数据结构 树的三种遍历
前序序列中序序列后序序列的规律
标题：前序序列、中序序列和后序序列的规律分析1.概述前序序列、中序序列和后序序列是树的三种遍历方式，它们分别描述了在树结构中节点的访问顺序。
这三种遍历方式具有一定的规律，本文将对这些规律进行分析和总结。
2.前序序列、中序序列和后序序列的定义2.1 前序序列：节点的访问顺序是先访问根节点，然后依次访问左子树和右子树。
2.2 中序序列：节点的访问顺序是先访问左子树，然后访问根节点，最后访问右子树。
2.3 后序序列：节点的访问顺序是先访问左子树，然后访问右子树，最后访问根节点。
3.前序序列、中序序列和后序序列的规律分析3.1 规律一：对于任意一颗树，它的前序序列中的第一个节点必定是根节点。
3.2 规律二：对于任意一颗树，它的中序序列中，根节点的位置将左右子树分割开来。
3.3 规律三：对于任意一颗树，它的后序序列中的最后一个节点必定是根节点。
3.4 规律四：对于同一颗树，其前序序列和后序序列的第二个节点是该树的左子树的根节点。
4.应用举例4.1 求解建立二叉树4.1.1 根据前序序列和中序序列建立二叉树4.1.2 根据中序序列和后序序列建立二叉树4.2 根据前序序列和后序序列求解树的唯一性5.总结前序序列、中序序列和后序序列的规律分析，有助于我们更好地理解树的结构和遍历方式，从而在树的操作中提供了很好的指导。
在实际应用中，可根据这些规律来建立二叉树，求解树的唯一性等问题。
希望通过对这些规律的深入理解，能够更加灵活地应用于相关领域的问题解决中。
6.参考文献[1] 《数据结构与算法分析》，作者：Mark Allen Weiss[2] 《算法导论》，作者：Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein致谢感谢所有对本文撰写提供过帮助的人，包括对数据结构和算法有深入研究的学者们，以及对本文提出宝贵意见和建议的朋友们。
数据结构第五章参考答案
习题51.填空题（1）已知二叉树中叶子数为50，仅有一个孩子的结点数为30，则总结点数为（___________）。
答案：129（2）3个结点可构成（___________）棵不同形态的二叉树。
答案：5（3）设树的度为5，其中度为1~5的结点数分别为6、5、4、3、2个，则该树共有（___________）个叶子。
答案：31（4）在结点个数为n（n>1）的各棵普通树中，高度最小的树的高度是（___________），它有（___________）个叶子结点，（___________）个分支结点。
高度最大的树的高度是（___________），它有（___________）个叶子结点，（___________）个分支结点。
答案：2 n-1 1 n 1 n-1（5）深度为k的二叉树，至多有（___________）个结点。
答案：2k-1（6）（7）有n个结点并且其高度为n的二叉树的数目是（___________）。
答案：2n-1（8）设只包含根结点的二叉树的高度为0，则高度为k的二叉树的最大结点数为（___________），最小结点数为（___________）。
答案：2k+1-1 k+1（9）将一棵有100个结点的完全二叉树按层编号，则编号为49的结点为X，其双亲PARENT （X）的编号为（）。
答案：24（10）已知一棵完全二叉树中共有768个结点，则该树中共有（___________）个叶子结点。
答案：384（11）（12）已知一棵完全二叉树的第8层有8个结点，则其叶子结点数是（___________）。
答案：68（13）深度为8（根的层次号为1）的满二叉树有（___________）个叶子结点。
答案：128（14）一棵二叉树的前序遍历是FCABED，中序遍历是ACBFED，则后序遍历是（___________）。
答案：ABCDEF（15）某二叉树结点的中序遍历序列为ABCDEFG，后序遍历序列为BDCAFGE，则该二叉树结点的前序遍历序列为（___________），该二叉树对应的树林包括（___________）棵树。
树结构遍历算法
树结构遍历算法
树结构遍历算法是指按照一定的规则对一棵树形数据结构中的所有结点进行遍历的过程。
常见的树结构遍历算法有三种：前序遍历、中序遍历和后序遍历。
1. 前序遍历：
从根节点开始，先输出当前结点，然后分别递归遍历当前结点的左子树和右子树。
因此，前序遍历的顺序为"根-左-右"。
2. 中序遍历：
从根节点开始，先递归遍历当前结点的左子树，然后输出当前结点，最后递归遍历右子树。
因此，中序遍历的顺序为"左-根-右"。
3. 后序遍历：
从根节点开始，先递归遍历当前结点的左子树和右子树，最后输出当前结点。
因此，后序遍历的顺序为"左-右-根"。
对于每个结点，以上三种遍历方式都要遍历到，只是输出的顺序不同。
同时，在实际应用中，还有深度优先遍历和广度优先遍历等更多遍历方法。
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。
二叉树遍历（前序、中序、后序、层次、广度优先、深度优先遍历）
⼆叉树遍历（前序、中序、后序、层次、⼴度优先、深度优先遍历）⽬录转载：⼆叉树概念⼆叉树是⼀种⾮常重要的数据结构，⾮常多其他数据结构都是基于⼆叉树的基础演变⽽来的。
对于⼆叉树，有深度遍历和⼴度遍历，深度遍历有前序、中序以及后序三种遍历⽅法，⼴度遍历即我们寻常所说的层次遍历。
