中序遍历和线索化二叉树讲解学习

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中序遍历算法

中序遍历算法

中序遍历算法中序遍历是二叉树遍历的一种方式,它按照从左到右的顺序访问二叉树中的所有节点。

1. 什么是中序遍历中序遍历是一种深度优先搜索(DFS)的方法,它按照”左子树-根节点-右子树”的顺序访问二叉树中的节点。

对于任意一个节点,首先访问它的左子树,然后访问该节点本身,最后再访问它的右子树。

2. 中序遍历算法实现下面我们来看一种递归实现中序遍历算法的方式:def inorderTraversal(root):if root is None:return []result = []result.extend(inorderTraversal(root.left))result.append(root.val)result.extend(inorderTraversal(root.right))return result在这个算法中,我们使用了递归来实现对二叉树的中序遍历。

首先判断当前节点是否为空,如果为空则返回空列表。

否则,我们首先递归调用函数对左子树进行中序遍历,并将结果添加到结果列表中。

然后将当前节点的值添加到结果列表中。

最后再递归调用函数对右子树进行中序遍历,并将结果添加到结果列表中。

最终返回结果列表。

3. 中序遍历的应用中序遍历在二叉搜索树(BST)中有着重要的应用。

由于BST的特性,中序遍历的结果是一个有序的列表。

因此,我们可以利用中序遍历来对BST进行排序。

另外,中序遍历还可以用于验证一个二叉树是否为BST。

如果中序遍历结果是一个有序列表,则说明该二叉树是BST。

4. 非递归实现中序遍历算法除了递归实现外,我们还可以使用迭代的方式来实现中序遍历算法。

下面是一种非递归实现的方式:def inorderTraversal(root):if root is None:return []result = []stack = []while stack or root:if root:stack.append(root)root = root.leftelse:node = stack.pop()result.append(node.val)root = node.rightreturn result在这个算法中,我们使用了一个栈来模拟递归调用的过程。

二叉树的性质及其遍历

二叉树的性质及其遍历
12.2 二叉树的遍历 12.3 二叉树的存储结构
12.3.1 顺序存储结构 12.3.2 链式存储
•二叉树的性质及其遍历
12.1 二叉树的基本性质
定理 1:满二叉树第i层上恰好有2i-1个结点 (i≥1).
证:使用归纳法。i=1时,结论显然成立。设i=k时结 论成立,则考虑i=k+1的情形。由于(k+1)层上结点 是k层上结点的儿子,而且满二叉树每个非叶子结 点恰好有两个儿子,故(k+1)层上结点个数为k层上 结点个数的2倍,即2·2k-1 = 2k = 2(k+1)-1. 这表明, i=k+1时结论也成立。由归纳法原理,结论对任意 的k都成立,证毕。
x的相对地址x的编号x的父亲/儿子的编 号(性质7) x的父亲/儿子的相对地址。
•二叉树的性质及其遍历
至于结点的相对地址与编号之间的换算,有下列关系: 结点相对地址 = (结点编号 – 1)×每个结点所
占单元数目
a
b
f
cegh d
1 2 34 56 7 8 a b f ce g h d …
图 12-2 顺序二叉树的顺序存储
•二叉树的性质及其遍历
12.1.7 定理7 若对一棵有n个结点的顺序二叉树的结点按层序 编号,则对任一结点i(1≤i≤n),有(1)若i=1, 则结点i是根, 无父亲;若i〉1,则其父亲是结点i/2。(2)若2i>n,则结点i 无左儿子(从而也无右儿子,为叶子);否则i的左儿子是结 点2i。(3)若2i+1>n,则结点i无右儿子;否则右儿子是结点 2i+1。
12.3.1顺序存储结构
(一) 顺序二叉树的顺序存储结构
这种存储结构是按结点的层序编号的次序,将 结点存储在一片连续存储区域内。由定理 7知, 对顺序二叉树,若已知结点的层序编号,则可推 算出它的父亲和儿子的编号,所以,在这种存储 结构中,很容易根据结点的相对地址计算出它的 父亲和儿子的相对地址,方法是:

