二叉树存储分类

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二叉树的顺序存贮

二叉树的顺序存贮

for(i=0;i<n-1;i++) {p->data=tree[i].data; if(tree[i].rtag= =„0‟) stack[top++]=p; else p->rchild=NULL; q=(NODE*)malloc(sizeof(NODE)); if (tree[i].ltag= =„0‟) p->lchild=q; else {p->lchild=NULL; p=stack[--top]; p->rchild=q;} p=q; }
#include <stdio.h> #define MAXN 100 struct node {char data; struct node *lchild; struct node *rchild; }; typedef struct node NODE; struct lrnode {char data; char ltag,rtag; }; typedef struct lrnode LRNODE;
NODE *transfer(tree,n) LRNODE tree[ ]; int n; { NODE *stack[MAXN],*root,*p,*q; int top,i; if(n= =0) return(NULL); root=(NODE*)malloc(sizeof(NODE)); p=root; top=0;
A B C
Ltag data
rtag
D
F G
E
H
0 1 0 1 0 0 1 1
A B D F C E G H
0 0 1 1 1 1 0 1
查找树中所有结点的右子结点
• 栈:存放rtag=0且尚末找到右子结点的结点的地址 • 从根结点开始往下查找

数据结构(二十四)二叉树的链式存储结构(二叉链表)

数据结构(二十四)二叉树的链式存储结构(二叉链表)

数据结构(⼆⼗四)⼆叉树的链式存储结构(⼆叉链表) ⼀、⼆叉树每个结点最多有两个孩⼦,所以为它设计⼀个数据域和两个指针域,称这样的链表叫做⼆叉链表。

⼆、结点结构包括:lchild左孩⼦指针域、data数据域和rchild右孩⼦指针域。

三、⼆叉链表的C语⾔代码实现:#include "string.h"#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include "io.h"#include "math.h"#include "time.h"#define OK 1#define ERROR 0#define TRUE 1#define FALSE 0#define MAXSIZE 100 /* 存储空间初始分配量 */typedef int Status; /* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码,如OK等 *//* ⽤于构造⼆叉树********************************** */int index=1;typedef char String[24]; /* 0号单元存放串的长度 */String str;Status StrAssign(String T,char *chars){int i;if(strlen(chars)>MAXSIZE)return ERROR;else{T[0]=strlen(chars);for(i=1;i<=T[0];i++)T[i]=*(chars+i-1);return OK;}}/* ************************************************ */typedef char TElemType;TElemType Nil=''; /* 字符型以空格符为空 */Status visit(TElemType e){printf("%c ",e);return OK;}typedef struct BiTNode /* 结点结构 */{TElemType data; /* 结点数据 */struct BiTNode *lchild,*rchild; /* 左右孩⼦指针 */}BiTNode,*BiTree;/* 构造空⼆叉树T */Status InitBiTree(BiTree *T){*T=NULL;return OK;}/* 初始条件: ⼆叉树T存在。

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。

二叉树的储存结构的实现及应用

二叉树的储存结构的实现及应用

二叉树的储存结构的实现及应用二叉树是一种常见的数据结构,它在计算机科学和算法设计中广泛应用。

二叉树的储存结构有多种实现方式,包括顺序储存结构和链式储存结构。

本文将从这两种储存结构的实现和应用角度进行详细介绍,以便读者更好地理解二叉树的储存结构及其在实际应用中的作用。

一、顺序储存结构的实现及应用顺序储存结构是将二叉树的节点按照从上到下、从左到右的顺序依次存储在一维数组中。

通常采用数组来实现顺序储存结构,数组的下标和节点的位置之间存在一定的对应关系,通过数学计算可以快速找到节点的父节点、左孩子和右孩子。

顺序储存结构的实现相对简单,利用数组的特性可以迅速随机访问节点,适用于完全二叉树。

1.1 实现过程在采用顺序储存结构的实现中,需要首先确定二叉树的深度,然后根据深度确定数组的长度。

通过数学计算可以得到节点间的位置关系,初始化数组并按照规定的顺序将二叉树节点逐一填入数组中。

在访问二叉树节点时,可以通过计算得到节点的父节点和子节点的位置,从而实现随机访问。

1.2 应用场景顺序储存结构适用于完全二叉树的储存和遍历,常见的应用场景包括二叉堆和哈夫曼树。

二叉堆是一种特殊的二叉树,顺序储存结构可以方便地实现它的插入、删除和调整操作,因此在堆排序、优先队列等算法中得到广泛应用。

哈夫曼树则是数据压缩领域的重要应用,通过顺序储存结构可以有效地构建和处理哈夫曼树,实现压缩编码和解码操作。

二、链式储存结构的实现及应用链式储存结构是通过指针将二叉树的节点连接起来,形成一个类似链表的结构。

每个节点包含数据域和指针域,指针域指向节点的左右孩子节点。

链式储存结构的实现相对灵活,适用于任意形态的二叉树,但需要额外的指针空间来存储节点的地址信息。

2.1 实现过程在链式储存结构的实现中,每个节点需要定义为一个包含数据域和指针域的结构体或类。

通过指针来连接各个节点,形成一个二叉树的结构。

在树的遍历和操作中,可以通过指针的操作来实现节点的访问和处理,具有较高的灵活性和可扩展性。

叉树的存储结构(顺序二叉三叉)

叉树的存储结构(顺序二叉三叉)
链式存储结构
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。

二叉树的顺序存储及基本操作

二叉树的顺序存储及基本操作

二叉树的顺序存储及基本操作二叉树的顺序存储是将树中的节点按照完全二叉树从上到下、从左到右的顺序依次存储到一个一维数组中,采用这种方式存储的二叉树也被称为完全二叉树。

