离散数学 树 知识点总结

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离散数学知识点总结

离散数学知识点总结

离散数学知识点总结总结离散数学知识点第二章命题逻辑1.→,前键为真,后键为假才为假;,相同为真,别同为假;2.主析取范式:极小项(m)之和;主合取范式:极大项(M)之积;3.求极小项时,命题变元的确信为1,否定为0,求极大项时相反;4.求极大极小项时,每个变元或变元的否定只能浮现一次,求极小项时变元别够合取真,求极大项时变元别够析取假;5.求范式时,为保证编码别错,命题变元最好按P,Q,R的顺序依次写;6.真值表中值为1的项为极小项,值为0的项为极大项;7.n个变元共有n2个极小项或极大项,这n2为(0~n2-1)刚好为化简完后的主析取加主合取;8.永真式没有主合取范式,永假式没有主析取范式;9.推证蕴含式的办法(=>):真值表法;分析法(假定前键为真推出后键为真,假定前键为假推出后键也为假)10.命题逻辑的推理演算办法:P规则,T规则①真值表法;②直截了当证法;③归谬法;④附加前提法;第三章谓词逻辑1.一元谓词:谓词惟独一具个体,一元谓词描述命题的性质;多元谓词:谓词有n个个体,多元谓词描述个体之间的关系;2.全称量词用蕴含→,存在量词用合取^;3.既有存在又有全称量词时,先消存在量词,再消全称量词;第四章集合1.N,表示自然数集,1,2,3……,别包括0;2.基:集合A中别同元素的个数,|A|;3.幂集:给定集合A,以集合A的所有子集为元素组成的集合,P(A);4.若集合A有n个元素,幂集P(A)有n2个元素,|P(A)|=||2A=n2;5.集合的分划:(等价关系)①每一具分划基本上由集合A的几个子集构成的集合;②这几个子集相交为空,相并为全(A);6.集合的分划与覆盖的比较:分划:每个元素均应浮现且仅浮现一次在子集中;覆盖:只要求每个元素都浮现,没有要求只浮现一次;第五章关系1.若集合A有m个元素,集合B有n个元素,则笛卡尔A×B的基2种别同的关系;数为mn,A到B上能够定义mn2.若集合A有n个元素,则|A×A|=2n,A上有22n个别同的关系;3.全关系的性质:自反性,对称性,传递性;空关系的性质:反自反性,反对称性,传递性;全封闭环的性质:自反性,对称性,反对称性,传递性;4.前域(domR):所有元素x组成的集合;后域(ranR):所有元素y组成的集合;5.自反闭包:r(R)=RUI;x对称闭包:s(R)=RU1-R;传递闭包:t(R)=RU2R U3R U……6.等价关系:集合A上的二元关系R满脚自反性,对称性和传递性,则R 称为等价关系;7.偏序关系:集合A上的关系R满脚自反性,反对称性和传递性,则称R 是A上的一具偏序关系;8.covA={|x,y属于A,y盖住x};9.极小元:集合A中没有比它更小的元素(若存在也许别唯一);极大元:集合A中没有比它更大的元素(若存在也许别唯一);最小元:比集合A中任何其他元素都小(若存在就一定唯一);最大元:比集合A中任何其他元素都大(若存在就一定唯一);10.前提:B是A的子集上界:A中的某个元素比B中任意元素都大,称那个元素是B的上界(若存在,也许别唯一);下界:A中的某个元素比B中任意元素都小,称那个元素是B的下界(若存在,也许别唯一);上确界:最小的上界(若存在就一定唯一);下确界:最大的下界(若存在就一定唯一);第六章函数2种别同的关系,有m n种别同的函1.若|X|=m,|Y|=n,则从X到Y有mn 数;2.在一具有n个元素的集合上,能够有22n种别同的关系,有n n种别同的函数,有n!种别同的双射;3.若|X|=m,|Y|=n,且m,满脚f(a*b)=f(a)^f(b),则f为由到的同态映射;若f是双射,则称为同构;第八章群1.广群的性质:封闭性;半群的性质:封闭性,结合律;含幺半群(独异点):封闭性,结合律,有幺元;群的性质:封闭性,结合律,有幺元,有逆元;2.群没有零元;3.阿贝尔群(交换群):封闭性,结合律,有幺元,有逆元,交换律;4.循环群中幺元别能是生成元;5.任何一具循环群必然是阿贝尔群;第十章格与布尔代数1.格:偏序集合A中任意两个元素都有上、下确界;2.格的基本性质:1) 自反性a≤a 对偶: a≥a2) 反对称性a≤b ^ b≥a => a=b对偶:a≥b ^ b≤a => a=b3) 传递性a≤b ^ b≤c => a≤c对偶:a≥b ^ b≥c => a≥c4) 最大下界描述之一a^b≤a 对偶avb≥aA^b≤b 对偶avb≥b5)最大下界描述之二c≤a,c≤b => c≤a^b对偶c≥a,c≥b =>c≥avb6) 结合律a^(b^c)=(a^b)^c对偶 av(bvc)=(avb)vc7) 等幂律a^a=a 对偶 ava=a8) 汲取律a^(avb)=a 对偶 av(a^b)=a9) a≤b a^b=a avb=b10) a≤c,b≤d => a^b≤c^d avb≤cvd11) 保序性b≤c => a^b≤a^c avb≤avc12)分配别等式av(b^c)≤(avb)^(avc) 对偶a^(bvc)≥(a^b)v(a^c)13)模别等式a≤c av(b^c)≤(avb)^c3.分配格:满脚a^(bvc)=(a^b)v(a^c)和av(b^c)=(avb)^(avc);4.分配格的充要条件:该格没有任何子格与钻石格或五环格同构;5.链格一定是分配格,分配格必然是模格;6.全上界:集合A中的某个元素a大于等于该集合中的任何元素,则称a为格的全上界,记为1;(若存在则唯一)全下界:集合A中的某个元素b小于等于该集合中的任何元素,则称b为格的全下界,记为0;(若存在则唯一)7.有界格:有全上界和全下界的格称为有界格,即有0和1的格;8.补元:在有界格内,假如a^b=0,avb=1,则a和b互为补元;9.有补格:在有界格内,每个元素都至少有一具补元;10.有补分配格(布尔格):既是有补格,又是分配格;11.布尔代数:一具有补分配格称为布尔代数;第十一章图论1.邻接:两点之间有边连接,则点与点邻接;2.关联:两点之间有边连接,则这两点与边关联;3.平庸图:惟独一具孤立点构成的图;4.简单图:别含平行边和环的图;5.无向彻底图:n个节点任意两个节点之间都有边相连的简单无向图;有向彻底图:n个节点任意两个节点之间都有边相连的简单有向图;6.无向彻底图有n(n-1)/2条边,有向彻底图有n(n-1)条边;7.r-正则图:每个节点度数均为r的图;8.握手定理:节点度数的总和等于边的两倍;9.任何图中,度数为奇数的节点个数必然是偶数个;10.任何有向图中,所有节点入度之和等于所有节点的出度之和;11.每个节点的度数至少为2的图必然包含一条回路;12.可达:关于图中的两个节点v,j v,若存在连接i v到j v的路,则称iv与j v相互可达,也称i v与j v是连通的;在有向图中,若存在i v到j v i的路,则称v到j v可达;i13.强连通:有向图章任意两节点相互可达;单向连通:图中两节点至少有一具方向可达;弱连通:无向图的连通;(弱连通必然是单向连通)14.点割集:删去图中的某些点后所得的子图别连通了,假如删去其他几个点后子图之间仍是连通的,则这些点组成的集合称为点割集;割点:假如一具点构成点割集,即删去图中的一具点后所得子图是别连通的,则该点称为割点;15.关联矩阵:M(G),m是i v与j e关联的次数,节点为行,边为列;ij无向图:点与边无关系关联数为0,有关系为1,有环为2;有向图:点与边无关系关联数为0,有关系起点为1终点为-1,关联矩阵的特点:无向图:①行:每个节点关联的边,即节点的度;②列:每条边关联的节点;有向图:③所有的入度(1)=所有的出度(0);16.邻接矩阵:A(G),a是i v邻接到j v的边的数目,点为行,点为ij列;17.可达矩阵:P(G),至少存在一条回路的矩阵,点为行,点为列;P(G)=A(G)+2A(G)+3A(G)+4A(G)可达矩阵的特点:表明图中任意两节点之间是否至少存在一条路,以及在任何节点上是否存在回路;A(G)中所有数的和:表示图中路径长度为1的通路条数;2A(G)中所有数的和:表示图中路径长度为2的通路条数;3A(G)中所有数的和:表示图中路径长度为3的通路条数;4A(G)中所有数的和:表示图中路径长度为4的通路条数;P(G)中主对角线所有数的和:表示图中的回路条数;18.布尔矩阵:B(G),v到j v有路为1,无路则为0,点为行,点为i列;19.代价矩阵:邻接矩阵元素为1的用权值表示,为0的用无穷大表示,节点自身到自身的权值为0;20.生成树:只拜访每个节点一次,通过的节点和边构成的子图;21.构造生成树的两种办法:深度优先;广度优先;深度优先:①选定起始点v;②挑选一具与v邻接且未被拜访过的节点1v;③从v动身按邻接方向接着拜访,当遇到一具节点所有邻接1点均已被拜访时,回到该节点的前一具点,再寻求未被拜访过的邻接点,直到所有节点都被拜访过一次;广度优先:①选定起始点v;②拜访与v邻接的所有节点1v,2v,……,k v,这些作为第一层节点;③在第一层节点中选定一具节点v为起点;1④重复②③,直到所有节点都被拜访过一次;22.最小生成树:具有最小权值(T)的生成树;23.构造最小生成树的三种办法:克鲁斯卡尔办法;管梅谷算法;普利姆算法;(1)克鲁斯卡尔办法①将所有权值按从小到大罗列;②先画权值最小的边,然后去掉其边值;重新按小到大排序;③再画权值最小的边,若最小的边有几条相同的,挑选时要满脚别能浮现回路,然后去掉其边值;重新按小到大排序;④重复③,直到所有节点都被拜访过一次;(2)管梅谷算法(破圈法)①在图中取一回路,去掉回路中最大权值的边得一子图;②在子图中再取一回路,去掉回路中最大权值的边再得一子图;③重复②,直到所有节点都被拜访过一次;(3)普利姆算法①在图中任取一点为起点v,连接边值最小的邻接点2v;1②以邻接点v为起点,找到2v邻接的最小边值,假如最小边值2比v邻接的所有边值都小(除已连接的边值),直截了当连接,否则退回1。