数据结构实验报告——中序遍历二叉树

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。

线索二叉树

线索二叉树

6.4 线索化二叉树从前面的讨论可知,遍历二叉树就是将非线性结构的二叉树线性化,即按一定规则将二叉树中的结点排列成一个线性序列依次访问。

如图6.20(a)所示的二叉树,经中序遍历得到线性序列:BADEC,经前序遍历得到线性序列:ABCDE,经后序遍历得到线性序列:BEDCA。

在这些线性序列中,二叉树中的每个结点(除第一个和最后一个外)有且仅有唯一的一个前趋和唯一的一个后继,很容易找到各个结点的直接前驱和直接后继。

但当以二叉链表作为二叉树的存储结构时,只能找到结点的左、右孩子,而不能直接找到前驱和后继,只有在遍历的动态过程中得到这些信息。

如果将这些信息在第一次遍历时保存起来,在需要再次对二叉树进行“遍历”时就可以将二叉树视为线性结构进行访问,从而简化遍历操作。

那么,如何存储遍历中得到的结点前驱和后继的信息呢?一个简单的办法是在每个结点上增加两个指针域fwd和bkwd,分别指向存储遍历中得到的结点前驱和后继。

fwd L child data R child bkwd这是采用多重链表来表示二叉树。

这种方法虽简单易行,但这种结构的存储密度将大大降低,浪费存储空间。

另一种方法,是利用原有链域L child 和R child的空链域。

在n个结点的二叉链表中有2n个孩子链域,其中仅有n-1个链域是用来指示结点的左右孩子,而另外n+1个链域是空链域。

现在把这些空链域利用起来,使其指向结点的前驱或后继;对那些原来就不为空的链域,则仍然指向左或右孩子。

如果把指向前驱和后继的指针称为线索(Thread),那么,如何区分指向左、右孩子的指针和指向前驱、后继的线索呢?在原结点结构上增加标志域定义为:0 Lchild为左指针,指向左孩子0 Rchild为右指针,指向右孩子ltag=rtag=1 Lchild为左线索,指向前驱 1 Rchild为右线索,指向后继以这种结点构成的二叉链表作为二叉树的存储结构,叫做线索链表,其C语言类型说明如下:Typedef struct ThreadTNode{enum{0,1} ltag, rtag;Elem Type data;Struct ThreadTNode *Lchild, *Rchild;}ThreadTNode, *ThreadTree;为了节省内存空间,我们用C语言的位段方法将结点中的左标志域和右标志域与数据域合并在一个存储单元中(即各用一位表示左标志和右标志,其余各位表示结点值)。

