数据结构实验二叉树
二叉树实验报告
二叉树实验报告二叉树实验报告引言：二叉树作为一种常用的数据结构，在计算机科学领域中具有广泛的应用。
本实验旨在通过实际操作和观察，深入理解二叉树的特性和运用。
一、二叉树的基本概念1.1 二叉树的定义二叉树是一种特殊的树形结构，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。
树的最顶层节点称为根节点。
1.2 二叉树的特点二叉树具有以下特点：- 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；- 左子节点的值小于等于父节点的值，右子节点的值大于等于父节点的值；- 二叉树的左子树和右子树也是二叉树。
二、二叉树的遍历方式2.1 先序遍历先序遍历是指先访问根节点，然后按照先序遍历的方式依次访问左子树和右子树。
2.2 中序遍历中序遍历是指按照中序遍历的方式依次访问左子树，根节点和右子树。
2.3 后序遍历后序遍历是指按照后序遍历的方式依次访问左子树，右子树和根节点。
三、二叉树的实验操作3.1 二叉树的创建为了便于实验操作，我们选择使用Python编程语言来实现二叉树的创建和操作。
首先，我们需要定义一个二叉树节点的类，包含节点的值、左子节点和右子节点。
3.2 二叉树的插入在已有的二叉树中插入一个新的节点，需要遵循二叉树的规则。
如果插入的节点值小于当前节点的值，则将节点插入到当前节点的左子树；如果插入的节点值大于当前节点的值，则将节点插入到当前节点的右子树。
3.3 二叉树的查找在二叉树中查找一个特定的节点，需要遍历整个二叉树。
从根节点开始，如果要查找的节点值小于当前节点的值，则继续在左子树中查找；如果要查找的节点值大于当前节点的值，则继续在右子树中查找；如果要查找的节点值等于当前节点的值，则找到了目标节点。
3.4 二叉树的删除在二叉树中删除一个节点，需要考虑多种情况。
如果要删除的节点没有子节点，直接将其删除即可；如果要删除的节点只有一个子节点，将子节点替换为要删除的节点；如果要删除的节点有两个子节点，需要找到其右子树中的最小节点，将其值替换到要删除的节点，然后删除最小节点。
数据结构实验报告——中序遍历二叉树
实验报告一，实验目的：·掌握二叉树的链式存储结构；·掌握构造二叉树的方法；·加深对二叉树的中序遍历的理解；二，实验方法：·用递归调用算法中序遍历二叉树。
三，实验步骤：·通过链式存储建立一颗二叉树。
·设计一个算法实现中序遍历二叉树。
四，具体实验步骤：#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#define LEFT 0#define RIGHT 1#define TRUE 1#define FALSE 0typedef struct _BTNODE{char c;struct _BTNODE *lchild;struct _BTNODE *rchild;}BTNODE,*PBTNODE;void PrintBTree(PBTNODE p,int depth);void ConstructBTree(PBTNODE p);void InorderTraverse(PBTNODE p);void main(){PBTNODE p;p=(PBTNODE)calloc(1,sizeof(BTNODE));printf("Input the data:");ConstructBTree(p);PrintBTree(p,0);printf("Now InorderTraverse:");InorderTraverse(p);printf("\nPress any key to continue...");getchar();}void PrintBTree(PBTNODE p,int depth){int i;if(p==NULL){return;}else{for(i=0;i<depth;i++){printf("--");}printf(">");printf("%c\n",p->c);PrintBTree(p->lchild,depth+1);PrintBTree(p->rchild,depth+1);}}void ConstructBTree(PBTNODE p){int side;char c;side=LEFT;while(TRUE){scanf("%c",&c);if(c=='\n'){//printf("EOF\n");return;}// printf("%d\n",c);switch(c){case '|':break;case')':return;case',':side=RIGHT;break;case'(':if(side==LEFT){if(p->lchild==NULL){p->lchild=(PBTNODE)calloc(1,sizeof(BTNODE));}ConstructBTree(p->lchild);}else{if(p->rchild==NULL){p->rchild=(PBTNODE)calloc(1,sizeof(BTNODE));}ConstructBTree(p->rchild);}break;default:if(side==LEFT){p->lchild=(PBTNODE)calloc(1,sizeof(BTNODE));p->lchild->c=c;}else{p->rchild=(PBTNODE)calloc(1,sizeof(BTNODE));p->rchild->c=c;}}}}void InorderTraverse(PBTNODE p){if(p==NULL){return;}else{InorderTraverse(p->lchild);printf("[%c] ",p->c);InorderTraverse(p->rchild);}return;}五，实验过程：·输出：Input the date;·输入：1(2(3,4),5(6,7));·输出：Now InorderTraverse:【3】【2】【4】【1】【6】【5】【7】;六，上机实验体会：·体会到熟练掌握各种程序算法的重要性；·通过上机练习，充分理解了链式建立二叉树的算法；·形象的了解二叉树的结构，能够熟练的进行先序，中序，后序遍历二叉树。
二叉排序树的实验报告
二叉排序树的实验报告二叉排序树的实验报告引言：二叉排序树（Binary Search Tree，简称BST）是一种常用的数据结构，它将数据按照一定的规则组织起来，便于快速的查找、插入和删除操作。
本次实验旨在深入了解二叉排序树的原理和实现，并通过实验验证其性能和效果。
一、实验背景二叉排序树是一种二叉树，其中每个节点的值大于其左子树的所有节点的值，小于其右子树的所有节点的值。
这种特性使得在二叉排序树中进行查找操作时，可以通过比较节点的值来确定查找的方向，从而提高查找效率。
二、实验目的1. 理解二叉排序树的基本原理和性质；2. 掌握二叉排序树的构建、插入和删除操作；3. 验证二叉排序树在查找、插入和删除等操作中的性能和效果。
三、实验过程1. 构建二叉排序树首先，我们需要构建一个空的二叉排序树。
在构建过程中，我们可以选择一个节点作为根节点，并将其他节点插入到树中。
插入节点时，根据节点的值与当前节点的值进行比较，如果小于当前节点的值，则将其插入到当前节点的左子树中；如果大于当前节点的值，则将其插入到当前节点的右子树中。
重复这个过程，直到所有节点都被插入到树中。
