二叉树前驱后继的查找
搜索树的基本操作方法
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搜索树的基本操作方法
搜索树是一种有序的二叉树数据结构,常用于存储和搜索数据。
基本的操作方法包括插入、删除和查找。
1. 插入操作(insert):向搜索树中插入新节点。
从根节点开始遍历搜索树,如果待插入节点值小于当前节点值,则继续向左子树搜索;如果待插入节点值大于当前节点值,则继续向右子树搜索;直到找到一个空位置,将待插入节点插入到该位置。
2. 删除操作(delete):删除指定节点。
先在搜索树中找到待删除节点,根据不同情况进行处理:
a) 如果待删除节点没有子节点,直接删除它。
b) 如果待删除节点只有一个子节点,将子节点替代待删除节点的位置。
c) 如果待删除节点有两个子节点,则寻找待删除节点的前驱节点或后继节点来替代该节点。
前驱节点是指比待删除节点值小的最大节点,后继节点是指比待删除节点值大的最小节点。
可以选择使用前驱节点或后继节点来替代待删除节点。
3. 查找操作(search):在搜索树中查找指定值的节点。
从根节点开始遍历搜索树,如果要查找的值等于当前节点值,则返回该节点;如果要查找的值小于当前节点值,则继续向左子树搜索;如果要查找的值大于当前节点值,则继续向右子树搜索。
如果找到了匹配节点,则返回节点;如果搜索到空节点(未找到匹配节点),则返回空值。
以上是搜索树的基本操作方法,对于不同的搜索树实现,可能会有一些其他特定的操作方法。
引入线索二叉树的目的是
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引入线索二叉树的目的是
引入线索二叉树的目的是找一个节点的前驱后继的时候,比非二叉线索树方便快捷。
按照某种谝历方式对二叉树进行遍历,可以把二叉树中所有结点排序为一个线性序列。
当用二叉链表作为二叉树的存储结构时,因为每个结点中只有指向其左,右儿子结点的指针,所以从任一结点出发只能直接找到该结点的左、右儿子。
在一般情况下靠它无法直接找到该结点在某种遍历序下的前驱和后继结点。
如果在每个结点中增加指向其前驱和后继结点的指针,将降低存储空间的效率。
我们可以证明:在N个结点的二叉链表中含有N加1个空指针。
因为含N个结点的二叉链表中含有个指针,除了根结点,每个结点都有一个从父结点指向该结点的指针,因此一共使用了N减1个指针,所以在N个结点的二叉链表中含有N 加1个空指针。
因此可以利用这些空指针,存放指向结点在某种遍历次序下的前驱和后继结点的指针。
这种附加的指针称为线索,加上了线索的二叉链表称为线索链表,相应的二叉树称为线索二叉树。
根据线索性质的不同,线索二叉树可分为前序线索二叉树、中序线索二叉树和后序线索二叉树三种。
二叉树知识点总结
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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。
动态规划-最优二叉搜索树
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动态规划-最优⼆叉搜索树摘要: 本章介绍了⼆叉查找树的概念及操作。
主要内容包括⼆叉查找树的性质,如何在⼆叉查找树中查找最⼤值、最⼩值和给定的值,如何找出某⼀个元素的前驱和后继,如何在⼆叉查找树中进⾏插⼊和删除操作。
在⼆叉查找树上执⾏这些基本操作的时间与树的⾼度成正⽐,⼀棵随机构造的⼆叉查找树的期望⾼度为O(lgn),从⽽基本动态集合的操作平均时间为θ(lgn)。
1、⼆叉查找树 ⼆叉查找树是按照⼆叉树结构来组织的,因此可以⽤⼆叉链表结构表⽰。
⼆叉查找树中的关键字的存储⽅式满⾜的特征是:设x为⼆叉查找树中的⼀个结点。
如果y是x的左⼦树中的⼀个结点,则key[y]≤key[x]。
如果y是x的右⼦树中的⼀个结点,则key[x]≤key[y]。
根据⼆叉查找树的特征可知,采⽤中根遍历⼀棵⼆叉查找树,可以得到树中关键字有⼩到⼤的序列。
介绍了⼆叉树概念及其遍历。
⼀棵⼆叉树查找及其中根遍历结果如下图所⽰:书中给出了⼀个定理:如果x是⼀棵包含n个结点的⼦树的根,则其中根遍历运⾏时间为θ(n)。