二叉树基础知识讲解

二叉树基础知识讲解

二叉树基础知识讲解嘿,朋友们!今天咱来聊聊二叉树这个神奇的玩意儿。

二叉树啊,就像是一棵特别的大树,不过它可不像咱平常看到的大树那样枝繁叶茂、随心所欲地长。

你想啊,二叉树它有个特点,每个节点最多就俩孩子,就像咱人啊,最多也就俩胳膊。

这俩孩子还分左右呢,左边一个右边一个,多有意思!二叉树在计算机的世界里那可是大有用处啊!它就像一个超级整理大师,能把一堆乱七八糟的数据整理得井井有条。

比如说,咱要找个什么东西,在二叉树里找可比在一堆乱麻里找容易多了吧!它的结构也很巧妙呢!有的节点在上面,有的在下面,就像一个大家庭,有长辈有晚辈。

而且啊,通过那些连接的线,它们之间都有着特别的关系。

这是不是很像咱家里的亲戚关系网呀?二叉树的遍历也是很有讲究的哦!什么前序遍历、中序遍历、后序遍历,听起来是不是很玄乎?其实啊,就是从不同的角度去看看这棵树。

前序遍历就像是先看上面再看下面,中序遍历呢就有点像从中间开始看,后序遍历就是最后再看上面。

咱再想想,二叉树不就跟咱生活中的很多事情一样嘛!有时候咱得有条理地去做事,不能瞎搞一气。

就像二叉树,它的结构那么清晰,让我们能很容易地找到需要的东西。

而且二叉树还特别稳定呢!只要你一开始把它构建好了,它就乖乖地在那,不会随便出乱子。

这多让人放心啊!不像有些东西,一会儿变一个样,让人摸不着头脑。

那要是二叉树变得很大很大了呢?那可就更厉害了呀!它能处理超多的数据,就像一个超级大脑,什么都能记住。

你说,这二叉树是不是很神奇?它虽然看起来简单,但是里面蕴含的智慧可不少呢!它能帮我们解决好多问题,让我们的计算机世界变得更加精彩。

所以啊,可别小瞧了这二叉树哦!它真的是计算机领域里的一个宝贝呢!。

前序后序中序详细讲解

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。

数据结构二叉树先序中序后序考研题目

数据结构二叉树先序中序后序考研题目

数据结构二叉树先序中序后序考研题目在考研所涉及的数据结构中,二叉树以及与之相关的先序、中序和后序遍历是一个重要的考察点。

通过对二叉树的各种遍历方式的理解和掌握,可以帮助考生更好地理解树这个数据结构,提高解题的效率和正确率。

本文将针对数据结构中关于二叉树先序、中序和后序遍历的考研题目进行深入探讨,并希望能为考生提供一些帮助和启发。

一、先序、中序和后序遍历的概念在开始具体讨论考研题目之前,我们先来回顾一下先序、中序和后序遍历的概念。

在二叉树中,所谓的先序、中序和后序遍历,是指对二叉树中的节点进行遍历的顺序方式。

1. 先序遍历:先访问根节点,然后依次递归地访问左子树和右子树。

在遍历过程中,对于任一节点,先访问该节点,然后再访问其左右子树。

2. 中序遍历:先递归地访问左子树,然后访问根节点,最后再递归地访问右子树。

在遍历过程中,对于任一节点,先访问其左子树,然后访问该节点,最后再访问其右子树。

3. 后序遍历:先递归地访问左子树,然后再递归地访问右子树,最后再访问根节点。

在遍历过程中,对于任一节点,先访问其左右子树,然后再访问该节点。

二、考研题目解析1. 题目一:给出一个二叉树的中序遍历和后序遍历序列,构建该二叉树。

这是一个典型的二叉树重建题目,考查对中序和后序遍历结果的理解和利用。

解题的关键在于根据后序遍历序列确定根节点,在中序遍历序列中找到对应的根节点位置,然后再将中序遍历序列分为左右两个子树部分,分别递归构建左右子树。

考生需要对二叉树遍历的特点有清晰的认识,以及对递归构建树结构有一定的掌握。

2. 题目二:给出一个二叉树的先序遍历和中序遍历序列,构建该二叉树。

这个题目与上一个题目相似,同样是考察对二叉树重建的理解和应用。

解题思路也类似,首先根据先序遍历的结果确定根节点,在中序遍历序列中找到对应的根节点位置,然后递归构建左右子树。

需要注意的是,先序遍历序列的第一个元素即为根节点,而中序遍历序列中根节点的左边是左子树,右边是右子树。

遍历二叉树与线索二叉树PPT

遍历二叉树与线索二叉树PPT
A B C X Y D E
作业:P217-218
后序列:DGJHEBIFCA, 中序列:DBGEHJACIF, 求:1、画出该二叉树; 2、先序; 3、画出该二叉树对应的森林。
由此可以看出:
(1)遍历操作实际上是将非线性结构线性化的过程, 其结果为线性序列; (2)遍历操作是一个递归的过程,因此,这三种遍历 操作的算法可以用递归函数实现。 先序遍历递归算法: DLR ( BiTree T ) { if (T) //非空二叉树 { printf(“%d”,T->data); //访问根结点D DLR(T->lchild); //递归遍历左子树 DLR(T->rchild); //递归遍历右子树 } return(0); }
这就是线索二叉树(Threaded Binary Tree)