一、在使用顺序存储方式时,可以使用以下公式来计算一个节点的左右子节点和父节点:
1. 左子节点:2i+1(i为父节点的在数组中的下标)
2. 右子节点:2i+2
3. 父节点:(i-1)/2(i为子节点在数组中的下标)
二、基本操作:
1. 创建二叉树:按照上述公式将节点存储到数组中。

2. 遍历二叉树:可采用递归或非递归方式,进行前序、中序、后序、层次遍历。

3. 插入节点:先将节点插入到数组末尾,然后通过比较节点和其父节点的大小,进行上浮操作直到满足二叉树的性质。

4. 删除节点:先将待删除节点和最后一个节点交换位置,然后通过比较交换后的节点和其父节点的大小,进行下沉操作直到满足二
叉树的性质。

5. 查找节点:根据节点值进行查找,可采用递归或非递归方式。

6. 修改节点:根据节点值进行查找,然后进行修改操作。

树-二叉树

树-二叉树

信息学奥赛培训之『树——二叉树』树——二叉树为何要重点研究二叉树? 引 : 为何要重点研究二叉树 ? (1)二叉树的结构最简单,规律性最强; (2)可以证明,所有树都能转为唯一对应的二叉树,不失一般性。

一、二叉树基础1. 二叉树的定义 二叉树是一类非常重要的树形结构,它可以递归地定义如下: 二叉树 T 是有限个结点的集合,它或者是空集,或者由一个根结点以及分别称为左 子树和右子树的两棵互不相交的二叉树。

因此,二叉树的根可以有空的左子树或空的右子树,或者左、右子树均为空。

二叉树有 5 种基本形态,如图 1 所示。

图1 二叉树的 5 种基本形态在二叉树中,每个结点至多有两个儿子,并且有左、右之分。

因此任一结点的儿子 不外 4 种情况:没有儿子;只有一个左儿子;只有一个右儿子;有一个左儿子并且有一 个右儿子。

注意:二叉树与树和有序树 的区别 二叉树与度数不超过 2 的树不同,与度数不超过 2 的有序树也不同。

在有序树中,11如果将树中结点的各子树看成从左至右是有次序的,则称该树为有序树,否则称为无序树。

-1-信息学奥赛培训之『树——二叉树』虽然一个结点的儿子之间是有左右次序的,但若该结点只有一个儿子时,就无须区分其 左右次序。

而在二叉树中,即使是一个儿子也有左右之分。

例如图 2-1 中(a)和(b)是两棵 不同的二叉树。

虽然它们与图 2-2 中的普通树(作为无序树或有序树)很相似,但它们却 不能等同于这棵普通的树。

若将这 3 棵树均看作是有序树,则它们就是相同的了。

图2-1 两棵不同的二叉树图2-2 一棵普通的树由此可见,尽管二叉树与树有许多相似之处,但二叉树不是树的特殊情形。

不是 ..2. 二叉树的性质图3 二叉树性质1: 在二叉树的第 i 层上至多有 2 i −1 结点(i>=1)。

性质2: 深度为 k 的二叉树至多有 2 k − 1 个结点(k>=1)。

性质3: 对任何一棵二叉树 T,如果其终端结点数为 n0,度为 2 的结点数为 n2,则 n0=n2+1。

数据结构之二叉树(BinaryTree)

数据结构之二叉树(BinaryTree)

数据结构之⼆叉树(BinaryTree)⽬录导读 ⼆叉树是⼀种很常见的数据结构,但要注意的是,⼆叉树并不是树的特殊情况,⼆叉树与树是两种不⼀样的数据结构。

⽬录 ⼀、⼆叉树的定义 ⼆、⼆叉树为何不是特殊的树 三、⼆叉树的五种基本形态 四、⼆叉树相关术语 五、⼆叉树的主要性质(6个) 六、⼆叉树的存储结构(2种) 七、⼆叉树的遍历算法(4种) ⼋、⼆叉树的基本应⽤:⼆叉排序树、平衡⼆叉树、赫夫曼树及赫夫曼编码⼀、⼆叉树的定义 如果你知道树的定义(有限个结点组成的具有层次关系的集合),那么就很好理解⼆叉树了。

定义:⼆叉树是n(n≥0)个结点的有限集,⼆叉树是每个结点最多有两个⼦树的树结构,它由⼀个根结点及左⼦树和右⼦树组成。

(这⾥的左⼦树和右⼦树也是⼆叉树)。

值得注意的是,⼆叉树和“度⾄多为2的有序树”⼏乎⼀样,但,⼆叉树不是树的特殊情形。

具体分析如下⼆、⼆叉树为何不是特殊的树 1、⼆叉树与⽆序树不同 ⼆叉树的⼦树有左右之分,不能颠倒。

⽆序树的⼦树⽆左右之分。

2、⼆叉树与有序树也不同(关键) 当有序树有两个⼦树时,确实可以看做⼀颗⼆叉树,但当只有⼀个⼦树时,就没有了左右之分,如图所⽰:三、⼆叉树的五种基本状态四、⼆叉树相关术语是满⼆叉树;⽽国际定义为,不存在度为1的结点,即结点的度要么为2要么为0,这样的⼆叉树就称为满⼆叉树。

