二叉树的遍历及其应用
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。
二叉树的性质及其遍历
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：
二叉树的遍历及常用算法
⼆叉树的遍历及常⽤算法⼆叉树的遍历及常⽤算法遍历的定义:按照某种次序访问⼆叉树上的所有结点,且每个节点仅被访问⼀次;遍历的重要性:当我们需要对⼀颗⼆叉树进⾏,插⼊,删除,查找等操作时,通常都需要先遍历⼆叉树,所有说:遍历是⼆叉树的基本操作;遍历思路:⼆叉树的数据结构是递归定义(每个节点都可能包含相同结构的⼦节点),所以遍历也可以使⽤递归,即结点不为空则继续递归调⽤每个节点都有三个域,数据与,左孩⼦指针和右孩⼦之指针,每次遍历只需要读取数据,递归左⼦树,递归右⼦树,这三个操作三种遍历次序:根据访问三个域的不同顺序,可以有多种不同的遍历次序,⽽通常对于⼦树的访问都按照从左往右的顺序;设:L为遍历左⼦树,D为访问根结点,R为遍历右⼦树,且L必须位于R的前⾯可以得出以下三种不同的遍历次序:先序遍历操作次序为DLR,⾸先访问根结点，其次遍历根的左⼦树，最后遍历根右⼦树，对每棵⼦树同样按这三步(先根、后左、再右)进⾏中序遍历操作次序为LDR,⾸先遍历根的左⼦树，其次访问根结点，最后遍历根右⼦树，对每棵⼦树同样按这三步(先左、后根、再右)进⾏后序遍历操作次序为LRD,⾸先遍历根的左⼦树，其次遍历根的右⼦树，最后访问根结点，对每棵⼦树同样按这三步(先左、后右、最后根)进⾏层次遍历层次遍历即按照从上到下从左到右的顺序依次遍历所有节点,实现层次遍历通常需要借助⼀个队列,将接下来要遍历的结点依次加⼊队列中;遍历的应⽤“遍历”是⼆叉树各种操作的基础，可以在遍历过程中对结点进⾏各种操作，如:对于⼀棵已知⼆叉树求⼆叉树中结点的个数求⼆叉树中叶⼦结点的个数;求⼆叉树中度为1的结点个数求⼆叉树中度为2的结点个数5求⼆叉树中⾮终端结点个数交换结点左右孩⼦判定结点所在层次等等...C语⾔实现:#include <stdio.h>//⼆叉链表数据结构定义typedef struct TNode {char data;struct TNode *lchild;struct TNode *rchild;} *BinTree, BinNode;//初始化//传⼊⼀个指针令指针指向NULLvoid initiate(BinTree *tree) {*tree = NULL;}//创建树void create(BinTree *BT) {printf("输⼊当前结点值: (0则创建空节点)\n");char data;scanf(" %c", &data);//连续输⼊整形和字符时.字符变量会接受到换⾏,所以加空格if (data == 48) {*BT = NULL;return;} else {//创建根结点//注意开辟的空间⼤⼩是结构体的⼤⼩⽽不是结构体指针⼤⼩,写错了不会⽴马产⽣问题,但是后续在其中存储数据时极有可能出现内存访问异常(飙泪....) *BT = malloc(sizeof(struct TNode));//数据域赋值(*BT)->data = data;printf("输⼊节点 %c 的左孩⼦ \n", data);create(&((*BT)->lchild));//递归创建左⼦树printf("输⼊节点 %c 的右孩⼦ \n", data);create(&((*BT)->rchild));//递归创建右⼦树}}//求双亲结点(⽗结点)BinNode *Parent(BinTree tree, char x) {if (tree == NULL)return NULL;else if ((tree->lchild != NULL && tree->lchild->data == x) || (tree->rchild != NULL && tree->rchild->data == x))return tree;else{BinNode *node1 = Parent(tree->lchild, x);BinNode *node2 = Parent(tree->rchild, x);return node1 != NULL ? node1 : node2;}}//先序遍历void PreOrder(BinTree tree) {if (tree) {//输出数据printf("%c ", tree->data);//不为空则按顺序继续递归判断该节点的两个⼦节点PreOrder(tree->lchild);PreOrder(tree->rchild);}}//中序void InOrder(BinTree tree) {if (tree) {InOrder(tree->lchild);printf("%c ", tree->data);InOrder(tree->rchild);}}//后序void PostOrder(BinTree tree) {if (tree) {PostOrder(tree->lchild);PostOrder(tree->rchild);printf("%c ", tree->data);}}//销毁结点递归free所有节点void DestroyTree(BinTree *tree) {if (*tree != NULL) {printf("free %c \n", (*tree)->data);if ((*tree)->lchild) {DestroyTree(&((*tree)->lchild));}if ((*tree)->rchild) {DestroyTree(&((*tree)->rchild));}free(*tree);*tree = NULL;}}// 查找元素为X的结点使⽤的是层次遍历BinNode *FindNode(BinTree tree, char x) {if (tree == NULL) {return NULL;}//队列BinNode *nodes[1000] = {};//队列头尾位置int front = 0, real = 0;//将根节点插⼊到队列尾nodes[real] = tree;real += 1;//若队列不为空则继续while (front != real) {//取出队列头结点输出数据BinNode *current = nodes[front];if (current->data == x) {return current;}front++;//若当前节点还有⼦(左/右)节点则将结点加⼊队列if (current->lchild != NULL) {nodes[real] = current->lchild;real++;}if (current->rchild != NULL) {nodes[real] = current->rchild;real++;}}return NULL;}//层次遍历// 查找元素为X的结点使⽤的是层次遍历void LevelOrder(BinTree tree) {if (tree == NULL) {return;}//队列BinNode *nodes[1000] = {};//队列头尾位置int front = 0, real = 0;//将根节点插⼊到队列尾nodes[real] = tree;real += 1;//若队列不为空则继续while (front != real) {//取出队列头结点输出数据BinNode *current = nodes[front];printf("%2c", current->data);front++;//若当前节点还有⼦(左/右)节点则将结点加⼊队列if (current->lchild != NULL) {nodes[real] = current->lchild;real++;}if (current->rchild != NULL) {nodes[real] = current->rchild;real++;}}}//查找x的左孩⼦BinNode *Lchild(BinTree tree, char x) {BinTree node = FindNode(tree, x);if (node != NULL) {return node->lchild;}return NULL;}//查找x的右孩⼦BinNode *Rchild(BinTree tree, char x) {BinTree node = FindNode(tree, x);if (node != NULL) {return node->rchild;}return NULL;}//求叶⼦结点数量int leafCount(BinTree *tree) {if (*tree == NULL)return 0;//若左右⼦树都为空则该节点为叶⼦,且后续不⽤接续递归了else if (!(*tree)->lchild && !(*tree)->rchild)return 1;else//若当前结点存在⼦树,则递归左右⼦树, 结果相加return leafCount(&((*tree)->lchild)) + leafCount(&((*tree)->rchild));}//求⾮叶⼦结点数量int NotLeafCount(BinTree *tree) {if (*tree == NULL)return 0;//若该结点左右⼦树均为空,则是叶⼦,且不⽤继续递归else if (!(*tree)->lchild && !(*tree)->rchild)return 0;else//若当前结点存在左右⼦树,则是⾮叶⼦结点(数量+1),在递归获取左右⼦树中的⾮叶⼦结点,结果相加 return NotLeafCount(&((*tree)->lchild)) + NotLeafCount(&((*tree)->rchild)) + 1;}//求树的⾼度(深度)int DepthCount(BinTree *tree) {if (*tree == NULL)return 0;else{//当前节点不为空则深度+1 在加上⼦树的⾼度,int lc = DepthCount(&((*tree)->lchild)) + 1;int rc = DepthCount(&((*tree)->rchild)) + 1;return lc > rc?lc:rc;// 取两⼦树深度的最⼤值 }}//删除左⼦树void RemoveLeft(BinNode *node){if (!node)return;if (node->lchild)DestroyTree(&(node->lchild));node->lchild = NULL;}//删除右⼦树void RemoveRight(BinNode *node){if (!node)return;if (node->rchild)DestroyTree(&(node->rchild));node->rchild = NULL;}int main() {BinTree tree;create(&tree);BinNode *node = Parent(tree, 'G');printf("G的⽗结点为%c\n",node->data);BinNode *node2 = Lchild(tree, 'D');printf("D的左孩⼦结点为%c\n",node2->data);BinNode *node3 = Rchild(tree, 'D');printf("D的右孩⼦结点为%c\n",node3->data);printf("先序遍历为:");PreOrder(tree);printf("\n");printf("中序遍历为:");InOrder(tree);printf("\n");printf("后序遍历为:");PostOrder(tree);printf("\n");printf("层次遍历为:");LevelOrder(tree);printf("\n");int a = leafCount(&tree);printf("叶⼦结点数为%d\n",a);int b = NotLeafCount(&tree);printf("⾮叶⼦结点数为%d\n",b);int c = DepthCount(&tree);printf("深度为%d\n",c);//查找F节点BinNode *node4 = FindNode(tree,'C');RemoveLeft(node4);printf("删除C的左孩⼦后遍历:");LevelOrder(tree);printf("\n");RemoveRight(node4);printf("删除C的右孩⼦后遍历:");LevelOrder(tree);printf("\n");//销毁树printf("销毁树 \n");DestroyTree(&tree);printf("销毁后后遍历:");LevelOrder(tree);printf("\n");printf("Hello, World!\n");return 0;}测试:测试数据为下列⼆叉树:运⾏程序复制粘贴下列内容:ABDGHECKFIJ特别感谢:iammomo。