问题:⼆叉查找树性质与最⼩堆之间有什么区别?能否利⽤最⼩堆的性质在O(n)时间内,按序输出含有n个结点的树中的所有关键字?2、查询⼆叉查找树 ⼆叉查找树中最常见的操作是查找树中的某个关键字,除了基本的查询,还⽀持最⼤值、最⼩值、前驱和后继查询操作,书中就每种查询进⾏了详细的讲解。
(1)查找SEARCH 在⼆叉查找树中查找⼀个给定的关键字k的过程与⼆分查找很类似,根据⼆叉查找树在的关键字存放的特征,很容易得出查找过程:⾸先是关键字k与树根的关键字进⾏⽐较,如果k⼤⽐根的关键字⼤,则在根的右⼦树中查找,否则在根的左⼦树中查找,重复此过程,直到找到与遇到空结点为⽌。
例如下图所⽰的查找关键字13的过程:(查找过程每次在左右⼦树中做出选择,减少⼀半的⼯作量)书中给出了查找过程的递归和⾮递归形式的伪代码:1 TREE_SEARCH(x,k)2 if x=NULL or k=key[x]3 then return x4 if(k<key[x])5 then return TREE_SEARCH(left[x],k)6 else7 then return TREE_SEARCH(right[x],k)1 ITERATIVE_TREE_SEARCH(x,k)2 while x!=NULL and k!=key[x]3 do if k<key[x]4 then x=left[x]5 else6 then x=right[x]7 return x(2)查找最⼤关键字和最⼩关键字 根据⼆叉查找树的特征,很容易查找出最⼤和最⼩关键字。
《数据结构及其应用》笔记含答案 第五章_树和二叉树

第5章树和二叉树一、填空题1、指向结点前驱和后继的指针称为线索。
二、判断题1、二叉树是树的特殊形式。
()2、完全二叉树中,若一个结点没有左孩子,则它必是叶子。
()3、对于有N个结点的二叉树,其高度为。
()4、满二叉树一定是完全二叉树,反之未必。
()5、完全二叉树可采用顺序存储结构实现存储,非完全二叉树则不能。
()6、若一个结点是某二叉树子树的中序遍历序列中的第一个结点,则它必是该子树的后序遍历序列中的第一个结点。
()7、不使用递归也可实现二叉树的先序、中序和后序遍历。
()8、先序遍历二叉树的序列中,任何结点的子树的所有结点不一定跟在该结点之后。
()9、赫夫曼树是带权路径长度最短的树,路径上权值较大的结点离根较近。
()110、在赫夫曼编码中,出现频率相同的字符编码长度也一定相同。
()三、单项选择题1、把一棵树转换为二叉树后,这棵二叉树的形态是(A)。
A.唯一的B.有多种C.有多种,但根结点都没有左孩子D.有多种,但根结点都没有右孩子解释:因为二叉树有左孩子、右孩子之分,故一棵树转换为二叉树后,这棵二叉树的形态是唯一的。
2、由3个结点可以构造出多少种不同的二叉树?(D)A.2 B.3 C.4 D.5解释:五种情况如下:3、一棵完全二叉树上有1001个结点,其中叶子结点的个数是(D)。
A.250 B. 500 C.254 D.501解释:设度为0结点(叶子结点)个数为A,度为1的结点个数为B,度为2的结点个数为C,有A=C+1,A+B+C=1001,可得2C+B=1000,由完全二叉树的性质可得B=0或1,又因为C为整数,所以B=0,C=500,A=501,即有501个叶子结点。
4、一个具有1025个结点的二叉树的高h为(C)。
A.11 B.10 C.11至1025之间 D.10至1024之间解释:若每层仅有一个结点,则树高h为1025;且其最小树高为⎣log21025⎦ + 1=11,即h在11至1025之间。
二叉树遍历(前中后序遍历,三种方式)
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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。
在线索二叉树中如何求先序

1在线索二叉树中如何求先序、中序的前驱、后继,为什么后续线索二叉树是不完备的?先序前驱:若左标志为1,则左链为线索,指示其前驱;否则a) 若该结点是二叉树的根,则其前驱为空;b) 若该结点是其双亲的左孩子或是其双亲的右孩子且其双亲没有左子树,则其前驱为其双亲;c) 若该结点是其双亲的右孩子且其双亲有左子树,则其前驱为其双亲的左子树中的先序遍历列出的最后一个结点。