如何预存这类信息?有两种解决方法: 缺点:空间效 ① 每个结点增加两个域:fwd和bwd; 率太低! fwd lchild data rchild bwd ② 与原有的左右孩子指针域“复用”,充分利用那n+1 个空链域。 lchild data rchild 如何判断是孩 子指针还是线 规 定: 索指针? 1)若结点有左子树,则lchild指向其左 孩子;否则,lchild指向其直接前驱(即 线索); 如何区 别? 2)若结点有右子树,则rchild指向其右 孩子;否则,rchild指向其直接后继(即线索) 。
中序遍历递归算法: LDR(BiTree T) { if(T) { LDR(T->lchild); printf(“%d”,T->data); LDR(T->rchild); } return(0); }
后序遍历递归算法 LRD (BiTree T) { if(T) { LRD(T->lchild); LRD(T->rchild); printf(“%d”,T->data); } return(0);}

二叉树遍历讲课教案ppt课件

二叉树遍历讲课教案ppt课件
I; 中序遍历序列:D,C,B,E,H,A,G, I,F,试画出二叉树,并写出该二叉树的前序 遍历序列和中序遍历序列。
资金是运动的价值,资金的价值是随 时间变 化而变 化的, 是时间 的函数 ,随时 间的推 移而增 值,其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
6.5 线索二叉树
§ 何谓线索二叉树? § 线索链表的遍历算法 § 如何建立线索链表?
一、问题的提出
顺着某一条搜索路径巡访二叉树 中的结点,使得每个结点均被访问一 次,而且仅被访问一次。
“访问”的含义可以很是随 时间变 化而变 化的, 是时间 的函数 ,随时 间的推 移而增 值,其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
if (T) {
visit(T->data);
// 访问结点
Preorder(T->lchild, visit); // 遍历左子树
Preorder(T->rchild, visit);// 遍历右子树 }
}
资金是运动的价值,资金的价值是随 时间变 化而变 化的, 是时间 的函数 ,随时 间的推 移而增 值,其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
资金是运动的价值,资金的价值是随 时间变 化而变 化的, 是时间 的函数 ,随时 间的推 移而增 值,其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
二、先左后右的遍历算法
先(根)序的遍历算法 中(根)序的遍历算法 后(根)序的遍历算法
资金是运动的价值,资金的价值是随 时间变 化而变 化的, 是时间 的函数 ,随时 间的推 移而增 值,其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
先(根)序的遍历算法:
若二叉树为空树,则空操作;否则, (1)访问根结点; (2)先序遍历左子树; (3)先序遍历右子树。

二叉树的遍历PPT-课件

二叉树的遍历PPT-课件

4 、二叉树的创建算法
利用二叉树前序遍历的结果可以非常方便地生成给定的
二叉树,具体做法是:将第一个输入的结点作为二叉树的 根结点,后继输入的结点序列是二叉树左子树前序遍历的 结果,由它们生成二叉树的左子树;再接下来输入的结点 序列为二叉树右子树前序遍历的结果,应该由它们生成二 叉树的右子树;而由二叉树左子树前序遍历的结果生成二 叉树的左子树和由二叉树右子树前序遍历的结果生成二叉 树的右子树的过程均与由整棵二叉树的前序遍历结果生成 该二叉树的过程完全相同,只是所处理的对象范围不同, 于是完全可以使用递归方式加以实现。
void createbintree(bintree *t) { char ch; if ((ch=getchar())==' ') *t=NULL; else { *t=(bintnode *)malloc(sizeof(bintnode)); /*生成二叉树的根结点*/ (*t)->data=ch; createbintree(&(*t)->lchild); /*递归实现左子树的建立*/ createbintree(&(*t)->rchild); /*递归实现右子树的建立*/ }
if (s.top>-1) { t=s.data[s.top]; s.tag[s.top]=1; t=t->rchild; }
else t=NULL; }
}
7.5 二叉树其它运算的实现
由于二叉树本身的定义是递归的,因此关于二叉树的许多 问题或运算采用递归方式实现非常地简单和自然。 1、二叉树的查找locate(t,x)
(1)对一棵二叉树中序遍历时,若我们将二叉树严
格地按左子树的所有结点位于根结点的左侧,右子树的所

