个结点的最近公共祖先等●三个遍历时间复杂度都是O(n)●递归算法和非递归算法的转换●层次遍历●需要借助队列●步骤●二叉树根结点入队，然后出队，访问出队结点，若有左子树，左子树根结点入队●遍历右子树，有右子树，右子树根结点入队。
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。
树与二叉树哈夫曼树教案
树与二叉树哈夫曼树教案一、教学目标1. 了解树（Tree）和二叉树（Binary Tree）的概念；2.掌握树和二叉树的基本结构和操作；3. 理解哈夫曼树（Huffman Tree）的概念和应用；4.能够通过给定的数据构建哈夫曼树，并进行编码和解码操作。
二、教学内容1.树与二叉树1.1树的定义和基本术语1.2树的表示和操作1.3二叉树的定义和遍历方式1.4二叉树的应用示例2.哈夫曼树2.1哈夫曼树的定义和应用2.2构建哈夫曼树的算法2.3哈夫曼编码和解码的实现三、教学步骤与方法1.导入新知识通过提问与学生讨论，引导学生了解树与二叉树的概念，及其在现实生活中的应用场景。
2.介绍树与二叉树2.1形式化定义树的相关概念，如根节点、子节点、叶子节点等。
2.2介绍二叉树的相关概念，如二叉树的性质、三种遍历方式等。
3.树与二叉树的应用示例通过实际例子演示树与二叉树的应用，如目录结构、表达式求值等。
4.引入哈夫曼树4.1介绍哈夫曼树的概念和应用场景，如数据压缩。
4.2讲解构建哈夫曼树的算法，包括选择最小权值节点等。
4.3演示哈夫曼编码和解码的实现，让学生理解哈夫曼编码的原理和过程。
5.练习与巩固在课堂上进行与树、二叉树和哈夫曼树相关的练习，巩固学生对所学内容的理解。
6.小结与作业布置对本节课所学内容进行小结，并布置相关作业，让学生进行巩固和深化学习。
四、教学资源1. PowerPoint或电子白板2.示例代码和编程环境，用于演示和实践3.相关课堂练习题目和解答五、教学评估1.课堂练习表现评估，包括对树、二叉树和哈夫曼树的理解和应用能力；2.作业和实践项目的结果评估，包括构建哈夫曼树和实现哈夫曼编码的准确性和效率。
六、教学扩展1.拓展相关概念和应用，如平衡二叉树、B树等；2.引导学生进行更深层次的研究和实践，如自定义数据结构、更复杂的压缩算法等。
树、二叉树、哈夫曼树的知识点和考点
树、二叉树、哈夫曼树的知识点和考点嘿，朋友！咱们今天来聊聊树、二叉树还有哈夫曼树。
先来说说树吧。
你看这树，就像一个大家庭，有根节点这个大家长，然后下面有好多分支节点，就像孩子们一样。
每个节点都能有自己的“后代”，这是不是挺有意思？你想想，一个家族不断开枝散叶，越来越庞大，这不就和树的结构很像吗？二叉树呢，就像是一个有点“偏心”的家长，它每个节点最多只有两个孩子，不是左孩子就是右孩子。
这就好像你只有两只手，要么拿左边的东西，要么拿右边的东西。
二叉树在很多算法里可是大显身手呢！比如搜索、排序，都能看到它的身影。
再讲讲哈夫曼树，这可是个厉害的角色！它就像是一个精打细算的管家，总是能把资源分配得恰到好处。
比如说，要对一些字符进行编码，哈夫曼树就能通过巧妙的计算，让出现频率高的字符用短编码，出现频率低的字符用长编码，从而节省存储空间和传输时间。
这是不是很神奇？那在考试中，关于树的知识点，经常会让你画出一棵树的结构，或者问你树的深度、节点个数啥的。
这就好比让你数数一个大家庭里有多少人，关系有多复杂。
二叉树的考点呢，可能会让你进行遍历，前序、中序、后序，就像你按照不同的顺序参观一个园子，看到的景色顺序也不一样。
哈夫曼树呢，说不定会让你根据给定的字符频率来构建哈夫曼树，然后算出编码。
这就像是给你一堆东西和它们的重要程度，让你合理安排摆放位置。
总之，树、二叉树、哈夫曼树这些知识点，就像是我们生活中的小帮手，虽然有时候看起来有点复杂，但只要你用心去理解，就会发现它们其实很有趣，也很有用。
只要多做练习，多思考，考试的时候就能轻松应对，难道不是吗？所以，加油吧朋友，相信你一定能掌握好这些知识，在考试中取得好成绩！。
