数据结构实验五_三叉树
python三叉树递归
python三叉树递归
一、引言
三叉树是一种树形数据结构,其中每个节点最多有三个子节点。
与二叉树相比,三叉树在某些应用场景中可能更加高效。
递归是一种常用的编程技巧,特别适用于处理树形结构。
本文将介绍如何使用Python实现三叉树的递归操作。
二、三叉树节点定义
首先,我们需要定义一个三叉树节点类。
这个类将包含一个数据元素和三个指向子节点的指针。
三、三叉树递归操作
接下来,我们将介绍如何在三叉树上实现递归操作。
这里以遍历操作为例,包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
1.前序遍历
前序遍历的顺序为:根节点 -> 左子树 -> 中子树 -> 右子树。
递归实现如下:
2.中序遍历
中序遍历的顺序为:左子树 -> 根节点 -> 中子树 -> 右子树。
递归实现如下:
3.后序遍历
后序遍历的顺序为:左子树 -> 中子树 -> 右子树 -> 根节点。
递归实现如下:
四、示例
输出结果:
五、总结
本文介绍了如何使用Python实现三叉树的递归操作,包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
递归是一种强大的编程技巧,特别适用于处理树形结构。
在实际应用中,可以根据需要选择合适的遍历方式来解决问题。
二叉树与三叉树模型
二叉树模型及三叉树模型思想及应用摘要:现代金融理论的核心问题是金融衍生物定价问题,期权和期货是金融市场中比较重要的两种金融衍生物,期权是持有人在未来确定时间,按确定价格向出售方购入或售出一定数量和质量的原生资产的协议,但他不承担必须购入或售出的义务。
二叉树模型是金融衍生物定价的常用方法之一,而并且三叉树的构建和求解过程与二叉树相似,但是三叉树模型较二叉树模型在应用效果上有更多的优势。
而三叉树模型的计算结果则是平稳的趋近于B—S模型的结果。
而且三叉树模型的收敛速度比二叉树模型快。
在相同的精度要求下,由于三叉树模型较二叉树模型需要的步数更少,所以它即减少了计算量,又节省了时间。
关键词:二叉树模型三叉树模型期权定价 Matlab Excel1.引言现代金融理论的核心问题是金融衍生物定价问题,期权和期货是金融市场中比较重要的两种金融衍生物,期权是持有人在未来确定时间,按确定价格向出售方购入或售出一定数量和质量的原生资产的协议,但他不承担必须购入或售出的义务。
期权按合约中有关实施的条款可分为欧式期权和美式期权,欧式期权是只能在合约规定的到期日实施。
美式期权是能在合约规定的到期日以前(包括到期日)任何一个工作日实施。
期权按合约中购入和销售原生资产可分为看涨期权和看跌期权,看涨期权是一张在确定时间,按确定价格有权购入一定数量和质量的原生资产的合约,看跌期权是一张在确定时间,按确定价格有权出售一定数量和质量的原生资产的合约。
期权定价问题是金融衍生物定价问题中的重要问题之一。
Black-Scholes期权定价模型虽然有许多优点,但是它的推导过程难以为人们所接受。
在1979年,罗斯等人使用一种比较浅显的方法设计出一种期权的定价模型,称为二项式模型(Binomial Model)或二叉树法(Binomial tree)。
二项期权定价模型由考克斯(J.C.Cox)、罗斯(S.A.Ross)、鲁宾斯坦(M.Rubinstein)和夏普(Sharpe)等人提出的一种期权定价模型,主要用于计算美式期权的价值。
北邮数据结构实验3哈夫曼编码
数据结构实验报告实验名称:实验3——哈夫曼编码学生姓名:班级:班内序号:学号:日期:2013年11月24日1.实验要求利用二叉树结构实现赫夫曼编/解码器。
基本要求:1、初始化(Init):能够对输入的任意长度的字符串s进行统计,统计每个字符的频度,并建立赫夫曼树2、建立编码表(CreateTable):利用已经建好的赫夫曼树进行编码,并将每个字符的编码输出。
3、编码(Encoding):根据编码表对输入的字符串进行编码,并将编码后的字符串输出。
4、译码(Decoding):利用已经建好的赫夫曼树对编码后的字符串进行译码,并输出译码结果。
5、打印(Print):以直观的方式打印赫夫曼树(选作)6、计算输入的字符串编码前和编码后的长度,并进行分析,讨论赫夫曼编码的压缩效果。
2. 程序分析2.1存储结构:struct HNode{char c;//存字符内容int weight;int lchild, rchild, parent;};struct HCode{char data;char code[100];}; //字符及其编码结构class Huffman{private:HNode* huffTree; //Huffman树HCode* HCodeTable; //Huffman编码表public:Huffman(void);void CreateHTree(int a[], int n); //创建huffman树void CreateCodeTable(char b[], int n); //创建编码表void Encode(char *s, string *d); //编码void Decode(char *s, char *d); //解码void differ(char *,int n);char str2[100];//数组中不同的字符组成的串int dif;//str2[]的大小~Huffman(void);};结点结构为如下所示:三叉树的节点结构:struct HNode//哈夫曼树结点的结构体{ int weight;//结点权值int parent;//双亲指针int lchild;//左孩子指针int rchild;//右孩子指针char data;//字符};示意图为:int weight int parent int lchild int rchild Char c 编码表节点结构:struct HCode//编码表结构体{char data;//字符char code[100];//编码内容};示意图为:基本结构体记录字符和出现次数:struct node{int num;char data;};示意图为:2.关键算法分析(1).初始化:伪代码:1.输入需要编译的文本内容2.将输入的内容保存到数组str1中3.统计出现的字符数目,并且保存到变量count中4.统计出现的不同的字符,存到str2中,将str2的大小存到dif中时间复杂度O(n!)(2).创建哈夫曼树算法伪代码:1.创建一个长度为2*n-1的三叉链表2.将存储字符及其权值的链表中的字符逐个写入三叉链表的前n个结点的data域,并将对应结点的孩子域和双亲域赋为空3.从三叉链表的第n个结点开始,3.1从存储字符及其权值的链表中取出两个权值最小的结点x,y,记录其下标x,y。