这两种概念完全不同,既然在国内,我们就默认第⼀种定义就好)。

完全⼆叉树:如果将⼀颗深度为K的⼆叉树按从上到下、从左到右的顺序进⾏编号,如果各结点的编号与深度为K的满⼆叉树相同位置的编号完全对应,那么这就是⼀颗完全⼆叉树。

如图所⽰:五、⼆叉树的主要性质 ⼆叉树的性质是基于它的结构⽽得来的,这些性质不必死记,使⽤到再查询或者⾃⼰根据⼆叉树结构进⾏推理即可。

性质1:⾮空⼆叉树的叶⼦结点数等于双分⽀结点数加1。

证明:设⼆叉树的叶⼦结点数为X,单分⽀结点数为Y,双分⽀结点数为Z。

计算机二级公共基础专题探究——二叉树

计算机二级公共基础专题探究——二叉树

公共基础专题探究——二叉树1.6 树与二叉树树是一种简单的非线性结构,所有元素之间具有明显的层次特性。

在树结构中,没有前件的结点只有一个,称为树的根结点,简称树的根。

每一个结点可以有多个后件,称为该结点的子结点。

没有后件的结点称为叶子结点。

在树结构中,一个结点所拥有的后件的个数称为该结点的度,所有结点中最大的度称为树的度。

为该结点的左子树与右子树。

二叉树的基本性质:必考的题目(1)在二叉树的第k层上,最多有2k-1(k≥1)个结点;(2)深度为m的二叉树最多有2m-1个结点;(3)度为0的结点(即叶子结点)总是比度为2的结点多一个;(4)二叉树中 n = n0 +n1 +n2k层上有2k-1个结点深度为m的满二叉树有2m-1个结点。

若干结点。

二叉树的遍历:(一般画个图要你把顺序写出来)后序遍历(访问根结点在访问左子树和访问右子树之后)重点题型:二叉树的遍历例1:某二叉树的前序序列为ABCD,中序序列为DCBA,则后序序列为(DCBA )。

【解析】前序序列为ABCD,可知A为根结点。

根据中序序列为DCBA可知DCB是A的左子树。

根据前序序列可知B是CD的根结点。

再根据中序序列可知DC是结点B的左子树。

根据前序序列可知,C是D的根结点,故后序序列为DCBA例2:对下列二叉树进行前序遍历的结果为 ABDYECFXZ例3:设二叉树如下,则后序序列为 DGEBHFCA【解析】本题中前序遍历为ABDEGCFH,中序遍历为DBGEAFHC,后序遍历为DGEBHFCA完全二叉树指除最后一层外,每一层上的结点数均达到最大值,在最后堆排序问题:例1:已知前序序列与中序序列均为ABCDEFGH,求后序序列【解析】设根节点为D≠0,左子树为L,右子树为R,有遍历顺序为:前:D-L-R 已知ABCDEFGH中:L-D-R 已知ABCDEFGH后:L-R-D 待求由此可知,L=0,D-R= ABCDEFGH故R-D=HGFEDCBA,即后序序列= HGFEDCBA变式训练1:已知后序序列与中序序列均为ABCDEFGH,求前序序列答案:HGFEDCBA,(这次R=0)结论:若前序序列与中序序列均为某序列,则后序序列为该序列的倒序,且为折线;同样地,若后序序列与中序序列均为某序列,则前序序列为该序列的倒序,且为折线例2:已知前序序列=ABCD,中序序列=DCBA,求后序序列【解析】设根节点为D≠0,左子树为L,右子树为R,有遍历顺序为:前:D-L-R 已知ABCD中:L-D-R 已知DCBA后:L-R-D 待求因为ABCD与DCBA正好相反,由此可知,R=0所以D-L=ABCD,即L-D=DCBA所以后序序列= DCBA变式训练2-1:中序序列=BDCA,后序序列=DCBA,求前序序列【解析】设根节点为D≠0,左子树为L,右子树为R,有遍历顺序为:前:D-L-R 待求中:L-D-R 已知BDC,A后:L-R-D 已知DCB,A通过观察可知,R=0,L={B,D,C},D=A中、后变换时,{B,D,C}发生了变化,说明左子树结构特殊,进一步令中’:L’-D’-R’已知B,DC后’:L’-R’-D’已知DC,B可知L’=0,即D’=B,R’= DC可以画出二叉树示意图为:Array所以前序序列= ABCD变式训练2-2:中序序列=ABC,后序序列=CBA,求前序序列【解析】设根节点为D≠0,左子树为L,右子树为R,有遍历顺序为:前:D-L-R 待求中:L-D-R 已知ABC后:L-R-D 已知通过观察可知,L=0,D-R=ABC,R-D=CBA所以前序序列=D-L-R= D-R=ABC变式训练2-3:前序序列=ABC,中序序列=CBA,求后序序列【解析】设根节点为D≠0,左子树为L,右子树为R,有遍历顺序为:前:D-L-R 已知A,BC中:L-D-R 已知CB,A后:L-R-D 待求通过观察可知,D=A ,L={B,C},R=0所以后序序列=CBA (一边偏)题型二:求二叉树的深度。

数据结构——- 二叉树

数据结构——- 二叉树

证明: 5.1 二叉树的概念
(1)总结点数为 ●二叉树的主要性质 n=n0+n1+n2 (2)除根结点外,每个 ●性质3: 结点都有一个边e进入 任何一棵二叉树,若其终端结点数为n0, n=e+1 度为2的结点数为n2,则n0=n2+1 (3)边e又是由度为1或2 A 的点射出,因此 e=n1+2n2 G B (4)由(2)(3) F C D n=n1+2n2+1 (5)由(4)-(1)可得 G n0=n2+1
《数据结构与算法》
★★★★★
第五章 二叉树
廊坊师范学院 数学与信息科学学院
树型结构--实例:五子棋
A
B
D
E
F
C
…...........
…...........
第五章 二叉树
本章重点难点
重点: 二叉树的定义,性质,存储结 构以及相关的应用——遍历,二叉搜 索树,堆优先 队列,Huffman树等 难点: 二叉树的遍历算法及相关应用
证明: 5.1 二叉树的概念
(1)总结点数为 ●二叉树的主要性质 n=n0+n1+n2 (2)除根结点外,每个 ●性质3: 结点都有一个边e进入 任何一棵二叉树,若其终端结点数为n0, n=e+1 度为2的结点数为n2,则n0=n2+1 (3)边e又是由度为1或2 A 的点射出,因此 e=n1+2n2 G B (4)由(2)(3) F C D n=n1+2n2+1 (5)由(4)-(1)可得 G n0=n2+1
A B C E D F G
证明: 由性质4可推出
由性质2(深度为k的 二叉树,至多有2k+1-1 个结点)可知,高度 为h(k+1)的二叉树,其 有n (n>0)个结点的完全二叉树的高度为 结点个数n满足: 「log2(n+1) ,深度为「log2(n+1) -1 2h-1-1<n<=2h-1 高度:二叉树中最大叶结点的层数+1 2h-1<n+1<=2h 取对数得到: 0层 1 h-1<log2(n+1)<=h 3 1层 2 因为h是整数,所以 h= log2(n+1) 5 2层 4