二叉树的存储结构及基本操作
二叉树的存储结构及基本操作二叉树是一种常见的数据结构，广泛应用于计算机科学领域。
二叉树具有其独特的存储结构和基本操作，下面将详细介绍。
一、二叉树的存储结构二叉树的存储结构通常有两种形式：顺序存储和链式存储。
1. 顺序存储顺序存储是将二叉树中的所有元素按照一定的顺序存储在一段连续的内存单元中，通常采用数组来表示。
对于任意一个节点i，其左孩子节点的位置为2*i+1，右孩子节点的位置为2*i+2。
这种存储方式的优点是访问速度快，但需要预先确定节点总数，且不易于插入和删除操作。
2. 链式存储链式存储是采用指针的方式将二叉树的节点链接起来。
每个节点包含数据元素以及指向左孩子节点和右孩子节点的指针。
链式存储方式的优点是易于插入和删除操作，但访问速度较慢。
二、二叉树的基本操作1. 创建二叉树创建二叉树的过程就是将数据元素按照一定的顺序插入到二叉树中。
对于顺序存储的二叉树，需要预先分配内存空间；对于链式存储的二叉树，可以直接创建节点对象并链接起来。
2. 遍历二叉树遍历二叉树是指按照某种规律访问二叉树中的所有节点，通常有前序遍历、中序遍历和后序遍历三种方式。
前序遍历的顺序是根节点-左孩子节点-右孩子节点；中序遍历的顺序是左孩子节点-根节点-右孩子节点；后序遍历的顺序是左孩子节点-右孩子节点-根节点。
对于顺序存储的二叉树，可以采用循环结构实现遍历；对于链式存储的二叉树，需要使用指针逐个访问节点。
3. 查找元素在二叉树中查找元素，需要根据一定的规则搜索所有节点，直到找到目标元素或搜索范围为空。
对于顺序存储的二叉树，可以采用线性查找算法；对于链式存储的二叉树，可以采用深度优先搜索或广度优先搜索算法。
4. 插入元素在二叉树中插入元素需要遵循一定的规则，保证二叉树的性质。
对于顺序存储的二叉树，插入操作需要移动大量元素；对于链式存储的二叉树，插入操作相对简单，只需修改指针即可。
5. 删除元素在二叉树中删除元素同样需要遵循一定的规则，保证二叉树的性质。
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]。
数据结构入门-树的遍历以及二叉树的创建
数据结构⼊门-树的遍历以及⼆叉树的创建树定义：1. 有且只有⼀个称为根的节点2. 有若⼲个互不相交的⼦树，这些⼦树本⾝也是⼀个树通俗的讲：1. 树是有结点和边组成，2. 每个结点只有⼀个⽗结点，但可以有多个⼦节点3. 但有⼀个节点例外，该节点没有⽗结点，称为根节点⼀、专业术语结点、⽗结点、⼦结点、根结点深度：从根节点到最底层结点的层数称为深度，根节点第⼀层叶⼦结点：没有⼦结点的结点⾮终端节点：实际上是⾮叶⼦结点度：⼦结点的个数成为度⼆、树的分类⼀般树：任意⼀个结点的⼦结点的个数都不受限制⼆叉树：任意⼀个结点的⼦结点个数最多是两个，且⼦结点的位置不可更改⼆叉数分类：1. ⼀般⼆叉数2. 满⼆叉树：在不增加树层数的前提下，⽆法再多添加⼀个结点的⼆叉树3. 完全⼆叉树：如果只是删除了满⼆叉树最底层最右边的连续若⼲个结点，这样形成的⼆叉树就是完全⼆叉树森林：n个互不相交的树的集合三、树的存储⼆叉树存储连续存储(完全⼆叉树)优点：查找某个结点的⽗结点和⼦结点(也包括判断有没有⼦结点)速度很快缺点：耗⽤内存空间过⼤链式存储⼀般树存储1. 双亲表⽰法：求⽗结点⽅便2. 孩⼦表⽰法：求⼦结点⽅便3. 双亲孩⼦表⽰法：求⽗结点和⼦结点都很⽅便4. ⼆叉树表⽰法：把⼀个⼀般树转化成⼀个⼆叉树来存储，具体转换⽅法：设法保证任意⼀个结点的左指针域指向它的第⼀个孩⼦，右指针域指向它的兄弟，只要能满⾜此条件，就可以把⼀个⼀般树转化为⼆叉树⼀个普通树转换成的⼆叉树⼀定没有右⼦树森林的存储先把森林转化为⼆叉树，再存储⼆叉树四、树的遍历先序遍历：根左右先访问根结点，再先序访问左⼦树，再先序访问右⼦树中序遍历：左根右中序遍历左⼦树，再访问根结点，再中序遍历右⼦树后续遍历：左右根后续遍历左⼦树，后续遍历右⼦树，再访问根节点五、已知两种遍历求原始⼆叉树给定了⼆叉树的任何⼀种遍历序列，都⽆法唯⼀确定相应的⼆叉树，但是如果知道了⼆叉树的中序遍历序列和任意的另⼀种遍历序列，就可以唯⼀地确定⼆叉树已知先序和中序求后序先序：ABCDEFGH中序：BDCEAFHG求后序：这个⾃⼰画个图体会⼀下就可以了，⾮常简单，这⾥简单记录⼀下1. ⾸先根据先序确定根，上⾯的A就是根2. 中序确定左右，A左边就是左树(BDCE)，A右边就是右树(FHG)3. 再根据先序，A左下⾯就是B，然后根据中序，B左边没有，右边是DCE4. 再根据先序，B右下是C，根据中序，c左下边是D，右下边是E，所以整个左树就确定了5. 右树，根据先序，A右下是F，然后根据中序，F的左下没有，右下是HG，6. 