数据结构与算法系列研究五——树、二叉树、三叉树、平衡排序二叉树AVL
数据结构与算法系列研究五——树、⼆叉树、三叉树、平衡排序⼆叉树AVL树、⼆叉树、三叉树、平衡排序⼆叉树AVL⼀、树的定义树是计算机算法最重要的⾮线性结构。
树中每个数据元素⾄多有⼀个直接前驱,但可以有多个直接后继。
树是⼀种以分⽀关系定义的层次结构。
a.树是n(≥0)结点组成的有限集合。
{N.沃恩}(树是n(n≥1)个结点组成的有限集合。
{D.E.Knuth})在任意⼀棵⾮空树中:⑴有且仅有⼀个没有前驱的结点----根(root)。
⑵当n>1时,其余结点有且仅有⼀个直接前驱。
⑶所有结点都可以有0个或多个后继。
b. 树是n(n≥0)个结点组成的有限集合。
在任意⼀棵⾮空树中:⑴有⼀个特定的称为根(root)的结点。
⑵当n>1时,其余结点分为m(m≥0)个互不相交的⼦集T1,T2,…,Tm。
每个集合本⾝⼜是⼀棵树,并且称为根的⼦树(subtree)树的固有特性---递归性。
即⾮空树是由若⼲棵⼦树组成,⽽⼦树⼜可以由若⼲棵更⼩的⼦树组成。
树的基本操作1、InitTree(&T) 初始化2、DestroyTree(&T) 撤消树3、CreatTree(&T,F) 按F的定义⽣成树4、ClearTree(&T) 清除5、TreeEmpty(T) 判树空6、TreeDepth(T) 求树的深度7、Root(T) 返回根结点8、Parent(T,x) 返回结点 x 的双亲9、Child(T,x,i) 返回结点 x 的第i 个孩⼦10、InsertChild(&T,&p,i,x) 把 x 插⼊到 P的第i棵⼦树处11、DeleteChild(&T,&p,i) 删除结点P的第i棵⼦树12、traverse(T) 遍历树的结点:包含⼀个数据元素及若⼲指向⼦树的分⽀。
●结点的度: 结点拥有⼦树的数⽬●叶结点: 度为零的结点●分枝结点: 度⾮零的结点●树的度: 树中各结点度的最⼤值●孩⼦: 树中某个结点的⼦树的根●双亲: 结点的直接前驱●兄弟: 同⼀双亲的孩⼦互称兄弟●祖先: 从根结点到某结点j 路径上的所有结点(不包括指定结点)。
数据结构实验三实验报告
数据结构实验三实验报告数据结构实验三实验报告一、实验目的本次实验的目的是通过实践掌握树的基本操作和应用。
具体来说,我们需要实现一个树的数据结构,并对其进行插入、删除、查找等操作,同时还需要实现树的遍历算法,包括先序、中序和后序遍历。
二、实验原理树是一种非线性的数据结构,由结点和边组成。
树的每个结点都可以有多个子结点,但是每个结点只有一个父结点,除了根结点外。
树的基本操作包括插入、删除和查找。
在本次实验中,我们采用二叉树作为实现树的数据结构。
二叉树是一种特殊的树,每个结点最多只有两个子结点。
根据二叉树的特点,我们可以使用递归的方式实现树的插入、删除和查找操作。
三、实验过程1. 实现树的数据结构首先,我们需要定义树的结点类,包括结点值、左子结点和右子结点。
然后,我们可以定义树的类,包括根结点和相应的操作方法,如插入、删除和查找。
2. 实现插入操作插入操作是将一个新的结点添加到树中的过程。
我们可以通过递归的方式实现插入操作。
具体来说,如果要插入的值小于当前结点的值,则将其插入到左子树中;如果要插入的值大于当前结点的值,则将其插入到右子树中。
如果当前结点为空,则将新的结点作为当前结点。
3. 实现删除操作删除操作是将指定的结点从树中移除的过程。
我们同样可以通过递归的方式实现删除操作。
具体来说,如果要删除的值小于当前结点的值,则在左子树中继续查找;如果要删除的值大于当前结点的值,则在右子树中继续查找。
如果要删除的值等于当前结点的值,则有三种情况:- 当前结点没有子结点:直接将当前结点置为空。
- 当前结点只有一个子结点:将当前结点的子结点替代当前结点。
- 当前结点有两个子结点:找到当前结点右子树中的最小值,将其替代当前结点,并在右子树中删除该最小值。
4. 实现查找操作查找操作是在树中寻找指定值的过程。
同样可以通过递归的方式实现查找操作。
具体来说,如果要查找的值小于当前结点的值,则在左子树中继续查找;如果要查找的值大于当前结点的值,则在右子树中继续查找。
数据结构填空题
1. 数据结构的存储结构包括顺序、、索引和散列等四种。
2. 设关键字序列{7,12,26,30,47,58,66,70,82,90},当用折半查找方法查找时,所需比较的次数为3次的关键字分别是。
3. 假定一个线性表为 {12, 23, 74, 55, 63, 40, 82, 36},若按key%3条件进行划分,使得同一余数的元素成为一个子表,则包含74的子表长度为。
4. 和二分查找相比,顺序查找的优点是除了不要求表中数据元素有序之外,对结构也无特殊要求。
5. 设双向循环链表每一个结点结构为(data,llink,rlink),则结点*p的前驱结点的地址为。
6. n个顶点的连通无向图的生成树含有条边。
【答案】n-17. 在一个最大堆中,堆顶结点的值是所有结点中的。
8. 假定对长度n=50的有序表进行折半搜索,则对应的判定树中最底下一层的结点数为个。
9. 对于带头结点的链栈top,取栈顶元素的操作是。
【答案】*y=top->next->data 10. 假定一棵三叉树(即度为3的树)的结点个数为50,则它的最小高度为。
假定树根结点的深度为0。
11. 二维数组是一种非线性结构,其中的每一个数组元素最多有个直接前驱(或者直接后继)。