由于树的定义本⾝就是递归定义，因此採⽤递归的⽅法去实现树的三种遍历不仅easy理解并且代码⾮常简洁，⽽对于⼴度遍历来说，须要其他数据结构的⽀撑。
⽐⽅堆了。
所以。
对于⼀段代码来说，可读性有时候要⽐代码本⾝的效率要重要的多。
四种基本的遍历思想前序遍历：根结点 ---> 左⼦树 ---> 右⼦树中序遍历：左⼦树---> 根结点 ---> 右⼦树后序遍历：左⼦树 ---> 右⼦树 ---> 根结点层次遍历：仅仅需按层次遍历就可以⽐如。
求以下⼆叉树的各种遍历前序遍历：1 2 4 5 7 8 3 6中序遍历：4 2 7 5 8 1 3 6后序遍历：4 7 8 5 2 6 3 1层次遍历：1 2 3 4 5 6 7 8⼀、前序遍历1）依据上⽂提到的遍历思路：根结点 ---> 左⼦树 ---> 右⼦树，⾮常easy写出递归版本号：public void preOrderTraverse1(TreeNode root) {if (root != null) {System.out.print(root.val+" ");preOrderTraverse1(root.left);preOrderTraverse1(root.right);}}2）如今讨论⾮递归的版本号：依据前序遍历的顺序，优先訪问根结点。
然后在訪问左⼦树和右⼦树。
所以。
对于随意结点node。
第⼀部分即直接訪问之，之后在推断左⼦树是否为空，不为空时即反复上⾯的步骤，直到其为空。
若为空。
则须要訪问右⼦树。
注意。
在訪问过左孩⼦之后。
树的遍历的三种方法
树的遍历的三种方法树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成的集合，节点代表实体，边代表节点之间的连接关系。
在树的操作中，遍历是一种重要的基本操作，它用于按照一定的顺序访问树中的所有节点。
树的遍历方法主要有三种：前序遍历、中序遍历和后序遍历。
下面将对这三种遍历方法进行详细的介绍。
一、前序遍历（Preorder Traversal）前序遍历是从根节点开始，按照根节点-左子树-右子树的顺序访问所有节点。
具体步骤如下：1.若树为空，则直接返回。
2.访问当前节点。
3.递归地前序遍历左子树。
4.递归地前序遍历右子树。
前序遍历的代码示例：```pythondef preorder(root):if root is None:returnprint(root.val)preorder(root.left)preorder(root.right)```二、中序遍历（Inorder Traversal）中序遍历是从左子树开始，按照左子树-根节点-右子树的顺序访问所有节点。
具体步骤如下：1.若树为空，则直接返回。
2.递归地中序遍历左子树。
3.访问当前节点。
4.递归地中序遍历右子树。
中序遍历的代码示例：```pythondef inorder(root):if root is None:returninorder(root.left)print(root.val)inorder(root.right)```三、后序遍历（Postorder Traversal）后序遍历是从左子树开始，按照左子树-右子树-根节点的顺序访问所有节点。
具体步骤如下：1.若树为空，则直接返回。
2.递归地后序遍历左子树。
3.递归地后序遍历右子树。
4.访问当前节点。
后序遍历的代码示例：```pythondef postorder(root):if root is None:returnpostorder(root.left)postorder(root.right)print(root.val)```以上是树的三种遍历方法的详细介绍及示例代码。
数据结构3(树形结构)
递归定义 二叉树是由“根节点”、“左子树”和“右子树” 三部分构成，则遍历二叉树的操作可分解 为“访问根节点”、“遍历左子树”和“遍历右 子树”三个子操作。 因此，不难得到三种遍历的递归定义：
– 先序遍历：访问根节点；先序遍历左子树；先序遍历 右子树； – 中序遍历：中序遍历左子树；访问根节点；中序遍历 右子树； – 后序遍历：后序遍历左子树；后序遍历右子树；访问 根节点。
二叉树的存储结构：链式存储结构（1）
typedef struct BiTNode { Lchild data Rchild ElemType data; struct BiTNode *Lchild, *Rchild; // 左、右孩子指针 } *BiTree;
二叉树的存储结构：链式存储结构（2） 上面链式结构只能从根向下找，无法直接获 得节点的父节点
– 启示：给定任意两种遍历序列，唯一确定这棵树。
先序遍历：递归伪代码
template<class T> void BinaryTree<T>::PreOrder(BinaryTreeNode<T>*root)｛ if(root!=NULL){ Visit(root); //访问根节点 PreOrder(root->leftchild()); //访问左子树 PreOrder(root->rightchild());//访问右子树 } ｝ 注：Visit(root)是个抽象操作，实际上，“访问”可以在该节点 上做任何操作。
中序遍历：递归伪代码
template<class T> void BinaryTree<T>::PreOrder(BinaryTreeNode<T>*root)｛ if(root!=NULL){ PreOrder(root->leftchild()); //访问左子树 Visit(root); //访问根节点 PreOrder(root->rightchild());//访问右子树 } ｝
