二叉查找树的插入,删除,遍历和查找等C++实现

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数据结构c语言课设-二叉树排序

数据结构c语言课设-二叉树排序

题目:二叉排序树的实现1 内容和要求1)编程实现二叉排序树,包括生成、插入,删除;2)对二叉排序树进展先根、中根、和后根非递归遍历;3)每次对树的修改操作和遍历操作的显示结果都需要在屏幕上用树的形状表示出来。

4)分别用二叉排序树和数组去存储一个班(50 人以上)的成员信息(至少包括学号、姓名、成绩3 项),比照查找效率,并说明在什么情况下二叉排序树效率高,为什么?2 解决方案和关键代码2.1 解决方案:先实现二叉排序树的生成、插入、删除,编写DisplayBST函数把遍历结果用树的形状表示出来。

前中后根遍历需要用到栈的数据构造,分模块编写栈与遍历代码。

要求比照二叉排序树和数组的查找效率,首先建立一个数组存储一个班的成员信息,分别用二叉树和数组查找,利用clock〔〕函数记录查找时间来比照查找效率。

2.2关键代码树的根本构造定义及根本函数typedef struct{KeyType key;} ElemType;typedef struct BiTNode//定义链表{ElemType data;struct BiTNode *lchild, *rchild;}BiTNode, *BiTree, *SElemType;//销毁树int DestroyBiTree(BiTree &T){if (T != NULL)free(T);return 0;}//清空树int ClearBiTree(BiTree &T){if (T != NULL){T->lchild = NULL;T->rchild = NULL;T = NULL;}return 0;}//查找关键字,指针p返回int SearchBST(BiTree T, KeyType key, BiTree f, BiTree &p) {if (!T){p = f;return FALSE;}else if EQ(key, T->data.key){p = T;return TRUE;}else if LT(key, T->data.key)return SearchBST(T->lchild, key, T, p);elsereturn SearchBST(T->rchild, key, T, p);}二叉树的生成、插入,删除生成void CreateBST(BiTree &BT, BiTree p){int i;ElemType k;printf("请输入元素值以创立排序二叉树:\n");scanf_s("%d", &k.key);for (i = 0; k.key != NULL; i++){//判断是否重复if (!SearchBST(BT, k.key, NULL, p)){InsertBST(BT, k);scanf_s("%d", &k.key);}else{printf("输入数据重复!\n");return;}}}插入int InsertBST(BiTree &T, ElemType e){BiTree s, p;if (!SearchBST(T, e.key, NULL, p)){s = (BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));s->data = e;s->lchild = s->rchild = NULL;if (!p)T = s;else if LT(e.key, p->data.key)p->lchild = s;elsep->rchild = s;return TRUE;}else return FALSE;}删除//某个节点元素的删除int DeleteEle(BiTree &p){BiTree q, s;if (!p->rchild) //右子树为空{q = p;p = p->lchild;free(q);}else if (!p->lchild) //左子树为空{q = p;p = p->rchild;free(q);}else{q = p;s = p->lchild;while (s->rchild){q = s;s = s->rchild;}p->data = s->data;if (q != p)q->rchild = s->lchild;elseq->lchild = s->lchild;delete s;}return TRUE;}//整棵树的删除int DeleteBST(BiTree &T, KeyType key) //实现二叉排序树的删除操作{if (!T){return FALSE;}else{if (EQ(key, T->data.key)) //是否相等return DeleteEle(T);else if (LT(key, T->data.key)) //是否小于return DeleteBST(T->lchild, key);elsereturn DeleteBST(T->rchild, key);}return 0;}二叉树的前中后根遍历栈的定义typedef struct{SElemType *base;SElemType *top;int stacksize;}SqStack;int InitStack(SqStack &S) //构造空栈{S.base = (SElemType*)malloc(STACK_INIT_SIZE *sizeof(SElemType));if (!S.base) exit(OVERFLOW);S.top = S.base;S.stacksize = STACK_INIT_SIZE;return OK;}//InitStackint Push(SqStack &S, SElemType e) //插入元素e为新栈顶{if (S.top - S.base >= S.stacksize){S.base = (SElemType*)realloc(S.base, (S.stacksize + STACKINCREMENT)*sizeof(SElemType));if (!S.base) exit(OVERFLOW);S.top = S.base + S.stacksize;S.stacksize += STACKINCREMENT;}*S.top++ = e;return OK;}//Pushint Pop(SqStack &S, SElemType &e) //删除栈顶,应用e返回其值{if (S.top == S.base) return ERROR;e = *--S.top;return OK;}//Popint StackEmpty(SqStack S) //判断是否为空栈{if (S.base == S.top) return TRUE;return FALSE;}先根遍历int PreOrderTraverse(BiTree T, int(*Visit)(ElemType e)) {SqStack S;BiTree p;InitStack(S);p = T;while (p || !StackEmpty(S)){if (p){Push(S, p);if (!Visit(p->data)) return ERROR;p = p->lchild;}else{Pop(S, p);p = p->rchild;}}return OK;}中根遍历int InOrderTraverse(BiTree T, int(*Visit)(ElemType e)) {SqStack S;BiTree p;InitStack(S);p = T;while (p || !StackEmpty(S)){if (p){Push(S, p);p = p->lchild;}else{Pop(S, p);if (!Visit(p->data)) return ERROR;p = p->rchild;}}return OK;}后根遍历int PostOrderTraverse(BiTree T, int(*Visit)(ElemType e)) {SqStack S, SS;BiTree p;InitStack(S);InitStack(SS);p = T;while (p || !StackEmpty(S)){if (p){Push(S, p);Push(SS, p);p = p->rchild;}else{if (!StackEmpty(S)){Pop(S, p);p = p->lchild;}}}while (!StackEmpty(SS)){Pop(SS, p);if (!Visit(p->data)) return ERROR;}return OK;}利用数组存储一个班学生信息ElemType a[] = { 51, "陈继真", 88,82, "黄景元", 89,53, "贾成", 88,44, "呼颜", 90,25, "鲁修德", 88,56, "须成", 88,47, "孙祥", 87, 38, "柏有患", 89, 9, " 革高", 89, 10, "考鬲", 87, 31, "李燧", 86, 12, "夏祥", 89, 53, "余惠", 84, 4, "鲁芝", 90, 75, "黄丙庆", 88, 16, "李应", 89, 87, "杨志", 86, 18, "李逵", 89, 9, "阮小五", 85, 20, "史进", 88, 21, "秦明", 88, 82, "杨雄", 89, 23, "刘唐", 85, 64, "武松", 88, 25, "李俊", 88, 86, "卢俊义", 88, 27, "华荣", 87, 28, "杨胜", 88, 29, "林冲", 89, 70, "李跃", 85, 31, "蓝虎", 90, 32, "宋禄", 84, 73, "鲁智深", 89, 34, "关斌", 90, 55, "龚成", 87, 36, "黄乌", 87, 57, "孔道灵", 87, 38, "张焕", 84, 59, "李信", 88, 30, "徐山", 83, 41, "秦祥", 85, 42, "葛公", 85, 23, "武衍公", 87, 94, "范斌", 83, 45, "黄乌", 60, 67, "叶景昌", 99, 7, "焦龙", 89, 78, "星姚烨", 85, 49, "孙吉", 90, 60, "陈梦庚", 95,};数组查询函数void ArraySearch(ElemType a[], int key, int length){int i;for (i = 0; i <= length; i++){if (key == a[i].key){cout << "学号:" << a[i].key << " 姓名:" << a[i].name << " 成绩:" << a[i].grade << endl;break;}}}二叉树查询函数上文二叉树根本函数中的SearchBST()即为二叉树查询函数。