12. 在堆排序中,对任意一个分支结点进行调整运算的时间复杂度为。
13. 队列的删除操作在进行。
14. 设图G = (V, E),V = {1, 2, 3, 4}, E = {<1, 2>, <1, 3>, <2, 4>, <3, 4>},从顶点1出发,对图G进行广度优先搜索的序列有种。
15. 向一棵二叉搜索树中插入一个元素时,若元素的值小于根结点的值,则应把它插入到根结点的上。
16. 快速排序在平均情况下的时间复杂度为。
17. 由关键字序列{42,97,75,23,68,34}建成的最大堆是。
18. 对于关键字序列(12 , 13 , 11 , 18 , 60 , 15 , 7 , 18 , 25 , 100),用筛选法建堆,必须从关键字为的结点开始。
叉树的存储结构(顺序二叉三叉)
插入和删除操作只需修改指针,时间复杂度较低。
查找操作的比较
顺序存储结构
查找操作需要从根节点开始逐层遍历,时间 复杂度较高。
链式存储结构
由于节点之间通过指针连接,查找操作可以 更快地定位到目标节点,时间复杂度较低。
PART 06
总结
叉树存储结构的重要性
高效的数据存储
叉树的存储结构能够高效地存储 大量数据,并且能够快速地访问、
修改和删除节点。
方便的算法实现
叉树的存储结构为算法的实现提供 了便利,例如二叉搜索树、堆排序 等算法可以在叉树存储结构上实现。
灵活的数据结构
叉树的存储结构可以根据实际需求 进行选择,例如顺序存储结构和链 式存储结构,以满足不同的应用场 景。
顺序存储结构和链式存储结构的适用场景选择
顺序存储结构
适用于节点数量固定且内存空间充足的场景 ,可以快速地访问任意节点,但插入和删除 操作需要移动大量节点,时间复杂度较高。
通过紧凑的存储结构,叉树的存储结 构可以减少空间浪费,从而更有效地 利用存储空间。
支持高效算法
叉树的存储结构可以支持高效的算法 实现,例如遍历、查找、插入和删除 等操作。
PART 02
顺序存储结构
顺序存储结构的定义
• 顺序存储结构是指将叉树中的节点按照某种顺序(如层序或按 值)连续地存储在数组中。每个节点在数组中的位置与其在叉 树中的位置相对应。
顺序存储结构的优缺点
存储空间利用率高
节点在数组中的位置与其在叉树 中的位置一一对应,因此不需要 额外的指针或链接来存储节点之 间的关系。
随机访问速度快
由于节点在数组中是连续存储的 ,因此可以通过索引直接访问任 意节点,速度较快。
数据结构试题及答案(免费)
数据结构试卷(十一)一、选择题(30分)1.设某无向图有n个顶点,则该无向图的邻接表中有()个表头结点。
(A) 2n (B) n (C) n/2 (D) n(n-1)2.设无向图G中有n个顶点,则该无向图的最小生成树上有()条边。
(A) n (B) n-1 (C) 2n (D) 2n-13.设一组初始记录关键字序列为(60,80,55,40,42,85),则以第一个关键字45为基准而得到的一趟快速排序结果是()。
(A) 40,42,60,55,80,85 (B) 42,45,55,60,85,80(C) 42,40,55,60,80,85 (D) 42,40,60,85,55,804.()二叉排序树可以得到一个从小到大的有序序列。
(A) 先序遍历(B) 中序遍历(C) 后序遍历(D) 层次遍历5.设按照从上到下、从左到右的顺序从1开始对完全二叉树进行顺序编号,则编号为i结点的左孩子结点的编号为()。
(A) 2i+1 (B) 2i (C) i/2 (D) 2i-16.程序段s=i=0;do {i=i+1;s=s+i;}while(i<=n);的时间复杂度为()。
(A) O(n) (B) O(nlog2n) (C) O(n2) (D) O(n3/2)7.设带有头结点的单向循环链表的头指针变量为head,则其判空条件是()。
(A) head==0 (B) head->next==0(C) head->next==head (D) head!=08.设某棵二叉树的高度为10,则该二叉树上叶子结点最多有()。
(A) 20 (B) 256 (C) 512 (D) 10249.设一组初始记录关键字序列为(13,18,24,35,47,50,62,83,90,115,134),则利用二分法查找关键字90需要比较的关键字个数为()。
(A) 1 (B) 2 (C) 3 (D) 410.设指针变量top指向当前链式栈的栈顶,则删除栈顶元素的操作序列为()。
吉林省专升本数据结构习题及答案——第五章
吉林省专升本考试数据结构分章习题及参考答案———选择题(第五章)1、一棵完全二叉树上有1001个结点,其中叶子结点的个数是( )。
A、250B、500C、254D、5012、将一棵树t转换为孩子—兄弟链表表示的二叉树h,则t的后根序遍历是h 的A、前序遍历B、中序遍历C、后序遍历D、层序遍历3、采用邻接表存储的图,其深度优先遍历类似于二叉树的()。
A、中序遍历B、先序遍历C、后序遍历D、按层次遍历4、二叉树的第5层上最多含有结点数为()A、31B、16C、15D、325、某二叉树中序序列为A,B,C,D,E,F,G,后序序列为B,D,C,A,F,G,E则前序序列是:A、E,G,F,A,C,D,BB、E,A,C,B,D,G,FC、E,A,G,C,F,B,DD、上面的都不对6、若森林F有15条边、25个结点,则F包含树的个数是( )。
A、8B、9C、10D、117、有权值分别为2,3,5,8,7,4的叶子结点生成一棵哈夫曼树,其带权路径长度为()A、36B、72C、96D、1208、任何一棵二叉树的叶子结点在前序、中序、后序遍历序列中的相对次序()A、肯定不发生改变B、肯定发生改变C、不能确定D、有时发生变化9、为5个使用频率不等的字符设计哈夫曼编码,不可能的方案是( ).A、 111,110,10,01,00B、000,001,010,011,1C、100,11,10,1,0D、001,000,01,11,1010、给定二叉树1(2(4,5(6,7)),3)。
设N代表二叉树的根,L代表根结点的左子树,R代表根结点的右子树。