二叉树遍历（前中后序遍历，三种方式）
⼆叉树遍历（前中后序遍历，三种⽅式）⽬录刷题中碰到⼆叉树的遍历，就查找了⼆叉树遍历的⼏种思路，在此做个总结。
对应的LeetCode题⽬如下：，，，接下来以前序遍历来说明三种解法的思想，后⾯中序和后续直接给出代码。
⾸先定义⼆叉树的数据结构如下：//Definition for a binary tree node.struct TreeNode {int val;TreeNode *left;TreeNode *right;TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}};前序遍历，顺序是“根-左-右”。
使⽤递归实现：递归的思想很简单就是我们每次访问根节点后就递归访问其左节点，左节点访问结束后再递归的访问右节点。
代码如下：class Solution {public:vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {if(root == NULL) return {};vector<int> res;helper(root,res);return res;}void helper(TreeNode *root, vector<int> &res){res.push_back(root->val);if(root->left) helper(root->left, res);if(root->right) helper(root->right, res);}};使⽤辅助栈迭代实现：算法为：先把根节点push到辅助栈中，然后循环检测栈是否为空，若不空，则取出栈顶元素，保存值到vector中，之后由于需要想访问左⼦节点，所以我们在将根节点的⼦节点⼊栈时要先经右节点⼊栈，再将左节点⼊栈，这样出栈时就会先判断左⼦节点。
代码如下：class Solution {public:vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {if(root == NULL) return {};vector<int> res;stack<TreeNode*> st;st.push(root);while(!st.empty()){//将根节点出栈放⼊结果集中TreeNode *t = st.top();st.pop();res.push_back(t->val);//先⼊栈右节点，后左节点if(t->right) st.push(t->right);if(t->left) st.push(t->left);}return res;}};Morris Traversal⽅法具体的详细解释可以参考如下链接：这种解法可以实现O(N)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度。
数据的逻辑结构定义
数据的逻辑结构定义数据的逻辑结构是指数据元素之间的关系和组织方式，它决定了数据在计算机中的存储和操作方式。
常见的数据的逻辑结构包括线性结构、树形结构和图形结构。
一、线性结构线性结构是最简单、最常见的数据结构，数据元素之间是一对一的关系。
线性结构包括线性表、栈和队列等。
1. 线性表线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列。
线性表有两种存储方式：顺序存储和链式存储。
顺序存储使用连续的存储空间存储元素，通过下标来访问元素；链式存储使用节点和指针存储元素，通过指针来访问元素。
2. 栈栈是一种特殊的线性表，只允许在一端进行插入和删除操作，这一端称为栈顶。
栈的特点是后进先出（LIFO），即最后插入的元素最先删除。
3. 队列队列也是一种特殊的线性表，允许在一端插入元素，在另一端删除元素。
队列的特点是先进先出（FIFO），即最先插入的元素最先删除。
二、树形结构树形结构是一种非线性结构，数据元素之间存在一对多的层次关系。
树形结构包括二叉树、堆和哈夫曼树等。
1. 二叉树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。
二叉树有三种遍历方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。
2. 堆堆是一种完全二叉树，每个节点的值都大于等于（或小于等于）其子节点的值。
堆分为最大堆和最小堆，最大堆的根节点是最大值，最小堆的根节点是最小值。
3. 哈夫曼树哈夫曼树是一种带权路径长度最短的树，常用于数据压缩。
哈夫曼树的构建通过贪心算法实现。
三、图形结构图形结构是一种多对多的非线性结构，数据元素之间存在多个关系。
图形结构包括无向图和有向图等。
1. 无向图无向图是一种边没有方向的图形结构，边是无序的。
无向图的表示方法有邻接矩阵和邻接表两种。
2. 有向图有向图是一种边具有方向的图形结构，边是有序的。
有向图的表示方法有邻接矩阵和邻接表两种。
数据的逻辑结构是计算机科学中重要的基础概念，不同的逻辑结构适用于不同的应用场景。
通过合理选择和组合不同的逻辑结构，可以高效地存储和操作数据，提高计算机程序的执行效率。
前序后序中序详细讲解
前序后序中序详细讲解1.引言1.1 概述在数据结构与算法中，前序、中序和后序是遍历二叉树的三种基本方式之一。