数据结构与算法(3)：二叉树
1.3.3 性质三
包含n个结点的二二叉树的高高度至至少为log2(n + 1)；
证明：根据"性质2"可知，高高度为h的二二叉树最多有2{h}–1个结点。反之，对于包含n个节点的二二
叉树的高高度至至少为log2(n + 1)。
1.3.4 性质四
对任何一一颗二二叉树T，如果其终端结点数为n0 ，度为2的结点数为n2 ，则n0 = n2 + 1 证明：因为二二叉树中所有结点的度数均不不大大于2，所以结点总数(记为n)="0度结点数(n0)" + "1度 结点数(n1)" + "2度结点数(n2)"。由此，得到等式一一。(等式一一) n = n0 + n1 + n2
}
还有一一种方方式就是利利用用栈模拟递归过程实现循环先序遍历二二叉树。这种方方式具备扩展性，它模拟 了了递归的过程，将左子子树不不断的压入入栈，直到null，然后处理理栈顶节点的右子子树。
java
public void preOrder(Node root){ if(root==null)return;
2. 叶子子数为2h 3. 第k层的结点数是：2k−1； 4. 总结点数是2k − 1，且总节点数一一定是奇数。
1.4.2 完全二二叉树
定义：一一颗二二叉树中，只有最小小面面两层结点的度可以小小于2，并且最下一一层的叶结点集中在靠左 的若干干位置上。这样现在最下层和次下层，且最小小层的叶子子结点集中在树的左部。显然，一一颗 满二二叉树必定是一一颗完全二二叉树，而而完全二二叉树未必是满二二叉树。
} root = s.pop(); root = root.right;//如果是null，出栈并处理理右子子树 } }
c++关于树的知识点
c++关于树的知识点C++关于树的知识点一、树的基本概念1、树是一种有序的数据结构，它由节点组成，每个节点有一个根，一个父节点，可以有零个或多个子节点。
2、每个节点都有一个唯一的路径，从根节点到它的子节点的路径称为节点的路径。
3、树是递归的数据结构，每一个子节点都可以看作是另一个子树。
4、树的高度是指根节点到最深节点的最长路径的长度。
5、树的深度是指一个节点到另一个节点的最短路径的长度。
二、树的属性1、二叉树：每个节点最多有两个子节点的树称为二叉树。
2、多叉树：每个节点有多个子节点的树称为多叉树。
3、多路树：每个节点有多个子树的树称为多路树。
4、完全二叉树：每个节点都有两个或没有子节点，并且所有叶子节点都在同一层的树称为完全二叉树。
5、完美二叉树：每个节点都有两个子节点，并且所有叶子节点都在同一层的树称为完美二叉树。
三、树的操作1、插入：将新节点插入树中的特定位置。
2、删除：从树中删除特定节点。
3、查找：在树中查找特定节点。
4、遍历：按特定顺序访问树中的所有节点。
四、树的遍历方法1、前序遍历：先访问根节点，再访问它的左右子树。
2、中序遍历：先访问根节点的左子树，再访问根节点，最后访问右子树。
3、后序遍历：先访问左右子树，然后访问根节点。
4、层次遍历：从根节点开始，沿着树的宽度访问，先访问第一层，再访问第二层，依次类推。
五、树的应用1、树可以用来表示文件系统结构。
2、树也可以用来表示组织结构，如政府机构和企业组织结构。
3、树是高效的数据结构，通常用于存储和检索大量数据。
4、树还被用来表示数学表达式，语法分析、决策分析等。
软件技术--树与二叉树
（3 ） 若*p结点的左子树和右子树均不为空。
五、哈夫曼树的应用
1、什么是哈夫曼树
假设有n个权值{w1，w2，…，wn}，试构造一棵有n 个叶子结点的二叉树，每个叶子结点带权wi，则其中带 权路径长度WPL最小的二叉树称作最优二叉树或哈夫 曼树。
2、 树的基本术语
结点的度：一个结点拥有的子树数称为该结点的度。 叶子结点：度为0的结点称为叶子（Leaf）或终端结点。 非终端结点：度不为0的结点称为非终端结点或分支结点。除根结 点之外，分支结点也称为内部结点。