2. 插入节点在已有的二叉排序树中插入新的节点时，我们需要遵循一定的规则。
首先，从根节点开始，将新节点的值与当前节点的值进行比较。
如果小于当前节点的值，则将其插入到当前节点的左子树中；如果大于当前节点的值，则将其插入到当前节点的右子树中。
如果新节点的值与当前节点的值相等，则不进行插入操作。
3. 删除节点在二叉排序树中删除节点时，我们需要考虑不同的情况。
如果要删除的节点是叶子节点，即没有左右子树，我们可以直接删除该节点。
如果要删除的节点只有一个子树，我们可以将子树连接到要删除节点的父节点上。
如果要删除的节点有两个子树，我们可以选择将其右子树中的最小节点或左子树中的最大节点替代该节点，并删除相应的替代节点。
四、实验结果通过对二叉排序树的构建、插入和删除操作的实验，我们得到了以下结果：1. 二叉排序树可以高效地进行查找操作。
桂电数据结构实验二叉树答案
桂电数据结构实验二叉树答案1. 对于一棵具有n个结点、度为4的树来说，_______________。
[单选题] *A. 树的高度至多是n-3(正确答案)B. 树的高度至多是n-4C. 第i层上至多有4*(i-1)个结点D. 至少在某一层上正好有4个结点2. 一棵完全二叉树上有1001个结点，其中叶子结点的个数是___________。
[单选题] *A. 250B. 501(正确答案)C. 254D. 5053. 在高度为h的完全二叉树中，______________________。
[单选题] *A. 度为0的结点都在第h层上B. 第i （1≤i≤ h）层上结点都是度为2的结点C. 第i （1≤i < h）层上有个结点(正确答案)D. 不存在度为1的结点4. 若二叉树的中序遍历序列是abcdef，且c为根结点，则________________。
[单选题] *A. 结点c有两个孩子(正确答案)B. 二叉树有两个度为0的结点C. 二叉树的高度为5D. 以上都不对5. 在任何一棵二叉树中，如果结点a有左孩子b和右孩子c，则在结点的先序序列、中序序列和后序序列中，___________。
[单选题] *A. 结点b一定在结点a的前面B. 结点a一定在结点c的前面C. 结点b一定在结点c的前面(正确答案)D. 结点a一定在结点b的前面6. 设n、m为一棵二叉树上的两个结点，在中序遍历时，n在m前的条件是___________。
[单选题] *A. n在m的右方B. n是m的祖先C. n在m的左方(正确答案)D. n是m的子孙7. 如果在一棵二叉树的先序序列、中序序列和后序序列中，结点a、b的位置都是a在前、b在后（形如…a…b…），则___________ 。
[单选题] *A. a、b可能是兄弟(正确答案)B. a可能是b的双亲C. a可能是b的孩子D. 不存在这样的二叉树8. 若一棵二叉树具有10个度为2的结点，5个度为1的结点，则度为0的结点个数是_________。
[精品]【数据结构】二叉树实验报告
![[精品]【数据结构】二叉树实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/5d561ae96e1aff00bed5b9f3f90f76c661374c27.png)
[精品]【数据结构】二叉树实验报告二叉树实验报告一、实验目的：1.掌握二叉树的基本操作；2.理解二叉树的性质；3.熟悉二叉树的广度优先遍历和深度优先遍历算法。
二、实验原理：1.二叉树是一种树形结构，由n(n>=0)个节点组成；2.每个节点最多有两个子节点，称为左子节点和右子节点；3.二叉树的遍历分为四种方式：前序遍历、中序遍历、后序遍历和层次遍历。
三、实验环境：1.编程语言：C++；2.编译器：Dev-C++。
四、实验内容：1.定义二叉树节点结构体：struct BinaryTreeNode{int data; // 节点数据BinaryTreeNode *leftChild; // 左子节点指针BinaryTreeNode *rightChild; // 右子节点指针};2.初始化二叉树：queue<BinaryTreeNode *> q; // 使用队列存储节点q.push(root);int i = 1; // 创建子节点while (!q.empty() && i < length){BinaryTreeNode *node = q.front();q.pop();if (data[i] != -1) // 创建左子节点 {BinaryTreeNode *leftChild = new BinaryTreeNode;leftChild->data = data[i];leftChild->leftChild = nullptr;leftChild->rightChild = nullptr;node->leftChild = leftChild;q.push(leftChild);}i++;if (data[i] != -1) // 创建右子节点 {BinaryTreeNode *rightChild = new BinaryTreeNode;rightChild->data = data[i];rightChild->leftChild = nullptr;rightChild->rightChild = nullptr;node->rightChild = rightChild;q.push(rightChild);}i++;}return root;}3.前序遍历二叉树：五、实验结果：输入：int data[] = {1, 2, 3, 4, -1, -1, 5, 6, -1, -1, 7, 8};输出：前序遍历结果：1 2 4 5 3 6 7 8中序遍历结果：4 2 5 1 6 3 7 8后序遍历结果：4 5 2 6 8 7 3 1层次遍历结果：1 2 3 4 5 6 7 8通过本次实验，我深入理解了二叉树的性质和遍历方式，并掌握了二叉树的基本操作。
数据结构二叉树的实验报告
数据结构二叉树的实验报告数据结构二叉树的实验报告一、引言数据结构是计算机科学中非常重要的一个领域，它研究如何组织和存储数据以便高效地访问和操作。
二叉树是数据结构中常见且重要的一种，它具有良好的灵活性和高效性，被广泛应用于各种领域。
本实验旨在通过实际操作和观察，深入了解二叉树的特性和应用。
二、实验目的1. 理解二叉树的基本概念和特性；2. 掌握二叉树的创建、遍历和查找等基本操作；3. 通过实验验证二叉树的性能和效果。
三、实验过程1. 二叉树的创建在实验中，我们首先需要创建一个二叉树。
通过输入一系列数据，我们可以按照特定的规则构建一棵二叉树。
例如，可以按照从小到大或从大到小的顺序将数据插入到二叉树中，以保证树的有序性。
2. 二叉树的遍历二叉树的遍历是指按照一定的次序访问二叉树中的所有节点。
常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
前序遍历是先访问根节点，然后再依次遍历左子树和右子树；中序遍历是先遍历左子树，然后访问根节点，最后再遍历右子树；后序遍历是先遍历左子树，然后遍历右子树，最后访问根节点。
3. 二叉树的查找二叉树的查找是指在二叉树中寻找指定的节点。
常见的查找方式有深度优先搜索和广度优先搜索。
深度优先搜索是从根节点开始，沿着左子树一直向下搜索，直到找到目标节点或者到达叶子节点；广度优先搜索是从根节点开始，逐层遍历二叉树，直到找到目标节点或者遍历完所有节点。
四、实验结果通过实验，我们可以观察到二叉树的特性和性能。
在创建二叉树时，如果按照有序的方式插入数据，可以得到一棵平衡二叉树，其查找效率较高。