二叉树

二叉树

平衡树——特点:所有结点左右子树深度差≤1排序树——特点:所有结点―左小右大字典树——由字符串构成的二叉排序树判定树——特点:分支查找树(例如12个球如何只称3次便分出轻重)带权树——特点:路径带权值(例如长度)最优树——是带权路径长度最短的树,又称Huffman树,用途之一是通信中的压缩编码。

1.1 二叉排序树:或是一棵空树;或者是具有如下性质的非空二叉树:(1)若左子树不为空,左子树的所有结点的值均小于根的值;(2)若右子树不为空,右子树的所有结点均大于根的值;(3)它的左右子树也分别为二叉排序树。

例:二叉排序树如图9.7:二叉排序树的查找过程和次优二叉树类似,通常采取二叉链表作为二叉排序树的存储结构。

中序遍历二叉排序树可得到一个关键字的有序序列,一个无序序列可以通过构造一棵二叉排序树变成一个有序序列,构造树的过程即为对无序序列进行排序的过程。

每次插入的新的结点都是二叉排序树上新的叶子结点,在进行插入操作时,不必移动其它结点,只需改动某个结点的指针,由空变为非空即可。

搜索,插入,删除的复杂度等于树高,期望O(logn),最坏O(n)(数列有序,树退化成线性表).虽然二叉排序树的最坏效率是O(n),但它支持动态查询,且有很多改进版的二叉排序树可以使树高为O(logn),如SBT,AVL,红黑树等.故不失为一种好的动态排序方法.2.2 二叉排序树b中查找在二叉排序树b中查找x的过程为:1. 若b是空树,则搜索失败,否则:2. 若x等于b的根节点的数据域之值,则查找成功;否则:3. 若x小于b的根节点的数据域之值,则搜索左子树;否则:4. 查找右子树。

[cpp]view plaincopyprint?1.Status SearchBST(BiTree T, KeyType key, BiTree f, BiTree &p){2. //在根指针T所指二叉排序樹中递归地查找其关键字等于key的数据元素,若查找成功,3. //则指针p指向该数据元素节点,并返回TRUE,否则指针P指向查找路径上访问的4. //最好一个节点并返回FALSE,指针f指向T的双亲,其初始调用值为NULL5. if(!T){ p=f; return FALSE;} //查找不成功6. else if EQ(key, T->data.key) {P=T; return TRUE;} //查找成功7. else if LT(key,T->data.key)8. return SearchBST(T->lchild, key, T, p); //在左子树继续查找9. else return SearchBST(T->rchild, key, T, p); //在右子树继续查找10.}2.3 在二叉排序树插入结点的算法向一个二叉排序树b中插入一个结点s的算法,过程为:1. 若b是空树,则将s所指结点作为根结点插入,否则:2. 若s->data等于b的根结点的数据域之值,则返回,否则:3. 若s->data小于b的根结点的数据域之值,则把s所指结点插入到左子树中,否则:4. 把s所指结点插入到右子树中。

二 叉 树

二 叉 树

下图是1.2中所示的完全二叉树的顺序存储示意图。
例如,bt[3]
3=/12, 即在bt[1]中,其左
孩子在bt[2i]=bt[6]中,右孩子在bt[2i+1]=bt[7]中。
目录
二 叉 树
2)一般二叉树的顺序存储 一般的二叉树采取的办法是按完全二叉树的形式补齐 二叉树所缺少的结点,对补齐后的二叉树进行编号,将二 叉树的原有结点按编号存储到一维数组中。 下图给出了一棵一般二叉树改造后的完全二叉树形态 和其顺序存储状态示意图。
目录
二 叉 树
2021年1月30日星期六
性质3 对于一棵非空的二叉树,如果叶子结点数 为n0,度数为2的结点数为n2,则有n0=n2+1。
性质4 具有n个结点的完全二叉树的深度k log2n +1。
性质5 对于具有n个结点的完全二叉树,如果按照 」 从上到下和从左到右的顺序对二叉树中的所有结点从1
则ki无左孩子结点,即ki是叶子结点。因此完全二叉
树中编号i> n / 2 的结点必定是叶子结点。 (3)若2i+1≤n,则ki的右孩子结点编号是2i+1;
否则ki无右孩子结点。
目录
二 叉 树
2021年1月30日星期六
可用一维数组bt[]存放一棵完全二叉树,将标号 为i的结点的数据元素存放在分量bt[i]中,bt[0]不 用或用来存储结点数目。
typedef struct BiTNode { // 结点结构
ElemType data;
2021年1月30日星期六
目录
二 叉 树
二叉树、树及有序树是有区别的,二叉树不是树的特 例,主要差别在于二叉树的子树有左右之分。
在有序树中,虽然一个结点的孩子之间是有左右次序 的,但若该结点只有一个孩子时,就无须区分其左右次序。