离散数学必备知识点总结资料

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离散数学必备知识点总结资料离散数学是指离散的数学概念和结构,独立于连续的数学。

它是在计算机科学、信息科学、数学基础研究、工程技术等领域中的基础课程之一。

以下是离散数学必备的一些知识点总结。

一、逻辑与集合1. 命题与谓词:命题是一个陈述,可以被判断为真或假,而谓词是一种用来描述命题所涉及实体之间关系的语句。

2. 命题逻辑:重点关注命题真假和与或非等运算关系,包括真值表和主范式。

3. 一阶谓词逻辑:注意包含全称量词和存在量词,也包括a|b, a//b等符号的理解。

4. 集合与运算:集合是指不同元素组成的一个整体。

基本的集合运算包括并、交、差等。

5. 关系与函数:关系是一种元素之间的对应关系,而函数是一种具有确定性的关系,即每一个自变量都对应唯一的函数值。

6. 等价关系与划分:等价关系是指满足自反性、对称性和传递性的关系。

划分是指将一个集合分成若干个不相交的子集,每个子集称为一个等价类。

二、图论1. 图的定义和基本概念:图由节点和边构成,节点间的连线称为边。

包括度、路径、连通性等概念。

2. 图的表示方法:邻接矩阵和邻接表。

3. 欧拉图与哈密顿图:欧拉图是指能够一笔画出的图,哈密顿图是指含有一条经过每个节点恰好一次的路径的图。

4. 最短路径与最小生成树:最短路径问题是指在图中找出从一个节点到另一个节点的最短路径。

最小生成树问题是指在图中找出一棵覆盖所有节点的树,使得边权之和最小。

三、代数系统1. 代数结构:包括群、环、域等概念。

2. 群的定义和基本概念:群是在一个集合中定义一种二元运算满足结合律、单位元存在和逆元存在的代数结构。

四、组合数学1. 排列、组合和二项式系数:排列是指从n个元素中任选r个进行排序,组合是指从n个元素中任选r个但不考虑排序,二项式系数是指组合数。

2. 生成函数:将组合数与多项式联系起来的一种工具,用于求出某种算法或结构的某些特定函数。

3. 容斥原理:一个集合的容斥原理指在集合的并、交、补之间的关系。

离散数学知识点总结

离散数学知识点总结

注意/技巧:析取符号为V,大写字母Vx + y = 3不是命题前件为假时,命题恒为真运用吸收律命题符号化过程中要注意命题间的逻辑关系,认真分析命题联结词所对应的自然语言中的联结词,不能只凭字面翻译。