而如果按照无序的方式插入数据，可能得到一棵不平衡的二叉树，其查找效率较低。
在遍历二叉树时，不同的遍历方式会得到不同的结果。
前序遍历可以用于复制一棵二叉树，中序遍历可以用于对二叉树进行排序，后序遍历可以用于释放二叉树的内存。
在查找二叉树时，深度优先搜索和广度优先搜索各有优劣。
深度优先搜索在空间复杂度上较低，但可能会陷入死循环；广度优先搜索在时间复杂度上较低，但需要较大的空间开销。
数据结构实验报告—二叉树
数据结构实验报告—二叉树数据结构实验报告—二叉树引言二叉树是一种常用的数据结构，它由节点和边构成，每个节点最多有两个子节点。
在本次实验中，我们将对二叉树的基本结构和基本操作进行实现和测试，并深入了解它的特性和应用。
实验目的1. 掌握二叉树的基本概念和特性2. 熟练掌握二叉树的基本操作，包括创建、遍历和查找等3. 了解二叉树在实际应用中的使用场景实验内容1. 二叉树的定义和存储结构：我们将首先学习二叉树的定义，并实现二叉树的存储结构，包括节点的定义和节点指针的表示方法。
2. 二叉树的创建和初始化：我们将实现二叉树的创建和初始化操作，以便后续操作和测试使用。
3. 二叉树的遍历：我们将实现二叉树的前序、中序和后序遍历算法，并测试其正确性和效率。
4. 二叉树的查找：我们将实现二叉树的查找操作，包括查找节点和查找最大值、最小值等。
5. 二叉树的应用：我们将探讨二叉树在实际应用中的使用场景，如哈夫曼编码、二叉搜索树等。
二叉树的定义和存储结构二叉树是一种特殊的树形结构，它的每个节点最多有两个子节点。
节点被表示为一个由数据和指向其左右子节点的指针组成的结构。
二叉树可以分为三类：满二叉树、完全二叉树和非完全二叉树。
二叉树可以用链式存储结构或顺序存储结构表示。
- 链式存储结构：采用节点定义和指针表示法，通过将节点起来形成一个树状结构来表示二叉树。
- 顺序存储结构：采用数组存储节点信息，通过计算节点在数组中的位置来进行访问和操作。
二叉树的创建和初始化二叉树的创建和初始化是二叉树操作中的基础部分。
我们可以通过手动输入或读取外部文件中的数据来创建二叉树。
对于链式存储结构，我们需要自定义节点和指针，并通过节点的方式来构建二叉树。
对于顺序存储结构，我们需要定义数组和索引，通过索引计算来定位节点的位置。
一般来说，初始化一个二叉树可以使用以下步骤：1. 创建树根节点，并赋初值。
2. 创建子节点，并到父节点。
3. 重复步骤2，直到创建完整个二叉树。
数据结构二叉树实验报告
数据结构二叉树实验报告二叉树是一种常用的数据结构，它在计算机科学中有着广泛的应用。
本文将介绍二叉树的定义、基本操作以及一些常见的应用场景。
一、二叉树的定义和基本操作二叉树是一种特殊的树形结构，它的每个节点最多有两个子节点。
一个节点的左子节点称为左子树，右子节点称为右子树。
二叉树的示意图如下：```A/ \B C/ \D E```在二叉树中，每个节点可以有零个、一个或两个子节点。
如果一个节点没有子节点，我们称之为叶子节点。
在上面的示例中，节点 D 和 E 是叶子节点。
二叉树的基本操作包括插入节点、删除节点、查找节点和遍历节点。
插入节点操作可以将一个新节点插入到二叉树中的合适位置。
删除节点操作可以将一个指定的节点从二叉树中删除。
查找节点操作可以在二叉树中查找指定的节点。
遍历节点操作可以按照一定的顺序遍历二叉树中的所有节点。
二、二叉树的应用场景二叉树在计算机科学中有着广泛的应用。
下面将介绍一些常见的应用场景。
1. 二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的每个节点的值都大于其左子树中的节点的值，小于其右子树中的节点的值。
二叉搜索树可以用来实现快速的查找、插入和删除操作。
它在数据库索引、字典等场景中有着重要的应用。
2. 堆堆是一种特殊的二叉树，它的每个节点的值都大于或小于其子节点的值。
堆可以用来实现优先队列，它在任务调度、操作系统中的内存管理等场景中有着重要的应用。
3. 表达式树表达式树是一种用来表示数学表达式的二叉树。
在表达式树中，每个节点可以是操作符或操作数。
表达式树可以用来实现数学表达式的计算，它在编译器、计算器等场景中有着重要的应用。
4. 平衡二叉树平衡二叉树是一种特殊的二叉树，它的左子树和右子树的高度差不超过1。
平衡二叉树可以用来实现高效的查找、插入和删除操作。
它在数据库索引、自平衡搜索树等场景中有着重要的应用。
三、总结二叉树是一种常用的数据结构，它在计算机科学中有着广泛的应用。
本文介绍了二叉树的定义、基本操作以及一些常见的应用场景。
数据结构实验三——二叉树基本操作及运算实验报告
《数据结构与数据库》实验报告实验题目二叉树的基本操作及运算一、需要分析问题描述：实现二叉树（包括二叉排序树）的建立，并实现先序、中序、后序和按层次遍历，计算叶子结点数、树的深度、树的宽度，求树的非空子孙结点个数、度为2的结点数目、度为2的结点数目，以及二叉树常用运算。
问题分析：二叉树树型结构是一类重要的非线性数据结构，对它的熟练掌握是学习数据结构的基本要求。
由于二叉树的定义本身就是一种递归定义，所以二叉树的一些基本操作也可采用递归调用的方法。
处理本问题，我觉得应该：1、建立二叉树；2、通过递归方法来遍历（先序、中序和后序）二叉树；3、通过队列应用来实现对二叉树的层次遍历；4、借用递归方法对二叉树进行一些基本操作，如：求叶子数、树的深度宽度等；5、运用广义表对二叉树进行广义表形式的打印。
算法规定：输入形式：为了方便操作，规定二叉树的元素类型都为字符型，允许各种字符类型的输入，没有元素的结点以空格输入表示，并且本实验是以先序顺序输入的。
输出形式：通过先序、中序和后序遍历的方法对树的各字符型元素进行遍历打印，再以广义表形式进行打印。
对二叉树的一些运算结果以整型输出。
程序功能：实现对二叉树的先序、中序和后序遍历，层次遍历。
计算叶子结点数、树的深度、树的宽度，求树的非空子孙结点个数、度为2的结点数目、度为2的结点数目。
对二叉树的某个元素进行查找，对二叉树的某个结点进行删除。
测试数据：输入一：ABC□□DE□G□□F□□□（以□表示空格）,查找5,删除E预测结果：先序遍历ABCDEGF中序遍历CBEGDFA后序遍历CGEFDBA层次遍历ABCDEFG广义表打印A（B（C,D（E（,G）,F）））叶子数3 深度5 宽度2 非空子孙数6 度为2的数目2 度为1的数目2查找5，成功，查找的元素为E删除E后，以广义表形式打印A（B（C,D（,F）））输入二：ABD□□EH□□□CF□G□□□（以□表示空格）,查找10,删除B预测结果：先序遍历ABDEHCFG中序遍历DBHEAGFC后序遍历DHEBGFCA层次遍历ABCDEFHG广义表打印A（B(D,E(H)),C(F(,G))）叶子数3 深度4 宽度3 非空子孙数7 度为2的数目2 度为1的数目3查找10，失败。
数据结构实验二叉树
实验六：二叉树及其应用一、实验目的树是数据结构中应用极为广泛的非线性结构，本单元的实验达到熟悉二叉树的存储结构的特性，以及如何应用树结构解决具体问题。
二、问题描述首先，掌握二叉树的各种存储结构和熟悉对二叉树的基本操作。
其次，以二叉树表示算术表达式的基础上，设计一个十进制的四则运算的计算器。
如算术表达式：a+b*(c-d)-e/f三、实验要求如果利用完全二叉树的性质和二叉链表结构建立一棵二叉树，分别计算统计叶子结点的个数。
求二叉树的深度。
十进制的四则运算的计算器可以接收用户来自键盘的输入。
