二叉树的各种遍历算法及其深度算法
二叉树的遍历和应用
内蒙古科技大学本科生课程设计说明书题目:数据结构课程设计——二叉树的遍历和应用学生姓名:学号:专业:班级:指导教师:2013年5月29日内蒙古科技大学课程设计说明书内蒙古科技大学课程设计任务书I内蒙古科技大学课程设计说明书目录内蒙古科技大学课程设计任务书..............................................................错误!未定义书签。
目录 (II)第一章需求分析 (3)1.1课程设计目的 (3)1.2任务概述 (3)1.3课程设计内容 (3)第二章概要设计 (5)2.1设计思想 (5)2.2二叉树的遍历 (5)2.3运行界面设计 (6)第三章详细设计 (7)3.1二叉树的生成 (7)3.2二叉树的先序遍历 (7)3.3 二叉树的中序遍历 (8)3.4二叉树的后续遍历 (8)3.5主程序的设计 (8)第四章测试分析 (11)4.1二叉树的建立 (11)4.2二叉树的先序、中序、后序遍历 (11)第五章课程设计总结 (12)附录:程序代码 (13)致谢 ···········································································································错误!未定义书签。
二叉树遍历算法的应用
二叉树遍历算法的应用二叉树是一种常用的数据结构,它由节点和节点之间的链接组成。
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。
二叉树遍历算法是指按照一定的顺序访问二叉树中的所有节点,经典的二叉树遍历算法有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
这些遍历算法在计算机科学中有广泛的应用。
一、前序遍历前序遍历算法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。
在实际应用中,前序遍历算法十分常见,具有以下几个应用:1.树的复制:如果需要复制一棵二叉树,可以使用前序遍历算法遍历原树,然后按照递归或迭代的方式创建新节点,并复制原节点的值。
2.表达式求值:对于一个二叉树表示的数学表达式,前序遍历算法可以用来计算表达式的值。
遍历到运算符节点时,先计算左子表达式的值,然后计算右子表达式的值,最后根据运算符进行计算。
3.文件系统遍历:文件系统可以被视为一个树状结构,前序遍历算法可以按照前序的顺序遍历文件系统中的所有文件和文件夹。
二、中序遍历中序遍历算法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。
中序遍历算法也有多个应用:1.二叉树的中序遍历得到的节点值是按照从小到大的顺序排列的。
因此,可以使用中序遍历算法验证一个二叉树是否为二叉树。
2.二叉树中序遍历的结果可以用来实现按照升序排列的有序集合的功能。
例如,在数据库中存储的数据可以通过中序遍历的结果进行排序。
3.中序遍历算法可以将一个二叉树转换为一个有序的双向链表。
在遍历过程中,维护一个前驱节点和一个后继节点,并进行链接操作。
三、后序遍历后序遍历算法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。
后序遍历算法也有多个应用:1.后序遍历算法可以用来计算二叉树的深度。
在遍历过程中,可以维护一个全局变量来记录最大深度。
2.后序遍历算法可以用来判断一个二叉树是否为平衡二叉树。
在遍历过程中,可以比较左右子树的高度差,判断是否满足平衡二叉树的定义。
3.后序遍历算法可以用来释放二叉树的内存。
树与二叉树h
SBNode nodes[MAXSIZE]; } SBTree;
举例
结点 左子
右子
1
26 34
1
2
6
2
3
4
3
0
4
4
0
0
4
4
0
0
特点:
6
0
0
找子方便,找父 结点不便.