搜索树的基本操作方法

搜索树的基本操作方法

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。

二叉树的基本操作

二叉树的基本操作

二叉树的基本操作二叉树是一种常见的数据结构,它由节点组成,每个节点最多有两个子节点。

二叉树在计算机领域中得到广泛应用,它的基本操作包括插入、删除、查找、遍历等。

1.插入操作:二叉树的插入操作是将一个新的节点添加到已有的二叉树中的过程。

插入操作会按照一定规则将新节点放置在正确的位置上。

插入操作的具体步骤如下:-首先,从根节点开始,比较新节点的值与当前节点的值的大小关系。

-如果新节点的值小于当前节点的值,则将新节点插入到当前节点的左子树中。

-如果新节点的值大于当前节点的值,则将新节点插入到当前节点的右子树中。

-如果当前节点的左子树或右子树为空,则直接将新节点插入到该位置上。

-如果当前节点的左子树和右子树都不为空,则递归地对左子树或右子树进行插入操作。

2.删除操作:二叉树的删除操作是将指定节点从二叉树中删除的过程。

删除操作有以下几种情况需要考虑:-如果待删除节点是叶子节点,则直接将其从二叉树中删除即可。

-如果待删除节点只有一个子节点,则将其子节点替换为待删除节点的位置即可。

-如果待删除节点有两个子节点,则需要找到其左子树或右子树中的最大节点或最小节点,将其值替换为待删除节点的值,然后再删除最大节点或最小节点。

3.查找操作:二叉树的查找操作是在二叉树中查找指定值的节点的过程。

查找操作的具体步骤如下:-从根节点开始,将待查找值与当前节点的值进行比较。

-如果待查找值等于当前节点的值,则返回该节点。

-如果待查找值小于当前节点的值,则在当前节点的左子树中继续查找。

-如果待查找值大于当前节点的值,则在当前节点的右子树中继续查找。

-如果左子树或右子树为空,则说明在二叉树中找不到该值。

4.遍历操作:二叉树的遍历操作是按照一定规则依次访问二叉树中的每个节点。

有三种常用的遍历方式:- 前序遍历(Preorder Traversal):先访问根节点,然后递归地前序遍历左子树和右子树。

- 中序遍历(Inorder Traversal):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。

二叉树基本运算

二叉树基本运算

二叉树基本运算二叉树基本运算二叉树是计算机科学中最基础的数据结构之一,它由节点和指向其左右子节点的指针组成。

在实际应用中,二叉树作为一种重要的数据结构,可以用于解决各种问题。

在进行二叉树的操作时,常见的有插入节点、删除节点、查找节点以及遍历。

这些操作都是二叉树的基本运算。

第一类运算是插入节点的操作。

插入节点到二叉树中,需要根据一定的规则将新节点放置在合适的位置。

例如,若新节点的值比当前节点的值小,则将其放在当前节点的左侧;若新节点的值大,则将其放在当前节点的右侧。

这样,可以保持二叉树的有序性。

插入节点的运算可以通过递归或迭代的方式实现。

无论是哪种方式,重要的是要保证插入后的二叉树仍然是一棵二叉树。

第二类运算是删除节点的操作。

删除节点的操作相对比较复杂,需要考虑被删除节点的子节点情况。

若被删除节点没有子节点,则直接删除即可;若被删除节点只有一个子节点,则将其子节点连接到被删除节点的父节点上即可;若被删除节点有两个子节点,则需找到其右子树的最小节点,用该最小节点替代被删除节点,并删除该最小节点。

删除节点的运算同样可以通过递归或迭代的方式实现。

第三类运算是查找节点的操作。

查找节点的操作可以用于判断二叉树中是否存在某个特定值的节点。

查找节点的运算可以通过递归或迭代的方式实现。

在递归实现中,从根节点开始,若当前节点的值等于目标值,则返回该节点,否则分别在左子节点和右子节点中进行查找。

在迭代实现中,可以借助栈或队列等数据结构来辅助查找。

最后一类运算是遍历二叉树的操作。

二叉树的遍历有三种方式:前序遍历、中序遍历和后序遍历。

前序遍历先访问根节点,然后依次遍历左子树和右子树;中序遍历先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树;后序遍历先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根节点。

这三种遍历方式均可以通过递归或迭代的方式实现。

在二叉树的基本运算中,不同的操作可以根据具体的需求进行选择。

其中,插入节点、删除节点和查找节点操作都涉及到对二叉树结构的修改,需要小心处理,以保证操作的正确性。

数据结构C语言版 实验报告

数据结构C语言版 实验报告

数据结构C语言版实验报告一、实验目的本次实验旨在通过使用 C 语言实现常见的数据结构,加深对数据结构基本概念、原理和操作的理解,提高编程能力和解决实际问题的能力。

二、实验环境操作系统:Windows 10编程环境:Visual Studio 2019编程语言:C 语言三、实验内容1、线性表顺序表的实现与操作链表的实现与操作2、栈和队列栈的实现与应用(表达式求值)队列的实现与应用(模拟排队)3、树和二叉树二叉树的遍历(前序、中序、后序)二叉搜索树的实现与操作4、图图的存储结构(邻接矩阵、邻接表)图的遍历(深度优先搜索、广度优先搜索)四、实验步骤及结果1、线性表顺序表的实现与操作定义顺序表的数据结构,包括数组和表的长度。