由输入的表达式字符串动态生成算术表达式所对应的二叉树。
自动完成求值运算和输出结果。
四、实验环境PC微机DOS操作系统或Windows 操作系统Turbo C 程序集成环境或Visual C++ 程序集成环境五、实验步骤1、根据二叉树的各种存储结构建立二叉树；2、设计求叶子结点个数算法和树的深度算法；3、根据表达式建立相应的二叉树，生成表达式树的模块；4、根据表达式树，求出表达式值，生成求值模块；5、程序运行效果，测试数据分析算法。
六、测试数据1、输入数据：2.2*（3.1+1.20）-7.5/3正确结果：6.962、输入数据：(1+2)*3+(5+6*7);正确输出：56七、表达式求值由于表达式求值算法较为复杂，所以单独列出来加以分析：1、主要思路：由于操作数是任意的实数，所以必须将原始的中缀表达式中的操作数、操作符以及括号分解出来，并以字符串的形式保存；然后再将其转换为后缀表达式的顺序，后缀表达式可以很容易地利用堆栈计算出表达式的值。
例如有如下的中缀表达式：a+b-c转换成后缀表达式为：ab+c-然后分别按从左到右放入栈中，如果碰到操作符就从栈中弹出两个操作数进行运算，最后再将运算结果放入栈中，依次进行直到表达式结束。
如上述的后缀表达式先将a 和b 放入栈中，然后碰到操作符“+”，则从栈中弹出a 和b 进行a+b 的运算，并将其结果d（假设为d）放入栈中，然后再将c 放入栈中，最后是操作符“-”，所以再弹出d和c 进行d-c 运算，并将其结果再次放入栈中，此时表达式结束，则栈中的元素值就是该表达式最后的运算结果。
数据结构二叉树实验报告总结
数据结构二叉树实验报告总结一、实验目的本次实验的主要目的是通过对二叉树的学习和实践，掌握二叉树的基本概念、性质和遍历方式，加深对数据结构中树形结构的理解。
二、实验内容1. 二叉树的基本概念和性质在本次实验中，我们首先学习了二叉树的基本概念和性质。
其中，二叉树是由节点组成的有限集合，并且每个节点最多有两个子节点。
同时，我们还学习了二叉树的高度、深度、层数等概念。
2. 二叉树的遍历方式在了解了二叉树的基本概念和性质之后，我们开始学习如何遍历一个二叉树。
在本次实验中，我们主要学习了三种遍历方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。
其中，前序遍历指先访问节点自身再访问左右子节点；中序遍历指先访问左子节点再访问自身和右子节点；后序遍历指先访问左右子节点再访问自身。
3. 二叉搜索树除了以上内容之外，在本次实验中我们还学习了一种特殊的二叉树——二叉搜索树。
二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的每个节点都满足左子节点小于该节点，右子节点大于该节点的性质。
由于这个性质，二叉搜索树可以被用来进行快速查找、排序等操作。
三、实验过程1. 实现二叉树的遍历方式为了更好地理解和掌握二叉树的遍历方式，我们首先在编程环境中实现了前序遍历、中序遍历和后序遍历。
在代码编写过程中，我们需要考虑如何递归地访问每个节点，并且需要注意访问顺序。
2. 实现二叉搜索树为了更好地理解和掌握二叉搜索树的特性和操作，我们在编程环境中实现了一个简单的二叉搜索树。
在代码编写过程中，我们需要考虑如何插入新节点、删除指定节点以及查找目标节点等操作。
3. 实验结果分析通过对代码运行结果进行分析，我们可以清晰地看到每个遍历方式所得到的结果以及对应的顺序。
同时，在对二叉搜索树进行操作时，我们也可以看到不同操作所产生的不同结果。
四、实验总结通过本次实验，我们进一步加深了对二叉树的理解和掌握，学习了二叉树的遍历方式以及二叉搜索树的特性和操作。
同时，在编程实践中，我们也进一步熟悉了代码编写和调试的过程。
数据结构实验报告-树(二叉树)
实验5：树（二叉树）（采用二叉链表存储）一、实验项目名称二叉树及其应用二、实验目的熟悉二叉树的存储结构的特性以及二叉树的基本操作。
三、实验基本原理之前我们都是学习的线性结构，这次我们就开始学习非线性结构——树。
线性结构中结点间具有唯一前驱、唯一后继关系，而非线性结构中结点的前驱、后继的关系并不具有唯一性。
在树结构中，节点间关系是前驱唯一而后继不唯一，即结点之间是一对多的关系。
直观地看，树结构是具有分支关系的结构（其分叉、分层的特征类似于自然界中的树）。
四、主要仪器设备及耗材Window 11、Dev-C++5.11五、实验步骤1.导入库和预定义2.创建二叉树3.前序遍历4.中序遍历5.后序遍历6.总结点数7.叶子节点数8.树的深度9.树根到叶子的最长路径10.交换所有节点的左右子女11.顺序存储12.显示顺序存储13.测试函数和主函数对二叉树的每一个操作写测试函数，然后在主函数用while+switch-case的方式实现一个带菜单的简易测试程序，代码见“实验完整代码”。
实验完整代码：#include <bits/stdc++.h>using namespace std;#define MAX_TREE_SIZE 100typedef char ElemType;ElemType SqBiTree[MAX_TREE_SIZE];struct BiTNode{ElemType data;BiTNode *l,*r;}*T;void createBiTree(BiTNode *&T){ElemType e;e = getchar();if(e == '\n')return;else if(e == ' ')T = NULL;else{if(!(T = (BiTNode *)malloc(sizeof (BiTNode)))){cout << "内存分配错误!" << endl;exit(0);}T->data = e;createBiTree(T->l);createBiTree(T->r);}}void createBiTree2(BiTNode *T,int u) {if(T){SqBiTree[u] = T->data;createBiTree2(T->l,2 * u + 1);createBiTree2(T->r,2 * u + 2); }}void outputBiTree2(int n){int cnt = 0;for(int i = 0;cnt <= n;i++){cout << SqBiTree[i];if(SqBiTree[i] != ' ')cnt ++;}cout << endl;}void preOrderTraverse(BiTNode *T) {if(T){cout << T->data;preOrderTraverse(T->l);preOrderTraverse(T->r);}}void inOrderTraverse(BiTNode *T) {if(T){inOrderTraverse(T->l);cout << T->data;inOrderTraverse(T->r);}}void beOrderTraverse(BiTNode *T){if(T){beOrderTraverse(T->l);beOrderTraverse(T->r);cout << T->data;}}int sumOfVer(BiTNode *T){if(!T)return 0;return sumOfVer(T->l) + sumOfVer(T->r) + 1;}int sumOfLeaf(BiTNode *T){if(!T)return 0;if(T->l == NULL && T->r == NULL)return 