它们是一种递归和迭代算法，用于按照特定的顺序访问二叉树的所有节点。
通过遍历二叉树，我们可以获取有关树的结构和节点之间关系的重要信息。
前序遍历是指先访问根节点，然后递归地访问左子树，最后递归地访问右子树。
中序遍历是指先递归地访问左子树，然后访问根节点，最后递归地访问右子树。
后序遍历是指先递归地访问左子树，然后递归地访问右子树，最后访问根节点。
它们的不同之处在于访问根节点的时机不同。
前序遍历可以帮助我们构建二叉树的镜像，查找特定节点，或者获取树的深度等信息。
中序遍历可以帮助我们按照节点的大小顺序输出树的节点，或者查找二叉搜索树中的某个节点。
后序遍历常用于删除二叉树或者释放二叉树的内存空间。
在实际应用中，前序、中序和后序遍历算法有着广泛的应用。
它们可以用于解决树相关的问题，例如在Web开发中，树结构的遍历算法可以用于生成网页导航栏或者搜索树结构中的某个节点。
在图像处理中，前序遍历可以用于图像压缩或者图像识别。
另外，前序和后序遍历算法还可以用于表达式求值和编译原理中的语法分析等领域。
综上所述，前序、中序和后序遍历算法是遍历二叉树的重要方式，它们在解决各种与树有关的问题中扮演着关键的角色。
通过深入理解和应用这些遍历算法，我们可以更好地理解和利用二叉树的结构特性，并且能够解决更加复杂的问题。
1.2文章结构文章结构是指文章中各个部分的布局和组织方式。
一个良好的文章结构可以使读者更好地理解和理解文章的内容。
本文将详细讲解前序、中序和后序三个部分的内容和应用。
首先，本文将在引言部分概述整篇文章的内容，并介绍文章的结构和目的。
接下来，正文部分将分为三个小节，分别对前序、中序和后序进行详细讲解。
在前序讲解部分，我们将定义和解释前序的意义，并介绍前序在实际应用中的场景。
通过详细的解释和实例，读者将能更好地理解前序的概念和用途。
数据结构二叉树知识点总结
数据结构⼆叉树知识点总结术语1. 节点的度：⼀个节点含有的⼦树的个数称为该节点的度；2. 叶节点或终端节点：度为零的节点；3. ⾮终端节点或分⽀节点：度不为零的节点；4. ⽗亲节点或⽗节点：若⼀个节点含有⼦节点，则这个节点称为其⼦节点的⽗节点；5. 兄弟节点：具有相同⽗节点的节点互称为兄弟节点；6. 节点的层次：从根开始定义起，根为第1层，根的⼦节点为第2层，以此类推；7. 树的⾼度或深度：树中节点的最⼤层次；8. 堂兄弟节点：⽗节点在同⼀层的节点互为堂兄弟；9. 节点的祖先：从根到该节点所经分⽀上的所有节点；10. 孙：以某节点为根的⼦树中任⼀节点都称为该节点的⼦孙。
11. 森林：由m（m>=0）棵互不相交的树的集合称为森林；12. 满⼆叉树：⼀棵深度为k，且有2^k-1 (2的k次⽅减⼀)个节点称之为满⼆叉树13. 完全⼆叉树：完全⼆叉树是由满⼆叉树⽽引出来的。
对于深度为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。
叶节点只能出现在最下层和次下层，并且最下⾯⼀层的结点都集中在该层最左边的若⼲位置的⼆叉树⼆叉树的性质1.在⾮空⼆叉树中，第i层的结点总数不超过2^(i-1),i>=1；2.深度为h的⼆叉树最多有2^h-1个结点(h>=1)，最少有h个结点；3.对于任意⼀棵⼆叉树，如果其叶结点数为N0，⽽度数为2的结点总数为N2，则N0=N2+1；4.具有n个结点的完全⼆叉树的深度为K =[log2n」+1(取下整数)5.有N个结点的完全⼆叉树各结点如果⽤顺序⽅式存储，则结点之间有如下关系：若I为结点编号则如果I>1，则其⽗结点的编号为I/2；6.完全⼆叉树，如果2*I<=N，则其左⼉⼦（即左⼦树的根结点）的编号为2*I；若2*I>N，则⽆左⼉⼦；如果2*I+1<=N，则其右⼉⼦的结点编号为2*I+1；若2*I+1>N，则⽆右⼉⼦。
数据结构课程设计报告-最短路径算法-二叉树的三种遍历
数据结构课程设计报告班级：计算机科学与技术132班姓名：赖恒财指导教师：董跃华成绩：32信息工程学院2015 年7月8日目录图的最短路径算法实现1. 需求分析 (1)1.1 程序设计内容 (1)1.2 设计要求 (1)2.概要设计 (2)3.详细设计 (2)3.1 数据类型的定义 (2)3.2 功能模块的设计 (2)3.3 主程序流程 (9)4.调试分析 (10)4.1 问题回顾和分析 (10)4.2.经验和体会 (11)5.测试结果 (12)二叉树的遍历1.设计目的 (13)2.需求分析 (14)2.1课程设计的内容和要求 (14)2.2选题的意义及背景 (14)3.概要设计 (14)3.1设计思想 (14)3.2程序数据类型 (16)3.3程序模块分析 (16)3.3.1置空栈 (16)3.3.2入栈 (17)3.3.3出栈 (17)3.3.4取栈顶操作 (17)3.3.5判空栈 (17)3.4函数关系： (18)4.详细设计 (18)4.1二叉树算法程序截图和结果 (18)5.程序测试结果及问题分析 (19)6.总结 (20)参考文献 (21)附录1 (22)附录2 (26)图的最短路径算法实现----基于floyd最短路径算法1.需求分析设计校园平面图，所含景点不少于8个。
以图中顶点表示学校内各景点，存放景点的名称、景点介绍信息等；以边表示路径，存放路径长度信息。
要求将这些信息保存在文件graph.txt中，系统执行时所处理的数据要对此文件分别进行读写操作。
1.1程序设计内容1．从文件graph.txt中读取相应数据, 创建一个图,使用邻接矩阵表示图；2．景点信息查询：为来访客人提供校园任意景点相关信息的介绍；3．问路查询：为来访客人提供校园任意两个景点之间的一条最短路径。