三、二叉链表存储结构
第一层 第二层
( A ( B ( E (K,L),F),C(G),D( H (M),I,J )))
第四层 第三层
二、基本术语
结点:包括一个数据元素及若干个指向其它子树 的分支;例如,A,B,C,D等。
叶结点:无后件结点为叶结点;如K,L,M。 根结点:无前件的结点为根;例如,A结点。
子结点:某结点后件为该结点的子结点;例如,
方法描述: 从根结点a开始访问, 接着访问左子结点b, 最后访问右子结点c。
即:
根
A 访问根结点 B 先序遍历左子树 C 先序遍历右子树
a
左子 右子
bc
二、中序法(InOrder)
方法描述:
从左子结点b开始访问,
接着访问根结点a,
最后访问右子结点c。
即:
根
A 中序遍历左子树 B 访问根结点 C 中序遍历右子树
计算机学院
自动化学院
各种社会组织机构;
在计算机领域中,用树表示源
程序的语法结构;
2101 2102
2103
在OS中,文件系统、目录等组
织结构也是用树来表示的。
实现二叉树的各种遍历算法实验报告
if(a[i]>kmax) kmax = a[i]; return kmax; } /** 求二叉树的节点个数 **/ int Nodes(BTNode *b) { if(b==NULL)
2.2:( 1 )实现二叉树的先序遍历 ( 2)实现二叉树的中序遍历 ( 3)实现二叉树的后序遍历
三 实验内容 :
3.1 树的抽象数据类型 : ADT Tree{
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数据对象 D: D 是具有相同特性的数据元素的集合 。 数据关系 R: 若 D 为空集 , 则称为空树 ;
若 D 仅含有一个数据元素 ,则 R 为空集 , 否则 R={H} , H 是如 下二元关系 :
if(b!=NULL) {
printf("%c",b->data); if(b->lchild!=NULL || b->rchild!=NULL) {
printf(" ("); DispBTNode(b->lchild); if(b->rchild != NULL)printf(" , "); DispBTNode(b->rchild); printf(" )"); } } } /** 深度 **/ int BTNodeDepth(BTNode *b)
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实现二叉树的各种遍历算法实验报告
一 实验题目 : 实现二叉树的各种遍历算法 二 实验要求 :
2.1:(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 ( 7)释放二叉树 b
二叉树求每个结点高度算法
二叉树求每个结点高度算法二叉树是一种非常常见的数据结构,它由一个根结点和最多两个子结点组成。
在解决二叉树相关问题时,经常需要求每个结点的高度,也就是树的深度。
本文将介绍常见的二叉树求每个结点高度的算法。
在介绍求每个结点高度的算法之前,首先需要了解二叉树的定义和性质。
二叉树是一种树的特殊形式,它的每个结点最多只有两个子结点。
二叉树的高度定义为从根结点到叶子结点的最长路径上的结点数,即树中结点的最大深度。
在求解每个结点高度时,需要遍历整个二叉树,计算每个结点距离根结点的深度。
一种常见的求每个结点高度的算法是通过递归实现的。
其基本思想是,对于每个结点,其高度等于其左子树和右子树的高度中较大的那个值加一,再加上该结点本身的高度(1)。
具体实现递归算法的伪代码如下:```function getHeight(node):if node is null:return 0leftHeight = getHeight(node.left)rightHeight = getHeight(node.right)return max(leftHeight, rightHeight) + 1```通过递归算法,可以方便地求出每个结点的高度。
递归算法的停止条件是当结点为空时,返回0作为高度。
在使用递归算法时,需要注意避免重复计算。
可以通过在每个结点处保存其高度,避免重复计算。
在算法的实现中,可以使用一个哈希表或者结构体来保存每个结点的高度。
除了递归算法外,还可以使用层次遍历的方法求每个结点的高度。
层次遍历是一种广度优先搜索的算法,可以按层次遍历二叉树。
在层次遍历的过程中,可以对每个结点进行标记,记录其所在的层数。
具体实现层次遍历的伪代码如下:```function getHeight(root):if root is null:return 0queue = new Queue()queue.enqueue(root)root.level = 1while queue is not empty:node = queue.dequeue()if node.left is not null:queue.enqueue(node.left)node.left.level = node.level + 1if node.right is not null:queue.enqueue(node.right)node.right.level = node.level + 1return max(node.level for node in tree)```通过层次遍历的方法,可以按层次遍历二叉树,同时记录每个结点的层数。
二叉树的遍历及其应用
0引言