1;return sumOfLeaf(T->l) + sumOfLeaf(T->r);}int depth(BiTNode *T){if(!T)return 0;return max(depth(T->l),depth(T->r)) + 1;}bool LongestPath(int dist,int dist2,vector<ElemType> &ne,BiTNode *T) {if(!T)return false;if(dist2 == dist)return true;if(LongestPath(dist,dist2 + 1,ne,T->l)){ne.push_back(T->l->data);return true;}else if(LongestPath(dist,dist2 + 1,ne,T->r)){ne.push_back(T->r->data);return true;}return false;}void swapVer(BiTNode *&T){if(T){swapVer(T->l);swapVer(T->r);BiTNode *tmp = T->l;T->l = T->r;T->r = tmp;}}//以下是测试程序void test1(){getchar();cout << "请以先序次序输入二叉树结点的值，空结点用空格表示:" << endl; createBiTree(T);cout << "二叉树创建成功!" << endl;}void test2(){cout << "二叉树的前序遍历为:" << endl;preOrderTraverse(T);cout << endl;}void test3(){cout << "二叉树的中序遍历为:" << endl;inOrderTraverse(T);cout << endl;}void test4(){cout << "二叉树的后序遍历为:" << endl;beOrderTraverse(T);cout << endl;}void test5(){cout << "二叉树的总结点数为：" << sumOfVer(T) << endl;}void test6(){cout << "二叉树的叶子结点数为：" << sumOfLeaf(T) << endl; }void test7(){cout << "二叉树的深度为：" << depth(T) << endl;}void test8(){int dist = depth(T);vector<ElemType> ne;cout << "树根到叶子的最长路径:" << endl;LongestPath(dist,1,ne,T);ne.push_back(T->data);reverse(ne.begin(),ne.end());cout << ne[0];for(int i = 1;i < ne.size();i++)cout << "->" << ne[i];cout << endl;}void test9(){swapVer(T);cout << "操作成功!" << endl;}void test10(){memset(SqBiTree,' ',sizeof SqBiTree);createBiTree2(T,0);cout << "操作成功!" << endl;}void test11(){int n = sumOfVer(T);outputBiTree2(n);}int main(){int op = 0;while(op != 12){cout << "-----------------menu--------------------" << endl;cout << "--------------1：创建二叉树--------------" << endl;cout << "--------------2：前序遍历----------------" << endl;cout << "--------------3：中序遍历----------------" << endl;cout << "--------------4：后序遍历----------------" << endl;cout << "--------------5：总结点数----------------" << endl;cout << "--------------6：叶子节点数--------------" << endl;cout << "--------------7：树的深度----------------" << endl;cout << "--------------8：树根到叶子的最长路径----" << endl;cout << "--------------9：交换所有节点左右子女----" << endl;cout << "--------------10：顺序存储---------------" << endl;cout << "--------------11：显示顺序存储-----------" << endl;cout << "--------------12：退出测试程序-----------" << endl;cout << "请输入指令编号:" << endl;if(!(cin >> op)){cin.clear();cin.ignore(INT_MAX,'\n');cout << "请输入整数!" << endl;continue;}switch(op){case 1:test1();break;case 2:test2();break;case 3:test3();break;case 4:test4();break;case 5:test5();break;case 6:test6();break;case 7:test7();break;case 8:test8();break;case 9:test9();break;case 10:test10();break;case 11:test11();break;case 12:cout << "测试结束!" << endl;break;default:cout << "请输入正确的指令编号!" << endl;}}return 0;}六、实验数据及处理结果测试用例：1.创建二叉树（二叉链表形式）2.前序遍历3.中序遍历4.后序遍历5.总结点数6.叶子结点数7.树的深度8.树根到叶子的最长路径9.交换所有左右子女10.顺序存储七、思考讨论题或体会或对改进实验的建议通过这次实验，我掌握了二叉树的顺序存储和链式存储，体会了二叉树的存储结构的特性，掌握了二叉树的树上相关操作。
二叉树的基本操作实验报告
二叉树的基本操作实验报告二叉树的基本操作实验报告引言：二叉树是一种常见的数据结构，它由节点组成，每个节点最多有两个子节点。
二叉树的基本操作包括创建、遍历、插入和删除等。
本实验旨在通过实践来深入了解二叉树的基本操作，并通过实验结果验证其正确性和有效性。
一、创建二叉树创建二叉树是二叉树操作中的第一步。
在本实验中，我们使用了递归算法来创建二叉树。
递归算法是一种重要的算法思想，通过将问题划分为更小的子问题来解决复杂的问题。
在创建二叉树时，我们首先创建根节点，然后递归地创建左子树和右子树。
二、遍历二叉树遍历二叉树是对二叉树中的每个节点进行访问的过程。
常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