实现顺序表的初始化、插入、删除、查找等操作。

测试顺序表的各种操作,输出操作结果。

```cinclude <stdioh>include <stdlibh>define MAX_SIZE 100typedef struct {int dataMAX_SIZE;int length;} SeqList;//初始化顺序表void initList(SeqList L) {L>length = 0;}//插入元素到顺序表int insertList(SeqList L, int pos, int element) {if (L>length >= MAX_SIZE || pos < 0 || pos > L>length) {return 0;}for (int i = L>length 1; i >= pos; i) {L>datai + 1 = L>datai;}L>datapos = element;L>length++;return 1;}//删除顺序表中的元素int deleteList(SeqList L, int pos) {if (pos < 0 || pos >= L>length) {return 0;}for (int i = pos; i < L>length 1; i++){L>datai = L>datai + 1;}L>length;return 1;}//查找顺序表中的元素int searchList(SeqList L, int element) {for (int i = 0; i < Llength; i++){if (Ldatai == element) {return i;}}return -1;}int main(){SeqList L;initList(&L);insertList(&L, 0, 10);insertList(&L, 1, 20);insertList(&L, 2, 30);printf("顺序表元素: ");for (int i = 0; i < Llength; i++){printf("%d ", Ldatai);}printf("\n");int pos = searchList(L, 20);if (pos!=-1) {printf("元素 20 在顺序表中的位置: %d\n", pos);} else {printf("顺序表中未找到元素 20\n");}deleteList(&L, 1);printf("删除元素后的顺序表元素: ");for (int i = 0; i < Llength; i++){printf("%d ", Ldatai);}printf("\n");return 0;}```实验结果:成功实现顺序表的初始化、插入、删除、查找等操作,输出结果符合预期。

二叉树的建立与基本操作

二叉树的建立与基本操作

二叉树的建立与基本操作二叉树是一种特殊的树形结构,它由节点(node)组成,每个节点最多有两个子节点。

二叉树的基本操作包括建立二叉树、遍历二叉树、查找二叉树节点、插入和删除节点等。

本文将详细介绍二叉树的建立和基本操作,并给出相应的代码示例。

一、建立二叉树建立二叉树有多种方法,包括使用数组、链表和前序、中序、后序遍历等。

下面以使用链表的方式来建立二叉树为例。

1.定义二叉树节点类首先,定义一个二叉树节点的类,包含节点值、左子节点和右子节点三个属性。

```pythonclass Node:def __init__(self, value):self.value = valueself.left = Noneself.right = None```2.建立二叉树使用递归的方法来建立二叉树,先构造根节点,然后递归地构造左子树和右子树。

```pythondef build_binary_tree(lst):if not lst: # 如果 lst 为空,则返回 Nonereturn Nonemid = len(lst) // 2 # 取 lst 的中间元素作为根节点的值root = Node(lst[mid])root.left = build_binary_tree(lst[:mid]) # 递归构造左子树root.right = build_binary_tree(lst[mid+1:]) # 递归构造右子树return root```下面是建立二叉树的示例代码:```pythonlst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]root = build_binary_tree(lst)```二、遍历二叉树遍历二叉树是指按照其中一规则访问二叉树的所有节点,常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。

1.前序遍历前序遍历是指先访问根节点,然后访问左子节点,最后访问右子节点。

```pythondef pre_order_traversal(root):if root:print(root.value) # 先访问根节点pre_order_traversal(root.left) # 递归访问左子树pre_order_traversal(root.right) # 递归访问右子树```2.中序遍历中序遍历是指先访问左子节点,然后访问根节点,最后访问右子节点。

c++红黑树的使用案例

c++红黑树的使用案例

c++红黑树的使用案例红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它能够在O(log n)的时间复杂度下完成基本操作。