先序后继:若右标志为1,则右链为线索,指示其后继;否则,如果有左子树则遍历左子树第一个访问的结点,为其后继;如果没有左子树则遍历右子树第一个访问的结点,为其后继;中序前驱:若左标志为1,则左链为线索,指示其前驱;否则,遍历其左子树最后访问的结点,为其前驱中序后继:若右标志为1,则右链为线索,指示其后继;否则,遍历其右子树第一个访问的结点,为其后继后续后继:a) 若该结点是二叉树的根,则其后继为空;b) 若该结点是其双亲的右孩子或是其双亲的左孩子且其双亲没有右子树,则其后继为其双亲;c) 若该结点是其双亲的左孩子且其双亲有右子树,则其后继为其双亲的右子树中的后序遍历列出的第一个结点。
求后续后继需要知道双亲结点,而二叉链表无法找到双亲,因此不完备:5如果只想得到一个序列中前k(k>=5)个最小元素的部分排序序列,可以采用哪些排序方法,最好采用哪种排序方法?1插入、快速、归并需要全体排序不合适2起泡、简单选择、堆可以。
堆完成查找总时间:4n+klogn,起泡和简单选择总时间kn,因此堆较好。
5荷兰国旗问题分析:这个问题我们可以将这个问题视为一个数组排序问题,这个数组分为前部,中部和后部三个部分,每一个元素(红白蓝分别对应0、1、2)必属于其中之一。
由于红、白、蓝三色小球数量并不一定相同,所以这个三个区域不一定是等分的,也就是说如果我们将整个区域放在[0,1]的区域里,由于三色小球之间数量的比不同(此处假设1:2:2),可能前部为[0,0.2),中部为[0.2,0.6),后部为[0.6,1]。
简述二叉树的五种形态
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简述二叉树的五种形态二叉树是一种常用的数据结构,它由节点组成,每个节点最多有两个子节点。
根据节点的分布情况,二叉树可以分为五种形态,分别是满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树、搜索二叉树和线索二叉树。
一、满二叉树满二叉树是指除了叶子节点外,每个节点都有两个子节点的二叉树。
也就是说,满二叉树的所有层都是满的,并且最后一层的叶子节点都靠左排列。
满二叉树的节点数可以通过公式计算得到,假设树的高度为h,则节点数为2^h - 1。
满二叉树的特点是结构简单,查找速度快。
在满二叉树中,任意两个节点的路径长度都相同。
二、完全二叉树完全二叉树是指除了最后一层之外,其他层都是满的,并且最后一层的叶子节点都靠左排列的二叉树。
完全二叉树的特点是节点数较少,结构相对简单。
完全二叉树通常用数组来表示,因为它的节点之间的关系可以通过数组的下标来表示。
在完全二叉树中,任意一个节点的左子节点的下标为2i,右子节点的下标为2i+1。
三、平衡二叉树平衡二叉树是指左右子树的高度差不超过1的二叉树。
平衡二叉树的特点是查找、插入和删除的时间复杂度都为O(logn),其中n是节点的数量。
平衡二叉树的高度可以通过节点的平衡因子来计算,平衡因子定义为左子树的高度减去右子树的高度。
平衡因子的取值范围为-1、0和1,当平衡因子的绝对值大于1时,需要通过旋转操作来调整树的平衡性。
四、搜索二叉树搜索二叉树,也称为二叉搜索树或排序二叉树,是一种特殊的二叉树。
它的特点是对于树中的任意一个节点,其左子树中的所有节点都小于它,右子树中的所有节点都大于它。
搜索二叉树的中序遍历结果是一个递增的有序序列。
搜索二叉树的特点是可以快速地查找某个节点,时间复杂度为O(logn),其中n是节点的数量。
但是,如果搜索二叉树不平衡,即左子树或右子树过深,则会导致查找的时间复杂度退化为O(n)。
五、线索二叉树线索二叉树是对二叉树进行了优化的数据结构,它通过添加指向前驱和后继节点的线索,使得遍历操作更加高效。
画出中序线索二叉树简单例题
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画出中序线索二叉树简单例题
假设有一个二叉树如下:
A
/ \
B C
/ \ / \
D E F G
根据中序遍历的顺序,节点的访问顺序应该为 D -> B -> E -> A -> F -> C -> G。
我们可以通过添加线索化标记,将每个节点的左右空指针改为指向其前驱和后继节点。
这样,递归遍历中序线索二叉树时不再需要通过递归调用访问左右子树,而可以直接跳转到前驱或后继节点。
线索化后的二叉树如下:
D
\
B
/ \
E A
\
F
/ \
G C
在中序线索二叉树中,对于每个节点,其指向前驱节点的指针称为"前驱线索",指向后继节点