根据先序，F右下为G，然后根据中序，H在G的左边，所以G的左下边是H再来⼀个例⼦，和上⾯的思路是⼀样的，这⾥就不详细的写了先序：ABDGHCEFI中序：GDHBAECIF已知中序和后序求先序中序：BDCEAFHG后序：DECBHGFA这个和上⾯的思路是⼀样的，只不过是反过来找，后序找根，中序找左右树简单应⽤树是数据库中数据组织⼀种重要形式操作系统⼦⽗进程的关系本⾝就是⼀棵树⾯向对象语⾔中类的继承关系哈夫曼树六、⼆叉树的创建#include <stdio.h>#include <stdlib.h>typedef struct Node{char data;struct Node * lchild;struct Node * rchild;}BTNode;/*⼆叉树建⽴*/void BuildBT(BTNode ** tree){char ch;scanf("%c" , &ch); // 输⼊数据if(ch == '#') // 如果这个节点的数据是#说明这个结点为空*tree = NULL;else{*tree = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));//申请⼀个结点的内存 (*tree)->data = ch; // 将数据写⼊到结点⾥⾯BuildBT(&(*tree)->lchild); // 递归建⽴左⼦树BuildBT(&(*tree)->rchild); // 递归建⽴右⼦树}}/*⼆叉树销毁*/void DestroyBT(BTNode *tree) // 传⼊根结点{if(tree != NULL){DestroyBT(tree->lchild);DestroyBT(tree->rchild);free(tree); // 释放内存空间}}/*⼆叉树的先序遍历*/void Preorder(BTNode * node){if(node == NULL)return;else{printf("%c ",node->data );Preorder(node->lchild);Preorder(node->rchild);}}/*⼆叉树的中序遍历*/void Inorder(BTNode * node){if(node == NULL)return;else{Inorder(node->lchild);printf("%c ",node->data );Inorder(node->rchild);}}/*⼆叉树的后序遍历*/void Postorder(BTNode * node){if(node == NULL)return;else{Postorder(node->lchild);Postorder(node->rchild);printf("%c ",node->data );}}/*⼆叉树的⾼度树的⾼度 = max(左⼦树⾼度，右⼦树⾼度) +1*/int getHeight(BTNode *node){int Height = 0;if (node == NULL)return 0;else{int L_height = getHeight(node->lchild);int R_height = getHeight(node->rchild);Height = L_height >= R_height ? L_height +1 : R_height +1; }return Height;}int main(int argc, char const *argv[]){BTNode * BTree; // 定义⼀个⼆叉树printf("请输⼊⼀颗⼆叉树先序序列以#表⽰空结点:");BuildBT(&BTree);printf("先序序列：");Preorder(BTree);printf("\n中序序列：");Inorder(BTree);printf("\n后序序列：");Postorder(BTree);printf("\n树的⾼度为：%d" , getHeight(BTree));return 0;}// ABC##DE##F##G##。
数据结构课程设计二 叉 树 遍 历 及 应 用
实验报告课程：数据结构课程设计设计题目：二叉树遍历及应用学号:班级：软件11k1姓名: 南方小羊指导教师：刘军二叉树的遍历1、问题描述利用先序遍历建立一棵二叉树，并分别用前序、中序、后序遍历该二叉树2、节点形式Lchild data Rchild3、说明(1)输入数据：1，2，3，0，0，4，0，0，5，0，0其中“0”表示空子树。
(2)输出数据：先序：1，2，3，4，5中序：3，2，4，1，5后序：3，4，2，5，1二叉树的应用1、问题描述运用二叉树的遍历的算法，编写算法分别实现如下功能。
(1)求出二叉树中的结点的总数。
(2)求出二叉树中的叶子数目。
(3)求出二叉树的深度。
运用上题所建立的二叉树，求出其结点总数、叶子数目、深度，最后释放所有结点。
二叉树结点结构中包数据域（data），指针域（*lchild，*rchild）。
结点结构的代码如下：typedef struct tree{int data;struct tree *lchild,*rchild;}*bitree;本实例使用的是二叉树，首先建立头结点，并且保存数据，然后根据递归方法，分别建立其左右孩子结点，且左右孩子结点的指针域指向空。
先序递归遍历时，输出第一个根结点数据，然后分别遍历左子树再遍历右子树，中序遍历，先访问根结点的左子树输出数据，再输出根结点的数据，再访问右子树，后序遍历先访问根结点的右子树，再访问根结点，再访问左子树输出。
统计二叉树叶子的个数可以看成一个遍历问题，访问一个结点，判断该结点是否为叶子，如果是将叶子树加1，可以采用任何遍历实现，求二叉树的深度是假设根结点为第一层的结点，所有K层结点的左右孩子在K+1层，所以可以通过先序遍历计算二叉树中每个结点的层数，其中最大的就是二叉树的深度。
四、实验心得：树结构是数据结构课程的典型内容，而且综合使用了多种逻辑结构，具有代表性，可以锻炼个人编程能力。
在刚开始选题后，我感觉无从下手，一是因为没有实践经验，二是因为对数据结构课程的内容没有把握到位，然后在参考一些专业书籍并且学习了之前其他人的课程设计，才逐渐可以上手去自己做。
树和二叉树的实验报告
树和二叉树的实验报告树和二叉树的实验报告一、引言树和二叉树是计算机科学中常用的数据结构，它们在各种算法和应用中都有广泛的应用。
本实验旨在通过实际操作和观察，深入了解树和二叉树的特性和操作。
二、树的构建与遍历1. 树的概念和特性树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。
每个节点可以有零个或多个子节点，其中一个节点没有父节点的称为根节点。
树的特点包括层次结构、唯一根节点和无环等。
2. 树的构建在本实验中，我们使用Python语言构建了一棵树。
通过定义节点类和树类，我们可以方便地创建树的实例，并添加节点和连接节点之间的边。
3. 树的遍历树的遍历是指按照一定顺序访问树中的所有节点。
常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