若遍历后的结点序列为3,1,7,5,6,2,4则其遍历方式是( )A、LRNB、NRLC、RLND、RNL11、若以{4,5,6,7,8}作为权值构造哈夫曼树,则该树的带权路径长度为()。
A、67B、68C、69D、7012、深度为k的完全二又树至少有( )个结点。
A、2k-2+1B、2k-1C、2k-1D、2k-1-113、一个具有1025个结点的二叉树的高h为()A、11B、10C、11至1025之间D、10至1024之间14、设F是一个森林,B是由F变换得的二叉树。
武汉大学数据结构考试题(附答案)
武汉大学数据结构考试题(附答案)编辑整理:尊敬的读者朋友们:这里是精品文档编辑中心,本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的,发布之前我们对文中内容进行仔细校对,但是难免会有疏漏的地方,但是任然希望(武汉大学数据结构考试题(附答案))的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈,这将是我们进步的源泉,前进的动力。
本文可编辑可修改,如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅,最后祝您生活愉快业绩进步,以下为武汉大学数据结构考试题(附答案)的全部内容。
1. 下面程序段的执行次数为( A )for(i=0;i<n-1;i++)for(j=n;j>i;j--)state;A. n(n+2)2 B 。
(n-1)(n+2)2 C。
n(n+1)2 D. (n-1)(n+2)2。
一个向量第一个元素的存储地址是100,每个元素的长度为2,则第5个元素的地址是( B )A. 110 B 。
108 C. 100 D. 1203. 一个栈的入栈序列是a,b,c,d,e,则栈的不可能的输出序列是( C )A。
edcbaB 。
decba C. dceab D. abcde4。
循环队列用数组A[0,m-1]存放其元素值,已知其头尾指针分别是front和rear,则当前队列中的元素个数是( D )A. (rear-front+m)%m B .read—front+1C. read-front—1 D. read—front5.不带头结点的单链表head为空的判定条件是( A )A. head=NULL B .head—next=NULLC. head-next=head D。
head!=NULL6.在一个单链表中,若p所指的结点不是最后结点,在p之后插入s所指结点,则执行(B)A。
s-next=p;p—next=s; B .s-next=p—next;p—next=s; C。
s—next=p—next;p=s; D. p—next=s;s-next=p;7. 从一个具有n个结点的单链表中查找其值等于x结点时,在查找成功的情况下,需平均比较多少个结点( D )A. n B .n2 C。
数据结构实验报告—二叉树
数据结构实验报告—二叉树数据结构实验报告—二叉树引言二叉树是一种常用的数据结构,它由节点和边构成,每个节点最多有两个子节点。
在本次实验中,我们将对二叉树的基本结构和基本操作进行实现和测试,并深入了解它的特性和应用。
实验目的1. 掌握二叉树的基本概念和特性2. 熟练掌握二叉树的基本操作,包括创建、遍历和查找等3. 了解二叉树在实际应用中的使用场景实验内容1. 二叉树的定义和存储结构:我们将首先学习二叉树的定义,并实现二叉树的存储结构,包括节点的定义和节点指针的表示方法。
2. 二叉树的创建和初始化:我们将实现二叉树的创建和初始化操作,以便后续操作和测试使用。
3. 二叉树的遍历:我们将实现二叉树的前序、中序和后序遍历算法,并测试其正确性和效率。
4. 二叉树的查找:我们将实现二叉树的查找操作,包括查找节点和查找最大值、最小值等。
5. 二叉树的应用:我们将探讨二叉树在实际应用中的使用场景,如哈夫曼编码、二叉搜索树等。
二叉树的定义和存储结构二叉树是一种特殊的树形结构,它的每个节点最多有两个子节点。
节点被表示为一个由数据和指向其左右子节点的指针组成的结构。
二叉树可以分为三类:满二叉树、完全二叉树和非完全二叉树。
二叉树可以用链式存储结构或顺序存储结构表示。
- 链式存储结构:采用节点定义和指针表示法,通过将节点起来形成一个树状结构来表示二叉树。
- 顺序存储结构:采用数组存储节点信息,通过计算节点在数组中的位置来进行访问和操作。
二叉树的创建和初始化二叉树的创建和初始化是二叉树操作中的基础部分。
我们可以通过手动输入或读取外部文件中的数据来创建二叉树。
对于链式存储结构,我们需要自定义节点和指针,并通过节点的方式来构建二叉树。
对于顺序存储结构,我们需要定义数组和索引,通过索引计算来定位节点的位置。
一般来说,初始化一个二叉树可以使用以下步骤:1. 创建树根节点,并赋初值。
2. 创建子节点,并到父节点。
3. 重复步骤2,直到创建完整个二叉树。
python三叉树递归遍历
python三叉树递归遍历三叉树是一种特殊的树状数据结构,每个节点最多可以有三个子节点。
在Python中,我们可以使用递归的方式来遍历三叉树。
下面,我将以人类的视角来描述遍历三叉树的过程。
假设我们有一个三叉树如下所示:```A/ | \B C D/ \ \E F G```要遍历这个三叉树,我们可以按照如下步骤进行:**步骤一:访问根节点**我们来到根节点A。
我们可以想象自己站在A节点的位置上,观察到自己所在的节点。
这时,我们可以做一些与A节点相关的操作,比如输出A节点的值。
**步骤二:递归遍历子节点**接下来,我们需要递归地遍历A节点的子节点。
我们依次来到B、C 和D节点。
对于每个子节点,我们可以想象自己站在这个节点上,观察到自己所在的节点。
然后,我们可以做一些与这个节点相关的操作,比如输出该节点的值。
**步骤三:递归遍历孙子节点**对于每个子节点,我们还需要递归地遍历它的子节点。
对于B节点,我们来到了E和F节点;对于C节点,我们到达了空节点;对于D 节点,我们来到了G节点。
对于每个孙子节点,我们可以像之前一样,想象自己站在该节点上,观察到自己所在的节点。
然后,我们可以做一些与这个节点相关的操作,比如输出该节点的值。