也就是说,在不改变原意的基础上,按照最简单的方式翻译通用的方法:真值表法VxP(x)蕴含存在xP(x)利用维恩图解题证明两个集合相等:证明这两个集合互为子集常用的证明方法:任取待证集合中的元素<,>构造相应的图论模型第一章命题逻辑命题和联结词命题的条件:表达判断的陈述句、具有确定的真假值。

选择题中的送分题原子命题也叫简单命题,与复合命题相对简单联结词的真值表要记住非(简单)合取(当且仅当P,Q都为真时,命题为真)析取(当且仅当P,Q都为假时,命题为假),P,Q可以同时成立,是可兼的或条件(→)(当且仅当P为真,Q为假时,命题为假)P是前件,Q是后件只要P,就Q等价于P→Q只有P,才Q等价于非P→非Q,也就是Q→PP→Q特殊的表达形式:P仅当Q、Q每当P双条件(↔)(当且仅当P与Q具有相同的真假值时,命题为真,与异或相反)命题公式优先级由高到低:非、合取和析取、条件和双条件括号省略条件:①不改变先后次序的括号可省去②最外层的括号可省去重言式(永真式)、矛盾式(永假式)、偶然式可满足式:包括重言式和偶然式逻辑等价和蕴含(逻辑)等价:这是两个命题公式之间的关系,写作“⇔”,要与作为联结词的↔区分开来。

如果命题公式A为重言式,那么A⇔T常见的命题等价公式:需要背过被标出的,尽量去理解。

关键是掌握公式是将哪个符号转换为了哪个符号,这对于解证明题有很大的帮助!验证两个命题公式是否等价:当命题变元较少时,用真值表法。

当命题变元较多时,用等价变换的方法,如代入规则、替换规则和传递规则定理:设A、B是命题公式,当且仅当A↔B是一个重言式时,有A和B逻辑等价。

蕴含:若A→B是一个重言式,就称作A蕴含B,记作A⇒B常见的蕴含公式的运用方法同上面的命题等价公式证明A⇒B:①肯定前件,推出后件为真②否定后件,推出前件为假当且仅当A⇒B且B⇒A时,A⇔B,也就是说,要证明两个命题公式等价,可以证明它们相互蕴含联结词的完备集新的联结词:条件否定、异或(不可兼或)、或非(析取的否定)、与非(合取的否定)任意命题公式都可由仅含{非,析取}或{非,合取}的命题公式来等价地表示全功能联结词集合极小全功能联结词集合对偶式对偶式:将仅含有联结词非、析取、合取(若不满足,需先做转换)的命题公式A中的析取变合取,合取变析取,T变F,F变T得到的命题公式A*称为A的对偶式范式析取式:否定+析取合取式:否定+合取析取范式:(合取式)析取(合取式)……析取(合取式)。

离散数学 树

离散数学 树

离散数学树
离散数学中的树(Tree)是一种常见的图论结构,它是一种无向、连通且没有简单回路的无向图,或者是一个有向连通图,其中每个节点都只有唯一一个父节点(除了根节点)。

树形结构中的每一个节点都可以视为一个子树的根节点,因为它下面连接了若干个子节点,这样就形成了一棵向下生长的树状结构。

树形结构还有一个重要的特点就是它具有很好的递归性质,因为每个节点下面都可以再建立一棵子树,这样就可以逐层递归地构建出整棵树。

在离散数学中,树被广泛应用于算法设计、数据结构以及对计算机网络和信息系统进行建模等领域。

树的深度和广度优先遍历、树的一些基本性质(如高度、度、叶子节点等)以及树的遍历应用在图的搜索算法、排序、哈夫曼编码、抽象语法树等算法中都有广泛的应用。

离散数学7-树

离散数学7-树

(b)
(a)
V5
2
1
V7
8
9
V2
V4
2
3
V8
5
V1
V1
V4
V5
1
3
V7
V6
8
V4
2
V8
5
6
V1
1
V5
6
V7
V6
8
3
V8
5
6
V7
9
V3
(e)
V3
(f)
(g)
22
V2
V3
(h)
五.应用举例——求最小生成树
例3 用管梅谷算法求下图的最小生成树。
23
五.应用举例——求最小生成树
例3 用管梅谷算法求下图的最小生成树。
成圈。
首先证明T无简单回路。对n作归纳证明。
(i) n=1时,m=n-1=0,显然无简单回路;
(ii)假设顶点数为n-1时无简单回路,现考察顶点数是n的情况:此时至少有一
个顶点v其次数d(v)=1。因为若n个顶点的次数都大于等于2,则不少于n条边,但这与
m=n-1矛盾。
删去v及其关联边得到新图T’,根据归纳假设T’无简单回路,再加回v及其关联
边又得到图T,则T也无简单回路。
再由图的连通性可知,加入任何一边后就会形成圈,且只有一个圈,否则原图
中会含圈。
9
二. 基本定理——证明
证明(4):(3)(4),即证一个无圈图若加入任一边就形成圈,
则该图连通,且其任何一边都是桥。
若图不连通,则存在两个顶点vi和vj,在vi和vj之间没有路,若
加边(vi,vj)不会产生简单回路,但这与假设矛盾。由于T无简单回

离散数学知识点总结及应用

离散数学知识点总结及应用

离散数学知识点总结及应用
知识点1: 集合论
- 集合的定义和表示方法
- 集合的运算:并、交、差、补
- 集合的基本性质和定律
知识点2: 逻辑与命题
- 命题的定义和特性
- 命题的联结词:与、或、非
- 命题的真值表和逻辑运算
- 命题的充分条件和必要条件
知识点3: 关系与函数
- 关系的定义和性质
- 关系的类型:自反、对称、传递、等价
- 函数的定义和基本概念
- 函数的特性和图像
知识点4: 图论
- 图的基本概念和术语
- 图的存储结构:邻接矩阵、邻接表
- 图的遍历算法:深度优先搜索、广度优先搜索
- 最短路径算法:Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法
知识点5: 组合数学
- 排列和组合的基本概念
- 排列和组合的计算方法
- 随机变量和概率分布
- 组合数学在密码学等领域的应用
知识点6: 布尔代数
- 布尔代数的基本运算:与、或、非
- 布尔函数的最小化方法
- 布尔代数的应用:逻辑电路设计、编码器等
知识点7: 计算理论
- 自动机的基本概念和分类
- 正则语言和正则表达式
- 文法的定义和性质
- 上下文无关文法和巴科斯范式
知识点8: 数论
- 整数的性质和基本运算
- 质数和分解定理
- 同余关系和同余方程
- 数论在加密算法中的应用
以上是离散数学中的一些主要知识点和应用场景的简要总结,希望对你的研究有所帮助。