前序遍历先访问根节点，然后递归遍历左子树和右子树；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和右子树，最后访问根节点。
三、插入节点插入节点是向二叉树中添加新节点的操作。
插入节点的过程需要遵循二叉树的特性，即左子节点的值小于父节点的值，右子节点的值大于父节点的值。
在插入节点时，我们需要找到合适的位置，将新节点插入到正确的位置上。
四、删除节点删除节点是从二叉树中移除节点的操作。
删除节点的过程相对复杂，需要考虑多种情况。
如果要删除的节点是叶子节点，直接删除即可。
如果要删除的节点只有一个子节点，将其子节点连接到父节点上。
如果要删除的节点有两个子节点，我们需要找到其后继节点或前驱节点来替代被删除的节点。
实验结果：通过实验，我们成功地实现了二叉树的基本操作。
创建二叉树的递归算法能够正确地创建出符合要求的二叉树。
遍历二叉树的算法能够按照指定的顺序遍历每个节点。
插入节点和删除节点的操作也能够正确地修改二叉树的结构。
讨论与总结：二叉树的基本操作是数据结构中的重要内容，对于理解和应用其他数据结构具有重要意义。
通过本次实验，我们深入了解了二叉树的创建、遍历、插入和删除等操作，并通过实验验证了其正确性和有效性。
数据结构二叉树实验报告
（1）输出二叉树b；
（2）输出H节点的左、右孩子节点值；
（3）输出二叉树b的深度；
（4）输出二叉树b的宽度；
（5）输出二叉树b的节点个数；
（6）输出二叉树b的叶子节点个数。
实验7.2设计一个程序exp7-2.cpp，实现二叉树的先序遍历、中序遍历和后序遍历和非递归算法，以及层次变量里的算法。并对图7-123所示的二叉树b给出求解结果。
（6）重点掌握二叉树ຫໍສະໝຸດ 基本运算和各种遍历算法的实现。（7）掌握线索二叉树的概念和相关算法的实现。
（8）掌握哈夫曼树的定义、哈夫曼树的构造过程和哈夫曼编码的产生方法。
（9）掌握并查集的相关概念和算法。
（10）灵活运用二叉树这种数据结构解决一些综合应用问题。
二、实验容
注：二叉树b为如图7-123所示的一棵二叉树
一、实验目的和要求
（1）掌握树的相关概念，包括树、节点的度、树的度、分支节点、叶子节点、孩子节点、双亲节点、树的深度、森林等定义。
（2）掌握树的表示，包括树形表示法、文氏图表示法、凹入表示法和括号表示法等。
（3）掌握二叉树的概念，包括二叉树、满二叉树和完全二叉树的定义。
（4）掌握二叉树的性质。
（5）重点掌握二叉树的存储结构，包括二叉树顺序存储结构和链式存储结构。
实验7.3对如图7-123所示的二叉树，设计一个程序exp7-3.cpp，完成如下功能：
（1）输出所有的叶子节点；
（2）输出所有从叶子节点到根节点的路径；
（3）输出（2）中的第一条最长的路径。
三、实验过程描述
实现二叉树的各种的基础程序algo7-1.cpp如下：
数据结构哈夫曼树实验报告
数据结构哈夫曼树实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握哈夫曼树的数据结构及其相关算法，并通过实际编程实现来提高对数据结构的应用能力和编程技能。
二、实验环境本次实验使用的编程环境为具体编程语言名称，操作系统为具体操作系统名称。
三、实验原理哈夫曼树，又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。
其基本原理是通过构建一棵二叉树，使得权值较大的节点距离根节点较近，权值较小的节点距离根节点较远，从而达到带权路径长度最小的目的。
在构建哈夫曼树的过程中，首先需要将所有的节点按照权值从小到大进行排序。
然后，选取权值最小的两个节点作为左右子树，构建一个新的父节点，该父节点的权值为左右子节点权值之和。
重复这个过程，直到所有的节点都被构建到哈夫曼树中。
哈夫曼编码是基于哈夫曼树的一种编码方式。
对于每个叶子节点，从根节点到该叶子节点的路径上，向左的分支编码为 0，向右的分支编码为 1，这样就可以得到每个叶子节点的哈夫曼编码。
四、实验步骤1、定义节点结构体｀｀｀ctypedef struct HuffmanNode ｛char data;int weight;struct HuffmanNode left;struct HuffmanNode right;｝ HuffmanNode;｀｀｀2、实现节点排序函数｀｀｀cvoid sortNodes(HuffmanNode nodes, int n) ｛for （int i ＝ 0; i ＜ n 1; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ n i 1; j+＋）｛if （nodesj>weight ＞ nodesj ＋ 1>weight) ｛HuffmanNode temp ＝ nodesj;nodesj ＝ nodesj ＋ 1;nodesj ＋ 1 ＝ temp;｝｝｝｝｀｀｀3、构建哈夫曼树｀｀｀cHuffmanNode buildHuffmanTree(HuffmanNode nodes, int n) ｛while （n ＞ 1) ｛sortNodes(nodes, n)；HuffmanNode left ＝ nodes0;HuffmanNode right ＝ nodes1;HuffmanNode parent ＝（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)）；parent>data ＝＇＼0'；parent>weight ＝ left>weight ＋ right>weight;parent>left ＝ left;parent>right ＝ right;nodes0 ＝ parent;nodes1 ＝ nodesn 1;n;｝return nodes0;｝｀｀｀4、生成哈夫曼编码｀｀｀cvoid generateHuffmanCodes(HuffmanNode root, int codes, int index) ｛if （root>left) ｛codesindex ＝ 0;generateHuffmanCodes(root>left, codes, index ＋ 1)；｝if （root>right) ｛codesindex ＝ 1;generateHuffmanCodes(root>right, codes, index ＋ 1)；｝if （！root>left ＆＆！root>right) ｛printf(＂％c: ＂， root>data)；for （int i ＝ 0; i ＜ index; i+＋）｛printf(＂％d"， codesi)；｝printf(＂＼n"）；｝｝｀｀｀5、主函数｀｀｀cint main(）｛HuffmanNode nodes5 ＝｛（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)），（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)），（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)），（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)），（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)）｝；nodes0>data ＝＇A'；nodes0>weight ＝ 5;nodes1>data ＝＇B'；nodes1>weight ＝ 9;nodes2>data ＝＇C'；nodes2>weight ＝ 12;nodes3>data ＝＇D'；nodes3>weight ＝ 13;nodes4>data ＝＇E'；nodes4>weight ＝ 16;HuffmanNode root ＝ buildHuffmanTree(nodes, 5)；int codes100;generateHuffmanCodes(root, codes, 0)；return 0;｝｀｀｀五、实验结果与分析通过运行上述程序，得到了每个字符的哈夫曼编码：A: 00B: 01C: 10D: 110E: 111分析实验结果可以发现，权值较小的字符A 和B 对应的编码较短，而权值较大的字符D 和E 对应的编码较长。