所谓遍历,是指沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次 且仅做一次访问。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。 遍历 在二叉树上最重要的运算之一,是二叉树上进行其它运算之基础。二叉 树作为一种重要的数据结构是工农业应用与开发的重要工具。遍历是二 叉树算法设计中经典且永恒的话题。经典的算法大多采用递归搜索。递 归算法具有简练、清晰等优点,但因其执行过程涉及到大量的堆栈使 用,难于应用到一些严格限制堆栈使用的系统,也无法应用到一些不支 持递归的语言环境[9]。
由先序序列和中序序列来还原二叉树的过程算法思想[7]: (1)若二叉树空,返回空; (2)若不空,取先序序列第一个元素,建立根节点; (3)在中序序列中查找根节点,以此来确定左右子树的先序序列和中 序序列; (4)递归调用自己,建左子树; (5)递归调用自己,建右子树。
4二叉树的遍历的应用
根据二叉树的遍历算法, 可得出如下规律: 规律1: 前序序列遍历第一个为根结点, 后序遍历的最后一个结点为 根结点。 规律2: 前序序列遍历最后一个为根结点右子树的最右叶子结点, 中 序遍历的最后一个结点为根结点右子树的最右叶子结点。 规律3: 中序序列遍历第一个结点为根结点左子树的最左叶子结点,
1遍历二叉树的概念
所谓遍历二叉树,就是遵从某种次序,访问二叉树中的所有结点, 使得每个结点仅被访问一次。这里提到的“访问”是指对结点施行某种 操作,操作可以是输出结点信息,修改结点的数据值等,但要求这种访
问不破坏它原来的数据结构。在本文中,我们规定访问是输出结点信息 data,且以二叉链表作为二叉树的存贮结构。由于二叉树是一种非线性 结构,每个结点可能有一个以上的直接后继,因此,必须规定遍历的规 则,并按此规则遍历二叉树,最后得到二叉树所有结点的一个线性序 列[1]。
二叉树先序遍历算法
二叉树先序遍历算法
二叉树先序遍历是一种树的遍历算法,先序遍历过程如下:
1. 先访问根节点;
2. 再访问左子节点;
3. 再访问右子节点;
二叉树先序遍历是一种树状数据结构的深度优先搜索(DFS)算法。
先序遍历对
树状数据结构中的每个节点仅进行一次访问,且访问的次序是从上到下,从左到右的方式。
先序遍历属于深度优先搜索,它以一定的次序访问树或图的每个节点,然后递归访问其子节点,深度优先搜索可以按一定方式去遍历有向图、二叉树等数据结构,对节点都进行一定次序的编号或标签,访问顺序是按从小到大的顺序,从而把BST全部访问一次。
二叉树先序遍历的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(logn),应用范围很广,常用于二叉查找树的构造或查找、求树的高度和深度、树的前中后序遍历等,其中在建立二叉查找树时,往往我们都会使用先序遍历;同时,也可用先序遍历来求二叉树的节点数,计算树的深度等。
因此,二叉树先序遍历是一种基本而又重要的数据结构遍历算法,在许多应用
场景中都可以被朂泛使用,深受各个计算机领域的热捧。
实验六二叉树实验报告
实验四二叉树的操作班级:计算机1002班姓名:唐自鸿学号:201003010207 完成日期:2010.6.14 题目:对于给定的一二叉树,实现各种约定的遍历。
一、实验目的:(1)掌握二叉树的定义和存储表示,学会建立一棵特定二叉树的方法;(2)掌握二叉树的遍历算法(先序、中序、后序遍历算法)的思想,并学会遍历算法的递归实现和非递归实现。
二、实验内容:构造二叉树,再实现二叉树的先序、中序、后序遍历,最后统计二叉树的深度。
三、实验步骤:(一) 需求分析1. 二叉树的建立首先要建立一个二叉链表的结构体,包含根节点和左右子树。
因为树的每一个左右子树又是一颗二叉树,所以用递归的方法来建立其左右子树。
二叉树的遍历是一种把二叉树的每一个节点访问并输出的过程,遍历时根结点与左右孩子的输出顺序构成了不同的遍历方法,这个过程需要按照不同的遍历的方法,先输出根结点还是先输出左右孩子,可以用选择语句来实现。
2.程序的执行命令为:1)构造结点类型,然后创建二叉树。
2)根据提示,从键盘输入各个结点。
3)通过选择一种方式(先序、中序或者后序)遍历。
4)输出结果,结束。
(二)概要设计1.二叉树的二叉链表结点存储类型定义typedef struct Node{DataType data;struct Node *LChild;struct Node *RChild;}BitNode,*BitTree;2.建立如下图所示二叉树:void CreatBiTree(BitTree *bt)用扩展先序遍历序列创建二叉树,如果是当前树根置为空,否则申请一个新节点。
3.本程序包含四个模块1) 主程序模块:2)先序遍历模块3)中序遍历模块4)后序遍历模块4.模块调用关系:主程序模块(三)详细设计1.建立二叉树存储类型//==========构造二叉树=======void CreatBiTree(BitTree *bt)//用扩展先序遍历序列创建二叉树,如果是当前树根置为空,否则申请一个新节点//{char ch;ch=getchar();if(ch=='.')*bt=NULL;else{*bt=(BitTree)malloc(sizeof(BitNode));//申请一段关于该节点类型的存储空间(*bt)->data=ch; //生成根结点CreatBiTree(&((*bt)->LChild)); //构造左子树CreatBiTree(&((*bt)->RChild)); //构造右子树}}2. 