的指针称为"后继线索"。
这样,我们可以通过线索化标记快速找到任意节点的前驱和后继节点,而不需要遍历整棵树。
例如,节点 A 的后继节点为 F,前驱节点为空。
节点 C 的后继节点为尚未线索化的节点 G,
前驱节点为节点 A。
节点 D 的后继节点为节点 B,前驱节点为尚未线索化的节点 E。
通过线索化,我们可以利用中序线索二叉树实现快速查找任意节点的前驱和后继节点,而不需要进行递归遍历。
这样,我们可以在时间复杂度为O(1) 的情况下完成前驱和后继节点的查找,大大提高了效率。
总结起来,中序线索二叉树可以在原有二叉树的基础上添加线索化标记,从而实现快速查找任意节点的前驱和后继节点。
这一特性在某些需要频繁查找节点前驱和后继的应用场景中具有重要意义。
6-3线索二叉树
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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。
计算机数据结构知识点梳理 线索二叉树的基本概念和构造
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[题2] 一棵左子树为空的二叉树在先序线索化后,其中空链域的个数是( )。
A.不确定 B.0
C.1
D.2
分析:左子树为空的二叉树的根结点的左线索为空(无前驱),先序序列的最后 结点的右线索为空(无后继),共2个空链域。
解答:D。
这样,在线索二叉树(特别是中序线索二叉树)上遍历就消除了递归,也不使用栈(其 中后序线索二叉树中查找后继仍需要栈)。
2、由于序列可由不同的遍历方法得到,因此,线索树有先序线索二叉树、中 序线索二叉树和后序线索二叉树三种。在先序、中序和后序线索二叉树中所位取值也完全 相同,只是当标志位取1时,不同的线索二叉树将用不同的虚线表示,即不 同的线索树中线索指向的前驱结点和后继结点不同。
知识点7: 线索二叉树的基本概念和构造
1、在二叉链表表示的二叉树中,引入线索的目的主要是便于查找结点的前驱和后继。因 为若知道各结点的后继,二叉树的遍历就变得非常简单。
二叉链表结构查找结点的左、右孩子非常方便,但其前驱和后继是在遍历中形成的。为 了将非线性结构二叉树的结点排成线性序列,利用具有n个结点的二叉树的二叉链表中 的n+1个空指针域,可以利用某结点空的左指针域(lchild)指出该结点在某种遍历序 列中的直接前驱结点的存储地址,利用结点空的右指针域(rchild)指出该结点在某种 遍历序列中的直接后继结点的存储地址;对于那些非空的指针域,则仍然存放指向该结 点左、右孩子的指针。
C.线索二叉树是利用二叉树的n+1个空指针来存放结点前驱和后继信息的
D.每个结点通过线索都可以直接找到它的前驱和后继
分析:不是每个结点通过线索都可以直接找到它的前驱和后继。在先序线索 二叉树中查找一个结点的先序后继很简单,而查找先序前驱必须知道该结 点的双亲结点。同样,在后序线索二叉树中查找一个结点的后序前驱也很 简单,而查找后序后继也必须知道该结点的双亲结点。二叉链表中没有存 放双亲的指针。
二叉树的常考算法题目
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二叉树的常考算法题目
二叉树是计算机科学中常见的数据结构,以下是几个常见的二叉树相关算法题目:
1. 二叉树的深度:给定一个二叉树,求其深度。
2. 判断二叉树是否为完全二叉树:给定一个二叉树,判断它是否是完全二叉树。
3. 查找二叉树中的最大值和最小值:给定一个二叉树,找到其中的最大值和最小值。
4. 二叉树的镜像:给定一个二叉树,将其镜像(即左右节点交换)。
5. 反转二叉树:给定一个二叉树,将其反转。
6. 二叉树的左视图:给定一个二叉树,找到其左视图。
7. 二叉树的右视图:给定一个二叉树,找到其右视图。
8. 查找二叉树中的前驱节点和后继节点:给定一个二叉树和一个节点,找到该节点的前驱节点和后继节点。
9. 二叉树的层序遍历:给定一个二叉树,使用层序遍历的方式访问其节点。
10. 二叉树的先序遍历、中序遍历和后序遍历:给定一个二叉树,分别使用先序遍历、中序遍历和后序遍历的方式访问其节点。
这些题目是常见的二叉树算法题目,对于掌握二叉树相关算法非常重要。
线索二叉树(图)