1.2 设计要求(1) 程序要具在一定的健壮性，即当输入数据非法时，程序也能适当地做出反应。
(2) 程序要添加适当的注释，程序的书写要采用缩进格式。
treenode的用法
TreeNode的用法介绍在计算机科学中，树是一种非常重要的数据结构。
它由一组称为节点（Node）的对象组成，这些节点通过边（Edge）相互连接。
每个节点可以有零个或多个子节点，但只能有一个父节点。
节点的顺序关系定义了树的结构，而树的每个节点都可以看作是一颗子树的根节点。
根节点是树的顶部节点，它没有父节点。
在许多计算机科学领域中，如算法、数据结构和人工智能等，树结构都得到了广泛应用。
在编程中，为了更方便地处理和操作树形数据，我们经常会使用TreeNode （树节点）来表示和管理树。
TreeNode的定义通过定义一个TreeNode类，我们可以创建树节点对象，并为其添加一些属性和方法，以便于对树进行操作。
通常，一个TreeNode对象至少应该包含以下属性：•节点的值（value）：用于存储节点的值或数据。
•左子节点（left）：指向当前节点的左子节点。
•右子节点（right）：指向当前节点的右子节点。
此外，我们还可以为TreeNode类添加其他属性和方法，以便于更灵活地操作树。
创建TreeNode对象要创建一个TreeNode对象，我们需要实例化TreeNode类，并为其设置相应的属性值。
以下是一个例子：class TreeNode:def __init__(self, value):self.value = valueself.left = Noneself.right = None# 创建根节点root = TreeNode(1)# 创建左子节点root.left = TreeNode(2)# 创建右子节点root.right = TreeNode(3)通过以上代码，我们成功创建了一个包含三个节点的简单二叉树。
根节点的值为1，它的左子节点的值为2，右子节点的值为3。
遍历树树的遍历是指按照一定的顺序访问树中的所有节点。
常用的树遍历算法有三种：前序遍历、中序遍历和后序遍历。
这些遍历算法可以通过递归或迭代实现。
数据结构与算法第5章课后答案
page: 1The Home of jetmambo - 第 5 章树和二叉树第 5 章树和二叉树(1970-01-01) -第 5 章树和二叉树课后习题讲解1. 填空题⑴树是n（n≥0）结点的有限集合，在一棵非空树中，有（）个根结点，其余的结点分成m （m＞0）个（）的集合，每个集合都是根结点的子树。
【解答】有且仅有一个，互不相交⑵树中某结点的子树的个数称为该结点的（），子树的根结点称为该结点的（），该结点称为其子树根结点的（）。
【解答】度，孩子，双亲⑶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（）个叶子结点和（）个非终端结点。
【解答】2i-1，(n+1)/2，(n-1)/2【分析】设满二叉树中叶子结点的个数为n0，度为2的结点个数为n2，由于满二叉树中不存在度为1的结点，所以n=n0+n2；由二叉树的性质n0=n2+1，得n0=(n+1)/2，n2=(n-1)/2。
⑷设高度为h的二叉树上只有度为0和度为2的结点，该二叉树的结点数可能达到的最大值是（），最小值是（）。
【解答】2h -1，2h-1【分析】最小结点个数的情况是第1层有1个结点，其他层上都只有2个结点。
⑸深度为k的二叉树中，所含叶子的个数最多为（）。
【解答】2k-1【分析】在满二叉树中叶子结点的个数达到最多。
⑹具有100个结点的完全二叉树的叶子结点数为（）。
【解答】50【分析】100个结点的完全二叉树中最后一个结点的编号为100，其双亲即最后一个分支结点的编号为50，也就是说，从编号51开始均为叶子。
⑺已知一棵度为3的树有2个度为1的结点，3个度为2的结点，4个度为3的结点。
则该树中有（）个叶子结点。
【解答】12【分析】根据二叉树性质3的证明过程，有n0=n2+2n3+1（n0、n2、n3分别为叶子结点、度为2的结点和度为3的结点的个数）。
⑻某二叉树的前序遍历序列是ABCDEFG，中序遍历序列是CBDAFGE，则其后序遍历序列是（）。
树的三种遍历方式
树的三种遍历方式树是一种非常重要的数据结构，它在计算机科学中应用广泛。
树可以用于搜索、排序、数据表、文件系统等诸多领域。
而树的遍历方式，则是在树中搜索数据的一种方法。
树的遍历方式有三种，分别是前序遍历、中序遍历和后序遍历。
这三种遍历方式在树的数据结构中有着重要的作用，它们可以用来检索所有节点的信息。
下面我们将对它们一一进行介绍。
1.前序遍历前序遍历也称为先序遍历，它的顺序是根节点->左子树->右子树。
它的算法描述如下：前序遍历的递归算法实现：void PreOrderTraversal(TraversalNode T){ if (T) { visit(T); PreOrderTraversal(T->left); PreOrderTraversal(T->right); } }前序遍历的非递归算法实现：void PreOrderTraversal(TraversalNode T){ while (T || !StackIsEmpty(S)) { while (T) { visit(T); push(Stack,T); T = T->left; } if(!StackIsEmpty(S)) { T = pop(Stack);T = T->right; } } }2.中序遍历中序遍历的顺序是左子树->根节点->右子树。