我们在实验中实现了这三种遍历方式，并观察了它们的输出结果。
三、二叉树的实现与应用1. 二叉树的概念和特性二叉树是一种特殊的树，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。
二叉树的特点包括唯一根节点、每个节点最多有两个子节点和子节点的顺序等。
2. 二叉树的实现我们使用Python语言实现了二叉树的数据结构。
通过定义节点类和二叉树类，我们可以创建二叉树的实例，并实现插入节点、删除节点和查找节点等操作。
3. 二叉树的应用二叉树在实际应用中有很多用途。
例如，二叉搜索树可以用于实现快速查找和排序算法。
AVL树和红黑树等平衡二叉树可以用于高效地插入和删除操作。
我们在实验中实现了这些应用，并通过实际操作验证了它们的效果。
四、实验结果与讨论通过实验，我们成功构建了树和二叉树的数据结构，并实现了它们的基本操作。
通过观察和分析实验结果，我们发现树和二叉树在各种算法和应用中的重要性和灵活性。
树和二叉树的特性使得它们适用于解决各种问题，例如搜索、排序、图算法等。
同时，我们也发现了一些问题和挑战，例如树的平衡性和节点的插入和删除操作等。
这些问题需要进一步的研究和优化。
五、总结本实验通过实际操作和观察，深入了解了树和二叉树的特性和操作。
二叉树遍历在生活中的应用
二叉树遍历在生活中的应用
二叉树遍历在生活中有许多应用，以下是一些例子：
1. 文件系统的遍历：计算机的文件系统可以被看作是一个树结构，通过二叉树的遍历算法，可以遍历整个文件系统，查找特定文件或目录。
2. 社交网络的关系分析：社交网络中的用户关系可以被组织成一个二叉树，通过遍历算法，可以分析用户之间的关系，如找出某个用户的好友、朋友的朋友等。
3. 搜索引擎的索引：搜索引擎中的网页可以被组织成一个二叉树，通过遍历算法，可以快速检索出包含特定关键词的网页。
4. 图像处理中的像素遍历：图像可以被看作是一个二维数组，通过遍历算法，可以遍历每个像素点，进行图像处理操作，如滤波、边缘检测等。
5. 电子游戏中的路径搜索：在电子游戏中，寻找最短路径是一个常见的问题，可以使用二叉树的遍历算法来搜索最短路径，如迷宫游戏中的寻路问题。
总的来说，二叉树遍历算法可以应用于许多领域，包括文件系统、社交网络、搜索引擎、图像处理、游戏等，帮助我们快速地查找、分析和处理数据。
二叉树 c语言
二叉树 c语言在计算机科学领域中，树型数据结构是一种非常重要的数据结构，在实际开发中也得到了广泛的应用。
其中，二叉树又是一种非常常见的树型结构。
二叉树在很多情况下都能够提供更好的算法效率，同时也易于理解和实现，因此我们可以通过通过学习和掌握二叉树的特点以及优点，来更好的应用到实际开发中。
一、二叉树的定义二叉树是一种树型结构，树型结构是由节点构成的。
二叉树与一般的树型结构不同，它的每个节点最多只有两个子节点，分别称为左子树和右子树。
它们可以为空或者不为空，其子节点的数量时不固定且没有任何限制的。
二叉树的定义如下：（1）空树是树的一种特殊的状态。
我们可以把它称为二叉树；（2）若不是空树，那么它就是由一个称为根节点（root）的元素和左右两棵分别称为左子树（left subtree）和右子树（right subtree）的二叉树组成。
二、二叉树的特性（1）每个节点最多只有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点；（2）左子树和右子树是二叉树；（3）二叉树没有重复的节点。
三、二叉树的应用二叉树是一种非常实用的数据结构，因为它可以模拟很多实际生活中的情况。
例如，我们可以利用二叉树来对某些数据进行分类和排序。
在二叉树的基础上，我们还可以构造二叉堆、哈夫曼树等更高级的数据结构。
除此之外，二叉树还可以应用到程序设计中。
例如，我们可以构造一个二叉树来表示某个程序的控制流，这个程序在执行时可以沿着二叉树的各个节点进行分支和选择，实现不同的功能。
此外，我们还可以利用二叉树来加快某些算法的执行效率，比如二分查找算法等。
四、二叉树的遍历方式对于二叉树的遍历，有三种基本方式，即前序遍历、中序遍历、后序遍历。
它们的遍历顺序不同，因此也得到了不同的称呼。
下面我们来简要介绍一下这三种遍历方式的特点和应用。
（1）前序遍历前序遍历是指首先访问树的根节点，然后按照从左到右的顺序依次遍历左子树和右子树。
前序遍历的应用非常广泛，可以用于生成表达式树、构造二叉树等等。
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
二叉树的5种遍历方式
二叉树的5种遍历方式一、前序遍历前序遍历是指在二叉树中，先访问根节点，然后按照先左后右的顺序遍历左右子树。
具体步骤如下：1. 访问根节点；2. 递归遍历左子树；3. 递归遍历右子树。
前序遍历的应用场景非常广泛。
例如，在二叉搜索树中，前序遍历可以用来实现树的查找操作；在表达式树中，前序遍历可以用来将表达式转换为前缀表达式。
二、中序遍历中序遍历是指在二叉树中，先按照中序遍历左子树，然后访问根节点，最后按照中序遍历右子树的顺序遍历整个二叉树。
具体步骤如下：1. 递归遍历左子树；2. 访问根节点；3. 递归遍历右子树。
中序遍历的一个重要应用是对二叉搜索树进行排序，因为中序遍历可以按照升序输出二叉搜索树中的节点值。
三、后序遍历后序遍历是指在二叉树中，先按照后序遍历左子树，然后按照后序遍历右子树，最后访问根节点的顺序遍历整个二叉树。
具体步骤如下：1. 递归遍历左子树；2. 递归遍历右子树；3. 访问根节点。
后序遍历的一个常见应用是计算表达式树的值，因为后序遍历可以按照逆波兰表达式的顺序遍历表达式树。
四、层序遍历层序遍历是指按照从上到下、从左到右的顺序逐层遍历二叉树的节点。
具体步骤如下：1. 将根节点入队；2. 循环执行以下步骤，直到队列为空：a. 出队一个节点，访问该节点；b. 将该节点的左子节点入队（如果存在）；c. 将该节点的右子节点入队（如果存在）。
层序遍历可以用来按层打印二叉树的节点值，也可以用来判断二叉树的深度。
五、深度优先遍历深度优先遍历是指在二叉树中，先访问根节点，然后按照深度优先的顺序遍历左右子树。
具体步骤如下：1. 访问根节点；2. 递归遍历左子树；3. 递归遍历右子树。
深度优先遍历的一个常见应用是判断二叉树是否对称。