中序线索二叉树的结构特点

中序线索二叉树的结构特点

中序线索二叉树的结构特点
中序线索二叉树是一类完全特有的二叉树,它的特点在于把树节点的指针,用前驱和后继结点来表示。

这是基于中序遍历树节点的性质而定义的,中序遍历二叉树有着固定的前驱和后继关系,而这种特殊的结构也是中序线索二叉树的特色之一。

中序线索二叉树的特点非常明显,比如,在节点的左子树为空的情况下,其左指针指向前驱,右指针指向直接后继;而在节点的右子树为空的情况下,其左指针指向右前驱,右指针指向后继。

这样,就可以让从根节点开始,顺序访问中序线索二叉树所有节点,而无需对树层序遍历,降低了查找时间复杂度。

此外,中序线索二叉树还具有反向指针特性,比如,节点左子树为空时,其右指针指向右子树不空的节点,即其右前驱;节点右子树为空时,其左指针指向左子树不空的节点,即其左后继。

这也便于在遍历过程中及时回溯查找,从而更高效地完成任务。

总之,中序线索二叉树具备以上特点,在处理树结构问题时,尤其是以中序遍历树节点的情景,可大大提高查找的效率,也被广泛应用于实际的编程实践中。

6-3线索二叉树

6-3线索二叉树

第四节线索二叉树如何快捷地找出结点的孩子?如何快捷地找出结点的前驱、后继?①遍历二叉树,形成一个线性序列,再在序列中查找。

笨!②每个结点增加前驱域、后继域。

③利用结点的空链域存储前驱域和后继域。

思想:若结点有左子树,则其lchild域指示其左子树的位置若结点无左子树,则其lchild域指示其前驱结点的位置若结点有右子树,则其rchild域指示其右子树的位置若结点无右子树,则其rchild域指示其后继结点的位置、二叉树的线索化:以某种次序遍历二叉树,遍历过程中对其线索化。

(即将其空链域填上值)试一试:手工实现“二叉树的线索化”程序实现:一、建立线索树1、算法思路:①利用非递归算法:p遍历各结点,pre指向上一个访问的结点。

②每次指针变化前,线索化*p的前驱,*pre的后继。

2、程序typedef enum {START,LEFT,RIGHT} TravFlag;typedef struct{ //栈中元素的类型BiThrNode *p; //指向树中结点TravFlag flag; //*p结点的遍历状态}StackElem;void BiThrTree_PostOrder(BiThrNode *root) //后序线索树{Stack S; StackElem e;BiThrNode *pre=NULL;Stack_Init(S);e.p=root; e.flag=START; Stack_Push(S,e);while(!Stack_Empty(S)){ e=Stack_Gettop(S);switch (e.flag){case START: //第一次{ e.flag=NextDirect(e.flag); Stack_Settop(S,e);if(e.p->lch){e.p=e.p->lch; e.flag=START; Stack_Push(S,e);}break;}case LEFT: //从左子树回来{ e.flag=NextDirect(e.flag); Stack_Settop(S,e);if(e_p->rch){e.p=e.p->rch; e.flag=START; Stack_Push(S,e);}break;}case RIGHT: //从右子树回来。

二叉树的先序,中序,后序遍历实验报告总结

二叉树的先序,中序,后序遍历实验报告总结

二叉树的先序,中序,后序遍历实验报告总结
二叉树的先序、中序和后序遍历是处理二叉树结构时常用的方法。

在实验中,我们可以通过实现这三种遍历算法来更好地理解二叉树的结构和特点。

先序遍历是指先访问根节点,然后递归地先序遍历左子树,再递归地先序遍历右子树。

中序遍历是指先递归地中序遍历左子树,然后访问根节点,最后递归地中序遍历右子树。

后序遍历是指先递归地后序遍历左子树,然后递归地后序遍历右子树,最后访问根节点。

在实验中,我们可以通过递归或非递归的方式来实现这三种遍历算法。

递归实现简单直观,但可能由于递归深度过大而导致栈溢出。

非递归实现使用栈来模拟递归的过程,可以防止栈溢出。

通过实验可以发现,先序遍历的结果是按照根节点、左子树、右子树的顺序输出,中序遍历的结果是按照左子树、根节点、右子树的顺序输出,后序遍历的结果是按照左子树、右子树、根节点的顺序输出。