它的算法描述如下：中序遍历的递归算法实现：void InOrderTraversal(TraversalNode T) { if(T) { InOrderTraversal(T->left);visit(T);InOrderTraversal(T->right); } }中序遍历的非递归算法实现：void InOrderTraversal(TraversalNode T){ while (T || !StackIsEmpty(S)) { while(T) { push(Stack, T); T =T->left; } if (!StackIsEmpty(S)){ T = pop(Stack); visit(T); T = T->right; } } }3.后序遍历后序遍历的顺序是左子树->右子树->根节点。
考研408数据结构必背算法
考研408数据结构必背算法数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，也是考研408计算机专业的必修课之一。
在考研408数据结构中，有一些算法是必须要背诵的，因为它们是解决各种问题的基础。
下面我将介绍一些考研408数据结构必背算法。
首先是线性表的顺序存储结构。
线性表是最基本的数据结构之一，它包括顺序表和链表两种存储方式。
顺序表是将元素按照顺序存放在一块连续的存储空间中，通过下标来访问元素。
顺序表的插入和删除操作比较耗时，但是查找操作比较快速。
链表是将元素存放在一系列的节点中，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
链表的插入和删除操作比较方便，但是查找操作比较耗时。
掌握线性表的顺序存储结构对于理解其他数据结构非常重要。
其次是栈和队列。
栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。
栈的应用非常广泛，比如函数调用、表达式求值等。
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只能在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作。
队列的应用也非常广泛，比如进程调度、打印任务等。
掌握栈和队列的实现和应用对于理解其他数据结构和算法非常重要。
再次是树和二叉树。
树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
树的每个节点可以有多个子节点，但是每个节点只有一个父节点。
二叉树是一种特殊的树，每个节点最多有两个子节点。
二叉树的遍历有前序遍历、中序遍历和后序遍历三种方式。
掌握树和二叉树的遍历算法对于理解其他高级数据结构和算法非常重要。
最后是图的遍历和最短路径算法。
图是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
图的遍历有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种方式。
深度优先搜索是一种先访问子节点再访问兄弟节点的方式，广度优先搜索是一种先访问兄弟节点再访问子节点的方式。
最短路径算法是解决图中两个节点之间最短路径问题的算法，常用的算法有Dijkstra算法和Floyd算法。
掌握图的遍历和最短路径算法对于解决实际问题非常重要。
数据结构——已知先序中序求后序，已知中序后序求先序
数据结构——已知先序中序求后序，已知中序后序求先序 总结下⼆叉树的已知两种遍历⽅式求第三种遍历顺序的⽅法，已知先序和中序遍历或者后序与中序遍历后⼆叉树是唯⼀确定的，下⾯介绍怎么求出第三种遍历顺序。
先序遍历顺序为：根结点——左⼦结点——右⼦结点，中序遍历为：左⼦结点——根结点——右⼦结点，我们注意到，先序遍历的第⼀个元素就是⼆叉树根结点，我们在中序遍历中以该元素分为左右两部分，则左边为左⼦树，右边为右⼦树，递归即可还原⼆叉树，这个过程中可直接输出后序遍历的顺序。
同理，可以⽤后序与中序还原出先序遍历的顺序。
代码及测试数据如下：1 #include <iostream>2 #include <cstdio>3 #include <cstring>4 #include <algorithm>5 #include <malloc.h>6 #include <string>7 #include <vector>8 #include <stack>9 #include <queue>10 #include <set>11 #include <map>1213#define FRER() freopen("in.txt", "r", stdin);1415using namespace std;1617//函数状态码定义18#define TRUE 119#define FALSE 020#define OK 121#define ERROR 022#define INFEASIBLE -123#define OVERFLOW -22425 typedef char TElemType;26 typedef int Status;2728 typedef struct BiNode {29 TElemType data;30struct BiNode *lchild, *rchild;31 }BiNode, *BiTree;3233 BiTree BinaryTreeFormorderings(char *, char *, int);34 BiTree BinaryTreePostorderings(char *, char *, int);3536/*37ABDECFG38DBEAFCG39DEBFGCA40*/4142int main()43 {44 FRER()45int n;46char str[100], ptr[100];47 cin >> n >> str >> ptr;48 BinaryTreePostorderings(str, ptr, n);49return0;50 }5152 BiTree BinaryTreeFormorderings(char *pre, char *in, int len) {53if(len <= 0)54return NULL;55 BiNode *node = new BiNode;56 node->data = *pre;57int idx = 0;58while(idx < len) {59if(*(in + idx) == *pre)60break;61 ++idx;62 }63 node->lchild = BinaryTreeFormorderings(pre + 1, in, idx);64 node->rchild = BinaryTreeFormorderings(pre + idx + 1, in + idx + 1, len - (idx + 1));65 cout << node->data << '';66return node;67 }6869 BiTree BinaryTreePostorderings(char *in, char *post, int len) {70if(len == 0)71return NULL;72 BiNode *node = new BiNode;73 node->data = *(post + len - 1);74 cout << node->data << '';75int idx = 0;76while(idx < len) {77if(*(in + idx) == *(post + len - 1))78break;79 ++idx;80 }81 node->lchild = BinaryTreePostorderings(in, post, idx);82 node->rchild = BinaryTreePostorderings(in + idx + 1, post + idx, len - (idx + 1)); 83return node;84 }。
三种遍历树的方法
三种遍历树的⽅法树的概念在开发⾥⾯是很重要的⼀部分，xml的⽂档对象模型(DOM)就是⼀棵树，⽂件夹⽂件的结构也是⼀棵树。
遍历树是开发中经常要遇到的⼀个问题，⽐如，要找出DOM⾥⾯的img 标签的个数，就要遍历⼀棵DOM树。
要在⼀个⽬录⾥⾯查找是否有⼀个⽂件也要⽤到遍历这个⽬录。
在这⾥我们以遍历⽂件为例，说明遍历树的三种基本的⽅法：递归深度优先算法，⾮递归深度优先算法，⾮递归⼴度优先算法。
这些算法是我们在项⽬中经常重复的⼀些算法，我感觉我写程序以来，我做的⼤多数算法都⽤了⼤⼆学的那本数据结构，有些时候，只是改装⼀些⼀些算法，有些时候也只是把⼏种算法合并⼀下，也许这是为什么数据结构这本书这样重要的原因。
先看代码：<?phpdefine('DS', DIRECTORY_SEPARATOR);function rec_list_files($from = '.'){if(!is_dir($from)) {return array();}$files = array();if($dh = opendir($from)){while(false !== ($file = readdir($dh))) {if($file == '.' || $file == '..') {continue;}$path = $from . DS . $file;if (is_file($path)) {$files[] = $path;}$files = array_merge($files, rec_list_files($path));}closedir($dh);}return$files;}function deep_first_list_files($from = '.'){if(!is_dir($from)) {return false;}$files = array();$dirs = array($from);while(NULL !== ($dir = array_pop($dirs))) {if( $dh = opendir($dir)) {while( false !== ($file = readdir($dh))) {if($file == '.' || $file == '..') {continue;}$path = $dir . DS . $file;if(is_dir($path)) {$dirs[] = $path;} else {$files[] = $path;}}closedir($dh);}}return$files;}function breadth_first_files($from = '.') {$queue = array(rtrim($from, DS).DS);// normalize all paths$files = array();while($base = array_shift($queue )) {if (($handle = opendir($base))) {while (($child = readdir($handle)) !