通过以上步骤,我们就完成了对三叉树的遍历。
在遍历过程中,我们以人类的视角描述了自己所在节点的情况,并进行了相应的操作。
这样的描述使得读者能够更好地理解遍历的过程,并增加了文章的可读性。
希望以上描述能够帮助你理解如何以人类的视角进行三叉树的递归遍历。
数据结构实验报告-树(二叉树)
实验5:树(二叉树)(采用二叉链表存储)一、实验项目名称二叉树及其应用二、实验目的熟悉二叉树的存储结构的特性以及二叉树的基本操作。
三、实验基本原理之前我们都是学习的线性结构,这次我们就开始学习非线性结构——树。
线性结构中结点间具有唯一前驱、唯一后继关系,而非线性结构中结点的前驱、后继的关系并不具有唯一性。
在树结构中,节点间关系是前驱唯一而后继不唯一,即结点之间是一对多的关系。
直观地看,树结构是具有分支关系的结构(其分叉、分层的特征类似于自然界中的树)。
四、主要仪器设备及耗材Window 11、Dev-C++5.11五、实验步骤1.导入库和预定义2.创建二叉树3.前序遍历4.中序遍历5.后序遍历6.总结点数7.叶子节点数8.树的深度9.树根到叶子的最长路径10.交换所有节点的左右子女11.顺序存储12.显示顺序存储13.测试函数和主函数对二叉树的每一个操作写测试函数,然后在主函数用while+switch-case的方式实现一个带菜单的简易测试程序,代码见“实验完整代码”。
实验完整代码:#include <bits/stdc++.h>using namespace std;#define MAX_TREE_SIZE 100typedef char ElemType;ElemType SqBiTree[MAX_TREE_SIZE];struct BiTNode{ElemType data;BiTNode *l,*r;}*T;void createBiTree(BiTNode *&T){ElemType e;e = getchar();if(e == '\n')return;else if(e == ' ')T = NULL;else{if(!(T = (BiTNode *)malloc(sizeof (BiTNode)))){cout << "内存分配错误!" << endl;exit(0);}T->data = e;createBiTree(T->l);createBiTree(T->r);}}void createBiTree2(BiTNode *T,int u) {if(T){SqBiTree[u] = T->data;createBiTree2(T->l,2 * u + 1);createBiTree2(T->r,2 * u + 2); }}void outputBiTree2(int n){int cnt = 0;for(int i = 0;cnt <= n;i++){cout << SqBiTree[i];if(SqBiTree[i] != ' ')cnt ++;}cout << endl;}void preOrderTraverse(BiTNode *T) {if(T){cout << T->data;preOrderTraverse(T->l);preOrderTraverse(T->r);}}void inOrderTraverse(BiTNode *T) {if(T){inOrderTraverse(T->l);cout << T->data;inOrderTraverse(T->r);}}void beOrderTraverse(BiTNode *T){if(T){beOrderTraverse(T->l);beOrderTraverse(T->r);cout << T->data;}}int sumOfVer(BiTNode *T){if(!T)return 0;return sumOfVer(T->l) + sumOfVer(T->r) + 1;}int sumOfLeaf(BiTNode *T){if(!T)return 0;if(T->l == NULL && T->r == NULL)return 1;return sumOfLeaf(T->l) + sumOfLeaf(T->r);}int depth(BiTNode *T){if(!T)return 0;return max(depth(T->l),depth(T->r)) + 1;}bool LongestPath(int dist,int dist2,vector<ElemType> &ne,BiTNode *T) {if(!T)return false;if(dist2 == dist)return true;if(LongestPath(dist,dist2 + 1,ne,T->l)){ne.push_back(T->l->data);return true;}else if(LongestPath(dist,dist2 + 1,ne,T->r)){ne.push_back(T->r->data);return true;}return false;}void swapVer(BiTNode *&T){if(T){swapVer(T->l);swapVer(T->r);BiTNode *tmp = T->l;T->l = T->r;T->r = tmp;}}//以下是测试程序void test1(){getchar();cout << "请以先序次序输入二叉树结点的值,空结点用空格表示:" << endl; createBiTree(T);cout << "二叉树创建成功!" << endl;}void test2(){cout << "二叉树的前序遍历为:" << endl;preOrderTraverse(T);cout << endl;}void test3(){cout << "二叉树的中序遍历为:" << endl;inOrderTraverse(T);cout << endl;}void test4(){cout << "二叉树的后序遍历为:" << endl;beOrderTraverse(T);cout << endl;}void test5(){cout << "二叉树的总结点数为:" << sumOfVer(T) << endl;}void test6(){cout << "二叉树的叶子结点数为:" << sumOfLeaf(T) << endl; }void test7(){cout << "二叉树的深度为:" << depth(T) << endl;}void test8(){int dist = depth(T);vector<ElemType> ne;cout << "树根到叶子的最长路径:" << endl;LongestPath(dist,1,ne,T);ne.push_back(T->data);reverse(ne.begin(),ne.end());cout << ne[0];for(int i = 1;i < ne.size();i++)cout << "->" << ne[i];cout << endl;}void test9(){swapVer(T);cout << "操作成功!" << endl;}void test10(){memset(SqBiTree,' ',sizeof SqBiTree);createBiTree2(T,0);cout << "操作成功!" << endl;}void test11(){int n = sumOfVer(T);outputBiTree2(n);}int main(){int op = 0;while(op != 12){cout << "-----------------menu--------------------" << endl;cout << "--------------1:创建二叉树--------------" << endl;cout << "--------------2:前序遍历----------------" << endl;cout << "--------------3:中序遍历----------------" << endl;cout << "--------------4:后序遍历----------------" << endl;cout << "--------------5:总结点数----------------" << endl;cout << "--------------6:叶子节点数--------------" << endl;cout << "--------------7:树的深度----------------" << endl;cout << "--------------8:树根到叶子的最长路径----" << endl;cout << "--------------9:交换所有节点左右子女----" << endl;cout << "--------------10:顺序存储---------------" << endl;cout << "--------------11:显示顺序存储-----------" << endl;cout << "--------------12:退出测试程序-----------" << endl;cout << "请输入指令编号:" << endl;if(!(cin >> op)){cin.clear();cin.ignore(INT_MAX,'\n');cout << "请输入整数!" << endl;continue;}switch(op){case 1:test1();break;case 2:test2();break;case 3:test3();break;case 4:test4();break;case 5:test5();break;case 6:test6();break;case 7:test7();break;case 8:test8();break;case 9:test9();break;case 10:test10();break;case 11:test11();break;case 12:cout << "测试结束!" << endl;break;default:cout << "请输入正确的指令编号!" << endl;}}return 0;}六、实验数据及处理结果测试用例:1.创建二叉树(二叉链表形式)2.前序遍历3.中序遍历4.后序遍历5.总结点数6.叶子结点数7.树的深度8.树根到叶子的最长路径9.交换所有左右子女10.顺序存储七、思考讨论题或体会或对改进实验的建议通过这次实验,我掌握了二叉树的顺序存储和链式存储,体会了二叉树的存储结构的特性,掌握了二叉树的树上相关操作。
将有关二叉树的概念推广到三叉树,则一棵有244个结点的完全三叉树的高度
将有关二叉树的概念推广到三叉树,则一棵有244个结点的完全三叉树的
高度
三叉树,又称为树的分型树,它是一种特殊的树形数据结构,是由n个节点组成的有序树,每个节点最多有三个子节点,可以是左子节点,右子节点,根节点。
完全三叉树是指每个节点最多有3个子节点,每个节点要么没有子节点,要么同时有2个
子节点,要么同时有3个子节点,它的特点在于,所有的叶子结点都在最后一层,而且叶
子结点都在该层的最左边,最后一层的其它孩子结点也只能出现在最右边。
计算完全三叉树的高度可以用完全三叉树的节点的层数来表示,其中顶点的层数为0,依
次往下计算层数,每个节点的层数比它的父节点层数多1,因此,有244个节点的完全三
叉树的高度应为7层。
也就是说,这棵完全三叉树有7层,从根节点开始数起,共有7层,每层的节点数量依次减少。
从定义上讲,完全三叉树满足完全性,它在完整性方面要求比普通二叉树更加严格,因此,三叉树可以容纳更多的信息,提高效率,所以,它在很多场景中得到了广泛的应用,比如
在求解最短路径的图算法,语法树分析等。
它的特点在于叶子结点都在最后一层,叶子结
点都在该层的最左边,而最后一层的其它孩子结点也只能出现在最右边,这样大大提高了
存储空间的利用率。
总之,完全三叉树是一种特殊的树形数据结构,它的定义是每个节点最多有3个子节点,
每个节点要么没有子节点,要么同时有2个子节点,要么同时有3个子节点,它的特点在于,所有的叶子结点都在最后一层,而且叶子结点都在该层的最左边,最后一层的其它孩