离散数学CH04_图论_根树

离散数学CH04_图论_根树

4.6 树
4.6 树
图中的三棵树T1,T2和T3都是带权2,2,3,3,5
的二叉树,它们的权分别是:
W(T1)=2×2+2×2+3×3+5×3+3×2=38 W(T2)=3×4+5×4+3×3+2×2+2×1=47 W(T3)=3×3+3×3+5×2+2×2+2×2=36 以上三棵树都是带权2,2,3,3,5的赋权二叉树,但不 是最优树。
【例】求图所示的二叉树产 生的前缀码。 解:在图(a)中,每一个 分枝点引出的左侧边标记0, 右侧边标记1。由根结点到 树叶的路经上各边的标记组 成的0、1序列作为对应树叶 的标记,如图 (b)所示。产 生的前缀码为: 01,11,000,0010,0011
4.6 树
定理 任意一个前缀码,都对应一个二叉树。 证明:
4.6 树
给定了一个前缀码,设h是其中最长序列的长度。画出一个高为 h的正则二叉树。按定理9.6.7中描述的办法给各边标记0或1。 每一个结点对应一个0、1序列,它是由根结点到该结点的路经 上各边的标记组成的。如果某个0、1序列是前缀码的元素,则 标记该结点。将已标记结点的所有后代和该结点的射出边全部删 除,得到了一个二叉树,再删除未加标记的树叶,就得到要求的 二叉树。
在通信中常用0、1字符串表示英文字母,即用二进制 数表示英文字母。最少用多少位二进制数就能表示26
个英文字母呢?1位二进数可以表示2=21个英文字母
,两位二进制数可以表示4=22个英文字母,……,n 位二进制数可以表示2n个英文字母。如果规定,可以 用1位二进制数表示英文字母,也可以用两位二进制数 表示英文字母。
4.6 树
定理 在完全m叉树中,其树叶数为t,分枝点数为i,则 (m1)*i=t-1。 证明:

离散数学树知识点总结

离散数学树知识点总结

第六章树一、掌握根本概念树的子树是互不相交的,树可以为空〔空树〕非空的树中,只有一个结点是没有前趋的,那就是根。

非空树只有一个树根,是一对多的关系。

叶子结点、结点的度、树的度、结点的层次、树的深度、树的四种表示方法二、二叉树的定义、特点、五种根本形态二叉树是有序树,左右子树不能互相颠倒二叉树中结点的最大度为2,但不一定都是2。

三、二叉树的性质要掌握性质1:二叉树的第i层上至多有2 i-1〔i 1〕个结点。

性质2:深度为k的二叉树中至多2k-1个结点。

性质3:对任何一棵二叉树T,如果其终端结点数为n0,度为2的结点数为n2,那么n0=n2+1。

证明:1)结点总数n=n0+n1+n2 (n1是度为1的结点数)2)进入分支总数m(每个结点唯一分支进入) n=m+13)m个分支是由非叶子结点射出m=n1+2n2性质4:具有n个结点的完全二叉树的深度k为[log2n]+1四、满二叉树和完全二叉树的区别是什么?满二叉树一定是完全二叉树,但是完全二叉树不一定是满二叉树。

深度为k的二叉树,最少有k个结点,最多有2k-1深度为k的完全二叉树,最少有2k-1-1+1个结点,最多有2k-1五、二叉树的存储构造〔可以通过下标找结点的左右孩子〕1.顺序存储构造适用于满二叉树和完全二叉树。

〔其缺点是必须把其他二叉树补成完全二叉树,从上到下,从左到右依次存储在顺序存储空间里,会造成空间浪费〕2.二叉链表存储构造〔其优点是找左孩子和右孩子方便,但缺点是找父节点麻烦〕lchild Data rchild〔重点〕3. 三叉链表存储构造不仅找其左、右孩子很方便,而且找其双亲也方便六、遍历的概念是什么?七、二叉树的遍历有三种:前序〔先序、先根〕遍历、中序〔中序、中根〕遍历、后序〔后序、后根〕遍历1.给出一棵二叉树,要会二叉树的三种遍历2.给出两种遍历〔必须有中序遍历〕,要求会画该二叉树。

八、了解引入线索〔中序、先序、后序〕二叉树的原因是什么?九、会在二叉树上画先序线索化、中序线索化、后序线索化。

【离散数学讲义】8.树与生成树53

【离散数学讲义】8.树与生成树53

2.弦:图G中,不在其生成树里的边,称作弦. 所有弦的集合,
称为该生成树的补.
v1
定理2 :连通图G中至少有一棵生成树.
v2
v3
证明:如果G中无回路, 则G本身就是树. v4
v5
如果G中有回路,可以通过反复删去回路
中的边,使之既无回路,又连通.就得到生成树.
思考题:设G是有n个结点,m条边的连通图, 问要删去多少
为该结点的层次. 同一层次的结点称为兄弟结点.
7.树高:从树根到各个叶结点的路径中, 最长路径的长度,
称为该树的高度(树高).
三.举例: a)语法树
主语
句子
谓语短语
冠词 形容词 名词 动词
宾语
The little
b)算术表达式树 ((a+b)÷c)×(d-e)

19
42,58 24,34,42 19,23,24,34
17,17,19,23,24
11,13,17,17,19,23
7,10,11,13,17,19,23 5,5,7,11,13,17,19,23
2,3,5,7,11,13,17,19,23
23 24
34
11 13 17 17
7 10
55
23
5. 最优树的应用举例
34 6 6 v6
Kruskal算法: 设G是有n个结点,m条边(m≥n-1)的连通图. S=Φ i=0 j=1
将所有边按照权升序排序: e1, e2, e3,… ,em
S=S∪{ai} j=j+1
|S|=n-1 Y 输出S 停 N
N
取ej使得
ai=ej i=i+1