数据结构二叉树实验报告(附代码)
一、【实验构思（Conceive）】(10%)（本部分应包括：描述实验实现的基本思路，包括所用到的离散数学、工程数学、程序设计、算法等相关知识）首先构造二叉树的存储结构，用data存储当前节点的值，分别用*lchild，*rchild 表示该节点的左右孩子。
然后应用BiTree Create函数，根据用户的输入构造二叉树，当输入#时表示没有孩子。
采用递归的思想构造Preorder，Inorder，Postorder函数，分别实现二叉树的先序，中序，和后序的遍历。
然后编写了Sumleaf，Depth函数，来求叶子节点的数目和二叉树的深度。
二、【实验设计(Design)】(20%)（本部分应包括：抽象数据类型的功能规格说明、主程序模块、各子程序模块的伪码说明，主程序模块与各子程序模块间的调用关系）二叉树的存储结构：typedef struct BiTNode{char data;struct BiTNode *lchild,*rchild;}BiTNode,*BiTree;子程序模块：BiTree Create(BiTree T){char ch;ch=getchar();if(ch=='#')T=NULL;else{if(!(T=(BiTNode *)malloc(sizeof(BiTNode))))printf("Error!");T->data=ch;T->lchild=Create(T->lchild);T->rchild=Create(T->rchild);}return T;}void Preorder(BiTree T){if(T){printf("%c",T->data);Preorder(T->lchild);Preorder(T->rchild);}}int Sumleaf(BiTree T){int sum=0,m,n;if(T){if((!T->lchild)&&(!T->rchild)) sum++;m=Sumleaf(T->lchild);sum+=m;n=Sumleaf(T->rchild);sum+=n;}return sum;}void Inorder(BiTree T) {if(T){Inorder(T->lchild); printf("%c",T->data); Inorder(T->rchild); }}void Postorder(BiTree T) {if(T){Postorder(T->lchild); Postorder(T->rchild); printf("%c",T->data); }}int Depth(BiTree T){int dep=0,depl,depr;if(!T)dep=0;else{depl=Depth(T->lchild);depr=Depth(T->rchild);dep=1+(depl>depr?depl:depr);}return dep;}主程序模块：int main(){BiTree T = 0;int sum,dep;printf("请输入你需要建立的二叉树\n");printf("例如输入序列ABC##DE#G##F###（其中的#表示空）\n并且输入过程中不要加回车\n输入完之后可以按回车退出\n");T=Create(T);printf("先序遍历的结果是：\n");Preorder(T);printf("\n");printf("中序遍历的结果是：\n");Inorder(T);printf("\n");printf("后序遍历的结果是：\n");Postorder(T);printf("\n");printf("统计的叶子数：\n");sum=Sumleaf(T);printf("%d",sum);printf("\n统计树的深度：\n");dep=Depth(T);printf("\n%d\n",dep);}三、【实现描述（Implement）】(30%)（本部分应包括：抽象数据类型具体实现的函数原型说明、关键操作实现的伪码算法、函数设计、函数间的调用关系，关键的程序流程图等，给出关键算法的时间复杂度分析。
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实验六：二叉树及其应用一、实验目的树是数据结构中应用极为广泛的非线性结构，本单元的实验达到熟悉二叉树的存储结构的特性，以及如何应用树结构解决具体问题。
二、问题描述首先，掌握二叉树的各种存储结构和熟悉对二叉树的基本操作。
其次，以二叉树表示算术表达式的基础上，设计一个十进制的四则运算的计算器。
如算术表达式：a+b*(c-d)-e/f三、实验要求如果利用完全二叉树的性质和二叉链表结构建立一棵二叉树，分别计算统计叶子结点的个数。
求二叉树的深度。
十进制的四则运算的计算器可以接收用户来自键盘的输入。
由输入的表达式字符串动态生成算术表达式所对应的二叉树。
自动完成求值运算和输出结果。
四、实验环境PC微机DOS操作系统或 Windows 操作系统Turbo C 程序集成环境或 Visual C++ 程序集成环境五、实验步骤1、根据二叉树的各种存储结构建立二叉树；2、设计求叶子结点个数算法和树的深度算法；3、根据表达式建立相应的二叉树，生成表达式树的模块；4、根据表达式树，求出表达式值，生成求值模块；5、程序运行效果，测试数据分析算法。
六、测试数据1、输入数据：*（+）3正确结果：2、输入数据：(1+2)*3+(5+6*7);正确输出：56七、表达式求值由于表达式求值算法较为复杂，所以单独列出来加以分析：1、主要思路：由于操作数是任意的实数，所以必须将原始的中缀表达式中的操作数、操作符以及括号分解出来，并以字符串的形式保存；然后再将其转换为后缀表达式的顺序，后缀表达式可以很容易地利用堆栈计算出表达式的值。
例如有如下的中缀表达式：a+b-c转换成后缀表达式为：ab+c-然后分别按从左到右放入栈中，如果碰到操作符就从栈中弹出两个操作数进行运算，最后再将运算结果放入栈中，依次进行直到表达式结束。
如上述的后缀表达式先将a 和b 放入栈中，然后碰到操作符“+”，则从栈中弹出a 和b 进行a+b 的运算，并将其结果d（假设为d）放入栈中，然后再将c 放入栈中，最后是操作符“-”，所以再弹出d和c 进行d-c 运算，并将其结果再次放入栈中，此时表达式结束，则栈中的元素值就是该表达式最后的运算结果。
当然将原始的中缀表达式转换为后缀表达式比较关键，要同时考虑操作符的优先级以及对有括号的情况下的处理，相关内容会在算法具体实现中详细讨论。
2、求值过程一、将原始的中缀表达式中的操作数、操作符以及括号按顺序分解出来，并以字符串的形式保存。