子结点也只能出现在最右边。
而有244个结点的完全三叉树的高度,就是7层。
数据结构题集及答案
判断题1.数据的逻辑结构与数据元素本身的内容和形式无关.(√)2.一个数据结构是由一个逻辑结构和这个逻辑结构上的一个基本运算集构成的整体。
(√)3.数据元素是数据的最小单位.(√)4.数据的逻辑结构和数据的存储结构是相同的。
(×)5.程序和算法原则上是没有区别的,所以在讨论数据结构时可以通用.(×)6.从逻辑关系上讲,数据结构主要分为线性结构和非线性结构。
(√)7.数据的存储结构是数据的逻辑结构的存储映像。
(×)8.数据的物理结构是指数据在计算机内实际的存储形式。
(√)9.数据的逻辑结构是依赖于计算机的.(×)10.算法是对解题方法和的描述步骤。
(√)填空题:1.数据有逻辑结构和存储结构两种结构。
2.数据逻辑结构除了集合以外,还包括线性结构、树形结构和图形结构。
3.数据结构按逻辑结构可分为两大类,它们是线性结构和非线性结构。
4.树形结构和图形结构合称为非线性结构.5.在树形结构中,除了树根结点以外,其余每个结点只有 1 个前驱结点。
6.在图形结构中,每个结点的前驱结点数和后继结点数可以任意多个。
7.数据的存储结构又叫物理结构。
8.数据的存储结构形式包括顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。
9.线性结构中的元素之间存在一对一的关系。
10.树形结构中的元素之间存在一对多的关系。
11.图形结构的元素之间存在多对多的关系。
12.数据结构主要研究数据的逻辑结构、存储结构和算法(或运算)3个方面的内容.13.数据结构被定义为(D,R),其中D是数据的有限集合,R是D上的关系的有限集合。
14.算法是一个有穷指令的集合。
15.算法效率的度量可以分为事先估算和事后统计法。
16.一个算法的时间复杂性是算法输入规模的函数.17.算法的空间复杂度是指该算法所耗费的存储空间,它是该算法求解问题规模n的函数。
18.若一个算法中的语句频度之和为T(n)=6n+3nlog2n,则算法的时间复杂度为O( nlog2n )。
叉树的建立与基本操作
范围较大,而B+树的子节点数范围较小。
03
插入操作
在B树或B+树中插入一个新元素时,需要从根节点开始向下查找合适的
位置来插入新元素。如果当前节点的子节点数超过了限制范围,则需要
分裂或合并节点来保持平衡。
B树和B+树
查找操作
从根节点开始向下查找要查找的元素所在的区间或叶子节点,然后进行比较查找具体元 素。
左子节点入队
03
if (node->right != NULL) q.push(node->right);
//将右子节点入队
层次遍历
} } ```
PART 04
叉树的算法应用
REPORTING
WENKU DESIGN
二叉搜索树
定义
二叉搜索树是一种特殊的二叉树,其中每个节点的左子树上的所有元 素都小于该节点,右子树上的所有元素都大于该节点。
平衡性
在删除过程中,也需要保持二叉搜索树的平 衡性,以避免出现高度过大的情况。可以通 过旋转等操作来平衡树的结构。
THANKS
感谢观看
REPORTING
https://
删除操作
在B树或B+树中删除一个元素时,需要从根节点开始向下查找要删除的元素所在区间或 叶子节点,然后进行删除操作。如果当前节点的子节点数低于限制范围,则需要合并或
分裂节点来保持平衡。
PART 05
案例分析
REPORTING
WENKU DESIGN
二叉搜索树的插入操作
定义二叉搜索树
二叉搜索树是一种特殊的二叉树,每 个节点的左子树上的所有元素都小于 该节点,右子树上的所有元素都大于 该节点。
叉树的建立与基本操 作
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tree=(TRITREE)malloc(sizeof(TriTreeNode)); tree->elem=ch; tree->lchild=CreatTree(tree->lchild); tree->rchild=CreatTree(tree->rchild); //增加 parent 指针,若无左右孩子则不用赋值
三.关键数据结构与算法描述
关键数据结构: 三叉链表的数据结构如下:
typedef char ElemType; typedef struct TriTree {
ElemType elem; struct TriTree *lchild,*rchild,*parent; }*TRITREE,TriTreeNode;
{
tree=tree->rchild;//若有右子树,则移位
mark=0;
//标记未遍历,回到上步
}
else
{ //若无右子树,则回溯
while(1) {
p=tree; tree=tree->parent; if(!tree)
break; if(tree->lchild == p) {
mark=1;//表示左孩子遍历过
tree->rchild->parent=tree;//指向双亲节点 }
然后是三序遍历,1.首先是先序非递归遍历,先遍历头节点,再遍历左
子树,然后是右子树,注意到从此处的双亲指针的用法,可以回溯。因
此,当树不为空的时候,首先遍历该节点,然后看是否有左子树,若有
则指向左子树,若无左子树,则看是否有右子树,若有则指向右子树。
如果左右子树都不存在,则是叶子节点需要回溯。选定一个“记录指针
p”,永远指向遍历指针刚刚走过的位置。而遍历指针则回溯。若遍历指
针的左儿子为p,并且右儿子不空则遍历右子树;若回溯到根节点的双
亲则结束。否则继续回溯。直至两种情况出现一种。一直循环就可实现
先序遍历。代码如下:
//非递归先序遍历三叉链表
void preorder(TRITREE tree)
inorder(tree); cout<<endl<<"后序非递归遍历三叉树:"<<endl;
postorder(tree); cout<<endl; return 20132184
1 补充作业:用三叉链表和非递归算法求中序遍历第 k 个节点的指针