二叉树的存储结构

二叉树的存储结构

二叉树的存储结构二叉树是一种常见的数据结构,在计算机科学中被广泛应用。

它的存储结构有多种形式,包括顺序存储和链式存储。

下面将详细介绍这些存储结构。

1.顺序存储:顺序存储是将二叉树的节点按照从上到下、从左到右的顺序依次存储在一个数组中。

对于完全二叉树来说,这种存储方式最为简单有效,可以节省空间。

但是对于一般的二叉树,由于节点的数量不固定,会浪费一定的存储空间。

具体的存储方式可以按照如下的规则进行:-对于二叉树的第i个节点(i从1开始计数),其左子节点存储在数组中的位置为2i,右子节点存储在位置为2i+1、根节点存储在位置为1、这种存储方式可以方便地根据节点的索引计算出其子节点的索引。

- 如果一些位置没有节点,则用一个特殊的标记(如null或者0)代替。

-这种存储方式要求节点按照其中一种顺序进行填充,通常采用层序遍历的方式进行填充。

-在进行节点遍历的时候,可以根据节点的索引来判断其父节点的位置,从而方便地进行遍历。

虽然顺序存储可以节省存储空间,但是在插入和删除节点时涉及到数组元素的移动,效率比较低。

2.链式存储:链式存储是通过节点之间的引用关系来实现。

每个节点包含一个数据域和两个指针域,分别指向其左子节点和右子节点。

链式存储充分利用了指针的特性,可以方便地进行插入和删除节点的操作。

同时,链式存储可以灵活地处理任意形状的二叉树,不需要事先确定节点的数量。

具体的链式存储方式有以下几种:-树的孩子兄弟表示法:每个节点包含两个指针,一个指向其第一个子节点,另一个指向其下一个兄弟节点。

这种表示方式适用于任意形状的二叉树,但是树的操作比较复杂。

-二叉链表表示法:节点包含三个指针,一个指向其左子节点,一个指向其右子节点,另一个指向其父节点。

这种表示方式适用于二叉树,可以方便地进行遍历和操作。

-线索二叉树:在二叉链表表示法的基础上,加入了线索信息。

节点的左指针指向其前驱,右指针指向其后继。

这种方式可以方便地进行中序遍历,节省了遍历时的存储开销。

《算法导论》读书笔记之第10章 基本数据结构之二叉树

《算法导论》读书笔记之第10章 基本数据结构之二叉树

《算法导论》读书笔记之第10章基本数据结构之二叉树摘要书中第10章10.4小节介绍了有根树,简单介绍了二叉树和分支数目无限制的有根树的存储结构,而没有关于二叉树的遍历过程。

为此对二叉树做个简单的总结,介绍一下二叉树基本概念、性质、二叉树的存储结构和遍历过程,主要包括先根遍历、中根遍历、后根遍历和层次遍历。

1、二叉树的定义二叉树(Binary Tree)是一种特殊的树型结构,每个节点至多有两棵子树,且二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒。

由定义可知,二叉树中不存在度(结点拥有的子树数目)大于2的节点。

二叉树形状如下下图所示:2、二叉树的性质(1)在二叉树中的第i层上至多有2^(i-1)个结点(i&gt;=1)。

备注:^表示此方(2)深度为k的二叉树至多有2^k-1个节点(k&gt;=1)。

(3)对任何一棵二叉树T,如果其终端结点数目为n0,度为2的节点数目为n2,则n0=n2+1。

满二叉树:深度为k且具有2^k-1个结点的二叉树。

即满二叉树中的每一层上的结点数都是最大的结点数。

完全二叉树:深度为k具有n个结点的二叉树,当且仅当每一个结点与深度为k的满二叉树中的编号从1至n的结点一一对应。

可以得到一般结论:满二叉树和完全二叉树是两种特殊形态的二叉树,满二叉树肯定是完全二叉树,但完全二叉树不不一定是满二叉树。

举例如下图是所示:(4)具有n个节点的完全二叉树的深度为log2n + 1。

3、二叉树的存储结构可以采用顺序存储数组和链式存储二叉链表两种方法来存储二叉树。

经常使用的二叉链表方法,因为其非常灵活,方便二叉树的操作。

二叉树的二叉链表存储结构如下所示:1 typedef struct binary_tree_node2 {3 int elem;4 struct binary_tree_node *left;5 struct binary_tree_node *right;6 }binary_tree_node,*binary_tree;举例说明二叉链表存储过程,如下图所示:从图中可以看出:在还有n个结点的二叉链表中有n+1个空链域。