不同的遍历方式可以得到不同的输出结果,对数据的处理方式也有所不同。

总之,二叉树的先序、中序和后序遍历是处理二叉树结构的重
要方法。

通过实验可以更好地理解这些遍历算法的原理和应用场景。

线索化二叉树详解

线索化二叉树详解

线索化⼆叉树详解线索化⼆叉树详解说明1. 线索化⼆叉树,由字⾯意思,就是将⼆叉树的节点拿线索连接起来2. 实质上,也就是将⼆叉树的叶⼦节点左右指针域彼此连接⼀个节点3. ⼆叉树的⾮叶⼦节点的左右指针域都各⾃连接了⼀个节点,但是叶⼦节点的左右指针域是空的,因此考虑将叶⼦节点的左右指针域按照某种遍历次序连接起来4. 按照⼆叉树的遍历⽅式,有前序中序后续三种遍历⽅式,因此可以形成三种链式结构5. 每个叶⼦节点前⼀个节点称为前驱节点,后⼀个节点称为后继节点,如果当前节点没有前驱或者后继节点,则直接置为空6. 以中序线索化⼆叉树为例,编写中序线索化⼆叉树的⽅法7. 先判断当前节点是否为空,如果为空,则直接返回8. 否则先向左递归线索化⼆叉树的左⼦树9. 然后再线索化当前节点,定义属性pre保存当前节点的前⼀个节点,因此当前节点的前⼀个节点置为pre10. 注意当前节点的后⼀个节点,需要⽤pre保存当前节点,然后遍历到后⼀个节点,然后⽤pre指向11. 注意第⼀个节点和最后⼀个节点12. 中序线索化如下,前序和后续类似源码及分析节点类//创建节点class HeroNode{//编号private int no;//姓名private String name;//左⼦树private HeroNode left;//右⼦树private HeroNode right;//线索化的前驱节点类型,是节点还是树,假定 0 为树, 1 为节点private int leftType;//线索化的后继节点类型private int rightType;public int getLeftType() {return leftType;}public void setLeftType(int leftType) {this.leftType = leftType;}public int getRightType() {return rightType;}public void setRightType(int rightType) {this.rightType = rightType;}//构造器,左⼦树和右⼦树默认为空public HeroNode(int no, String name) {this.no = no; = name;}public int getNo() {return no;}public void setNo(int no) {this.no = no;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) { = name;}public HeroNode getLeft() {return left;}public void setLeft(HeroNode left) {this.left = left;}public HeroNode getRight() {return right;}public void setRight(HeroNode right) {this.right = right;}@Overridepublic String toString() {return "HeroNode{" +"no=" + no +", name='" + name + '\'' +'}';}//删除节点/**** @param no 要删除的节点编号*/public void delNode(int no){//判断当前节点的左⼦树是否为空,如果不为空,再判断是否为要删除的节点if (this.left != null && this.left.no == no){this.left = null;}//判断当前节点的右⼦树是否为空,如果不为空,再判断是否为要删除的节点if (this.right != null && this.right.no == no){this.right = null;}//否则向左向右递归if (this.left != null){this.left.delNode(no);}if (this.right != null){this.right.delNode(no);}}//前序中序后序遍历主要区别在于⽗节点的输出位置不同,/*** 前序遍历先输出⽗节点信息,然后判断左⼦树是否为空,如果不为空,则递归前序遍历 * 然后再判断右⼦树是否为空,如果不为空,则递归遍历前序遍历*///前序遍历public void preOrder(){//先输⼊当前节点信息System.out.println(this);//然后判断当前节点的左⼦树是否为空if (this.left != null){this.left.preOrder();}//再判断当前节点的右⼦树是否为空if (this.right != null){this.right.preOrder();}}//中序遍历public void infixOrder(){//先判断当前节点的左⼦树是否为空if (this.left != null){this.left.infixOrder();}//再输出当前节点的信息System.out.println(this);//然后再判断当前节点的右⼦树是否为空if (this.right != null){this.right.infixOrder();}}//后序遍历public void postOrder(){//先判断当前节点的左⼦树是否为空if (this.left != null){this.left.postOrder();}//再判断当前节点的右⼦树是否为空if (this.right != null){this.right.postOrder();}//最后输出当前节点的信息System.out.println(this);}//前序查找/*** 前序遍历查找* @param no 要查找的节点编号* @return 返回查找的结果*/public HeroNode preOrderSearch(int no){//先判断当前节点是不是要查找的节点if (this.no == no){return this;}//如果当前节点不是要查找的节点,则判断左⼦树是否为空,若不为空,则递归前序查找 HeroNode resNode = null;if (this.left != null){resNode = this.left.preOrderSearch(no);}//如果在左⼦树找到,则直接返回if (resNode != null){return resNode;}//如果左⼦树也没有找到,则判断右⼦树是否为空,并递归if (this.right != null){resNode = this.right.preOrderSearch(no);}return resNode;}//中序查找/*** 中序遍历查找* @param no 要查找的节点编号* @return 返回查找的结果*/public HeroNode infixOrderSearch(int no){//先判断当前节点左⼦树是否为空,如果不为空则递归中序查找//定义变量保存查找的结果HeroNode resNode = null;if (this.left != null){resNode = this.left.preOrderSearch(no);}//如果查找到,则直接返回if (resNode != null){return resNode;}//如果没有找到,判断当前节点是不是要查找的节点if (this.no == no){return this;}//如果还没有找到,则判断右⼦树是否为空,不为空则递归中序查找if (this.right != null){resNode = this.right.infixOrderSearch(no);}return resNode;}//后序查找/*** 后续遍历查找* @param no 要查找的节点编号* @return 返回查找的结果*/public HeroNode postOrderSearch(int no){//判断当前节点的左⼦树是否为空,如果不为空,则递归后续查找HeroNode resNode = null;if (this.left != null){resNode = this.left.postOrderSearch(no);}if (resNode != null){return resNode;}if (this.right != null){resNode = this.right.postOrderSearch(no);}if (resNode != null){return resNode;}if (this.no == no){return this;}return resNode;}}线索化⼆叉树类//创建⼀颗线索化⼆叉树class ThreaderBinaryTree{//⼆叉树必有根节点private HeroNode root;//定义变量指向前驱节点,默认为空private HeroNode pre = null;public void setRoot(HeroNode root) {this.root = root;}//编写中序线索化⼆叉树的⽅法/**** @param node node为当前要中序线索化的节点*/public void infixThreadedBinaryTree(HeroNode node){//先判断当前节点是否为空if (node == null){return;}//如果不为空,先线索化左⼦树infixThreadedBinaryTree(node.getLeft());//再线索化当前节点//当前节点的前驱节点为pre,后继节点需要在下⼀个节点连通,因为是单向的 //设置当前节点的前驱节点,并设置前驱节点类型if (node.getLeft() == null){node.setLeft(pre);node.setLeftType(1);}//设置当前节点的后继节点及其类型if (pre != null && pre.getRight() == null){pre.setRight(node);pre.setRightType(1);}//让pre指向当前节点pre = node;//最后再线索化右⼦树infixThreadedBinaryTree(node.getRight());}//重载线索化的⽅法public void infixThreadedBinaryTree(){this.infixThreadedBinaryTree(root);}//删除节点/**** @param no 要删除的节点编号*/public void delNode(int no){//先判断⼆叉树是否为空if (this.root != null){//再判断当前root节点是不是要删除的节点if (this.root.getNo() == no){root = null;}else {this.root.delNode(no);}}else {System.out.println("⼆叉树为空,不能删除...");}}//前序遍历public void preOrder(){if (this.root != null){this.root.preOrder();}else {System.out.println("⼆叉树为空...");}}//中序遍历public void infixOrder(){if (this.root != null){this.root.infixOrder();}else {System.out.println("⼆叉树为空...");}}//后续遍历public void postOrder(){if (this.root != null){this.root.postOrder();}else {System.out.println("⼆叉树为空...");}}//前序查找public HeroNode preOrderSearch(int no){if (this.root != null){return this.root.preOrderSearch(no);}else {return null;}}//中序查找public HeroNode infixOrderSearch(int no){if (this.root != null){return this.root.infixOrderSearch(no);}else {return null;}}//后续查找public HeroNode postOrderSearch(int no){if (this.root != null){return this.root.postOrderSearch(no);}else {return null;}}}测试类public static void main(String[] args) {ThreaderBinaryTree threaderBinaryTree = new ThreaderBinaryTree(); HeroNode root = new HeroNode(1,"tom");HeroNode node2 = new HeroNode(3,"jack");HeroNode node3 = new HeroNode(6,"smith");HeroNode node4 = new HeroNode(8,"king");HeroNode node5 = new HeroNode(10,"mary");HeroNode node6 = new HeroNode(14,"dop");root.setLeft(node2);root.setRight(node3);node2.setLeft(node4);node2.setRight(node5);node3.setLeft(node6);threaderBinaryTree.setRoot(root);//进⾏线索化threaderBinaryTree.infixThreadedBinaryTree();//测试线索化的结果System.out.println("node5的前⼀个节点 = " + node5.getLeft());System.out.println("node5的后⼀个节点 = " + node5.getRight());}。