离散数学 第12章 树

离散数学 第12章 树

在图12.2.1所示图中,e1, e2 , e3 , e4 , e5 , e9 ,为T 的树枝,
设它们对应的基本割集分别为
(S1, S2 , S3 , S4 , S。5 , 以S6 )树
枝为集合中第一个元素的方式写出它们(当然集合中
的元素是不讲顺序的,这里为了区分树枝和弦)。
S1 {e1, e7 , e8}、S2 、 {e2 , e7 , e8 , e10 , e11} S3 {e3 , e10 , e11} 、S4 {e4 , e6}
的割集是不同的也是显然的。
27
12.2.1 生成树
• 定义12.2.4 设T 是n阶连通图G 的一棵生成树,e1,e2 , ,en1
为G T的对的应树生枝成,S树i 是TG由的树只枝含e树i生枝成e的i 的基割本集割,则称 S i 为
集,i 1,2, , n 1。并称 {S1, S2 , , Sn1} 为G 对应T 的基本 割集系统,称n-1为G 的割集秩,记作 (G)。.
• 例题12.2.1 求图12.2.2所示两个图中的最
小生成树。
1
1
2
2
3
1
53
1
4
5
7
3
2
6
1
4
30
12.2.2 最小代价生成树
• 解 用避圈法算法,求出的(a)中最小生成树
为图T1 12.2.3中(a)中实线边所示的生成 树,W(T1) 6 。(b)中的最小生成树(b)为图 12.2.3中实边所示的生成树T2 ,W (T2 ) 12 。
环(否则,可以将所有的环先删去),将m 条边按权从小到大
顺序排列,设为 e1, e2 ,。,em
中取的e边1在不T能中构,成然回后路依,次则检取查e

离散数学第十一章 树

离散数学第十一章 树
解:这实际上是求 G 的生成树的边数问题。 一般情况下,设连通图 G 有n个节点,m条边。由树的性质知,T有n个节点, n-1条树枝,m-n+1 条弦。 在图11.2(a)中, n=5,则n-1=4 ,所以至少要修4条路才行。 由图11.2可见,要在一个连通图 中找到一棵生成树,只要不断地从 的回路上 删去一条边,最后所得无回路的子图就是 的一棵生成树。于是有以下定理。
m 1 ) t t 1 即(
这个定理实质上可以用每局有m个选手参加的单淘汰制比赛来说明。t个叶表 示t个参赛的选手,i则表示必须按排的总的比赛局数。每一局由m个参赛者中产生 一个优胜者,最后决出一个冠军。
11.2 有向树及其应用
m叉树
例11.8 设有28盏电灯,拟公用一个电源插座,问需要多少块具有四插 座的接线板? 这个公用插座可以看成是正则四叉树的根,每个接线板看成是其它的 分枝点,灯泡看成是叶,则问题就是求总的分枝点的数目,由定理11.4可 1 以算得 i (281 ) 9 。因此,至少需要9块接线板才能达到目的。 3
图11.6
11.2 有向树及其应用
定义11.10 设<D,W>是叶加权二叉树。如果对于一切叶加权二叉树
DW ', ' 只要对于任意正实数r,D和 D ' 中权等于r的叶的数目相同,就 ', ' 的叶加权路径长度,则称 有<D,W>的叶加权路径长度不大于 DW
<D,W>为最优的。 这样,我们把求某问题的最佳算法就归结为求最优二叉树的问题。
11.1 树与生成树
生成树与最小生成树
定理11.2 无向图 为连通当且仅当 有生成树。
证明:先采用反证法来证明必要性。 若 G 不连通,则它的任何生成子图也不连通,因此不可能有生成树,与 G 有 生成树矛盾,故 G 是连通图。 再证充分性。 设 G 连通,则 G 必有连通的生成子图,令 T 是 G 的含有边数最少的生成子图, 于是 T 中必无回路(否则删去回路上的一条边不影响连通性,与 T 含边数最少矛 盾),故 T 是一棵树,即生成树。

离散数学知识点总结

离散数学知识点总结

离散数学知识点总结离散数学是数学的一个分支,主要研究离散的数学结构和离散的数学对象。

它包括了许多重要的概念和技术,是计算机科学、通信工程、数学和逻辑学等领域的基础。

本文将对离散数学的一些核心知识点进行总结,包括命题逻辑、一阶逻辑、图论、集合论和组合数学等内容。

1. 命题逻辑命题逻辑是离散数学的一个重要分支,研究命题之间的逻辑关系。

命题是一个陈述语句,要么为真,要么为假,而且不能同时为真和为假。

命题逻辑包括逻辑运算和逻辑推理等内容,是离散数学的基础之一。

1.1 逻辑运算逻辑运算包括与(∧)、或(∨)、非(¬)、蕴含(→)和双条件(↔)等运算。

与、或和非是三种基本的逻辑运算,蕴含和双条件则是基于这三种基本运算得到的复合运算。

1.2 逻辑等值式逻辑等值式是指在命题逻辑中具有相同真值的两个复合命题。

常见的逻辑等值式包括德摩根定律、双重否定定律、分配率等。

1.3 形式化证明形式化证明是命题逻辑的一个重要内容,研究如何利用逻辑规则和等值式来推导出给定命题的真值。

形式化证明包括直接证明、间接证明和反证法等方法,是离散数学中的常见技巧。

2. 一阶逻辑一阶逻辑是命题逻辑的延伸,研究命题中的量词和谓词等概念。

一阶逻辑包括量词、谓词逻辑和形式化证明等内容,是离散数学中的重要部分。

2.1 量词量词包括全称量词(∀)和存在量词(∃),用来对命题中的变量进行量化。

全称量词表示对所有元素都成立的命题,而存在量词表示至少存在一个元素使命题成立。

2.2 谓词逻辑谓词逻辑是一阶逻辑的核心内容,研究带有量词的语句和谓词的逻辑关系。

谓词是含有变量的函数,它可以表示一类对象的性质或关系。

2.3 形式化证明形式化证明在一阶逻辑中同样起着重要作用,通过逻辑规则和等值式来推导出给定命题的真值。

一阶逻辑的形式化证明和命题逻辑类似,但更复杂和抽象。

3. 图论图论是离散数学中的一个重要分支,研究图和图的性质。

图是由节点和边组成的数学对象,图论包括图的表示、图的遍历、最短路径、最小生成树等内容,是离散数学中的一大亮点。

离散数学10 树

离散数学10 树

第十章 树10.1画出所有不同构的,有5个顶点的树。

解图10.1 习题1图10.2 证明:一棵树的顶点度数之和为)1 |(|2-V ,其中V 是顶点集。

证明一棵树的所有顶点的度数之和∑==ni iE v 1||2)deg(,因为树的1||||-=V E ,所以)1|(|2||2)deg(1-==∑=V E v ni i。