二叉树顺序存储结构和链式存储结构

二叉树顺序存储结构和链式存储结构

二叉树顺序存储结构和链式存储结构二叉树是一种非常重要的数据结构,它在计算机科学中有着广泛的应用。

在二叉树中,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。

二叉树可以用两种方式进行存储,分别是顺序存储结构和链式存储结构。

一、二叉树顺序存储结构二叉树顺序存储结构是将二叉树中的节点按照层次顺序依次存储在一个一维数组中。

具体来说,假设二叉树的深度为d,那么数组的长度就应该为2^d-1。

对于任意一个节点i,它的左子节点的下标为2i,右子节点的下标为2i+1,它的父节点的下标为i/2。

二叉树顺序存储结构的优点是可以快速地访问任意一个节点,因为它们在数组中是连续存储的。

同时,由于不需要额外的指针来存储节点之间的关系,因此空间利用率比较高。

但是,它的缺点也很明显,那就是当二叉树的深度比较大时,数组中会存在大量的空节点,造成空间浪费。

二、二叉树链式存储结构二叉树链式存储结构是将二叉树中的每个节点看作一个对象,每个对象包含三个属性,分别是节点的值、左子节点的指针和右子节点的指针。

通过这种方式,可以将二叉树中的节点按照任意顺序存储在内存中。

二叉树链式存储结构的优点是可以有效地利用内存空间,因为只有实际存在的节点才会占用内存。

同时,由于每个节点都有指向左右子节点的指针,因此可以方便地进行节点的插入、删除和查找操作。

但是,它的缺点也很明显,那就是需要额外的指针来存储节点之间的关系,因此空间利用率比较低。

三、二叉树顺序存储结构和链式存储结构的比较二叉树顺序存储结构和链式存储结构各有优缺点,具体使用哪种方式取决于具体的应用场景。

一般来说,如果需要频繁地进行节点的插入、删除和查找操作,那么应该选择链式存储结构;如果需要快速地访问任意一个节点,那么应该选择顺序存储结构。

二叉树的存储结构还可以根据具体的应用场景进行优化。

例如,在某些情况下,可以使用哈希表来存储二叉树中的节点,以提高访问速度和空间利用率。

二叉树是一种非常重要的数据结构,它的存储结构对于算法的效率和空间利用率有着重要的影响。

二叉树

二叉树

7.1.2
二叉树的五种基本形态
Ф
左子树
(a) (b) (c)
右子树
(d)
左子树
(e)
右子树
7.1.3
两种特殊形态的二叉树
结点拥有的子树数称为该结点的度(degree)。度为零的结点称 为叶子(leaf),其余结点称为分支结点(branch)。树中结点的最大的 度称为树的度。显然,二叉树结点的度可能为0、1或2。 根结点的层次(level)为1,其余结点的层次等于该结点的双亲结 点的层次加1。树中结点的最大层次称为该树的高度或深度。 1.满二叉树 2.完全二叉树
7.6
本章小结
本章讨论了二叉树数据类型的定义以及实现方法。二叉树是 以两个分支关系定义的层次结构,结构中的数据元素之间存在着一 对多的关系,因此它为计算机应用中出现的具有层次关系或分支关 系的数据,提供了一种自然的表示方法。 二叉树是有明确的左子树和右子树的树形结构,因此当用二 叉树来描述层次关系时,其左孩子表示下属关系,而右孩子表示的 是同一层次的关系。 二叉树的遍历算法是实现各种操作的基础。遍历的实质是按 某种规则将二叉树中的数据元素排列成一个线性序列,二叉树的线 索链表便可看成是二叉树的一种线性存储结构,在线索链表上可对 二叉树进行线性化的遍历,即不需要递归,而是从第一个元素起, 逐个访问后继元素直至后继为空止。因此,线索链表是通过遍历生 成的,即在遍历过程中保存结点之间的前驱和后继的关系。
7.1.4
二叉树的几个特性
由二叉树的定义、形态,我们很容易的得出下面二叉树的 一些特性。 性质1 在二叉树的第i 层上至多有 2i-1 个结点(i≥1)。 性质2 深度为k的二叉树中至多含有2k-1 个结点(k≥1)。 性质3 对任何一棵二叉树 T,如果其终端结点数为,度为 2的结点数为,则。 性质4 具有n个结点的完全二叉树的深度为 log2n+1。 性质5 如果对一棵有 n 个结点的完全二叉树(其深度为 log2n+1)的结点按层序(从第1层到第 log2n+1 层,每层从左到 右)从1起开始编号。

论数据结构中二叉树的链式存储

论数据结构中二叉树的链式存储

2010年8月第16卷第3期安庆师范学院学报(自然科学版)J o ur nal o f A nqi ng T each er s C ol lege(N at u r al Sci ence Edi ti on)A ug.2010V O I.16N o.3论数据结构中二叉树的链式存储刘影(安徽电子信息职业技术学院软件学院.安徽蚌埠233000)擅要:--X树是树型结构中的重点研究对象。

二叉树的操作是以二叉树的存储为基础,其存储主要包括顺序存储和链式存储,常用的是链式存储。

目前研究者对二叉树的链式存储缺少一个全面、系统的分析。

因此本文对二叉树的动态链式存储和静态链式存储进行了全面的介绍,并对其进行了分析研究.关键词:二叉树;动态链式存储;静态链式存储中国分类号:T P311.12文献标识码:A文章编号:1007—4260(2010)03--0053--040引言在计算机领域中,树型结构是一类非常重要的非线性结构,其中二又树最为常用,对二叉树的操作和存储比树相对简单。