#include "stdio.h" #include "iostream.h" #include "stdlib.h" typedef char ElemType; typedef struct TriTree {
{ tree=tree->rchild ; //访问完左子树,访问右子树
break;
}
}
}
}
//非递归中序遍历三叉链表
void inorder(TRITREE tree)
{
TRITREE p; int mark=0;//表示左子树未遍历
while(tree)
{
if(mark==0)
{
if(tree->lchild)
}
else if(tree->rchild )
{
tree=tree->rchild ; //进入下一循环
}
else
while(1)
{
p=tree;
tree=tree->parent;//形成连接结构
if(!tree)
break;
//若无树则退出
if(tree->lchild == p&&tree->rchild )
先序遍历:ABDFCEG 中序遍历:DFBAECG 后序遍历:FDBEGCA 输入数据: ABD#F###CE##G##
结果见下图显示
五.附录
#include "stdio.h" #include "iostream.h" #include "stdlib.h" typedef char ElemType; typedef struct TriTree {
数据结构实验五
姓 名:朱彦荣 学 号:20132184 专 业:软件工程2 实验题目:带双亲指针的
二叉树非递归遍历 完成语言:C/C++ 上级系统:VC++6.0 日 期:2014/11/12
一.实验内容
建立三叉链表存储结构,实现三序非递归遍历。
二.输入与输出
输入:带有“#”的二叉树字符串。 输出:三序遍历的结果。
}
else
{ //若无右子树,则回溯
while(1)
{
p=tree;
tree=tree->parent;
if(!tree)
break;
if(tree->lchild == p)
{ mark=1;//表示左孩子遍历过
break;
}
}
} } } }
//非递归后序遍历三叉链表
void postorder(TRITREE tree) {
ElemType elem; struct TriTree *lchild,*rchild,*parent; }*TRITREE,TriTreeNode; //先序遍历创建三叉链表
TRITREE CreatTree(TRITREE &tree) {
char ch; if((ch=getchar())=='#')
{ tree=tree->lchild;//一直到最左边的节点
}
else
{
mark=1; //然后标记左边已遍历,其实在下面遍历
}
}
else
{
visit(tree); //遍历标记节点
if(tree->rchild)
{ tree=tree->rchild;//若有右子树,则移位
mark=0;
//标记未遍历,回到上步
tree=NULL; else {
tree=(TRITREE)malloc(sizeof(TriTreeNode)); tree->elem=ch; tree->lchild=CreatTree(tree->lchild);
} } }
2.中序遍历思想是先遍历左子树再遍历头节点,最后遍历右子树。因回 溯时有左子树和右子树两种情况,则用一个标量来记录mark=0代表未遍 历左子树,mark=1代表已遍历左子树。 则当树不空时开始循环,mark开始置为零。要是没遍历左子树则要先遍
历左子树。左子树遍历之后mark置为一。然后看以该节点为根的右子树
算法描述:
三叉链表的创建和二叉树创建基本相同,只不过增加了双亲指针就 要给其赋值,根节点的双亲为NULL,其他节点在先序递归遍历建二叉树 的时候赋值,若该节点有左右子树,则左右节点的双亲指针就指向该节 点。具体代码为:
if(tree->lchild) {
tree->lchild->parent=tree;//指向双亲节点 } if(tree->rchild) {
if(tree->lchild) { tree->lchild->parent=tree;//指向双亲节点
}
if(tree->rchild) {
tree->rchild->parent=tree;//指向双亲节点
} } return tree; } //最简单的访问二叉树
void visit(TRITREE tree) {
flag=1;//左孩子已遍历,开始右子树 } else {
flag=2;//右孩子已遍历,开始遍历头节点 } } break; } } }
//abd#f###ce##g## int main() {
TRITREE tree;
tree=CreatTree(tree); tree->parent=0; cout<<endl<<"先序非递归遍历三叉树:"<<endl; preorder(tree); cout<<endl<<"中序非递归遍历三叉树:"<<endl;
printf("%c ",tree->elem);
}
//非递归先序遍历三叉链表
void preorder(TRITREE tree)
{
TRITREE p; while(tree)
//有树就循环
{
visit(tree); //访问根节点
if(tree->lchild)
{ tree=tree->lchild ; //一定要先看左子树再看右子树
} else
while(1) { p=tree; tree=tree->parent;//形成连接结构
if(!tree) break;
//若无树则退出
if(tree->lchild == p&&tree->rchild ) {
tree=tree->rchild ; //访问完左子树,访问右子树
break; }
while(tree) {
if(mark==0) {
if(tree->lchild) {
tree=tree->lchild;//一直到最左边的节点
} else {
mark=1; //然后标记左边已遍历,其实在下面遍历