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线索二叉树:遍历二叉树:实际上是对二叉树(非线性结构)进行的线性化操作,即以一定规则将二叉树中的结点排列成一个线性序列(先序序列、中序序列和后序序列)。
举例:图6.9所示的二叉树中的结点,按中序遍历可得到中序序列:a+b*c-d-e/f,其中‘c’的前驱为‘*’,后继为‘-’。
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信息,而不能直接得到结点在任一线性序列中的前驱和后继信息,因为这种信息只有在遍历的动态过程中才能得到。
如何保存这种在遍历过程中得到的结点的前驱和后继信息呢?方法一:在二叉链表的每个结点上增加两个指针域fwd和bkwd,分别指向在依任一次序遍历时得到的前驱和后继信息。
(大大影响存储密度)方法二:利用二叉链表中的空链域来存放结点的前驱和后继信息。
(在有n个结点的二叉链表中必定存在n+1个空链域!)(不影响存储密度)为此,可以将二叉链表中的结点结构作如下修改:lchild LTag data RTag rchild其中:Ltag = 0 lchild域指示结点的左孩子1 lchild域指示结点的前驱Rtag = 0 rchild域指示结点的右孩子1 rchild域指示结点的后继我们把如此修改后的二叉链表称为二叉树的线索链表,其中指向结点前驱和后继的指针称为线索。
相应地,把添加线索后的二叉树称为线索二叉树(Threaded Binary Tree)。
对二叉树以某种次序遍历使其变为线索二叉树的过程叫做线索化。
举例:图6.11(a)所示为中序线索二叉树,与其对应的中序线索链表如图 6.11(b)所示。
其中实线为指针(指向左、右子树),虚线为线索(指向前驱和后继)。
在线索树上进行遍历,只要找到序列中的第一个结点,然后依次找结点的后继直到其后继为空时而停止。
关键是如何在线索树中找结点的后继?二叉树的二叉线索存储表示:(p133-134)线索二叉树的遍历:(以中序线索二叉树为例,即中序遍历二叉线索树)算法6.5二叉树的线索化:(以中序线索化为例,即通过中序遍历建立中序线索链表)算法6.6,算法6.7。
二叉树

7.1.2
二叉树的五种基本形态
Ф
左子树
(a) (b) (c)
右子树
(d)
左子树
(e)
右子树
7.1.3
两种特殊形态的二叉树
结点拥有的子树数称为该结点的度(degree)。度为零的结点称 为叶子(leaf),其余结点称为分支结点(branch)。树中结点的最大的 度称为树的度。显然,二叉树结点的度可能为0、1或2。 根结点的层次(level)为1,其余结点的层次等于该结点的双亲结 点的层次加1。树中结点的最大层次称为该树的高度或深度。 1.满二叉树 2.完全二叉树
7.6
本章小结
本章讨论了二叉树数据类型的定义以及实现方法。二叉树是 以两个分支关系定义的层次结构,结构中的数据元素之间存在着一 对多的关系,因此它为计算机应用中出现的具有层次关系或分支关 系的数据,提供了一种自然的表示方法。 二叉树是有明确的左子树和右子树的树形结构,因此当用二 叉树来描述层次关系时,其左孩子表示下属关系,而右孩子表示的 是同一层次的关系。 二叉树的遍历算法是实现各种操作的基础。遍历的实质是按 某种规则将二叉树中的数据元素排列成一个线性序列,二叉树的线 索链表便可看成是二叉树的一种线性存储结构,在线索链表上可对 二叉树进行线性化的遍历,即不需要递归,而是从第一个元素起, 逐个访问后继元素直至后继为空止。因此,线索链表是通过遍历生 成的,即在遍历过程中保存结点之间的前驱和后继的关系。
7.1.4
二叉树的几个特性
由二叉树的定义、形态,我们很容易的得出下面二叉树的 一些特性。 性质1 在二叉树的第i 层上至多有 2i-1 个结点(i≥1)。 性质2 深度为k的二叉树中至多含有2k-1 个结点(k≥1)。 性质3 对任何一棵二叉树 T,如果其终端结点数为,度为 2的结点数为,则。 性质4 具有n个结点的完全二叉树的深度为 log2n+1。 性质5 如果对一棵有 n 个结点的完全二叉树(其深度为 log2n+1)的结点按层序(从第1层到第 log2n+1 层,每层从左到 右)从1起开始编号。
数据结构课后习题及解析第六章
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第六章习题1.试分别画出具有3个结点的树和3个结点的二叉树的所有不同形态。