故一棵树的顶点度数之和为)1 |(|2-V 。

10.3 一棵树有3个2度顶点,5个3度顶点,8个4度顶点,问有几个一度顶点?解设树T 有n 个一度顶点,则∑)deg(v =)1853(21483523-+++=⨯+⨯+⨯+⨯n n ,从而有23=n 。

即该棵树有23个一度顶点。

10.4 一棵树2n 个顶点的度数为2,3n 个顶点的度数为3,…,k n 个顶点度数为k ,问有几个顶点度数为1个顶点。

解设有1n 个度数为1的顶点。

顶点数k n n n v +++=...21,边数1)...(121-+++=-=k n n n v e 。

由握手定理知:∑==-=ni i v v e 1)deg()1(22,故k n n n n n n k k ⨯++⨯+⨯=-+++...212) (22121)因此,2)2(...2431+-+++=k n k n n n10.5 证明:一棵树若有三片树叶,则至少有一个顶点度数大于等于3。

证明反证法。

设),(E V T =且没有一个顶点度数大于等于3,则对于V v ∈∀,有2)de g (≤v ,从而有:∑-+≤)3|(|23)deg(V v||21)1|(|2E V <--=与握手定理矛盾。

故至少有一个顶点度数大于等于3。

10.6 ),(E V T =是一棵树,证明:若T 仅有两个1度顶点,则T 是一条直线。

证明假设T 不是一条直线,因为T 仅有两个1度顶点,所以树中至少存在一个顶点,其度数3≥。

从而有:∑-++⨯≥)3|(|2312)deg(V v1)1|(|2+-=V 1||2+=E ||2E > 与握手定理矛盾。

离散数学(第二版)第9章树

离散数学(第二版)第9章树

e10, 则分别产生初级回路e1e3e4, e1e4e5e2, e6e8e9,



e7e6e9e10。

第九章 树
这些初级回路有一个共同特点: 它们中均只含一条弦,
其余的边均是树枝, 我们称这样的回路为基本回路。 对于
G的每棵生成树T, m-n+1条弦对应着m-n+1个基本回路,
这些基本回路构成的集合称为对应T的基本回路系统。 显
例如图9.1.3中, T1和T2是图G的两棵生成树, 1 和2 是 分别对应于它们的余树。
第九章 树
图9.1.3 图的生成树和余树
第九章 树
由图9.1.3可见, G与T1、 T2的区别是G中有回路, 而 它的生成树中无回路, 因此要在一个连通图G中找到一棵 生成树, 只要不断地从G的回路上删去一条边, 最后所得 无回路的子图就是G的一棵生成树。 于是有如下定理。
这个问题的数学模型为: 在已知的带权图上求权最小 的生成树。
定义9.1.4 设无向连通带权图G=〈V, E, ω〉, G中带 权最小的生成树称为G的最小生成树(最优树)。
定理9.1.4 设连通图G的各边的权均不相同, 则回路 中权最大的边必不在G的最小生成树中。
证明略。
第九章 树
定理的结论是显然的, 由此寻找带权图G的最小生成 树, 可以采用破圈法, 即在图G中不断去掉回路中权最大 的边。
(5) 1, 1, 1, 1, 1, 2, 5
(6) 1, 1, 1, 1, 1, 3, 4
(7) 1, 1, 1, 1, 1, 1, 6
第九章 树
注意到, 不同构的度数列对应不同的树, 但对应同一 度数列的非同构的树不一定唯一, 所以对应(1)有T1, 对应 (2)有T2、 T3和T4, 对应(3)有T5和T6, 对应(4)有T7和T8, 对应(5)有T9, 对应(6)有T10, 对应(7)有T11(见图9.1.2)。