二、将分解的中缀表达式转换为后缀表达式的形式，即调整各项字符串的顺序，并将括号处理掉。
三、计算后缀表达式的值。
3、中缀表达式分解DivideExpressionToItem()函数。
分解出原始中缀表达式中的操作数、操作符以及括号，保存在队列中，以本实验中的数据为例，分解完成后队列中的保存顺序如下图所示：其算法思想是：从左往右按一个字节依次扫描原始中缀表达式m_string，碰到连续的数字或小数点就加到string 变量str 中；如果碰到括号或操作符就将原先的str 推入队列，然后将括号或操作符赋予str，再将str 推入队列，并将str 赋予空值，依次循环进行直到扫描m_string 完成。
4、转化为后缀表达式ChangeToSuffix()函数。
将保存在队列中的中缀表达式转换为后缀表达式，并保存在栈中。
这个函数也是整个表达式算法的关键，这里需要两个栈stack_A 和stack_B，分别在转换过程中临时存放后缀表达式的操作数与操作符。
依次从中缀表达式队列que 中出列一个元素，并保存在一个string 变量str 中，然后按以下几方面进行处理：①如果str 是“(”，则将str 推入栈stack_B。
②如果str 是“)”，则要考虑stack_B 的栈顶是不是“(”，是的话就将“(”出栈stack_B；如果不是，则将stack_B 出栈一个元素（操作符），然后将其推入栈stack_A。
③如果str 是“+”或“-”，则要考虑有括号和优先级的情况，如果栈stack_B 为空或者栈顶为“(”，则将str 推入栈stack_B；因为操作符“+”和“-”优先级相同（谁先出现就先处理谁进栈stack_A），并且低于“*”和“/”，所以当栈stack_B 不为空并且栈顶不为“(”，则依次循环取出stack_B 的栈顶元素并依次推入栈stack_A，循环结束后再将str 推入栈stack_B。
④如果str 是“*”或“/”，因为它们的优先级相同并且高于“+”和“-”，所以如果栈stack_B 为空或者栈顶为“+”、“-”或“(”就直接将str 推入栈stack_B；否则就将stack_B 弹出一个元素并将其推入栈stack_A 中，然后再将str 推入栈stack_B 中。
⑤除了上述情况外就只剩下操作数了，操作数就可以直接推入栈stack_A 中。
注意整个过程中栈stack_B 中的元素只能是如下几种：“(”、“+”、“-”、“*”、“/”，而最终栈stack_A 保存的是后缀表达式。
只有操作数和操作符，如下图所示：表达式二叉树栈底栈顶栈示意图注意到最后返回的是stack_B 而不是stack_A，因为考虑到为了后面的计算方便，所以将其倒序保存在stack_B 中（最后一个while循环）。
5、后缀表达式求值Calculate()函数。
剩下的计算后缀表达式就显得非常简单了，依次将倒序的后缀表达式stack_B 弹出一个元素推入保存结果的double 类型的栈stack 中，如果遇到操作符就从栈stack 中弹出两元素进行该操作符的运算并将其结果推入到栈stack 中，依次循环进行直到栈stack_B 为空，最后栈stack 只有一个元素即为表达式的结果。
八、实验报告要求实验报告应包括以下几个部分：1、设计算术表达式树的存储结构；实验中采用的是二叉树的的链接存储。
结点格式如下：其严格类的定义如下：template <typename T>class BinarynodePlease check it and try again!"<<endl;return que;}string str = "";char ch;int size = Size();bool bNumber = false;for(int i = 0; i < size; i++) {ch = (i);switch(ch){case '0':case '1':case '2':case '3':case '4':case '5':case '6':case '7':case '8':case '9':case '.':bNumber = true;break;case '(':case ')':case '+':case '-':case '*':case '/':bNumber = false;break;default:continue;}if(bNumber){str += ch;if(i==size-1)(str);}else{if() != 0)(str);str = ch;(str);str = "";}}return que;}stack<string> ExpressionType::ChangeToSuffix()叉树基本操作 2.表达式求值0.退出程序│"<<endl;cout<<" └────────────────────────────────┘"<<endl;cout<<"选择主模块:";cin>>q;switch(q){case 0:exit(0);break;case 1: 序遍历5.叶子结点数┃"<<endl;cout<<" ┃ 2.中序遍历 6.树的深度┃"<<endl;cout<<" ┃ 3.后序遍历 0.退出子模块一┃"<<endl;cout<<" ┃ 4.层序遍历┃"<<endl;cout<<" ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛"<<endl;cout<<"请分别输入二叉树的前序和中序序列:"<<endl;cin>>pre;cin>>in;while(number){cout<<"输入功能序号:"<<endl;cin>>m;Binarynode<char>* root;root=create(pre,in);switch(m){case 1:cout<<"PreOrder:";PreOrder(root);cout<<endl;break;case 2:cout<<"InOrder:";InOrder(root);cout<<endl;break;case 3:cout<<"PostOrder:";PostOrder(root);cout<<endl;break;case 4:cout<<"LevelOrder:";LevelOrder(root);cout<<endl;break;case 5:cout<<"The number of leaf nodes=";Leafcount(root,&c);cout<<c<<endl;break;case 6:cout<<"The depth of the Binary Tree="<<Depth(root)<<endl;break;case 0:goto flag;}}}case 2:{cout<<" ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓"<<endl;cout<<" ┃表达式求值┃"<<endl; cout<<" ┃ 1.求值 0.退出子模块二┃"<<endl;cout<<" ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛"<<endl;while(number){cout<<"输入功能序号:";cin>>n;switch(n){case 1:cout<<"输入表达式:";cin>>expression;expr=expression;cout<<expression<<"=";cout<<()<<endl;break;case 0:goto flag;}}}} }。