树的度：树内各结点的度的最大值称为树的度。 树中结点之间的关系：在描述结点之间的关系时，通常用家族关 系来形象的称呼结点之间的联系。结点的子树的根称为该结点的孩 子（Child），相应的，该结点称为孩子的双亲（Parents）或父结点。 同一个双亲的孩子之间称为兄弟（Sibling）。 结点的层次（Level）：一棵树从根开始定义起，根为第一层，根的 孩子为第二层，…，依此类推。若某结点在第i层，则其子树的根就 在第i＋1层。其双亲在同一层的结点互为堂兄弟。
(4) 性质4: 具有n个结点的完全二叉树的深度为log2n＋1。
3、几种特殊的二叉树
• 满二叉树：深度为K，且存在2K-1个结点的二叉树。 • 完全二叉树：至多只有最下面两层上的结点度数可以小于
2，并且最下层结点都集中在该层最左边的位置。 • 平衡二叉树：或是一棵空树，或是具有下列性质的二叉树：
每次插入一个结点的递归算法
struct node {anytype data; struct node *lchild; struct node *rchild; } *root; void insnode(t,d) struct node *t; anytype d;
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树和二叉树的基本知识树是一种非线性的数据结构，用它能很好地描述有分支和层次特性的数据集合。
树型结构在现实世界中广泛存在，如把一个家族看作为一棵树，树中的结点为家族成员的姓名及相关信息，树中的关系为父子关系，即父亲是儿子的前驱，儿子是父亲的后继；把一个国家或一个地区的各级行政区划分看作为一棵树，树中的结点为行政区的名称及相关信息，树中的关系为上下级关系，如一个城市包含有若干个区，每个区又包含有若干个街道，每个街道又包含有若干个居委会；把一本书的结构看作是一棵树，树中的结点为书、章、节的名称及相关信息，树中的关系为包含关系。
树在计算机领域中也有广泛应用，如在编译系统中，用树表示源程序的语法结构；在数据库系统中，树型结构是数据库层次模型的基础，也是各种索引和目录的主要组织形式。
在许多算法中，常用树型结构描述问题的求解过程、所有解的状态和求解的对策等。
在树型结构中，二叉树是最常用的结构，它的分支个数确定，又可以为空，具有良好的递归特性，特别适宜于程序设计，因此我们常常将一般树型结构转换成二叉树进行处理。
第一节树一、树的定义一棵树（tree）是由n（n>0）个元素组成的有限集合，其中：1．每个元素称为结点(node)；2．有一个特定的结点，称为根结点或树根（root）；3．除根结点外，其余结点被分成m（m>=0）个互不相交的有限集合T0,T1,T2,……T m-1，而每一个子集T i又都是一棵树（称为原树的子树subtree）。
图1图1就是一棵典型的树结构。
从树的定义可以看出：1．树是递归定义的，这就决定了树的操作和应用大都是采用递归思想来解决；2．一棵树中至少有1个结点，这个结点就是根结点，如上图中的结点1；3．只有根结点没有前趋结点，其余每个结点都有唯一的一个前趋结点；4．所有结点都可以有0或多个后继结点；二、树的基本概念下面以图1为例给出树结构中的一些基本概念：1．一个结点的子树个数，称为这个结点的度（degree），如结点1的度为3，结点3的度为0。
度为0的结点称为叶结点（又称树叶leaf，如结点3、5、6、8、9）。
度不为0的结点称为分支结点（如结点1、2、4、7）。
根结点以外的分支结点又称为内部结点（如结点2、4、7）。
树中各结点的度的最大值称为这棵树的度（又称宽度），图1所示这棵树的（宽）度为3。
2．在用上述图形表示的树结构中，对两个用线段（称为树枝）连接的相关联的结点，称上端的结点为下端结点的父结点，称下端的结点为上端结点的子结点，称同一个父结点的多个子结点为兄弟结点。
如结点1是结点2、3、4的父结点，结点 2、3、4都是结点1的子结点，它们又是兄弟结点，同时结点2又是结点5、6的父结点。
称从根结点到某个子结点所经过的所有结点为这个子结点的祖先。