2.对题1所得各种形态的二叉树,分别写出前序、中序和后序遍历的序列。
3.已知一棵度为k的树中有n1个度为1的结点,n2个度为2的结点,……,n k个度为k的结点,则该树中有多少个叶子结点并证明之。
4.假设一棵二叉树的先序序列为EBADCFHGIKJ,中序序列为ABCDEFGHIJK,请画出该二叉树。
5.已知二叉树有50个叶子结点,则该二叉树的总结点数至少应有多少个6.给出满足下列条件的所有二叉树:①前序和后序相同②中序和后序相同③前序和后序相同$7.n个结点的K叉树,若用具有k个child域的等长链结点存储树的一个结点,则空的Child域有多少个8.画出与下列已知序列对应的树T:树的先根次序访问序列为GFKDAIEBCHJ;树的后根次序访问序列为DIAEKFCJHBG。
9.假设用于通讯的电文仅由8个字母组成,字母在电文中出现的频率分别为:,,,,,,,请为这8个字母设计哈夫曼编码。
10.已知二叉树采用二叉链表存放,要求返回二叉树T的后序序列中的第一个结点指针,是否可不用递归且不用栈来完成请简述原因.11. 画出和下列树对应的二叉树:!12.已知二叉树按照二叉链表方式存储,编写算法,计算二叉树中叶子结点的数目。
13.编写递归算法:对于二叉树中每一个元素值为x的结点,删去以它为根的子树,并释放相应的空间。
14.分别写函数完成:在先序线索二叉树T中,查找给定结点*p在先序序列中的后继。
在后序线索二叉树T中,查找给定结点*p在后序序列中的前驱。
15.分别写出算法,实现在中序线索二叉树中查找给定结点*p在中序序列中的前驱与后继。
16.编写算法,对一棵以孩子-兄弟链表表示的树统计其叶子的个数。
17.对以孩子-兄弟链表表示的树编写计算树的深度的算法。
18.已知二叉树按照二叉链表方式存储,利用栈的基本操作写出后序遍历非递归的算法。
19.设二叉树按二叉链表存放,写算法判别一棵二叉树是否是一棵正则二叉树。
树,二叉树,森林

二叉树
二叉树性质(续) ② 高度为k的二叉树最多有2k-1个结点(k≥1) 证明:
高度为k的二叉树只有在每一层都达到最大结点数时,整个二叉树的结点数 才能达到最大。即当每层的结点数目都达到该层的最大结点数2i-1时(性质 2),对应的二叉树的结点数目取得最大值(等比数列求和) a1(1-qn)/(1-q)
因此如果把完全二叉树的各个结点按编号顺序依次存放到一个一维数组, 对于完全二叉树中任意结点i的双亲结点序号、左孩子结点序号和右孩子 结点序号都可由公式计算得到,具体做法是将n个结点存放到一维数组 a[n+1]中。这便是完全二叉树的顺序存储。
二叉树
带有结点编号的完全二叉树
二叉树
对于非完全二叉树是构造虚结点完成顺序存储
树的基本概念
A B E K L F C G H M D I J
back
树的基本概念
3、树的表示方法 (4种)
树形表示 文氏图表示 凹入表示
嵌套括号表示
A(B,C(D,E))
二叉树
二叉树是树型结构的一个重要类型,许多实际问题抽象 出来的数据结构都是二叉树的形式,此外一般的树也可以 简单的转换为二叉树,因此二叉树是特别重要的一种树结 构。 1、二叉树的定义: 二叉树(Binary Tree)是n(n≥0)个有限结点构成、 每个结点最多有两个孩子且有左右区分的有序树合。 n=0的树称为空二叉树;n>0的二叉树由一个根结点 和两个互不相交的、分别称作左子树和右子树的子二叉树 构成。
树、森林和二叉树的关系
树、森林和二叉树的关系
孩子兄弟表示法(二叉链表表示法): 链表中每个结点设有两个链域,分别指向该结点的第一个孩 子结点和下一个兄弟(右兄弟)结点。
树、森林和二叉树的关系
树、二叉树、查找算法总结

树、⼆叉树、查找算法总结树的定义形式化定义树:T={D,R }。
D是包含n个结点的有限集合(n≥0)。
当n=0时为空树,否则关系R满⾜以下条件:l 有且仅有⼀个结点d0∈D,它对于关系R来说没有前驱结点,结点d0称作树的根结点。
l 除根结点外,每个结点有且仅有⼀个前驱结点。
l D中每个结点可以有零个或多个后继结点。
递归定义树是由n(n≥0)个结点组成的有限集合(记为T)。
其中:l 如果n=0,它是⼀棵空树,这是树的特例;l 如果n>0,这n个结点中存在⼀个唯⼀结点作为树的根结点(root),其余结点可分为m (m≥0)个互不相交的有限⼦集T1、T2、…、Tm,⽽每个⼦集本⾝⼜是⼀棵树,称为根结点root的⼦树。