通过比较左子树和右子树的节点值，可以判断二叉树是否对称。
深度优先遍历还可以用来解决一些搜索问题，例如在二叉树中查找路径等。
在实际应用中，根据具体的问题场景和需求，选择合适的遍历方式非常重要。
二叉树的递归及非递归的遍历及其应用
二叉树的递归及非递归的遍历及其应用二叉树是一种常见的数据结构，由节点和边组成，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。
递归和非递归是两种遍历二叉树的方法，递归是通过递归函数实现，而非递归则利用栈的数据结构来实现。
二叉树的遍历是指按照一定的顺序访问二叉树中的每个节点。
常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
1.前序遍历（Preorder Traversal）：在前序遍历中，首先访问根节点，然后递归地遍历左子树和右子树。
遍历顺序为：根节点-左子树-右子树。
2.中序遍历（Inorder Traversal）：在中序遍历中，首先递归地遍历左子树，然后访问根节点，最后递归地遍历右子树。
遍历顺序为：左子树-根节点-右子树。
3.后序遍历（Postorder Traversal）：在后序遍历中，首先递归地遍历左子树和右子树，最后访问根节点。
遍历顺序为：左子树-右子树-根节点。
递归遍历方法的实现相对简单，但可能存在性能问题，因为递归调用会导致函数的调用和返回开销，尤其是在处理大规模二叉树时。
而非递归遍历方法则能够通过利用栈的特性，在迭代过程中模拟函数调用栈，避免了函数调用的性能开销。
非递归遍历二叉树的方法通常利用栈来实现。
遍历过程中，将节点按照遍历顺序入栈，然后访问栈顶元素，并将其出栈。
对于前序遍历和中序遍历，入栈顺序不同，而对于后序遍历，需要维护一个已访问标记来标识节点是否已访问过。
以下是非递归遍历二叉树的示例代码（以前序遍历为例）：```pythonclass TreeNode:def __init__(self, val=0, left=None, right=None):self.val = valself.left = leftself.right = rightdef preorderTraversal(root): if not root:return []stack = []result = []stack.append(root)while stack:node = stack.pop()result.append(node.val)if node.right:stack.append(node.right)if node.left:stack.append(node.left)return result```在实际应用中，二叉树的遍历方法有很多应用。
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。
二叉树的遍历教案教学设计
二叉树的遍历教案教学设计教案教学设计：二叉树的遍历一、教学目标：1. 了解二叉树的遍历方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。
2. 能够使用递归和非递归两种方法实现二叉树的遍历。
3. 能够分析和比较不同遍历方式的时间复杂度和空间复杂度。
二、教学内容：1. 二叉树的遍历概念及分类。
2. 递归遍历算法的原理及实现。
3. 非递归遍历算法的原理及实现。
4. 比较不同遍历方式的时间复杂度和空间复杂度。
三、教学重点：1. 能够理解二叉树的遍历分类及其特点。
2. 能够使用递归和非递归两种方法实现二叉树的遍历。
四、教学难点：1. 非递归遍历算法的实现。
2. 比较不同遍历方式的时间复杂度和空间复杂度。
五、教学过程：1. 导入新知识，激发学生兴趣（5分钟）教师通过展示一棵二叉树的图片引入二叉树的遍历概念，并让学生猜测遍历的意义。
2. 介绍二叉树的遍历分类及特点（10分钟）教师介绍二叉树的遍历分类：前序遍历（根-左-右）、中序遍历（左-根-右）和后序遍历（左-右-根），并讲解每种遍历方式的特点。
3. 介绍递归遍历算法的原理及实现（15分钟）教师通过演示前序遍历的递归算法实现，介绍递归遍历的原理和递归函数的编写，让学生理解递归遍历的思路。
4. 演示递归遍历算法的应用（15分钟）教师在白板上画一棵二叉树，演示如何使用递归算法实现不同的遍历方式，并让学生跟随演示进行练习。
5. 介绍非递归遍历算法的原理及实现（15分钟）教师介绍非递归遍历算法的思路，包括使用栈数据结构进行遍历的原理及实现。
6. 演示非递归遍历算法的应用（15分钟）教师在白板上画一棵二叉树，演示如何使用非递归算法实现不同的遍历方式，并让学生跟随演示进行练习。
7. 比较不同遍历方式的时间复杂度和空间复杂度（10分钟）教师比较不同遍历方式的时间复杂度和空间复杂度，让学生了解不同的遍历方式在不同场景下的优劣。
8. 小结与作业布置（5分钟）教师对本节课进行小结，并布置作业：编写一个程序，实现二叉树的遍历，并分析所用遍历方式的时间复杂度和空间复杂度。
二叉树的创建与遍历的实验总结
二叉树的创建与遍历的实验总结引言二叉树是一种重要的数据结构，在计算机科学中有着广泛的应用。
了解二叉树的创建和遍历方法对于数据结构的学习和算法的理解至关重要。
本文将对二叉树的创建和遍历进行实验，并总结相应的经验和思考。
二叉树的定义在开始实验之前，我们首先需要了解二叉树的定义和基本概念。
二叉树是一种每个节点最多拥有两个子节点的树形结构。
每个节点包含一个值和指向其左右子节点的指针。
根据节点的位置，可以将二叉树分为左子树和右子树。
创建二叉树二叉树的创建可以采用多种方法，包括手动创建和通过编程实现。
在实验中，我们主要关注通过编程方式实现二叉树的创建。
1. 递归方法递归是一种常用的创建二叉树的方法。
通过递归，我们可以从根节点开始，逐层创建左子树和右子树。
具体步骤如下：1.创建一个空节点作为根节点。
2.递归地创建左子树。
3.递归地创建右子树。