如结点1、4、7是结点8的祖先。
称以某个结点为根的子树中的任一结点都是该结点的子孙。
如结点7、8、9都是结点4的子孙。
3．定义一棵树的根结点的层次（level）为1，其它结点的层次等于它的父结点的层次数加1。
如结点2、3、4的层次为2，结点5、6、7的层次为3，结点8、9的层次为4。
一棵树中所有结点的层次的最大值称为树的深度（depth），图1所示这棵树的深度为4。
4．若树中各结点的子树是按照一定的次序从左向右安排的，它们之间的次序不能互换，这样的树称之为有序树，否则称之为无序树。
所以，树虽然是非线性结构，但也是有序结构。
例如，对于下面图2中的两棵树，若看作为无序树，则是相同的；若看作为有序树，则是不同的，因为根结点A的两棵子树的次序不同。
又如对于一棵反映了父子关系的家族树，兄弟结点之间是按照排行大小而有序排列的，所以它是一棵有序树。
因为任何无序树都可以当作具有任一次序的有序树来处理，所以下面如果不特别指明，均认为树是有序的。
图25.对于一棵子树中的任意两个不同的结点，如果从一个结点出发，按层次自上而下沿着一个个树枝能到达另一结点，称它们之间存在着一条路径。
可用路径所经过的结点序列表示路径，路径的长度等于路径上的结点个数减1。
如图1中，结点1和结点8之间存在着一条路径，并可用（1、4、7、8）表示这条路径，该条路径的长度为3。
从根结点出发，到树中的其余结点一定存在着一条路径。
注意，不同子树上的结点之间不存在路径。
但是，如果把树看成是一个图的话(可以把树理解为是图的一个子类)，那么我们就可以继承图的路径的定义，认为不同子树上的两个结点应该是有路径的（图论意义上的路径）。
6．森林（forest）是m(m>=0)棵互不相交的树的集合。
三、树的表示方法和存储结构树的表示方法有多种，如图1采用的就是一种形象的树形表示法；另外还有一种常用的表示方法“括号表示法”，它的表示方法归纳如下：先将整棵树的根结点放入一对圆括号中，然后把它的子树由左至右放入括号中，同层子树用圆括号括在一起（同层子树之间用逗号隔开），而对子树也采用同样的方法处理，直到所有的子树都只有一个根结点为止。
用括号表示法表示图1的步骤如下：=（T）=（1（T1，T2 ，T3 ）） {A是根结点，有3棵子树，用逗号隔开}=（1（2（T11，T12），3，4（T31））） {分别对3棵子树做同样的操作}=（1（2（5，6），3，4（7（T311，T312））））=（1（2（5，6），3，4（7（8，9））））实际上，以上方法是按照树的层次逐步展开，直到所有结点都已列出。
树的存储结构也有多种形式，其中使用较多的采是链式存储结构，下面给出几种常见的存储树的数据结构。
1．父亲表示法：定义一个数组，每个数组元素为一个记录，除了存放一个结点的数据信息外，还存放该结点的父结点编号。
数据结构定义如下：Const m=10； {树的结点数}Type node=Recorddata:Integer； {数据域}parent:Integer； {指针域}End；Var tree:Array[1..m] Of node；这种方法充分利用了树中除根结点外每个结点都有唯一的父结点这个性质，很容易找到树根（可以规定根结点的父结点为0），但找孩子时却需要遍历整个线性表。
2．孩子表示法：利用单链表，每个结点包括一个数据域和若干个指针域，每个指针都指向一个孩子结点。
由于一般树的各个结点的孩子数不确定，所以指针数应该等于整棵树的度。
当树的度越大时，空指针域所占比例也越大，给存储空间造成很大浪费。
假设树的度为10，树的结点仅存放字符，则这棵树的数据结构定义如下：Const m=10； {树的度}Type tree=^node；node=Recorddata:Char； {数据域}child:Array[1..m] Of tree {指针域，指向若干孩子结点}End；Var t:tree；注：空间上的浪费其实可以用“虚开实用”的方法完美地解决，在FreePascal等环境下可以用Getmem、Freemem等过程达到这个目的，这样建立一棵普通树的时间复杂度也是很不错的。