== false) {if( $child == '.' || $child == '..') {continue;}if (is_dir($base.$child)) {$combined_path = $base.$child.DS;array_push($queue, $combined_path);} else {$files[] = $base.$child;}}closedir($handle);} // else unable to open directory => NEXT CHILD}return$files; // end of tree, file not found}function profile($func, $trydir){$mem1 = memory_get_usage();echo '<pre>----------------------- Test run for '.$func.'() ';flush();$time_start = microtime(true);$list = $func($trydir);//print_r($list);$time = microtime(true) - $time_start;echo 'Finished : '.count($list).' files</pre>';$mem2 = memory_get_peak_usage();printf('<pre>Max memory for '.$func.'() : %0.2f kbytes Running time for '.$func.'() : %0.f s</pre>',($mem2-$mem1)/1024.0, $time);return$list;}profile('rec_list_files', "D:\www\server");profile('deep_first_list_files', "D:\www\server");profile('breadth_first_files', "D:\www\server");>rec_list_files 是递归的深度优先的算法，这个是⽤⼀个简单的函数递归来实现，⽤array_merge 来合并数组deep_first_list_files 是⾮递归的深度优先的算法,⽤了⼀个栈来实现。
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学号：E30814013
姓名：张芸；
专业：网络工程
题目::实现二叉树的前序,中序,后序遍历
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
typedef struct Btnode{
char data;
struct Btnode *lchild;
struct Btnode *rchild;
}Btnode;
void main()
{
void xianxu(Btnode *BT);
void zhongxu(Btnode *BT);
void houxu(Btnode *BT);
Btnode *CreatBiTree(Btnode *BT);
Btnode *BT;
Btnode *B;
BT=(Btnode*)malloc(sizeof(Btnode));
printf("先序输入二叉树中节点的值（一个字符,先序输入），空格表示空树\n"); B=BT=CreatBiTree(BT);
printf("输出二叉树（二叉树的遍历）\n");
printf("先序\n");
xianxu(BT);
printf("\n");
printf("中序\n");
zhongxu(BT);
printf("\n");
printf("后序\n");
houxu(BT);
printf("\n");
}
Btnode *CreatBiTree(Btnode *BT)
{char ch;
scanf("%c",&ch);
if(ch==' ')BT=NULL;
else{
BT=(Btnode*)malloc(sizeof(Btnode));
BT->data=ch;
BT->lchild=CreatBiTree(BT->lchild);
BT->rchild=CreatBiTree(BT->rchild);
}
return BT;
}
void xianxu(Btnode *BT)
{
if(BT){
printf("%c",BT->data);
xianxu(BT->lchild);
xianxu(BT->rchild);
}
}
void zhongxu(Btnode *BT)
{
if(BT){
zhongxu(BT->lchild);
printf("%c",BT->data);
zhongxu(BT->rchild);
}
}
void houxu(Btnode *BT)
{
if(BT){
houxu(BT->lchild);
houxu(BT->rchild);
printf("%c",BT->data);
}
}。