在C++中,我们可以使用标准库中的set和map 容器来实现红黑树。

本文将介绍红黑树的使用案例和相关注意事项。

首先,让我们看一个红黑树的经典应用案例:统计单词出现的频率。

假设我们有一个文本文件,我们希望知道每个单词在文本中出现的次数。

可以使用红黑树来实现这一功能。

我们首先定义一个map容器,将单词作为键,出现次数作为值。

然后,我们逐个读取文本文件中的单词,将其插入到map容器中。

如果该单词已经在容器中存在,我们将对应键的值加1;如果不存在,我们将该单词作为新键插入到容器中,并将值初始化为1。

接下来,我们可以根据需要打印出每个单词以及其对应的出现次数。

通过遍历map容器,我们可以获取每个键值对,并将其输出到屏幕上。

这样,我们就可以得到一个按照单词频率排序的列表。

除了统计单词频率,红黑树还可以用于其他许多应用场景,例如实现字典、排序算法等。

它的特点是插入、删除、查找操作的平均时间复杂度都是O(log n),非常适合处理大规模数据。

在使用红黑树时,我们需要注意以下几点。

首先,红黑树是一种有序的数据结构,它会根据键的大小进行自动排序。

因此,在插入键值对时,需要保证键的顺序正确。

如果我们希望按照自定义的方式进行排序,可以提供比较函数或者自定义比较符号。

其次,红黑树的平衡性能对于长时间运行的程序非常重要。

如果经常进行大量的插入和删除操作,可能会导致红黑树的平衡性失去。

为了避免这种情况,可以使用平衡因子或者重新排序来保持树的平衡。

最后,使用红黑树时要注意内存的管理。

在不再需要使用红黑树时,及时释放内存是一个良好的编程习惯。

可以使用析构函数或者手动删除元素来释放内存资源。

总结起来,C++中的红黑树是一种强大而灵活的数据结构,在许多应用场景中都有广泛的应用。

我们可以利用它实现高效的数据统计、排序和查找等操作。

数据结构实训实验报告

数据结构实训实验报告

一、实验背景数据结构是计算机科学中一个重要的基础学科,它研究如何有效地组织和存储数据,并实现对数据的检索、插入、删除等操作。

为了更好地理解数据结构的概念和原理,我们进行了一次数据结构实训实验,通过实际操作来加深对数据结构的认识。

二、实验目的1. 掌握常见数据结构(如线性表、栈、队列、树、图等)的定义、特点及操作方法。

2. 熟练运用数据结构解决实际问题,提高算法设计能力。

3. 培养团队合作精神,提高实验报告撰写能力。

三、实验内容本次实验主要包括以下内容:1. 线性表(1)实现线性表的顺序存储和链式存储。

(2)实现线性表的插入、删除、查找等操作。

2. 栈与队列(1)实现栈的顺序存储和链式存储。

(2)实现栈的入栈、出栈、判断栈空等操作。

(3)实现队列的顺序存储和链式存储。

(4)实现队列的入队、出队、判断队空等操作。

3. 树与图(1)实现二叉树的顺序存储和链式存储。

(2)实现二叉树的遍历、查找、插入、删除等操作。

(3)实现图的邻接矩阵和邻接表存储。

(4)实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。

4. 算法设计与应用(1)实现冒泡排序、选择排序、插入排序等基本排序算法。

(2)实现二分查找算法。

(3)设计并实现一个简单的学生成绩管理系统。

四、实验步骤1. 熟悉实验要求,明确实验目的和内容。

2. 编写代码实现实验内容,对每个数据结构进行测试。

3. 对实验结果进行分析,总结实验过程中的问题和经验。

4. 撰写实验报告,包括实验目的、内容、步骤、结果分析等。

五、实验结果与分析1. 线性表(1)顺序存储的线性表实现简单,但插入和删除操作效率较低。

(2)链式存储的线性表插入和删除操作效率较高,但存储空间占用较大。

2. 栈与队列(1)栈和队列的顺序存储和链式存储实现简单,但顺序存储空间利用率较低。

(2)栈和队列的入栈、出队、判断空等操作实现简单,但需要考虑数据结构的边界条件。

3. 树与图(1)二叉树和图的存储结构实现复杂,但能够有效地表示和处理数据。

C平衡二叉树(AVL)创建和删除

C平衡二叉树(AVL)创建和删除

C平衡⼆叉树(AVL)创建和删除 AVL是最先发明的⾃平衡⼆叉查找树算法。

在AVL中任何节点的两个⼉⼦⼦树的⾼度最⼤差别为⼀,所以它也被称为⾼度平衡树,n个结点的AVL树最⼤深度约1.44log2n。

查找、插⼊和删除在平均和最坏情况下都是O(log n)。

增加和删除可能需要通过⼀次或多次树旋转来重新平衡这个树。

定义 ⽤LH,EH,RH分别表⽰左⼦树⾼,等⾼,右⼦树⾼,即平衡因⼦1、0、-1#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <stdbool.h>#define LH 1 // 左⾼#define EH 0 // 等⾼#define RH -1 // 右⾼typedef struct TreeNode{int data;int bf;struct TreeNode *left, *right;}TreeNode; 旋转处理 左旋和右旋,记住“左逆右顺”就可以/************************************************* 对以*p为根的⼆叉排序树作右旋处理,处理之后p指向新的树根结点,* A B* / / \* B 旋转后变为 C A* / \ /* C D D* 即旋转处理之前的左⼦树的结点。

************************************************/void r_rotate(TreeNode **p){TreeNode *l = (*p)->left;(*p)->left = l->right;l->right = (*p);*p = l;}/************************************************* 对以*p为根的⼆叉排序树作左旋处理,处理之后p指向新的树根结点,* A B* \ / \* B 旋转后变为 A D* / \ \* C D C* 即旋转处理之前的右⼦树的结点。

数据结构c语言版耿国华课后习题答案

数据结构c语言版耿国华课后习题答案

数据结构c语言版耿国华课后习题答案数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程,它涉及到了计算机程序设计中的数据组织、存储和操作等方面。

而耿国华教授的《数据结构c语言版》是这门课程中的经典教材之一,它通过讲解各种数据结构的原理和实现方法,帮助学生更好地理解和掌握这门课程的知识。

本文将针对《数据结构c语言版》中的一些典型习题进行解答,帮助读者更好地理解和掌握这些知识点。

1. 线性表线性表是数据结构中最基本的一种数据结构,它包含了顺序表和链表两种实现方式。

在习题中,我们需要实现线性表的基本操作,如插入、删除、查找等。

通过编写代码,我们可以更好地理解这些操作的实现原理和思路。

2. 栈和队列栈和队列是线性表的特殊形式,它们分别具有“先进后出”和“先进先出”的特点。

在习题中,我们需要实现栈和队列的基本操作,如入栈、出栈、入队、出队等。

通过编写代码,我们可以更好地理解这些操作的实现方法和应用场景。

3. 树和二叉树树是一种非线性的数据结构,它具有层次关系。

二叉树是树的一种特殊形式,它每个节点最多只有两个子节点。

在习题中,我们需要实现树和二叉树的基本操作,如创建、插入、删除、遍历等。

通过编写代码,我们可以更好地理解这些操作的实现原理和应用场景。

4. 图图是一种非线性的数据结构,它由节点和边组成。

在习题中,我们需要实现图的基本操作,如创建、插入、删除、遍历等。

通过编写代码,我们可以更好地理解这些操作的实现方法和应用场景。

5. 查找和排序查找和排序是数据结构中非常重要的一部分,它们在实际应用中具有广泛的应用。

在习题中,我们需要实现各种查找和排序算法,如顺序查找、二分查找、冒泡排序、快速排序等。

通过编写代码,我们可以更好地理解这些算法的实现原理和性能特点。

通过以上习题的解答,我们可以更好地理解和掌握《数据结构c语言版》中的知识点。

同时,通过编写代码,我们可以锻炼自己的编程能力和解决问题的能力。

希望读者能够通过习题的解答,更好地理解和应用数据结构这门课程的知识。

数据结构期末考试试卷及答案

数据结构期末考试试卷及答案

数据结构期末考试试卷及答案一、选择题(每题2分,共20分)1. 下列哪一个不是线性结构的特点?A. 有且只有一个根结点B. 每个结点最多有一个前驱和一个后继C. 有多个根结点D. 有且只有一个叶子结点答案:C2. 在单链表中,头结点的作用是()A. 作为链表的起点B. 作为链表的终点C. 存储链表中的数据元素D. 作为链表中的第一个元素答案:A3. 在顺序表中,插入一个元素的时间复杂度是()A. O(1)B. O(n)C. O(logn)D. O(n^2)答案:B4. 下列哪种排序算法的平均时间复杂度最高?A. 冒泡排序B. 快速排序C. 直接插入排序D. 希尔排序答案:C5. 在二叉树中,具有3个结点的二叉树有()种不同的形态。