递归方法的代码实现如下所示：class TreeNode:def __init__(self, value):self.value = valueself.left = Noneself.right = Nonedef create_binary_tree(values):if not values:return None# 使用队列辅助创建二叉树queue = []root = TreeNode(values[0])queue.append(root)for i in range(1, len(values)):node = TreeNode(values[i])# 当前节点的左子节点为空，则将新节点作为左子节点if not queue[0].left:queue[0].left = node# 当前节点的右子节点为空，则将新节点作为右子节点elif not queue[0].right:queue[0].right = node# 当前节点的左右子节点已经齐全，可以从队列中删除该节点queue.pop(0)# 将新节点添加到队列中，下一次循环时可以使用该节点queue.append(node)return root2. 非递归方法除了递归方法，我们还可以使用非递归方法创建二叉树。
二叉树的遍历ppt讲稿
D:访问根节点
根
DLR
L:遍历左子树 左 子树 R:遍历右子树 注：限定先左后右的进行遍历
数据结构-二叉树的遍历
右 子树
LDR LRD
二、遍历定义与算法描述
二叉树的遍历算法描述
先（根）序遍历-DLRD
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。
数据结构-二叉树的遍历
二、遍历定义与算法描述
二叉树的遍历算法描述
根
左 子树
右 子树
二叉树：二叉树是n个数据元素的有限集，它或为空集（n=0），或者含 有唯一称为根的元素，且其余元素分成两个互补相交的子集，每个子集 自身是一颗二叉树，分别称为根的左子树和右子树。
数据结构-二叉树的遍历
二、遍历定义与算法描述
数据结构-二叉树的遍历
二、遍历定义与算法描述
先（根）序遍历 - D L R：
前序遍历序列：ＡＢＤＥＣＦＧ
A
D A D
G
L
R
B D E
C F
L
R
D L R
D C
L
R
D L R
B
D L R
Ｅ D
D L RＧ
Ｆ
数据结构-二叉树的遍历
二、遍历定义与算法描述
中（根）序遍历 - L D R：
中序遍历序列：ＤＢＥＡＦＣＧ
四、小 结
数据结构-二叉树的遍历
The end
谢
谢！
数据结构-二叉树的遍历
Ｅ D
Ｇ
Ｆ
数据结构-二叉树的遍历
三、应用实例
已知： 一棵二叉树的 先（根）序遍历序列为：A B C D E F G 中（根）序遍历序列为：C B E D A F G 试构建该二叉树。
二叉树的遍历
T->rchild= CreatBiTree(); /*构造右子树*/ 扩展先序遍历序列
}
2021/2/21
return (T) ;}
A B Φ D Φ Φ C Φ 17Φ
T
T
T
ch=B
ch=Φ
Λ
T
T= Λ, Creat(T)
ch=A T
A
B creat(T L)
ΛB 返回
creat(T L)
creat(T R)
A
p=p->RChild;
}
2021/2/21
}
top
A
B
C
D
top
B
top
A
A
top
D
A
top
A
top
C
13
top
中序遍历二叉树的非递归算法：
A
void InOrder(BiTree T)
{ InitStack(&S); 相当于top=-1;
p=T;
B
C
while(p!=NULL | | !IsEmpty(S)) 相当于top==-1;
}
后序遍历二叉树的递归算法：
void PostOrder (BiTree T)
{ if(T!=NULL)
{ PostOrder (T->lchild);
PostOrder (T->rchild);
printf(T->data); }
2021/2/21
15
}
先序遍历二叉树的递归算法： void PreOder (BiTree T) { if(T! =NULL){ printf (T->data); PreOrder (T->lchild); PreOrder (T->rchild); } }
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编程时，可以用如下代码：
public void preorder(Node ptr)
{
if (ROOT==null)
{
Console.Writeline("Tree is empty");
return;
}
if(ptf!=null)
{
Console.Writeline( + " ");
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:
preorder(ptr.lchild);
preorder(ptr.rchild);
}
}
2、先序遍历的递归算法定义：
若二叉树非空，则依次执行如下操作：
(1) 访问根结点；
(2) 遍历左子树；
(3) 遍历右子树。
编程时，可以用如下代码：
public void inorder(Node ptr)
{
if (ROOT==null)
(1)遍历左子树；
(2)遍历右子树；
(3)访问根结点
编程时，可以用如下代码：
public void postorder(Node ptr)
{
if (ROOT==null)
{
Console.Writeline("Tree is empty");
return;
}
if(ptf!=null)
{
postorder(ptr.lchild);
Key words:binary tree; traversal;inorder traversal; preorder traversal; postorder traversal
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]。
由上述规律我们得出如下推论:
（1）先序遍历序列和中序遍历序列可以唯一确定一棵二叉树[5]。
证明：
a、 如果先序遍历序列和中序遍历序列都是空, 则该二叉树是空树, 而空二叉树是唯一的。
b、如果先序遍历序列和中序遍历序列中都只有一个结点,那么该二叉树是只有一个结点的二叉树, 而只有一个结点的二叉树也是唯一的。