二叉树的存储一般采用顺序存储和链式存储。

顺序存储是将一棵二叉树的结点存放于一组地址连续的存储单元中,这种存储结构对完全二叉树而言,既简单又节省存储空间。

但对于一般二叉树,尤其对于单支结点较多的二叉树很不适合,由于对其存储也必须按完全二叉树的形式存储二叉树中的结点,从而造成存储空间的浪费。

因此,二叉树一般采用链式存储结构。

二叉树的链式存储结构分为两种,一种是动态链式存储,另一种是静态链式存储。

二叉树的动态链式存储是采用链表的形式存储二叉树,一般采用二叉链表和三叉链表。

二叉树的静态存储是用一个数组存储二叉树的各个结点,数组中不仅保存每个结点的信息,还存储该结点左、右孩子在数组中的地址信息。

下面分别对二叉树的动态链式存储和静态链式存储进行分析研究。

1二叉树的动态链式存储二叉树的动态链式存储有两种形式,一是二叉链表,即链表中每个结点由三个域组成:数据域、左孩子指针和右孩子指针。

第六章树与二叉树教案 二叉树的类型定义 存储结构 遍历 哈夫曼树与哈夫曼编码

第六章树与二叉树教案 二叉树的类型定义 存储结构 遍历 哈夫曼树与哈夫曼编码
或 2k-1 ≤ n < 2k
即 k-1 ≤ log2 n < k
因为 k 只能是整数,因此, k =log2n + 1
问题:
一棵含有n个结点的二叉树,可能达 到的最大深度和最小深度各是多少?
1
答:最大n,
2
最小[log2n] + 1
第六章 树和二叉树教案
二叉树的类型定义 存储结构 遍历 哈夫曼树与哈夫曼编码
树是常用的数据结构
•家族 •各种组织结构 •操作系统中的文件管理 •编译原理中的源程序语法结构 •信息系统管理 •。。。。
2
6.1 树的类型定义 6.2 二叉树的类型定义
6.2.3 二叉树的存储结构 6.3 二叉树的遍历
二叉树上每个结点至多有两棵子树, 则第 i 层的结点数 = 2i-2 2 = 2i-1 。
性质 2 :
深度为 k 的二叉树上至多含 2k-1 个 结点(k≥1)。
证明:
基于上一条性质,深度为 k 的二叉
树上的结点数至多为
20+21+ +2k-1 = 2k-1 。
(等比数列求和)
k
k
(第i层的最大结点数) 2i1 2k
i 1
i 1
性质 3 :
对任何一棵二叉树,若它含有n0 个叶 子结点(0度节点)、n2 个度为 2 的结 点,则必存在关系式:n0 = n2+1。
证明:
设 二叉树上结点总数 n = n0 + n1 + n2 又 二叉树上分支总数 b = n1+2n2
而 b = n-1 = n0 + n1 + n2 - 1 由此, n0 = n2 + 1 。

二叉树的顺序存储结构代码

二叉树的顺序存储结构代码

二叉树的顺序存储结构代码介绍二叉树是一种常用的数据结构,它由节点组成,每个节点最多有两个子节点。

在计算机中,我们通常使用顺序存储结构来表示二叉树。

顺序存储结构是将二叉树的节点按照从上到下、从左到右的顺序依次存储在一个数组中。

本文将详细介绍二叉树的顺序存储结构代码,包括初始化、插入节点、删除节点以及遍历等操作。

二叉树的顺序存储结构代码实现初始化二叉树首先,我们需要定义一个数组来存储二叉树的节点。

假设数组的大小为n,则二叉树的最大节点数量为n-1。

# 初始化二叉树,将数组中所有元素置为空def init_binary_tree(n):binary_tree = [None] * nreturn binary_tree插入节点在二叉树的顺序存储结构中,节点的插入操作需要保持二叉树的特性,即左子节点小于父节点,右子节点大于父节点。

插入节点的算法如下:1.找到待插入位置的父节点索引parent_index。

2.如果待插入节点小于父节点,将其插入到父节点的左子节点位置,即数组索引2*parent_index+1处。

3.如果待插入节点大于父节点,将其插入到父节点的右子节点位置,即数组索引2*parent_index+2处。

# 插入节点def insert_node(binary_tree, node):index = 0 # 当前节点的索引值,初始值为根节点的索引值while binary_tree[index] is not None:if node < binary_tree[index]:index = 2 * index + 1 # 插入到左子节点else:index = 2 * index + 2 # 插入到右子节点binary_tree[index] = node删除节点删除节点需要保持二叉树的特性,即在删除节点后,仍然满足左子节点小于父节点,右子节点大于父节点的条件。

删除节点的算法如下:1.找到待删除节点的索引delete_index。

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二叉树的存储分类【摘要】本篇论文主要包含以下几个方面:二叉树的定义(在树的基础上),二叉树的性质,二叉树的存储结构,二叉树的遍历,由浅如深的介绍了二叉树的主要内容和结构特性、程序实现,同时文章多处用到图示的方法将抽象的计算方法变成教为直观的图解。

在文章的最后还做了简单的总结,让人们对二叉树在生活中的应用及未来的发展有了一定的了解。

数据结构中二叉树对解决生活问题有着很大的帮助,因此,我们更应该深入的学习和了解二叉树的原理及实际的应用,而这当中又以二叉树的存储为重中之重,因此熟练掌握二叉树的存储分类为以后更方便的解决计算机相关问题做好铺垫,只有详细学习二叉树,了解二叉树的存储结构,才能更好的完成以后将要面临的任务。

【关键词】二叉树,二叉树的顺序存储,二叉树的链式存储Abstract:This thesis mainly includes the following aspects: binary tree definition (on the base of the tree), the nature of the binary tree, the storage structure of the binary tree, binary tree traversal, achieved by such as the shallow deep introduced binary tree of the main content and structure characteristics, program. At the same time, the number of used calculation method of graphical representation of the abstract into teaching visual graphic. At the end of the article also made a simple summary, so that people on the two fork tree in the life of the application and the future development of a certain understanding.Binary tree data structure to solve the problem of life has a great help. Therefore, we should be more in-depth study and understanding of binary tree theory and practical application, and this and the binary tree storage as the most important, therefore master binary tree storage classification is more convenient for computer to solve the problems related to pave the way, only the detailed study of binary tree, understand the storage structure of the binarytree, after completion in order to better will be faced with the task.Key words: Two binary tree, the order of the two tree storage, the chain storage of the two fork tree目录引言 (1)1.二叉树 (1)1.1二叉树的定义 (1)1.2二叉树的性质 (2)1.3二叉树的基本操作 (2)2.二叉树的存储 (2)存储结构分为顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储。

以下讨论二叉树的顺序存储和链式存储。

(2)2.1顺序存储结构 (2)2.1.1约定空元素顺序存储 (2)增设“虚结点”补齐至完全二叉树,然后,按照层次遍历顺序存储。

如下图所示: (3)2.1.2 附加空结点标志顺序存储 (3)2.2链式存储结构 (3)2.2.1 二叉链式存储 (3)2.2.2三叉链式存储 (4)图4 (4)2.2.3中-前序链式存储 (4)图6 (5)3二叉树的实现 (5)3.1约定空元素顺序存储 (6)3.2 二叉树链式存储程序实现 (7)3.3中-前序链式存储 (9)总结 (9)引言在现实世界中有许多复杂的问题都需要用到二叉树来解决,在二叉树这种数据结构中,元素之间有明显的层次关系,它可以很客观的描述。

那么在运用二叉树解决实际问题的时候二叉树的存储结构尤为重要,二叉树在计算机中的存储有几种结构,通过对二叉树存储结构的了解我们逐步掌握二叉树编程,二叉树的存储分类是如何区分的。