ð 树中所有结点构成⼀种层次关系!树的基本术语度结点的度:⼀个结点的⼦树的个数树的度:各节点的度的最⼤值。
通常将度为m的树成为m次树或m叉树结点分⽀结点:度不为0的结点(也称⾮终端结点)度为1的结点成为单分⽀结点,度为2的结点称为双分⽀结点叶结点:度为0的结点路径与路径长度路径:两个结点di和dj的结点序列(di,di1,di2,…,dj)。
其中<dx,dy>是分⽀。
路径长度:等于路径所通过的结点数⽬减1(即路径上的分⽀数⽬)结点的层次和树⾼度层次:根结点层次为1,它的孩⼦结点层次为2。
以此类推。
树的⾼度(深度):结点中的最⼤层次;有序树和⽆序树有序树:若树中各结点的⼦树是按照⼀定的次序从左向右安排的,且相对次序是不能随意变换的⽆序树:和上⾯相反森林只要把树的根结点删去就成了森林。
反之,只要给n棵独⽴的树加上⼀个结点,并把这n棵树作为该结点的⼦树,则森林就变成了⼀颗树。
树的性质性质1:树中的结点数等于所有结点的度数之和加1。
证明:树的每个分⽀记为⼀个度,度数和=分⽀和,⽽再给根节点加个分⽀性质2:度为m的树中第i层上⾄多有mi-1个结点(i≥1)。
性质3 ⾼度为h的m次树⾄多有个结点。
广州大学松田学院7数据结构复习题-树-参考答案

7数据结构复习题(二叉树)一.判断题(下列各题,正确的请在前面的括号内打√;错误的打╳)(√)(1)树结构中每个结点最多只有一个直接前驱。
(ㄨ)(2)完全二叉树一定是满二查树。
(ㄨ)(3)在中序线索二叉树中,右线索若不为空,则一定指向其双亲。
(√)(4)一棵二叉树中序遍历序列的最后一个结点,必定是该二叉树前序遍历的最后一个结点。
(√)(5)二叉树的前序遍历中,任意一个结点均处于其子女结点的前面。
(√)(6)由二叉树的前序遍历序列和中序遍历序列,可以推导出后序遍历的序列。
(√)(7)在完全二叉树中,若一个结点没有左孩子,则它必然是叶子结点。
(ㄨ)(8)在哈夫曼编码中,当两个字符出现的频率相同,其编码也相同,对于这种情况应该做特殊处理。
(ㄨ)(9)含多于两棵树的森林转换的二叉树,其根结点一定无右孩子。
(√)(10)具有n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点。
二.填空题(1)在树中,一个结点所拥有的子树数称为该结点的度。
(2)度为零的结点称为叶(或叶子,或终端)结点。
(3)树中结点的最大层次称为树的深度(或高度)。
(4)对于二叉树来说,第i层上至多有2i-1个结点。
(5)深度为h的二叉树至多有2h-1 个结点。
(6)由一棵二叉树的前序序列和中序序列可唯一确定这棵二叉树。
(7)有20个结点的完全二叉树,编号为10的结点的父结点的编号是 5 。
(8)哈夫曼树是带权路径长度最小的二叉树。
(9)由二叉树的后序和中序遍历序列,可以唯一确定一棵二叉树。
(10)某二叉树的中序遍历序列为: DEBAC,后序遍历序列为:EBCAD。
则前序遍历序列为:DABEC 。
(11)设一棵二叉树结点的先序遍历序历为:ABDECFGH,中序遍历序历为:DEBAFCHG,则二叉树中叶结点是:E、F、H 。
(12)已知完全二叉树的第8层有8个结点,则其叶结点数是68 。
(13)由树转换成二叉树时,其根结点无右子树。
(14)采用二叉链表存储的n个结点的二叉树,一共有2n 个指针域。
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线索二叉树的运算
1.查找某结点*p在指定次序下的前趋和后继结点
(1)在中序线索二叉树中,查找结点*p的中序后继结点
在中序线索二叉树中,查找结点*p的中序后继结点分两种情形:
①若*p的右子树空(即p->rtag为Thread),则p->rchild为右线索,直接指向*p的中序后继。
【例】下图的中序线索二叉树中,结点D的中序后继是A。
②若*p的右子树非空(即p->rtag为Link),则*p的中序后继必是其右子树中第一个中序遍历到的结点。
也就是从*p的右孩子开始,沿该孩子的左链往下查找,直至找到一个没有左孩子的结点为止,该结点是*p的右子树中"最左下"的结点,即*P的中序后继结点。
【例】上图的中序线索二叉树中:
A的中序后继是F,它有右孩子;
F的中序后继是H,它无右孩子;
B的中序后继是D,它是B的右孩子。