编程实现以上二叉树的前序、中序和后序遍历操作,输出遍历序列1)先序遍历二叉树的递归算法如下:void PreOrder(BitTree root){if (root!=NULL){Visit(root ->data);PreOrder(root ->LChild); //递归调用核心PreOrder(root ->RChild);}}2)中序遍历二叉树的递归算法如下:void InOrder(BitTree root){if (root!=NULL){InOrder(root ->LChild);Visit(root ->data);InOrder(root ->RChild);}}3)后序遍历二叉树的递归算法如下:void PostOrder(BitTree root){if(root!=NULL){PostOrder(root ->LChild);PostOrder(root ->RChild);Visit(root ->data);}}4)计算二叉树的深度算法如下:int PostTreeDepth(BitTree bt) //求二叉树的深度{int hl,hr,max;if(bt!=NULL){hl=PostTreeDepth(bt->LChild); //求左子树的深度hr=PostTreeDepth(bt->RChild); //求右子树的深度max=hl>hr?hl:hr; //得到左、右子树深度较大者return(max+1); //返回树的深度}else return(0); //如果是空树,则返回0}四、调试分析及测试结果1. 进入演示程序后的显示主界面:请输入二叉树中的元素;先序、中序和后序遍历分别输出结果。
设计计算二叉树中所有结点值之和的算法。
设计计算二叉树中所有结点值之和的算法。
计算二叉树中所有结点值之和的算法:
1.深度优先搜索:深度优先搜素是一种用于访问树中结点的遍历方法,它分为先序、中序与后序三种顺序,它们均遍历树中所有非空结点,但它们之间在遍历到左右孩子节点的先后顺序上有所不同。
若采用深度优先搜索的方式,当遍历到一个结点时,将其值加入到结果中,然后遍历其左右孩子节点即可。
2.广度优先搜索:广度优先搜索又称为宽度优先搜索,是一种搜索策略,它从根节点出发,沿着树的宽度遍历结点,当遍历到某一个结点时,就将其值加入到结果中,然后在遍历其左右孩子节点。
3.分治法:也称为分枝定界法,它是一种利用递归分解将一个大问题分解为一个个小问题来求解的方法。
在二叉树的问题中,我们可以利用分治法,将树的节点分成左右两部分,只要求出去左右子树的结点值之和,然后相加获得该树的结点值之和即可。
4.Morris算法:Morris算法是一种线性时间统计二叉树结点信息的算法,它使用类似中序遍历的方法,可以实现优化的统计二叉树中结点信息,这里也可以应用Morris算法统计二叉树的结点值之和。
5.堆栈法:堆栈法也是利用递归求解二叉树结点值之和的一种方法,它需要先将根节点压栈,然后开始出栈,将出栈节点的值加入到结果中,之后将其右孩子在入栈,然后将其右孩子入栈,依次进行遍历,最后加上根节点即可。
二叉树的各种遍历算法及其深度算法
二叉树的各种遍历算法及其深度算法一、二叉树的遍历算法二叉树是一种常见的数据结构,遍历二叉树可以按照根节点的访问顺序将二叉树的结点访问一次且仅访问一次。
根据遍历的顺序不同,二叉树的遍历算法可以分为三种:前序遍历、中序遍历和后序遍历。
1. 前序遍历(Pre-order Traversal):首先访问根节点,然后遍历左子树,最后遍历右子树。
可以用递归或者栈来实现。
2. 中序遍历(In-order Traversal):首先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树。
可以用递归或者栈来实现。
3. 后序遍历(Post-order Traversal):首先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根节点。
可以用递归或者栈来实现。
二、二叉树的深度算法二叉树的深度,也叫做高度,指的是从根节点到叶子节点的最长路径上的节点数目。
可以使用递归或者层次遍历的方式来计算二叉树的深度。
1.递归算法:二叉树的深度等于左子树的深度和右子树的深度的较大值加一、递归的终止条件是当节点为空时,深度为0。
递归的过程中通过不断递归左子树和右子树,可以求出二叉树的深度。
2.层次遍历算法:层次遍历二叉树时,每遍历完一层节点,深度加一、使用一个队列来辅助层次遍历,先将根节点加入队列,然后依次取出队列中的节点,将其左右子节点加入队列,直到队列为空,完成层次遍历。
三、示例为了更好地理解二叉树的遍历和求深度的算法,我们以一个简单的二叉树为例进行说明。
假设该二叉树的结构如下:A/\BC/\/\DEFG其中,A、B、C、D、E、F、G分别代表二叉树的结点。
1.前序遍历:A->B->D->E->C->F->G2.中序遍历:D->B->E->A->F->C->G3.后序遍历:D->E->B->F->G->C->A4.深度:2以上是针对这个二叉树的遍历和深度的计算示例。
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。
二叉树遍历讲课教案ppt课件
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。
java二叉树遍历算法
java二叉树遍历算法
Java二叉树遍历是指通过沿着树的深度遍历每个节点来检索树中的所有节点的算法技术。
浅显地讲,它采用层次方式,从树根向下依次访问每个节点,直到抵达叶子节点。