A. 2B. 3C. 4D. 5答案:C6. 下列哪种情况不适合使用哈希表?A. 查找速度快B. 数据量较大C. 数据量较小D. 数据元素关键字分布均匀答案:C7. 在图的遍历过程中,下列哪种遍历方法属于深度优先遍历?A. 广度优先遍历B. 深度优先遍历C. 混合遍历D. 随机遍历答案:B8. 下列哪种数据结构不适用于实现栈?A. 顺序表B. 链表C. 树D. 图答案:C9. 在双向链表中,删除一个元素的时间复杂度是()A. O(1)B. O(n)C. O(logn)D. O(n^2)答案:A10. 下列哪种情况不适合使用队列?A. 数据元素先进先出B. 数据元素后进先出C. 数据元素随机进出D. 数据元素按顺序进出答案:B二、填空题(每题2分,共20分)1. 线性表是具有______个数据元素的有限序列。

答案:n2. 在单链表中,每个结点包含两个域:数据域和______域。

答案:指针3. 在顺序表中,插入一个元素的时间复杂度是______。

答案:O(n)4. 快速排序的平均时间复杂度为______。

答案:O(nlogn)5. 哈希表中的冲突指的是______。

答案:不同的关键字对应同一存储位置6. 在图的遍历过程中,深度优先遍历算法使用的数据结构是______。

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。

a._ds二叉树--赫夫曼树的构建与编码_时间限制_1s_内存限制_128mb_题目描述_给定n

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a. ds二叉树--赫夫曼树的构建与编码时间限制1s 内存限制128mb 题目描述给定n1. 引言1.1 概述在计算机科学中,数据结构是指组织和存储数据的方式。

其中,树结构是一种常见的数据结构类型之一。

而在树结构中,二叉树是其中最基础而重要的一种形式。

本文将针对二叉树进行探讨,并着重介绍了赫夫曼树的构建与编码。

1.2 文章结构本文共分为5个部分,分别是引言、ds二叉树的介绍、赫夫曼树的概念与原理、赫夫曼编码的设计与实现以及实例分析与代码示例。

每个部分都有其独特的内容和目标,旨在全面解释相关概念,并提供实践经验与示例。

1.3 目的本文旨在帮助读者了解和掌握ds二叉树以及赫夫曼树的相关知识。

通过详细介绍二叉树的定义、基本操作和应用场景等方面,并深入讲解赫夫曼树的概念、原理、构建方法以及时间复杂度分析,读者将能够全面理解这些内容并应用于实际问题中。

此外,在赫夫曼编码的设计与实现部分,我们将通过解释编码规则、具体的编码过程以及解码方法和应用场景等方面,向读者展示如何利用赫夫曼树进行数据压缩和信息传输等应用。

通过本文的学习与实践,读者将能够深入理解二叉树的相关概念,并具备构建赫夫曼树和实现赫夫曼编码的能力。

这将为读者在算法设计、数据压缩、通信网络等领域中提供强有力的工具和思路。

重要的是,对于计算机科学和软件工程等领域的专业人士来说,掌握这些知识也是必不可少的基础。

因此,阅读本文可以帮助读者更好地理解和应用这些关键概念,进一步提升自己在相应领域中的技术水平。

2. ds二叉树的介绍2.1 定义ds二叉树,即数据结构二叉树,是一种常见的树状数据结构。

它由一组节点组成,每个节点最多有两个子节点。

这些节点之间通过指针进行连接,其中一个指针用于指向左子节点,另一个指针用于指向右子节点。

2.2 基本操作ds二叉树支持以下基本操作:- 插入操作: 在二叉树中插入新的节点。

- 删除操作: 从二叉树中删除指定的节点。

- 查找操作: 在二叉树中查找特定值的节点。

数据结构二叉树实验报告

数据结构二叉树实验报告

数据结构二叉树实验报告1. 引言二叉树是一种常见的数据结构,由节点(Node)和链接(Link)构成。

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。

二叉树在计算机科学中被广泛应用,例如在搜索算法中,二叉树可以用来快速查找和插入数据。

本实验旨在通过编写二叉树的基本操作来深入理解二叉树的特性和实现方式。

2. 实验内容2.1 二叉树的定义二叉树可以用以下方式定义:class TreeNode:def__init__(self, val):self.val = valself.left =Noneself.right =None每个节点包含一个值和两个指针,分别指向左子节点和右子节点。

根据需求,可以为节点添加其他属性。

2.2 二叉树的基本操作本实验主要涉及以下二叉树的基本操作:•创建二叉树:根据给定的节点值构建二叉树。

•遍历二叉树:将二叉树的节点按照特定顺序访问。

•查找节点:在二叉树中查找特定值的节点。

•插入节点:向二叉树中插入新节点。

•删除节点:从二叉树中删除特定值的节点。

以上操作将在下面章节详细讨论。

3. 实验步骤3.1 创建二叉树二叉树可以通过递归的方式构建。

以创建一个简单的二叉树为例:def create_binary_tree():root = TreeNode(1)root.left = TreeNode(2)root.right = TreeNode(3)root.left.left = TreeNode(4)root.left.right = TreeNode(5)return root以上代码创建了一个二叉树,根节点的值为1,左子节点值为2,右子节点值为3,左子节点的左子节点值为4,左子节点的右子节点值为5。

3.2 遍历二叉树二叉树的遍历方式有多种,包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。

以下是三种遍历方式的代码实现:•前序遍历:def preorder_traversal(root):if root:print(root.val)preorder_traversal(root.left)preorder_traversal(root.right)•中序遍历:def inorder_traversal(root):if root:inorder_traversal(root.left)print(root.val)inorder_traversal(root.right)•后序遍历:def postorder_traversal(root):if root:postorder_traversal(root.left)postorder_traversal(root.right)print(root.val)3.3 查找节点在二叉树中查找特定值的节点可以使用递归的方式实现。