树和森林转换为二叉树的方法

树和森林转换为二叉树的方法

树和森林转换为二叉树的方法树和森林是在计算机科学中常见的数据结构,用于表示具有层级关系的信息。

而二叉树是一种特殊的树形结构,每个节点最多只能有两个子节点。

在一些情况下,我们可能需要将树和森林转换为二叉树,以便于进行一些操作或分析。

本文将介绍两种将树和森林转换为二叉树的常见方法:二叉树的遍历和线索二叉树。

1.二叉树的遍历:二叉树的遍历是一种常见且简单的树到二叉树转换方法。

树的遍历有三种基本方式:前序遍历、中序遍历和后序遍历。

我们可以通过对树的任意一种遍历方式进行调整,来将树转换为二叉树。

1.1.前序遍历:前序遍历是指首先访问根节点,然后按照左子树、右子树的顺序遍历。

在转换为二叉树时,我们可以将子节点作为二叉树的左子节点,兄弟节点作为同级节点的右子节点。

1.2.中序遍历:中序遍历是指首先按照左子树、根节点、右子树的顺序遍历。

在转换为二叉树时,我们可以将树的左子树作为二叉树的左子节点,根节点作为二叉树的根节点,然后将树的右子树作为二叉树的右子节点。

1.3.后序遍历:后序遍历是指首先按照左子树、右子树、根节点的顺序遍历。

在转换为二叉树时,我们可以将根节点作为二叉树的根节点,兄弟节点作为同级节点的右子节点,然后将子节点作为二叉树的左子节点。

2.线索二叉树:线索二叉树是一种特殊的二叉树,每个节点除了包含左、右子节点的指针之外,还包含指向前驱节点和后继节点的指针。

在树和森林转换为二叉树时,我们可以使用线索二叉树的概念来构建二叉树。

2.1.前序线索二叉树:在前序线索二叉树中,节点的left指针指向节点的前驱节点(通过前序遍历),节点的right指针指向节点的后继节点(同样通过前序遍历)。

对于没有前驱或后继节点的节点,可以用空指针表示。

2.2.中序线索二叉树:在中序线索二叉树中,节点的left指针指向节点的前驱节点(通过中序遍历),节点的right指针指向节点的后继节点(同样通过中序遍历)。

对于没有前驱或后继节点的节点,可以用空指针表示。

中序遍历例子

中序遍历例子

中序遍历例子中序遍历是一种二叉树的遍历方式,也是常用的一种遍历方式之一。

在中序遍历中,我们首先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树。

下面我将通过一个例子来说明中序遍历的过程。

假设我们有一个二叉树如下所示:1/ \2 3/ \ / \4 5 6 7我们来进行中序遍历。

按照中序遍历的规则,我们首先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树。

根据这个规则,我们可以得到以下遍历顺序:4 -> 2 ->5 -> 1 ->6 -> 3 -> 7在这个例子中,我们首先遍历左子树,先访问节点4,然后访问节点2,再访问节点5。

接下来,我们访问根节点1。

最后,我们遍历右子树,先访问节点6,然后访问节点3,最后访问节点7。

通过这个例子,我们可以看出中序遍历的过程。

中序遍历可以帮助我们按照从小到大的顺序遍历二叉树的节点。

在实际应用中,中序遍历常常用来对二叉搜索树进行排序操作。

除了上述例子中的二叉树,我们还可以用其他的二叉树来进行中序遍历。

无论是什么样的二叉树,中序遍历的过程都是一样的。

首先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树。

中序遍历是二叉树遍历中的一种重要方式,对于理解和操作二叉树非常有帮助。

通过中序遍历,我们可以按照特定的顺序遍历二叉树的节点,从而实现不同的操作。

在实际应用中,中序遍历常常用于对二叉树进行排序、查找和删除等操作。

总结一下,中序遍历是一种二叉树的遍历方式,通过遍历左子树、访问根节点和遍历右子树的顺序,可以按照特定的顺序遍历二叉树的节点。

中序遍历在实际应用中有着重要的作用,可以用于对二叉树进行排序、查找和删除等操作。

希望通过这个例子,你能更好地理解中序遍历的过程和应用。

数据结构详细教案——树与二叉树

数据结构详细教案——树与二叉树

数据结构教案第六章树与二叉树目录6.1树的定义和基本术语 (1)6.2二叉树 (2)6.2.1 二叉树的定义 (2)6.2.2 二叉树的性质 (4)6.2.3 二叉树的存储结构 (5)6.3树和森林 (6)6.4二叉树的先|中|后序遍历算法 (7)6.5先|后|中序遍历的应用扩展 (9)6.5.1 基于先序遍历的二叉树(二叉链)的创建 (9)6.5.2 统计二叉树中叶子结点的数目 (9)6.5.3 求二叉树的高度 (10)6.5.4 释放二叉树的所有结点空间 (11)6.5.5 删除并释放二叉树中以元素值为x的结点作为根的各子树 (12)6.5.6 求位于二叉树先序序列中第k个位置的结点的值 (12)6.5.7 线索二叉树 (13)6.5.8 树和森林的遍历 (14)6.6二叉树的层次遍历 (16)6.7判断一棵二叉树是否为完全二叉树 (16)6.8哈夫曼树及其应用 (18)6.8.1 最优二叉树(哈夫曼树) (18)6.8.2 哈夫曼编码 (19)6.9遍历二叉树的非递归算法 (19)6.9.1 先序非递归算法 (19)6.9.2 中序非递归算法 (20)6.9.3 后序非递归算法 (21)第6章二叉树和树6.1 树的定义和基本术语1、树的递归定义1)结点数n=0时,是空树2)结点数n>0时有且仅有一个根结点、m个互不相交的有限结点集——m棵子树2、基本术语结点:叶子(终端结点)、根、内部结点(非终端结点、分支结点);树的规模:结点的度、树的度、结点的层次、树的高度(深度)结点间的关系:双亲(1)—孩子(m),祖先—子孙,兄弟,堂兄弟兄弟间是否存在次序:无序树、有序树去掉根结点非空树森林引入一个根结点3、树的抽象数据类型定义树特有的操作:查找:双亲、最左的孩子、右兄弟结点的度不定,给出这两种操作可以查找到一个结点的全部孩子插入、删除:孩子遍历:存在一对多的关系,给出一种有规律的方法遍历(有且仅访问一次)树中的结点ADT Tree{数据对象:D={a i | a i∈ElemSet, i=1,2,…,n, n≥0}数据关系:若D为空集,则称为空树;若D仅含一个数据元素,则R为空集,否则R={H},H是如下二元关系:(1) 在D中存在唯一的称为根的数据元素root,它在关系H下无前驱;(2) 若D-{root}≠Ф,则存在D-{root}的一个划分D1, D2, …, D m (m>0)(D i 表示构成第i棵子树的结点集),对任意j≠k (1≤j, k≤m) 有D j∩D k=Ф,且对任意的i (1≤i≤m),唯一存在数据元素x i∈D i, 有<root,x i>∈H(H表示结点之间的父子关系);(3) 对应于D-{root}的划分,H-{<root, x1>,…, <root, x m>}有唯一的一个划分H1, H2, …, H m(m>0)(H i表示第i棵子树中的父子关系),对任意j≠k(1≤j,k≤m)有H j∩H k=Ф,且对任意i(1≤i≤m),H i是D i上的二元关系,(D i, {H i})是一棵符合本定义的树,称为根root的子树。