离散数学知识点全归纳

离散数学知识点全归纳

离散数学知识点全归纳离散数学是数学的一个分支,研究的是离散对象和离散结构。

在计算机科学、信息技术以及其他领域中,离散数学具有重要的应用价值。

以下是离散数学的一些重要知识点的全面总结。

1. 集合论和逻辑- 集合:基本概念、运算、包含关系、并集、交集、差集、幂集等。

- 命题逻辑:命题、命题的连接词、真值表、逻辑等价、析取范式、合取范式等。

- 谓词逻辑:谓词、量词、逻辑推理、存在量词和全称量词等。

2. 证明方法- 直接证明:利用已知事实和逻辑推理,直接得出结论。

- 对证法:从假设的反面出发,利用矛盾推理得出结论。

- 数学归纳法:证明基础情况成立,再证明递推步骤成立。

3. 图论- 图的基本概念:顶点、边、路径、回路、度、连通性等。

- 图的表示:邻接矩阵、邻接表等。

- 最短路径:Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等。

- 最小生成树:Prim算法、Kruskal算法等。

4. 关系与函数- 关系及其性质:自反性、对称性、传递性、等价关系等。

- 函数及其性质:定义域、值域、单射、满射、双射等。

- 逆函数和复合函数:求逆函数、复合函数的定义和性质。

5. 组合数学- 排列和组合:排列、组合的计算公式和性质。

- 递归关系:递推公式、递归算法等。

- 图的着色:色数、四色定理等。

6. 代数系统- 半群、幺半群、群、环、整环和域的定义和性质。

- 同态:同态映射、同构等。

- 应用:编码理论、密码学等。

以上是离散数学的一些重要知识点的概括。

深入理解和掌握这些知识,对于解决实际问题和在相关领域中取得成功非常重要。

在学习过程中,建议结合实际例子和习题进行练习,加深对知识的理解和应用能力。

离散数学第九章树知识点总结

离散数学第九章树知识点总结

生成树的存在性 定理 任何无向连通图都有生成树. 证 用破圈法. 若图中无圈, 则图本身就是自己的生成树.
否则删去圈上的任一条边, 这不破坏连通性, 重复进行 直到无圈为止,剩下的图是一棵生成树. 推论 1 设 n 阶无向连通图有 m 条边, 则 mn1. 推论 2 设 n 阶无向连通图有 m 条边, 则它的生成树的余树 有 mn+1 条边.
{0,10,010, 1010} 不是前缀码
例 在通信中,设八进制数字出现的频率如下:
0:25%
1:20%
2:15%
3:10%
4:10%
5:10%6:5% Nhomakorabea7:5%
采用 2 元前缀码, 求传输数字最少的 2 元前缀码 (称作最佳前
缀码), 并求传输 10n(n2)个按上述比例出现的八进制数字需
要多少个二进制数字?若用等长的 (长为 3) 的码字传输需要
推论 3 设
为 G 的生成树 T 的余树,C 为 G 中任意一个
圈,则 C 与
一定有公共边.
基本回路与基本回路系统
定义 设 T 是 n 阶 m 条边的无向连通图 G 的一棵生成 树,设 e1, e2, … , emn+1 为 T 的弦. 设 Cr 为 T 添加弦 er 产生的 G 中惟一的圈(由 er和树枝组成), 称 Cr 为对应 弦 er的基本回路或基本圈, r=1, 2, …, mn+1. 称{C1, C2, …, Cmn+1}为对应 T 的基本回路系统. 求基本回路的算法: 设弦 e=(u,v), 先求 T 中 u 到 v 的路径 uv, 再并上弦 e, 即得对应 e 的基本回路. 基本割集与基本割集系统定义 设 T 是 n 阶连通图 G 的一棵生成树, e1, e2, …, en1 为 T 的树枝,Si 是 G 的只含树枝 ei, 其他边都是弦

离散数学知识点总结

离散数学知识点总结

离散数学知识点总结1. 集合论- 集合的基本概念:集合、元素、子集、幂集、并集、交集、差集、补集。

- 集合的运算:德摩根定律、分配律、结合律、交换律。

- 有限集合和无限集合:可数与不可数集合、阿列夫零、阿列夫一。

2. 数理逻辑- 命题逻辑:命题、联结词、真值表、逻辑等价、逻辑蕴含、逻辑独立。

- 一阶谓词逻辑:量词、谓词、解释、满足、逻辑公式、全称量词、存在量词。

- 证明方法:直接证明、间接证明、反证法、数学归纳法。

3. 递归关系和函数- 递归定义:递归方程、初始条件、递归函数。

- 递归函数的例子:阶乘、斐波那契数列。

- 函数的性质:单射、满射、双射、复合函数。

4. 图论- 图的基本概念:顶点、边、路径、回路、图的同构。

- 图的类型:无向图、有向图、简单图、多重图、连通图、强连通图。

- 图的算法:欧拉路径、哈密顿回路、最短路径(Dijkstra算法)、最小生成树(Prim算法、Kruskal算法)。

5. 组合数学- 排列与组合:排列数、组合数、二项式定理。

- 组合恒等式:Pascal三角形、组合恒等式。

- 组合问题:计数原理、Inclusion-Exclusion原理。

6. 布尔代数- 布尔运算:AND、OR、NOT、XOR、NAND、NOR、XNOR。

- 布尔表达式的简化:卡诺图、奎因-麦克拉斯基方法。

- 布尔函数的表示:真值表、卡诺图、逻辑表达式。

7. 关系论- 关系的基本概念:笛卡尔积、自反性、对称性、传递性。

- 关系的类型:等价关系、偏序关系、全序关系。

- 关系的闭包:自反闭包、对称闭包、传递闭包。

8. 树和森林- 树的基本概念:节点、边、根、叶、子树、兄弟、祖先、子孙。

- 特殊类型的树:二叉树、平衡树、B树、B+树。

- 树的遍历:前序遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历。

9. 算法复杂度- 时间复杂度:最好情况、最坏情况、平均情况、大O表示法。

- 空间复杂度:算法空间需求的分析。

- 渐进分析:渐进紧确界、大Θ表示法、小o和大O的非正式描述。

离散数学知识点总结(9)-树

离散数学知识点总结(9)-树

离散数学知识点总结(9)-树⼀、⽆向树和有向树对于任何⽆向图,若图中不存在简单回路,则 m≤n-1⽆向图是⽆向树的四个条件互相等价:连通、不存在简单回路、m=n-1满⾜⾄少2个 每⼀对相异顶点之间存在唯⼀的简单道路 极⼩连通(每⼀条边都是桥) 极⼤⽆圈因此⽆向树必定不含重边和⾃环,⼀定是简单图,⼀定是平⾯图。

⽆向树中度数为1的顶点称为叶⼦,度数⼤于1的顶点称为分枝点。

平凡树:⼀阶简单图,既⽆叶⼦⼜⽆分枝点任何⾮平凡树⾄少有2个叶⼦顶点证明:设n(n≥2) 阶⽆向连通图G的边数满⾜m=n-1,设图中度数为1的顶点数为t,则2m=deg(v1)+...+dev(v n)≥t+2(n-t),得t≥2 或者设⽆向树中存在着a i个度为i的顶点,a1+2a2+...=2m,a1+a2+...=n=m+1,故叶⼦数=a3+2a4+3a5+...+2≥2森林:不含任何简单回路的图。

森林的每个连通分⽀都是树⼆、有向树和根树有向树:不考虑边的⽅向时是⼀棵⽆向树的有向图根树:只有⼀个⼊度为0的顶点,其它顶点⼊度均为1的有向树根树中出度为0的顶点称为叶⼦,出度⼤于0的顶点称为分枝点在根树中,从根到任⼀其它顶点都存在唯⼀的简单道路以v为根的根树:有向图中存在顶点v,使得从v到图中任意其它顶点都存在唯⼀简单道路,⽽且不存在从v到v的简单回路在根树中,由根到顶点v的道路长度称作v的层数(level) ;所有顶点的层数的最⼤值称为根树的⾼度(height)若T的每个分⽀点最多m个⼉⼦,则称T为m叉树;若其每个分⽀点都恰好m个⼉⼦,则称T为m叉正则树正则m叉树,其叶⼦数为t,分枝点数为i,则所有顶点出度之和为mi=所有顶点的⼊度之和t+i-1,故(m-1)i=t-1三、标号树前序遍历结果-+×421×÷632称作前缀表⽰、波兰式将波兰式压栈,当插⼊到×42时将其替换为8后序遍历结果42×1+63÷2×-称作后缀表⽰、逆波兰式将波兰式压栈,当插⼊到42×时将其替换为8中序遍历表达式4×2+1-6÷3×2称作中缀表⽰由前缀表⽰或后缀表⽰可以唯⼀构造表⽰运算式的有序树,但是由中缀表⽰则不⾏此外还有⼀些关于遍历、哈夫曼编码的知识点,数据结构中就有。