它是一种非常有用的树检索算法,在不同的情况下可能用到不同的遍历策略,如前序遍历、中序遍历、后序遍历等。
通常情况下,Java二叉树遍历有三种常见的遍历模式,分别是前序遍历、中序遍历和后序遍历,每种遍历模式都有其特定的应用场景。
前序遍历的特性是对树的每个节点都按以下顺序访问:根节点、左子树节点和右子树节点,比较常用于树的克隆操作中;中序遍历是:左子树节点、根节点和右子树节点,很适合树形表示算法中的构建;后序遍历是:左子树节点、右子树节点和根节点,比较适合用于计算叶子节点的数量或者进行节点释放操作。
不论哪一种遍历模式,它们都具有共同的思想,即可以借助栈的数据结构,依次把当前的节点的右子树、节点本身和左子树依次放入栈中,以便进行下一轮的遍历,直到拿到一个空节点,就可以访问另一个节点。
因此,对于二叉树遍历,其实无论何种遍历策略,都是采用深度优先搜索作为基础,针对特定的需求采用某种访问策略,这样才能达到最佳的效果。
另外,Java 二叉树遍历 imooc 价值课程更是让构造Java树的难题变得更加容易,对于对Java 数据结构有兴趣的同学津津乐道!
本文介绍了Java二叉树遍历技术的知识背景,以及它的三种核心遍历模式,前序遍历、中序遍历和后序遍历。
作为一种有效的数据结构技术,Java二叉树遍历能方便地检索树中的所有节点,可以为树形算法的构建提供方便,受到许多技术人员的青睐,在日常的工作中也有着良好的应用前景。
二叉树的遍历三遍历转化详解
如右图,设有一棵二叉树则它的三种遍历分别为:先序遍历:A BCD EFGHK 中序遍历:BDC A EHGKF 后序遍历:DCB HKGFE A左子树(B)的三种遍历:先序遍历:B CD中序遍历:B DC后续遍历:DC B右子树(C)的三种遍历:先序遍历:C D中序遍历:D C后续遍历:D CBCDABCDEFGH KCD对右子树(E )进行相同处理:先序遍历:E FGHK 中序遍历:E HGKF 后序遍历:HKGF E...................................一直如此下去分析可得:先序遍历的排列顺序:根 左子树 右子树 中序遍历的排列顺序:左子树 根 右子树后续遍历的排列顺序:左子树 右子树 根故采用递归调用的方式可以较快得出遍历算法:如知先序和中序求后序:Var s1,s2:String;Procedure try(L1,r1,L2,r2:Integer);{当前所求树在先序序列中的起始、结束位置,在中序序列中的起始、结束位置} Var m:Integer;Begin m:=pos(s1[L1],s2);{求当前树的根节点在中序序列中的位置} If m>L2 Then try(L1+1,L1+m-L2,L2,m-1);{有左子树,则处理左子树,输入左子树在先序序列中的起始、结束位置,在中序序列中的起始、结束位置}If m<r2 Then try(L1+m-L2+1,r1,m+1,r2);{有右子树,则处理右子树,输入右子树在线序序列中的起始、结束位置,在中序序列中的起始、结束位置} Write(s1[L1]){输出根结点} End;Begin Readln(s1); Readln(s2); E FG H Ktry(1,Length(s1),1,Length(s2));Writeln;End.。
二叉树的各种算法
二叉树的各种算法1.二叉树的前序遍历算法:前序遍历是指先访问根节点,再访问左子树,最后访问右子树的遍历顺序。
具体算法如下:-如果二叉树为空,则直接返回。
-访问根节点,并输出或进行其他操作。
-递归地前序遍历左子树。
-递归地前序遍历右子树。
2.二叉树的中序遍历算法:中序遍历是指先访问左子树,再访问根节点,最后访问右子树的遍历顺序。
具体算法如下:-如果二叉树为空,则直接返回。
-递归地中序遍历左子树。
-访问根节点,并输出或进行其他操作。
-递归地中序遍历右子树。
3.二叉树的后序遍历算法:后序遍历是指先访问左子树,再访问右子树,最后访问根节点的遍历顺序。
具体算法如下:-如果二叉树为空,则直接返回。
-递归地后序遍历左子树。
-递归地后序遍历右子树。
-访问根节点,并输出或进行其他操作。
4.二叉树的层序遍历算法:层序遍历是按照从上到下、从左到右的顺序逐层遍历二叉树的节点。
具体算法如下:-如果二叉树为空,则直接返回。
-创建一个队列,将根节点入队。
-循环执行以下步骤,直到队列为空:-出队并访问当前节点,并输出或进行其他操作。
-若当前节点的左子节点不为空,则将左子节点入队。
-若当前节点的右子节点不为空,则将右子节点入队。
5.二叉树的深度算法:二叉树的深度是指从根节点到叶节点的最长路径的节点数。
具体算法如下:-如果二叉树为空,则深度为0。
-否则,递归地计算左子树的深度和右子树的深度,然后取较大的值加上根节点的深度作为二叉树的深度。
6.二叉树的查找算法:二叉树的查找可以使用前序、中序或后序遍历来完成。
具体算法如下:-如果二叉树为空,则返回空。
-如果当前节点的值等于目标值,则返回当前节点。
-否则,先在左子树中递归查找,如果找到则返回找到的节点。
-如果左子树中未找到,则在右子树中递归查找,如果找到则返回找到的节点。
-如果左右子树中都未找到,则返回空。
7.二叉树的插入算法:二叉树的插入可以使用递归或循环来实现。
具体算法如下:-如果二叉树为空,则创建一个新节点作为根节点,并返回根节点。
二叉树的各种遍历及直观打印