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1b 1 0/ 0
c
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f
中序线索二叉树中 查找结点的后继和前驱:
如何在中序线索二叉树中找结点的后继:
• rtag = 1时,rchild所指的结点即为后继; • rtag = 0时,其后继为遍历其右子树时的第一个结点
(最左下结点)。 • 如结点 “*”的后继是“c” 。
如何在中序线索二叉树中找结点的前驱:
线索二叉树结点的结构:
0 lchild域指示其左孩子
ltag ={ 1 lchild域指示其前驱
0 rchild域指示其右孩子
rtag ={
1 rchild域指示其后继
线索二叉树
Hale Waihona Puke 线索化 线索链表lchild ltag data rtag rchild
线索
中序线索二叉树
-
NIL +
/
a
*e
f
b-
NIL
6.3遍历二叉树和线索二叉树
6.3.1遍历二叉树
如果按某条搜索路径巡 访树中每个结点,使得 每个结点均被访问一次, 而且仅被访问一次。
A B
C
D
E
F
G
先序遍历二叉树的操作定义为:
若二叉树为空,则空操作; 否则
(1)访问根结点; (2)先序遍历左子树; (3)先序遍历右子树。
C
A
B
E
DG
ABCDFEG
if (T){ if (InOrderTraverse(T->lchild,Visit))
if (Visit(T->data)) if (InOrderTraverse(T->rchild,Visit)) return OK;
return ERROR; }else return OK; }//InOrderTraverse
中序遍历二叉树的非递归算法
Status InOrderTraverse(BiTree T, Status(* Visit) (TElemType e)){
InitStack(S); Push(S,T); while(!StackEmpty(S)){
while(GetTop(S,p) && p)Push(S,p->lchild); Pop(S, p); if (!StackEmpty(S)){
}else return OK; }//PreOrderTraverse
中序遍历二叉树的操作定义为:
若二叉树为空,则空操作; 否则 (1)中序遍历左子树; (2)访问根结点; (3)中序遍历右子树。
CBDFAG E
A
B
E
C
DG
F
中序遍历二叉树的递归算法
Status InOrderTraverse(BiTree T, Status(* Visit)(TElemType e)){
B
E
C
DG
F
CBDFAGE
例: 已知结点的先序序列和中序 序列,求整棵二叉树。
先序序列:A B C D E F G 中序序列:C B E D A F G
A
A
C
B F
F
B
G
G
E
CD
D
E
A BF CDG E
构造二叉链表表示的二叉树 的递归算法
Status CreateBiTree(BiTree &T) { scanf(“%c”,&ch);
typedef struct BiThrNode {
TElemType data;
struct BiThrNode *lchild,*rchild;
//左右孩子指针
PointerTag LTag,RTag;
Pop(S,p); if (!Visite(p->data)) return ERROR; Push(S,p->rchild); } } return OK; }//InOrderTraverse
中序遍历二叉树的非递归算法 示意图
Pop GetTop<-- NULL
C
p
p
B
A A
S S
CBDFA
A
• ltag = 1时,lchild所指的结点即为前驱; • ltag = 0时,其前驱为遍历其左子树时的最后一个结
点(最右下结点)。 • 如根结点 “-”的前驱是“d” 。
中序线索二叉树
// 二叉树的二叉线索存储表示
typedef enum {Link,Thread} PointerTag;
//Link==0:指针,Thread==1:线索
构造二叉链表
按下列次序输入字符: ABCDEGF (其中表示空格字符) 可建立如右图的二叉链表.
A B
C
D
E
F
G
6.3.2 线索二叉树
遍历是非线性结构的线性化操作 保留遍历过程的顺序信息 ----线索二叉树的表示: 若结点有左子树,则其LCHILD域指示其左孩子, 否则令LCHILD域指示其前驱; 若结点有右子树,则其RCHILD域指示其右孩子, 否则令RCHILD域指示其后继。
if (ch==‘#’) T=NULL; else { if (!(T=(BiTNode *) malloc(sizeof (BiTNode))))
exit(OVERFLOW); T->data = ch ; CreateBiTree(T->lchild); CreateBiTree(T->rchild); } return OK; }//CreateBiTree
if (T){ if (PostOrderTraverse(T->lchild,Visit))
if (PostOrderTraverse(T->rchild,Visit)) if (Visit(T->data)) return OK;
return ERROR; }else return OK; }//PostOrderTraverse
后序遍历二叉树的操作定义为:
若二叉树为空,则空操作;
否则
A
(1)后序遍历左子树;
(2)后序遍历右子树;
B
E
(3)访问根结点。
C
DG
CFDBGEA
F
后序遍历二叉树的递归算法
Status PostOrderTraverse(BiTree T, Status(* Visit)(TElemType e)){
F
先序遍历二叉树的递归算法
Status PreOrderTraverse(BiTree T, Status(* Visit)(TElemType e)){
if (T){ if (Visit(T->data)) if (PreOrderTraverse(T->lchild,Visit)) if (PreOrderTraverse(T->rchild,Visit)) return OK; return ERROR;
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