1.二叉树1.1二叉树的定义【定义1】二叉树是n(n>=0)个结点的有限集合,它或为空树(n=0),或由一个根结点和两棵互不相交的左、右二叉子树组成。

二叉树有以下几种基本形态:图11.2二叉树的性质【性质1】非空二叉树的第i层(i>0)最多有2i-1个结点。

证明:采用归纳法。

i=1时,只有这一个结点,2i-1=21-1=20=1,性质成立。

假设第i层最多有2i-1个结点,而每个结点最多有两个孩子,故第i+1层至多有2*2i-1=2(i+1)-1个结点,性质也成立。

【性质2】深度为k的二叉树至多有2k-1个结点。

证明:二叉树的结点数为其各层结点数之和,由性质1得,深度为k的二叉树的结点数最多为20+21+22+23+...+2k-1=2k-1【性质3】对任何一棵二叉树T,如果其终端结点数为n,度为2的结点数为n2,则有n=n2+1。

【性质4】具有n个结点的完全二叉树的深度为[log2(n+1)]或[log2n]+1。

【性质5】如果对一棵有n个结点的完全二叉树,其深度为[log2n]+1的结点按层序编号,则对任一结点i(1<=i<=n),有以下三种:⑴如果i=1,则结点i是根。

如果i>=1,则其双亲parent(i)是结点[i/2]⑵如果2i>n,则结点i为叶子,否则其左孩子Lchild(i)是结点2i。

⑶如果2i+1>n,则结点i无右孩子,否则其右孩子是结点2i+1。

1.3二叉树的基本操作二叉树的基本操作:创建空树、清空树、树深、结点数、叶子数、树的度、前序遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历、查找、替换、结点的层、结点的度等。

2.二叉树的存储存储结构分为顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储。

以下讨论二叉树的顺序存储和链式存储。

2.1顺序存储结构【定义2】用连续的存储空间,按某种次序存储结点,使结点间关系体现在存储位置中,称作顺序存储。

以下依据二叉树的【性质5】,按照层次遍历顺序存储二叉树。

2.1.1约定空元素顺序存储增设“虚结点”补齐至完全二叉树,然后,按照层次遍历顺序存储。

如下图所示:图2其中空元素用空格表示。

typedef struct{//存储结构int last;datatype d[m];}tree;2.1.2 附加空结点标志顺序存储不会做。

2.2链式存储结构【定义3】附加链域按照节点间关系链接,称作链式存储。

以下讨论二叉树的二叉链式存储、三叉链式存储、前-中序遍历存储。

2.2.1 二叉链式存储附加两个链域分别指向左、右孩子称作二叉树的二叉链式存储。

typedef sturnct node{datatype data;node *left,*right;}tree;图32.2.2三叉链式存储附加三个链域,分别指向左右孩子和双亲。

图4typedef sturnct node{datatype data;node *parents,*left,*right;}tree;2.2.3中-前序链式存储附加两个链域分别指向前、中序的后继,称作二叉树的中-前序链式存储。

例如,图5,图6所示二叉树:图5图6 typedef sturnct node{datatype data;node *DLR,*LDR; };typedef sturnct{node *P,*M;}tree;3二叉树的实现3.1约定空元素顺序存储程序如下:#include<iostream>using namespace std;#define m 100typedef char datatype;#define v ' '//空标志typedef struct{//存储结构int last;datatype d[m];}tree;int node(tree t,int i=0){//结点数if(i>st||t.d[i]==v)return 0;return 1+node(t,2*i+1)+node(t,2*i+2);}int leaf(tree t,int i=0){//叶子数if(i>st||t.d[i]==v)return 0;int j=2*i+1;if((j>st||t.d[j]==v)&&(++j>st||t.d[j]==v)) return 1;return leaf(t,2*i+1)+leaf(t,2*i+2);}int depth(tree t,int i=0){//树深if(i>st||t.d[i]==v)return 0;int j=depth(t,2*i+1),k=depth(t,2*i+2);return (j>k?j:k)+1;}void main(){tree t={12,"ABC DE F GH"};cout<<"结点数="<<node(t);cout<<"\n叶子数="<<leaf(t);cout<<"\n树深="<<depth(t)<<endl;}3.2 二叉树链式存储程序实现程序如下:#include<iostream>using namespace std;typedef char datatype;typedef struct node{//存储结构datatype data;node *left,*right;}*tree;int nodes(tree t){//结点数if(!t)return 0;return 1+nodes(t->left)+nodes(t->right); }int leaf(tree t){//叶子数if(!t)return 0;if(!t->left&&!t->right)return 1;return leaf(t->left)+leaf(t->right);}int depth(tree t){//树深if(!t)return 0;int i=depth(t->left),j=depth(t->right);return (i>j?i:j)+1;}tree creat(int n,datatype*d,int i=0){//创建if(i>n||d[i]==' ')return 0;tree t=new node;t->data=d[i];t->left=creat(n,d,2*i+1);t->right=creat(n,d,2*i+2);return t;}void DLR(tree t){if(!t)return;cout<<t->data;DLR(t->left);DLR(t->right);}void LDR(tree t){if(!t)return;LDR(t->left);cout<<t->data;LDR(t->right);}void LRD(tree t){if(!t)return;LRD(t->left);LRD(t->right);cout<<t->data;}void main(){tree t=0;cout<<"结点数="<<nodes(t);cout<<"\n叶子数="<<leaf(t);cout<<"\n树深="<<depth(t);t=creat(12,"ABC DE F GH");cout<<"\n结点数="<<nodes(t);cout<<"\n叶子数="<<leaf(t);cout<<"\n树深="<<depth(t);cout<<"\n先序"; DLR(t);cout<<"\n中序"; LDR(t);cout<<"\n后序"; LRD(t);cout<<endl;}3.3中-前序链式存储不会做。

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