二叉树实验报告

二叉树实验报告

二叉树实验报告1. 引言二叉树是一种常用的数据结构,广泛应用于计算机科学和信息技术领域。

本实验旨在通过对二叉树的理解和实现,加深对数据结构与算法的认识和应用能力。

本报告将介绍二叉树的定义、基本操作以及实验过程中的设计和实现。

2. 二叉树的定义二叉树是一个有序树,其每个节点最多有两个子节点。

树的左子节点和右子节点被称为二叉树的左子树和右子树。

3. 二叉树的基本操作3.1 二叉树的创建在实验中,我们通过定义一个二叉树的节点结构来创建一个二叉树。

节点结构包含一个数据域和左右指针,用于指向左右子节点。

创建二叉树的过程可以通过递归或者迭代的方式来完成。

3.2 二叉树的插入和删除二叉树的插入操作是将新节点插入到树中的合适位置。

插入时需要考虑保持二叉树的有序性。

删除操作是将指定节点从树中删除,并保持二叉树的有序性。

在实验中,我们可以使用递归或者循环的方式实现这些操作。

3.3 二叉树的遍历二叉树的遍历是指按照某种次序访问二叉树的所有节点。

常见的遍历方式包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。

前序遍历先访问根节点,然后按照左孩子-右孩子的顺序递归遍历左右子树。

中序遍历按照左孩子-根节点-右孩子的顺序递归遍历左右子树。

后序遍历按照左孩子-右孩子-根节点的顺序递归遍历左右子树。

3.4 二叉树的查找查找操作是指在二叉树中查找指定的值。

可以通过递归或者循环的方式实现二叉树的查找操作。

基本思路是从根节点开始,通过比较节点的值和目标值的大小关系,逐步向左子树或者右子树进行查找,直到找到目标节点或者遍历到叶子节点。

4. 实验设计和实现在本实验中,我们设计并实现了一个基于Python语言的二叉树类。

具体实现包括二叉树的创建、插入、删除、遍历和查找操作。

在实验过程中,我们运用了递归和迭代的方法实现了这些操作,并进行了测试和验证。

4.1 二叉树类的设计我们将二叉树的节点设计为一个类,其中包括数据域和左右子节点的指针。

另外,我们设计了一个二叉树类,包含了二叉树的基本操作方法。

二叉查找树算法伪代码

二叉查找树算法伪代码

二叉查找树算法伪代码伪代码如下:```//定义二叉查找树节点结构struct BSTNodevalue: int // 节点值left: BSTNode // 左子节点right: BSTNode // 右子节点//判断二叉查找树是否为空function isEmpty(root) -> bool:return root == null//插入节点到二叉查找树中function insert(root, value) -> BSTNode://如果树为空,则创建新节点并返回if root == null:node = new BSTNode(value)return node//如果值小于当前节点值,则将其插入左子树if value < root.value:root.left = insert(root.left, value)//如果值大于等于当前节点值,则将其插入右子树else:root.right = insert(root.right, value)//返回插入后的根节点return root//在二叉查找树中查找一些值function search(root, value) -> bool:// 如果树为空,则返回falseif root == null:return false// 如果当前节点值等于要查找的值,则返回trueif root.value == value:return true//如果要查找的值小于当前节点值,则继续在左子树中查找if value < root.value:return search(root.left, value)//如果要查找的值大于当前节点值,则继续在右子树中查找else:return search(root.right, value)//删除二叉查找树中的指定值function remove(root, value) -> BSTNode:// 如果树为空,则返回nullif root == null:return null//如果要删除的值小于当前节点值,则在左子树中删除if value < root.value:root.left = remove(root.left, value)//如果要删除的值大于当前节点值,则在右子树中删除else if value > root.value:root.right = remove(root.right, value)//如果当前节点就是要删除的节点else://节点只有一个子节点或没有子节点的情况if root.left == null:return root.rightif root.right == null:return root.left//节点有两个子节点的情况//找到右子树中的最小节点,将其值赋给当前节点,并删除右子树中的最小节点minNode = findMin(root.right)root.value = minNode.valueroot.right = remove(root.right, minNode.value)//返回处理后的根节点return root//查找二叉查找树中的最小值节点function findMin(root) -> BSTNode:// 如果树为空,则返回nullif root == null:return null//如果当前节点没有左子节点,则当前节点是最小值节点if root.left == null:return root//否则在左子树中继续查找return findMin(root.left)//查找二叉查找树中的最大值节点function findMax(root) -> BSTNode:// 如果树为空,则返回nullif root == null:return null//如果当前节点没有右子节点,则当前节点是最大值节点if root.right == null:return root//否则在右子树中继续查找return findMax(root.right)//遍历二叉查找树并输出节点值function traverse(root)://前序遍历if root != null:print(root.value)traverse(root.left)traverse(root.right)//中序遍历if root != null:traverse(root.left)print(root.value)traverse(root.right)//后序遍历if root != null:traverse(root.left)traverse(root.right)print(root.value)```以上是一个二叉查找树的常见操作的伪代码实现,包括树的插入、查找、删除、查找最小值、查找最大值以及遍历等操作。

二叉树操作实验报告

二叉树操作实验报告

二叉树操作实验报告一、实验背景二叉树是一种常用的数据结构,它由节点和连接节点的边组成,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。

在二叉树的操作中,常用的操作包括创建二叉树、插入节点、删除节点、查找节点、遍历等。

本次实验旨在通过对二叉树的操作,加强对二叉树数据结构的理解,并熟练掌握其操作方法。

二、实验目的1.掌握二叉树的创建方法,能够编写代码创建一个二叉树;2.了解二叉树的插入节点操作,掌握节点的插入方法;3.掌握二叉树的删除节点操作,了解节点删除的细节和方法;4.熟练掌握二叉树的查找节点操作;5.掌握二叉树的遍历方法,能够实现对二叉树的前序、中序、后序、层次遍历。

三、实验原理1.二叉树的创建方法:通过递归的方式,先创建根节点,再依次创建左子树和右子树;2.二叉树的插入节点操作:从根节点开始,根据节点值的大小关系,将待插入节点放到适当的位置;3.二叉树的删除节点操作:首先查找待删除的节点,然后根据其子节点的情况,进行相应的删除处理;4.二叉树的查找节点操作:从根节点开始遍历,根据节点值的大小关系,在左子树或右子树中继续查找,直到找到目标节点或遍历到叶子节点;5.二叉树的遍历方法:前序遍历先访问根节点,再遍历左子树和右子树;中序遍历先遍历左子树,再访问根节点和右子树;后序遍历先遍历左子树和右子树,再访问根节点;层次遍历按层次逐个访问节点。