目录一.引言-----------------------------------------------------------------------21. 摘要---------------------------------------------------------------------------22. 关键字------------------------------------------------------------------------2 二.正文1. 需求分析-------------------------------------------------------------------------------------------22. 数据结构---------------------------------------------------------------------23. 算法设计---------------------------------------------------------------------3 3.1概要设计---------------------------------------------------------------------------------------------33.2详细设计--------------------------------------------------------------------------------------------44. 调试分析----------------------------------------------------------------------65. 测试结果----------------------------------------------------------------------66.源程序---------------------------------------------------------------------------97. 不足之处----------------------------------------------------------------------158.设计体会-----------------------------------------------------------------------16 四.参考文献-------------------------------------------------------------------16一. 引言二叉树是树形结构的一个重要类型,许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树的形式,即使是一般的树也能简单地转换为二叉树,因此,二叉树显得特别重要。
层次遍历算法
层次遍历算法简介是一种二叉树遍历方式,又称为广度优先算法,它是一种从上至下、从左至右的遍历方式,最常用于树形结构进行搜索或者遍历。
可以解决一些问题,例如求二叉树的最小深度、最大深度、它的节点数、它的叶子节点数、它的某个路径等问题。
实现的方法1.使用队列实现使用队列实现是一种常用的方法。
具体步骤如下:(1)将树的根节点入队,初始化队列。
(2)当队列非空时,进行下列操作:①取出队列中的一个节点,访问该节点。
②如果该节点的左子节点不为空,则将左子节点入队。
③如果该节点的右子节点不为空,则将右子节点入队。
实现代码如下:```pythondef level_order_traversal(root):queue = []result = []if root is None:return resultqueue.append(root)while queue:node = queue.pop(0)result.append(node.val)if node.left:queue.append(node.left)if node.right:queue.append(node.right)return result```2.使用递归实现使用递归实现一般需要借助队列,并且需要知道每个节点所在的层数。
具体步骤如下:- (1)使用递归遍历左子树,直到最底层。
在遍历左子树时,需要记录当前所在的层数。
- (2)使用递归遍历右子树,直到最底层。
在遍历右子树时,需要记录当前所在的层数。
- (3)将左子树和右子树的结果合并,即可得到二叉树的层次遍历结果。
实现代码如下:```pythondef level_order_traversal(root):queue = []result = []def dfs(node, level):if not node:returnif level == len(result):result.append([])result[level].append(node.val)dfs(node.left, level+1)dfs(node.right, level+1)dfs(root, 0)return result```的应用在二叉树中的应用是十分广泛的,可以用于如下几个问题的解决:1.求最小深度二叉树的最小深度是从根节点到最近的叶子节点的距离。
二叉树的四种遍历算法