c、其它的情况, 设少于n( n ≥2) 个结点的二叉树可由先序遍历序列和中序遍历序列唯一确定。则对于有n 个结点的二叉树, 先序遍历序列中的第一个结点必然是该二叉树的根结点, 然后在中序遍历序中找到根结点, 故根结点可以唯一确定。在中序遍列序列中根结点前面的结点序列就是根结点左子树的中序遍历序列, 在先序遍历序列中根结点后面的属于中序遍历序列中根结点前面的那些结点组成序列就是根结点左子树的先序遍历序列, 因为根结点的左子树至少比原二叉树少一个结点, 所以根据归纳假设可知根结点的左子树是唯一的: 原中序序列中根结点后面的结点序列就是根结点右子树的中序序列, 原先序序列中去掉左子树先序序列后剩下的结点序列就是根结点右子树的先序序列, 根结点的右子树至少比原二叉树少一个结点, 根据归纳假设可知根结点的右子树也是唯一的. 所以对于有n 个结点的二叉树也可由先序遍历序列和中序遍历序列唯一确定。由 a、b、c可知对于任意个结点的二叉树都可由先序遍历序列和中序遍历序列唯一确定[4]。
（2）先序遍历序列和后序遍历序列不能唯一确定一棵二叉树。下面我们用一个反例证明它。如图3所示的两棵二叉树:
对于二叉树（1） , 它的先序遍历序列是: AB，它的后序遍历序列是: BA；对于二叉树（2） , 它的先序遍历序列也是: AB, 它的后序遍历序列也是: BA, 但是这两棵二叉树是不同的两棵二叉树, 因为二叉树是位置树, 对于一个结点的两个子树要分别指明哪个是左子树, 哪个是右子树, 左右子树不能任意交换。
{
Console.Writeline("Tree is empty");
return;
}
if(ptf!=null)
{
inorder(ptr.lchild);
Console.Writeline( + " ");
inorder(ptr.rchild);
}
}
3、后序遍历得递归算法定义：
若二叉树非空，则依次执行如下操作：
2二叉树遍历的算法
二叉树的遍历方式有三种：中序遍历、前序遍历、后序遍历。
1、中序遍历的递归算法定义：
若二叉树非空，则依次执行如下操作：
(1)遍历左子树；
(2)访ห้องสมุดไป่ตู้根结点；
(3)遍历右子树。
首先，先确定根结点（A）及其左右子树（B）、（C），按照中序遍历LTR 的顺序，任一节结点在以其为根的子树中的访问顺序为左子树、根结点、右子树。而对于以B、C 为根结点的两个子树，还可继续将其拆分为左、右子树，按左中右的顺序，遍历左子树直到其只有一个结点或为空为止，然后遍历右子树，直到其右子树只有一个结点或为空为止[3]。此步骤可借助图1 来讲解。
参考文献：
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[2]王若梅，贺晓军.数据结构[M].西安：西安电子科技大学出版社，1994, 80～109.
[3]娄定俊.算法分析与设计[M].中山大学计算机科学系，1998.
[4]李春葆.数据结构习题与解析[M].2版.北京:清华大学出版社,2004:311．
关键词：二叉树，遍历，先序遍历，中序遍历，后序遍历
Traversing abinary treeand itsapplication
Abstract:A binary tree is a special type of tree that offers a lot of practical applications in the field of computer science.Binary trees can be implemented by using arrays as well as linked lists,depending upon the requirements. Traversing a tree refers to the process of visiting all the nodes of the tree once.There are three ways in which you can traverse a binary tree.They are inorder,preorder,and postorder traversal. In the process of binary,I deeply realise the arithmetic process and theappliance of binary.I also realise the superiority of traversing a binary tree.
[9] Morris J M.Traversing binary trees simply and cheaply[J].Informations Processing Letters,1979,9(5):197-200.
[5]谭浩强,张基温.c/c++语言程序设计教程[M].北京:高等教育出版社,2001.
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[7]蒋文蓉编著.数据结构[M ].北京:高等教育出版社,2003.
[8]Knuth D E.The art of computer programming[M].Addison-Wesley,1968.
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, 后序遍历的第一个结点为根结点左子树的最左叶子结点。
postorder(ptr.rchild);
Console.Writeline( + " ");
}
}
3二叉树的遍历还原研究
通过先序遍历序列和中序遍历序列来确定二叉树的方法：①从先序遍历序列的最左边找出并画出根结点。②在中序遍历序列中，找到这个根结点，并以此根结点为界，根节点左边是其左子树的中序遍历序列，右边是其右子树的中序遍历序列，因此我们确定了其左子树上的节点，右子树上的节点，并记下来相应节点。③再从先序遍历中找到这些左子树上节点，最左边的节点就是其左子树上的根节点，找到右子树上的节点，最左边的节点即是其右子树上的节点。④根据第3步找到的左右子树根节点在中序遍历中利用第2步的方法来确定子树的左右子树，如此这般，一步一步找到根节点画出来，直到所有的结点全部画完。即从先序序列确定根节点，再从中序序列来判断左右子树[4]。