有兴趣的同学可以参考有关书籍与程序。
由于每个结点都只存放各自孩子结点的编号，所以这种方法只能从根（父）结点遍历到子结点，不能从某个子结点返回到它的父结点。
3．父亲孩子表示法：利用双链表结构，每个结点包括一个数据域和二个指针域，一个指向该结点的若干孩子结点，一个指向其父结点。
克服了上述第1种存储方法的缺点，假设树的度为10，树的结点仅存放字符，则这棵树的数据结构定义如下：Const m=10；Type tree=^node；node=Recorddata:Char；child:Array[1..m] Of tree；father:treeEnd；Var t:tree；4．孩子兄弟表示法：有些程序中需要对兄弟结点进行处理，这种情况下，可以使用另外一种双链表结构，每个结点包括一个数据域和二个指针域，一个指针指向该结点的第一个孩子结点，一个指针指向该结点的下一个兄弟结点。
克服了上述第2种存储方法的缺点，假设树的度为10，树的结点仅存放字符，则这棵树的数据结构定义如下：Type tree=^node；node=Recorddata:Char；firstchild,next: tree；End；Var t:tree；四、树的遍历在应用树结构解决问题时，往往需要按照某种次序获得树中全部结点的信息，这种操作叫做“树的遍历”。
遍历一般按照从左向右的顺序，常用的遍历方法有：1．先序（根）遍历：先访问根结点，再从左到右按照先序思想遍历各棵子树。
图1先序遍历的结果为：{1，2，5，6，3，4，7，8，9}；2．后序（根）遍历：先从左到右遍历各棵子树，再访问根结点。
图1后序遍历的结果为：{5，6，2，3，8，9，7，4，1}；3．层次遍历：按层次从小到大逐个访问，同一层次按照从左到右的次序。
图1层次遍历的结果为：{1，2，3，4，5，6，7，8，9}；4．叶结点遍历：有时我们把所有的数据信息都存放在叶结点中，而其余结点都是用来表示数据之间的某种分支或层次关系，这种情况就用这种方法。
图1按照这个思想访问的结果为：{5，6，3，8，9}；很明显，先序遍历和后序遍历两种方法的定义是递归的，所以在程序实现时往往也是采用递归的思想，既通常所说的“深度优先搜索”。
按照先序遍历思想编写的递归过程如下：Procedure tra1(t,m) {访问以t为根结点的含有m棵子树的过程}BeginIf t <>Nil Then BeginWrite(t^.data,’’)； {访问根结点}For I:=1 To m Do {前序遍历各子树}tra1(t^.child[I],m)；End；End；也可以用堆栈的方法编写这个程序，留给读者作为练习。
层次遍历应用也较多，实际上就是我们所说的“广度优先搜索”。
思想如下：若某个结点被访问，则该结点的子结点应被记录下来，等待被访问。
顺序访问各层次上结点，直至不再有未访问过的结点。
为此，引入一个队列来存储等待访问的子结点，设一个队首和队尾指针分别表示出队、进队的下标。
程序框架如下：Const n=100；Var head,tail,i:integer；q:array[1..n] of tree；p:tree；Begintail:=1；head:=1； {初始化}q[tail]:=t；tail:=tail+1； {t进队}While ( head<tail) do Begin {队列非空}p:=q[head]；head:=head+1； {取出队首结点}Write(p^.data,‘‘)； {访问某结点}For i:=1 To m Do {该结点的所有子结点按顺序进队}If p^.child[i]<>Nil Then Beginq[tail]:=p^.child[I]；tail:=tail+1；End；End；End；例1：单词查找树[问题描述] 在进行文法分析的时候，通常需要检测一个单词是否在我们的单词列表里。