四、实验过程1.创建二叉树:首先,定义二叉树的节点类,包含节点值和左右子节点;然后,通过递归的方式创建根节点、左子树和右子树。

2.插入节点:要插入一个节点,首先需要找到插入位置。

如果待插入节点大于当前节点的值,则插入到右子树中,否则插入到左子树中。

如果节点为空,则表示找到了插入位置。

3.删除节点:删除节点有以下几种情况:(1) 待删除节点为叶子节点:直接删除即可;(2) 待删除节点只有一个子节点:用子节点替换待删除节点的位置;(3) 待删除节点有两个子节点:找到待删除节点的后继节点(右子树的最左下角节点),用后继节点替换待删除节点的位置。

二叉树基本运算算法的实现

二叉树基本运算算法的实现

二叉树基本运算算法的实现
二叉树是一种常见的数据结构,基本运算算法包括二叉树的遍历、查找、插入、删除等操作。

下面是这些算法的实现:
1. 二叉树遍历:二叉树遍历有三种方式,分别是前序遍历、中序遍历和后序遍历。

其中,前序遍历先访问根节点,再访问左子树和右子树;中序遍历先访问左子树,再访问根节点和右子树;后序遍历先访问左子树,再访问右子树和根节点。

遍历可以使用递归算法或栈实现。

2. 二叉树查找:二叉树查找可以使用递归算法或循环算法实现。

递归算法通过比较节点值实现查找,如果查找值小于当前节点值,则在左子树中查找,否则在右子树中查找。

循环算法使用二叉树的特性,比较查找值和当前节点值的大小,根据大小关系不断移动到左子树或右子树中进行查找,直到找到目标节点或遍历到叶子节点为止。

3. 二叉树插入:二叉树插入需要先查找到插入位置,然后在该位置插入一个新节点。

插入操作可以使用递归算法或循环算法实现。

4. 二叉树删除:二叉树删除分为三种情况:删除叶子节点、删除只有一个孩子的节点和删除有两个孩子的节点。

删除叶子节点很简单,只需要将其父节点的指针设为NULL即可。

删除只有一个孩子的节点需要将父节点的指针指向该节点的
孩子节点。

删除有两个孩子的节点需要找到该节点的后继节点(或前驱节点),将后继节点的值复制到该节点中,然后删除后继节点。

上述算法的实现需要根据具体的编程语言进行调整和实现。

实验五 二叉树基本操作的编程实现

实验五 二叉树基本操作的编程实现

实验五二叉树基本操作的编程实现【实验目的】内容:二叉树基本操作的编程实现要求:二叉树基本操作的编程实现(2学时,验证型),掌握二叉树的建立、遍历、插入、删除等基本操作的编程实现,也可以进一步编程实现查找等操作,存储结构主要采用顺序或链接结构。

也鼓励学生利用基本操作进行一些应用的程序设计。

【实验性质】验证性实验(学时数:2H)【实验内容】以下的选题都可以作为本次实验的推荐题目1.建立二叉树,并以前序遍历的方式将结点内容输出。

2.将一个表示二叉树的数组结构转换成链表结构。

3.将表达式二叉树方式存入数组,以递归方式建立表达式之二叉树状结构,再分别输出前序、中序及后序遍历结果,并计算出表达式之结果。

【思考问题】1.二叉树是树吗?它的定义为什么是递归的?2.三种根序遍历主要思路是什么?3.如果不用遍历算法一般启用什么数据结构实现后序遍历?4.举出二叉树的应用范例?【参考代码】(一)建立二叉树,并以前序遍历的方式将结点内容输出*//*===============================================*//*程序构思:*//*输入元素值后建立二叉树,以递归的方式做前序遍历,*//*其顺序为:结点-左子-右子树,并将二叉树结点内容输出。

*/#include<stdlib.h>#include<stdio.h>struct tree /*声明树的结构*/{struct tree *left; /*存放左子树的指针*/int data; /*存放结点数据内容*/struct tree *right; /*存放右子树的指针*/};typedef struct tree treenode; /*声明新类型树结构*/typedef treenode *b_tree; /*声明二叉树的链表*//*===============================================*//*插入二叉树结点*//*===============================================*/b_tree insert_node (b_tree root, int node){b_tree newnode; /*声明树根指针*/b_tree currentnode; /*声明目前结点指针*/b_tree parentnode; /*声明父结点指针*//*建立新结点的内存空间*/newnode=(b_tree )malloc (sizeof(treenode));newnode->data=node; /*存入结点内容*/ newnode->right=NULL; /*设置右指针初值*/ newnode->left=NULL; /*设置左指针初值*/if (root==NULL)return newnode; /*返回新结点的位置*/ else{currentnode=root; /*存储目前结点指针*/while (currentnode!=NULL){parentnode=currentnode; /*存储父结点指针*/if (currentnode->data>node) /*比较结点的数值大小*/currentnode=currentnode->left; /*左子树*/elsecurrentnode=currentnode->right; /*右子树*/ }if (parentnode->data>node) /*将父结点和子结点做连结*/ parentnode->left=newnode; /*子结点为父结点之左子树*/ elseparentnode->right=newnode; /*子结点为父结点之右子树*/ }return root; /*返回根结点之指针*/ }/*===============================================*//*建立二叉树*//*===============================================*/b_tree create_btree (int *data, int len){b_tree root=NULL; /*根结点指针*/ int i;for (i=0; i<len; i++) /*建立树状结构*/ root=insert_node(root, );return root;}/*===============================================*//*二叉树前序遍历*//*===============================================*/void preorder (b_tree point){if (point!=NULL) /*遍历的终止条件*/ {printf ("%2d", point->data); /*处理打印结点内容*/preorder (point->left); /*处理左子树*//*处理右子树*/}}/*==================================================*//*主程序:建立二叉树,并以前序遍历输出二叉树结点内容*//*==================================================*/void main(){b_tree root=NULL; /*树根指针*/int i, index;int value; /*读入输入值所使用的暂存变量*/ int nodelist[20]; /*声明存储输入数据之数组*/printf ("\n Please input the elements of binary tree(Exit for 0): \n");index=0;/*------------------读取数值存到数组中------------------*/scanf ("%d", &value); /*读取输入值存到变量value*/while (value!=0){nodelist[index]=value;;scanf ("%d", &value);}/*----------------------建立二叉树----------------------*/root=create_btree(nodelist, index);/*--------------------前序遍历二叉树--------------------*/printf ("\n The preorder traversal result is (");preorder( );printf (") \n");}/*希望的结果*/ /*Please input the elements of binary tree(Exit for 0): *//*6 3 1 9 5 7 4 8 0 *//* */ /*The preorder traversal result is (6 3 1 5 4 9 7 8) */(二)将一个表示二叉树的数组结构转换成链表结构/*===============================================*//*程序构思:*//*给定一个二叉树数组结构,使用递归方式建立一棵二叉树,*//*并中序遍历的方式输出二叉树结点内容。