⼆叉树的四种遍历算法⼆叉树作为⼀种重要的数据结构,它的很多算法的思想在很多地⽅都⽤到了,⽐如STL算法模板,⾥⾯的优先队列、集合等等都⽤到了⼆叉树⾥⾯的思想,先从⼆叉树的遍历开始:看⼆叉树长什么样⼦:我们可以看到这颗⼆叉树⼀共有七个节点0号节点是根节点1号节点和2号节点是0号节点的⼦节点,1号节点为0号节点的左⼦节点,2号节点为0号节点的右⼦节点同时1号节点和2号节点⼜是3号节点、四号节点和五号节点、6号节点的双亲节点五号节点和6号节点没有⼦节点(⼦树),那么他们被称为‘叶⼦节点’这就是⼀些基本的概念⼆叉树的遍历⼆叉树常⽤的遍历⽅式有:前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历四种遍历⽅式,不同的遍历算法,其思想略有不同,我们来看⼀下这四种遍历⽅法主要的算法思想:1、先序遍历⼆叉树顺序:根节点 –> 左⼦树 –> 右⼦树,即先访问根节点,然后是左⼦树,最后是右⼦树。
上图中⼆叉树的前序遍历结果为:0 -> 1 -> 3 -> 4 -> 2 -> 5 -> 62、中序遍历⼆叉树顺序:左⼦树 –> 根节点 –> 右⼦树,即先访问左⼦树,然后是根节点,最后是右⼦树。
上图中⼆叉树的中序遍历结果为:3 -> 1 -> 4 -> 0 -> 5 -> 2 -> 63、后续遍历⼆叉树顺序:左⼦树 –> 右⼦树 –> 根节点,即先访问左⼦树,然后是右⼦树,最后是根节点。
上图中⼆叉树的后序遍历结果为:3 -> 4 -> 1 -> 5 -> 6 -> 2 -> 04、层序遍历⼆叉树顺序:从最顶层的节点开始,从左往右依次遍历,之后转到第⼆层,继续从左往右遍历,持续循环,直到所有节点都遍历完成上图中⼆叉树的层序遍历结果为:0 -> 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6下⾯是四种算法的伪代码:前序遍历:preOrderParse(int n) {if(tree[n] == NULL)return ; // 如果这个节点不存在,那么结束cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容preOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左⼦树preOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右⼦树}中序遍历inOrderParse(int n) {if(tree[n] == NULL)return ; // 如果这个节点不存在,那么结束inOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左⼦树cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容inOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右⼦树}pastOrderParse(int n) {if(tree[n] == NULL)return ; // 如果这个节点不存在,那么结束pastOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左⼦树pastOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右⼦树cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容}可以看到前三种遍历都是直接通过递归来完成,⽤递归遍历⼆叉树简答⽅便⽽且好理解,接下来层序遍历就需要动点脑筋了,我们如何将⼆叉树⼀层⼀层的遍历输出?其实在这⾥我们要借助⼀种数据结构来完成:队列。
数据结构 第六章-树
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A B C D
E
F
G H
I J
A
E F H
G
B C
D A
I J
A
B C F
E H
G
B C D F
E G H I J
21
I
D
J
5. 二叉树转换成树和森林
二叉树转换成树 1. 加线:若p结点是双亲结点的左孩子,则将p的右孩 子,右孩子的右孩子,……沿分支找到的所有右孩 子,都与p的双亲用线连起来 2. 抹线:抹掉原二叉树中双亲与右孩子之间的连线 3. 调整:将结点按层次排列,形成树结构7Fra bibliotek6.3.2
树和森林的存储结构
树的存储结构有很多,既可以采用顺序存储结构, 也可以采用链式存储结构。但无论采用哪种存储方式, 都要求存储结构不仅能存储各结点本身的数据信息,还 要能惟一地反映树中各结点之间的逻辑关系。 双亲表示法 孩子链表表示法 孩子兄弟表示法
8
1.双亲表示法 除根外,树中的每个结点都有惟一的一个双亲结点,所以可以用一 组连续的存储空间存储树中的各结点。一个元素表示树中一个结点, 包含树结点本身的信息及结点的双亲结点的位臵。 A B E F C G H D I
}CTBox;
//树结构 typedef struct {CTBox nodes[MAX_TREE_SIZE]; int n, r; }Ctree
12
3. 孩子-兄弟表示法(树的二叉链表)
孩子兄弟表示法用二叉链表作为树的存储结构。将树中的多支关系用 二叉链表的双支关系体现。 ※ 结点的左指针指向它的第一个孩子结点
//孩子结点结构 typedef struct CTNode
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二叉树的算法:
用扩展先序遍历序列创建二叉树;
递归遍历算法
中序非递归遍历层次遍历
二叉树深度的算法
实现代码如下:
#include<stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <malloc.h>