在中序线索二叉树中求中序后继结点的过程可【参见动画演示】,具体算法如下:BinThrNode *InorderSuccessor(BinThrNode *p)
{//在中序线索树中找结点*p的中序后继,设p非空
BinThrNode *q;
if (p->rtag==Thread) //*p的右子树为空
Return p->rchild;//返回右线索所指的中序后继
else{
q=p->rchild;//从*p的右孩子开始查找
while (q->ltag==Link)
q=q->lchild;//左子树非空时,沿左链往下查找
return q;//当q的左子树为空时,它就是最左下结点
} //end if
}
该算法的时间复杂度不超过树的高度h,即O(h)。
(2)在中序线索二叉树中查找结点*p的中序前趋结点
中序是一种对称序,故在中序线索二叉树中查找结点*p的中序前趋结点与找中序后继结点的方法完全对称。
具体情形如下:
①若*p的左子树为空,则p->1child为左线索,直接指向*p的中序前趋结点;
【例】上图所示的中序线索二叉树中,F结点的中序前趋结点是A
②若*p的左子树非空,则从*p的左孩子出发,沿右指针链往下查找,直到找到一个没有右孩子的结点为止。
该结点是*p的左子树中"最右下"的结点,它是*p的左子树中最后一个中序遍历到的结点,即*p的中序前趋结点。
【例】上图所示中序线索二叉树中,结点E左子树非空,其中序前趋结点是I
在中序线索二叉树中求中序前趋结点的过程可【参见动画演示】,具体算法如下:BinThrNode *Inorderpre(BinThrNode *p)
{//在中序线索树中找结点*p的中序前趋,设p非空
BinThrNode *q;
if (p->ltag==Thread) //*p的左子树为空
return p->lchild;//返回左线索所指的中序前趋
else{
q=p->lchild;//从*p的左孩子开始查找
while (q->rtag==Link)
q=q->rchild;//右子树非空时,沿右链往下查找
return q;//当q的右子树为空时,它就是最右下结点
} //end if
}
由上述讨论可知:对于非线索二叉树,仅从*p出发无法找到其中序前趋(或中序后继),而必须从根结点开始中序遍历,才能找到*p的中序前趋(或中序后继)。
线索二叉树中的线索使得查找中序前趋和中序后继变得简单有效。
(3)在后序线索二叉树中,查找指定结点*p的后序前趋结点
在后序线索二叉树中,查找指定结点*p的后序前趋结点的具体规律是:
①若*p的左子树为空,则p->lchild是前趋线索,指示其后序前趋结点。
【例】在下图所示的后序线索二叉树中,H的后序前趋是B,F的后序前趋是C。
②若*p的左子树非空,则p->lchild不是前趋线索。
由于后序遍历时,根是在遍历其左
右子树之后被访问的,故*p的后序前趋必是两子树中最后一个遍历结点。
当*p的右子树非空时,*p的右孩子必是其后序前趋
【例】在上图所示的后序线索二叉树中,A的后序前趋是E;
当*p无右子树时,*p的后序前趋必是其左孩子
【例】在上图所示的后序线索二叉树中,E的后序前趋是F
(4)在后序线索二叉树中,查找指定结点*p的后序后继结点
具体的规律:
①若*p是根,则*p是该二叉树后序遍历过程中最后一个访问到的结点。
*p的后序后继为空
②若*p是其双亲的右孩子,则*p的后序后继结点就是其双亲结点
【例】上图所示的后序线索二叉树中,E的后序后继是A。
③若*p是其双亲的左孩子,但*P无右兄弟,*p的后序后继结点是其双亲结点
【例】上图所示的后序线索二叉树中,F的后序后继是E。
④若*p是其双亲的左孩子,但*p有右兄弟,则*p的后序后继是其双亲的右子树中第一个后序遍历到的结点,它是该子树中"最左下的叶结点"
【例】上图所示的后序线索二叉树中,B的后序后继是双亲A的右子树中最左下的叶结点H
注意:
F是孩子树中"最左下"结点,但它不是叶子。
由上述讨论中可知:在后序线索树中,仅从*p出发就能找到其后序前趋结点;要找*p 的后序后继结点,仅当*p的右子树为空时,才能直接由*p的右线索p->rchild得到。
否则必须知道*p的双亲结点才能找到其后序后继。
因此,如果线索二叉树中的结点没有指向其双亲结点的指针,就可能要从根开始进行后序遍历才能找到结点*P的后序后继。
由此,线索对查找指定结点的后序后继并无多大帮助。