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九、会在二叉树上画先序线索化、中序线索化、后序线索化。
在线索二叉树的格式中,可以找到任意结点的直接后继。(错)
在线索二叉树中,如果某结点的右孩子为空,那么可以找到该结点的直接后继。(对)
在线索二叉树中,如果某结点的左孩子为空,那么可以找到该结点的直接前趋。(对)
十、树.森林和二叉树的相互转换
树转换成二叉树后,转换后的二叉树根的右子树为空。
Intபைடு நூலகம்BTreeHeight(BiTree BT){
if (BT==NULL) return 0;
else {
h1=BTreeHeight(BT->LChild);
h2=BTreeHeight(BT->RChild);
if (h1>h2) return(h1+1);
else return( h2+1);
typedef struct link
{int data;
struct link * lchild;
struct link * rchild;
} bitnode , *bitree ;
void sum(bitree *bt,int &s)
{
if(bt!=0) {s=s+bt->data; sum(bt->lchild,s); sum(bt->rchild,s);}
第六章树
一、掌握基本概念
树的子树是互不相交的,树可以为空(空树)
非空的树中,只有一个结点是没有前趋的,那就是根。
非空树只有一个树根,是一对多的关系。
叶子结点、结点的度、树的度、结点的层次、树的深度、树的四种表示方法
二、二叉树的定义、特点、五种基本形态
二叉树是有序树,左右子树不能互相颠倒
二叉树中结点的最大度为2,但不一定都是2。
int degree2nodenum(BiTree T)
{if (T){
if(T->lchild!=NULL &&T->child!=NULL)
count++;
leafnodenum(l->lchild);
leafnodenum(l->rchild);
}
return count;
}
3.已知二叉树中的结点类型用BiTNode表示,被定义描述为:
(重点)
3.三叉链表存储结构
不仅找其左、右孩子很方便,而且找其双亲也方便
六、遍历的概念是什么?
七、二叉树的遍历有三种:前序(先序、先根)遍历、中序(中序、中根)遍历、后序(后序、后根)遍历
1.给出一棵二叉树,要会二叉树的三种遍历
2.给出两种遍历(必须有中序遍历),要求会画该二叉树。
八、了解引入线索(中序、先序、后序)二叉树的原因是什么?
}//LeafCount_BiTree
4.PPT上的三种遍历递归算法和课本上P131先序递归创建二叉链表。
5.给定一棵二叉树,其根指针为root。试写出求二叉树结点数目的算法(递归算法或非递归算法)。
【提示】采用递归算法实现。
int count(BiTree t){
if (t==NULL)
return 0;
}
}
2.已知二叉树中的结点类型用BiTNode表示,被定义描述为:
Typedef struct BiTNode {
TElemType data ;
struct BiTNode * LChild , *Rchild;
} BiTNode,*BiTree;
BiTree T;
其中data为结点值域,LChild和RChild分别为指向左、右孩子结点的指针域,编写算法,求出二叉树中2度结点个数。
三、二叉树的性质要掌握
性质1:二叉树的第i层上至多有2 i-1(i 1)个结点。
性质2:深度为k的二叉树中至多2k-1个结点。
性质3:对任何一棵二叉树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:1)结点总数n=n0+n1+n2 (n1是度为1的结点数)
2)进入分支总数m(每个结点唯一分支进入) n=m+1
编写递归算法,计算二叉树中叶子结点的数目。
int LeafCount_BiTree(Bitree T)//求二叉树中叶子结点的数目
{
if(!T) return 0; //空树没有叶子
else if(!T->lchild&&!T->rchild) return 1; //叶子结点
else return Leaf_Count(T->lchild)+Leaf_Count(T->rchild);//左子树的叶子数加上右子树的叶子数
【算法】
void Exchg(BiTree *t){
BinNode *p;
if (t){
P=(*t)->lchild;
(*t)->lchild=(*t)->rchild;
(*t)->rchild=p;
Exchg(&((*t)->lchild));
Exchg(&((*t)->rchild));
}
}
7.已知一棵二叉树采用二叉链表结构存储,每个结点的值为整数类型。要求:给出相应的语言描述,在此基础上设计计算二叉树中所有结点值之和的算法。
五、二叉树的存储结构(可以通过下标找结点的左右孩子)
1.顺序存储结构适用于满二叉树和完全二叉树。(其缺点是必须把其他二叉树补成完全二叉树,从上到下,从左到右依次存储在顺序存储空间里,会造成空间浪费)
2.二叉链表存储结构(其优点是找左孩子和右孩子方便,但缺点是找父节点麻烦)
lchildDatarchild
}
Typedef struct BiTNode {
TElemType data ;
struct BiTNode * LChild , *RChild;
} BiTNode,*BiTree;
BiTree T;
其中data为结点值域,LChild和RChild分别为指向左、右孩子结点的指针域,写一算法,求出二叉树中的叶子结点个数。
3)m个分支是由非叶子结点射出m=n1+2n2
性质4:具有n个结点的完全二叉树的深度k为[log2n]+1
四、满二叉树和完全二叉树的区别是什么?
满二叉树一定是完全二叉树,但是完全二叉树不一定是满二叉树。
深度为k的二叉树,最少有k个结点,最多有2k-1
深度为k的完全二叉树,最少有2k-1-1+1个结点,最多有2k-1
void BTreeLeaf (BiTree BT)
{
if(BT)
{
if(BT-> LChild==NULL && BT->RChild==NULL) count++;
BTreeLeaf (BT->LChild); //访问左子树
BTreeLeaf (BT->RChild); //访问右子树
}
}
或下面算法均可
else
return count(t->lchild)+count(t->rchild)+1;
}
6.以二叉链表为存储结构,写一算法交换各结点的左右子树。
【分析】
依题意,设t为一棵用二叉链表存储的二叉树,则交换各结点的左右子树的运算基于后序遍历实现:交换左子树上各结点的左右子树;交换右子树上各结点的左右子树;再交换根结点的左右子树。
第6章算法设计题
1.已知二叉树中的结点类型用BiTNode表示,被定义描述为:
Typedef struct BiTNode {
TElemType data ;
struct BiTNode * LChild , *RChild;
} BiTNode,*BiTree;
其中data为结点值域,LChild和RChild分别为指向左、右孩子结点的指针域,编写出求一棵二叉树高度的算法。
十一、森林的遍历(只有先序遍历和后序遍历)
先序遍历一棵树,相当于先序遍历该树所对应的二叉树。
后序遍历一棵树,相当于中序遍历该树所对应的二叉树。
十二、赫夫曼树(又称最优二叉树或哈夫曼树)、赫夫曼树编码
1.赫夫曼树中,权越大的叶子离根越近,其形态不唯一,但是WPL带权路径长度一定是最小。
2.一定要会构造哈夫曼树,在构造好的哈夫曼树上会构造哈夫曼编码。(认真看题目要求)
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