typedef struct Node
{
char data;
struct Node *LChild;
struct Node *RChild;
}BitNode,*BitTree;
typedef struct CSNode
{
char data;
struct CSNode *fch, *nextSib;
}CSNode, *CSTree;
void CreatBiTree(BitTree *bt)//用扩展先序遍历序列创建二叉树,如果是#当前树根置为空,否则申请一个新节点//
{
char ch;
ch=getchar();
if(ch=='#')*bt=NULL;
else
{
*bt=(BitTree)malloc(sizeof(BitNode));
(*bt)->data=ch;
CreatBiTree(&((*bt)->LChild));
CreatBiTree(&((*bt)->RChild));
}
}
void Visit(char ch)//访问根节点
{
printf("%c ",ch);
}
//以下为递归遍历算法
void PreOrder(BitTree root) /*先序遍历二叉树, root为指向二叉树(或某一子树)根结点的指针*/
{
if (root!=NULL)
{
Visit(root ->data); /*访问根结点*/
PreOrder(root ->LChild); /*先序遍历左子树*/
PreOrder(root ->RChild); /*先序遍历右子树*/
}
}
void InOrder(BitTree root)
/*中序遍历二叉树, root为指向二叉树(或某一子树)根结点的指针*/
{
if (root!=NULL)
{
InOrder(root ->LChild); /*中序遍历左子树*/
Visit(root ->data); /*访问根结点*/
InOrder(root ->RChild); /*中序遍历右子树*/
}
}
void PostOrder(BitTree root)
/* 后序遍历二叉树,root为指向二叉树(或某一子树)根结点的指针*/
{
if(root!=NULL)
{
PostOrder(root ->LChild); /*后序遍历左子树*/
PostOrder(root ->RChild); /*后序遍历右子树*/
Visit(root ->data); /*访问根结点*/
}
}
//中序非递归遍历
void InOrder1(struct Node *head)
{
struct Node *p;
struct Node *stack[20];
int top=0;
p=head;
while(p||top!=0)
{
while (p)
{
stack[top++]=p;
p=p->LChild ;
}
p=stack[--top];
printf("%c ",p->data );
p=p->RChild ;
}
}
//层次遍历
void translevel(BitTree b) //按层次遍历
{ struct node
{ BitTree *vec[100];
int f,r;
} q;
q.f=0;
q.r=0;
if (b!=NULL) printf("%c ",b->data);
q.vec[q.r]=&b; //结点指针进入队列
q.r=q.r+1;
while (q.f<q.r) //队列不为空
{ b=*q.vec[q.f]; q.f=q.f+1; //队头出队列
if (b->LChild!=NULL) //输出左孩子,并入队列
{ printf("%c ",b->LChild->data);
q.vec[q.r]=&(b->LChild);
q.r=q.r+1;
}
if (b->RChild!=NULL) //输出右孩子,并入队列
{ printf("%c ",b->RChild->data);
q.vec[q.r]=&(b->RChild);
q.r=q.r+1;
}
}
}
int PostTreeDepth(BitTree bt) //后序遍历求二叉树的高度递归算法// {
int hl,hr,max;
if(bt!=NULL)
{
hl=PostTreeDepth(bt->LChild); //求左子树的深度
hr=PostTreeDepth(bt->RChild); //求右子树的深度
max=hl>hr?hl:hr; //得到左、右子树深度较大者
return(max+1); //返回树的深度
}
else return(0); //如果是空树,则返回0
}
int main()
{
BitTree T;
CSTree tree1;
printf("请输入二叉树中的元素(以扩展先序遍历序列输入,其中#代表空子树):\n");
CreatBiTree(&T);
printf("先序递归遍历序列为: ");
PreOrder(T);
printf("\n中序递归遍历序列为: ");
InOrder(T);
printf("\n后序递归遍历序列为: ");
PostOrder(T);
printf("\n中序非递归遍历序列为:");
InOrder1(T);
printf("\n层次归遍历序列为: ");
translevel(T);
printf("\nThe depth of this tree is:%d\n",PostTreeDepth(T));
return 0;
}
运行结果如图。