c语言实现二叉树各种基本运算的算法

c语言实现二叉树各种基本运算的算法

c语言实现二叉树各种基本运算的算法二叉树是一种常见的数据结构,可以应用于许多算法和问题中。

在C语言中,我们可以使用指针和结构体来实现二叉树的各种基本运算。

本文将详细介绍二叉树的创建、插入、删除、查找以及遍历等基本操作的算法。

1.创建二叉树创建二叉树可以通过递归的方式来实现。

首先定义一个表示二叉树节点的结构体,包含一个值和左右子节点指针。

然后,通过递归地创建左右子树来构建整个二叉树。

```ctypedef struct TreeNode {int data;struct TreeNode* left;struct TreeNode* right;} TreeNode;//创建二叉树TreeNode* createBinaryTree() {int data;scanf("%d", &data);if (data == -1) { // -1表示空节点return NULL;}TreeNode* node = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); node->data = data;node->left = createBinaryTree();node->right = createBinaryTree();return node;}```2.插入节点在二叉树中插入节点可以按照二叉搜索树的性质进行。

如果要插入的值小于当前节点的值,则将其插入到左子树中,否则插入到右子树中。

如果子树为空,则直接创建一个新节点作为子树。

```c//插入节点TreeNode* insertNode(TreeNode* root, int data) {if (root == NULL) {TreeNode* newNode = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode));newNode->data = data;newNode->left = NULL;newNode->right = NULL;return newNode;}if (data < root->data) {root->left = insertNode(root->left, data);} else {root->right = insertNode(root->right, data);}return root;}```3.删除节点删除二叉树中的节点可以分为三种情况:删除叶子节点、删除只有一个子节点的节点、删除有两个子节点的节点。

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这里给出了二叉搜索树的创建,以及进行中序遍历、元素插入、删除、查找最大最小值的基本代码:
#include <iostream>
using namespace std;
template<class T>
class BSTNode
{
public:
BSTNode(){lChild = rChild = NULL;}
BSTNode(T &x){element = x; lChild = rChild = NULL;}
//private:
int element;
BSTNode<T> *lChild,*rChild;
};
template<typename T>
BSTNode<T>* CreateBST(BSTNode<T> *t, T &x) //递归创建二叉查找树
{
BSTNode<T> *b = new BSTNode<T>(x);
if(!t)
return b;
else if(b->element <= t->element)
{
t->lChild = CreateBST(t->lChild, b->element);
}
else
{
t->rChild = CreateBST(t->rChild, b->element);
}
return t;
}
template<typename T>
void InOrder(BSTNode<T> *t) //中序遍历
{
if(t)
{
InOrder(t->lChild);
cout<< t->element << " ";
InOrder(t->rChild);
}
}
template<typename T>
BSTNode<T>* Insert(BSTNode<T> *t, BSTNode<T> *b) //插入结点b
{
BSTNode<T> *root = t;
BSTNode<T> *temp = NULL;
while(t)
{
temp = t;
if(b->element <= t->element)
{
t = t->lChild;
}
else
{
t = t->rChild;
}
}
if(!temp)
return b;
else
{
if(b->element <= temp->element)
{temp->lChild = b;
}
else
{
temp->rChild = b;
}
}
return root;
}
template<typename T>
BSTNode<T>* Search(BSTNode<T> *t, T key) //查询值为key的结点{
while(t && t->element!=key)
{
if(key <= t->element)
{
t = t->lChild;
}
else
{
t = t->rChild;
}
}
return t;
}
template<typename T>
BSTNode<T>* Minimum(BSTNode<T> *t) //返回最小元素
{
while(t->lChild)
{
t= t->lChild;
}
return t;
}
template<typename T>
BSTNode<T>* Maximum(BSTNode<T> *t) //返回最大元素
{
while(t->rChild)
{
t = t->rChild;
}
return t;
}
template<typename T>
BSTNode<T>* findParent(BSTNode<T> *t,BSTNode<T> *node) //寻找node结点的父结点{
BSTNode<T> *parent = NULL;
if(t == node)
{
return NULL;
}
else
{
while(t)
{
if(!t->lChild&& !t->rChild)
{
return NULL;
}
else if(t->lChild == node || t->rChild == node)
{
parent = t;
break;
}
else if(node->element <= t->element)
{
t = t->lChild;
}
else
{
t= t->rChild;
}
}
}
return parent;
}
template<typename T>
BSTNode<T>* Delete(BSTNode<T> *t, int key) //删除值为key的结点{
BSTNode<T> *z = Search(t,key);
BSTNode<T> *x=NULL,*y= NULL;
if(z->lChild == NULL || z->rChild == NULL)
{
y = z;
}
else
{
y = Minimum(z->rChild);
}
if(y->lChild)
{
x = y->lChild;
}
else
{
x = y->rChild;
}
if(x)
{
BSTNode<T> *parent = findParent(t,y);
if(!parent)
{
return x;
}
else if(parent->lChild == y)
{
parent->lChild = x;
}
else if(parent->rChild == y)
{
parent->rChild =x;
}
}
if(y != z)
{
z->element = y->element;
}
delete y;
return t;
}
int main()
{
int x;
cout<< "Input Numbers: " <<endl;
BSTNode<int> *bstree = NULL;
while((cin>>x))
{
BSTNode<int> *b = new BSTNode<int>(x);
bstree = Insert(bstree,b);
cout<< "Input Numbers: " <<endl;
}
InOrder(bstree);
BSTNode<int> *r = Search(bstree, 13);
if(r)
{
cout<<endl<< r->element <<endl;
}
BSTNode<int> *min = Minimum(bstree);
cout<<endl<< "The minimum is : " << min->element <<endl;
BSTNode<int> *max= Maximum(bstree);
cout<<endl<< "The maximum is: " << max->element <<endl;
bstree = Delete(bstree,5);
InOrder(bstree);
return 0;
}</FONT< p>。

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