程序二叉树的四种遍历方法和两种求深度的方法
国开作业数据结构-终结性考试72参考(含答案)
题目:空串和空格串可能相同。
选项A:对
选项B:错
答案:错
题目:造成简单模式匹配算法 BF 算法执行效率低的原因是有回溯存在。
选项A:对
选项B:错
答案:错
题目:数据结构的四种基本类型中, 树形结构的元素是一对多关系。
选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:在一个长度为n 的顺序表中第i 个元素(1≤i ≤n )之前插入一个元素时,需向后移动元素的个数是 n-i-1 。
选项A:对
选项B:错
答案:错
题目:数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的数据元素以及它们之间的结构和运算等的学科。
选项A:对
选项B:错
答案:错
题目:广义表是一种多层次的数据结构,其元素可以是单原子也可以是子表。
选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:二维数组和多维数组均不是特殊的线性结构
选项A:对
选项B:错
答案:错
题目:非空的双向循环链表中任何结点的前驱指针均不为空
选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:KMP 算法的最大特点是指示主串的指针不需要回溯。
选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:任何一棵二叉树的叶结点在先序、中序和后序遍历序列中的相对次序不发生改变.选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:由两个栈共享一个向量空间的好处是
选项A:减少存取时间,降低下溢发生的机率。
c语言实现二叉树的四种遍历和求深度与叶子个数
c语言实现二叉树的四种遍历和求深度与叶子个数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。
在C语言中,我们可以使用指针来实现二叉树的操作。
本文将介绍四种常见的二叉树遍历方式,以及如何求解二叉树的深度和叶子节点个数。
首先,我们需要定义一个二叉树节点的结构体,包含一个数据域和两个指针域,分别指向左子节点和右子节点。
代码如下:```cstruct TreeNode {int data;struct TreeNode* left;struct TreeNode* right;};```接下来,我们可以实现二叉树的四种遍历方式:前序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历。
前序遍历是指先访问根节点,然后递归地遍历左子树和右子树。
代码如下:```cvoid preorderTraversal(struct TreeNode* root) {if (root == NULL) {return;}printf("%d ", root->data);preorderTraversal(root->left);preorderTraversal(root->right);}```中序遍历是指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。
代码如下:```cvoid inorderTraversal(struct TreeNode* root) {if (root == NULL) {return;}inorderTraversal(root->left);printf("%d ", root->data);inorderTraversal(root->right);}```后序遍历是指先递归地遍历左子树和右子树,最后访问根节点。
代码如下:```cvoid postorderTraversal(struct TreeNode* root) {if (root == NULL) {return;}postorderTraversal(root->left);postorderTraversal(root->right);printf("%d ", root->data);}```层序遍历是按照树的层次逐层遍历节点。
数据结构习题6~12(含答桉)
数据结构练习题第六章练习选择题1. 设树T的度为4,其中度为1,2,3和4的结点个数分别为4,2,1,1 则T中的叶子数为(D)A.5 B.6 C.7 D.82. 设森林F对应的二叉树为B,它有m个结点,B的根为p,p的右子树结点个数为n,森林F 中第一棵树的结点个数是(A)A.m-n B.m-n-1 C.n+1 D.条件不足,无法确定3.若一棵二叉树具有10个度为2的结点,5个度为1的结点,则度为0的结点个数是(B)A.9 B.11 C.15 D.不确定4.具有10个叶结点的二叉树中有( B )个度为2的结点,A.8 B.9 C.10 D.ll5.一棵完全二叉树上有1001个结点,其中叶子结点的个数是( E )A. 250 B. 500 C.254 D.505 E.以上答案都不对6. 有n个叶子的哈夫曼树的结点总数为( D )。
A.不确定 B.2n C.2n+1 D.2n-17. 一棵具有 n个结点的完全二叉树的树高度(深度)是( A)A.⎣logn⎦+1 B.logn+1 C.⎣logn⎦ D.logn-18.深度为h的满m叉树的第k层有( A)个结点。
(1=<k=<h)A.m k-1 B.m k-1 C.m h-1 D.m h-19.在一棵高度为k的满二叉树中,结点总数为( C)A.2k-1 B.2k C.2k-1 D.⎣log2k⎦+110.对二叉树的结点从1开始进行连续编号,要求每个结点的编号大于其左、右孩子的编号,同一结点的左右孩子中,其左孩子的编号小于其右孩子的编号,可采用( C )次序的遍历实现编号。
A.先序 B. 中序 C. 后序 D. 从根开始按层次遍历11.树的后根遍历序列等同于该树对应的二叉树的( B ).A. 先序序列B. 中序序列C. 后序序列12.已知某二叉树的后序遍历序列是dabec, 中序遍历序列是debac , 它的前序遍历是( D )。
A.acbed B.decab C.deabc D.cedba13.二叉树的先序遍历和中序遍历如下:先序遍历:EFHIGJK;中序遍历: HFIEJKG 。
设计计算二叉树中所有结点值之和的算法。
设计计算二叉树中所有结点值之和的算法。
计算二叉树中所有结点值之和的算法:
1.深度优先搜索:深度优先搜素是一种用于访问树中结点的遍历方法,它分为先序、中序与后序三种顺序,它们均遍历树中所有非空结点,但它们之间在遍历到左右孩子节点的先后顺序上有所不同。
若采用深度优先搜索的方式,当遍历到一个结点时,将其值加入到结果中,然后遍历其左右孩子节点即可。
2.广度优先搜索:广度优先搜索又称为宽度优先搜索,是一种搜索策略,它从根节点出发,沿着树的宽度遍历结点,当遍历到某一个结点时,就将其值加入到结果中,然后在遍历其左右孩子节点。
3.分治法:也称为分枝定界法,它是一种利用递归分解将一个大问题分解为一个个小问题来求解的方法。
在二叉树的问题中,我们可以利用分治法,将树的节点分成左右两部分,只要求出去左右子树的结点值之和,然后相加获得该树的结点值之和即可。
4.Morris算法:Morris算法是一种线性时间统计二叉树结点信息的算法,它使用类似中序遍历的方法,可以实现优化的统计二叉树中结点信息,这里也可以应用Morris算法统计二叉树的结点值之和。
5.堆栈法:堆栈法也是利用递归求解二叉树结点值之和的一种方法,它需要先将根节点压栈,然后开始出栈,将出栈节点的值加入到结果中,之后将其右孩子在入栈,然后将其右孩子入栈,依次进行遍历,最后加上根节点即可。
前序后序中序详细讲解
前序后序中序详细讲解1.引言1.1 概述在数据结构与算法中,前序、中序和后序是遍历二叉树的三种基本方式之一。
它们是一种递归和迭代算法,用于按照特定的顺序访问二叉树的所有节点。
通过遍历二叉树,我们可以获取有关树的结构和节点之间关系的重要信息。
前序遍历是指先访问根节点,然后递归地访问左子树,最后递归地访问右子树。
中序遍历是指先递归地访问左子树,然后访问根节点,最后递归地访问右子树。
后序遍历是指先递归地访问左子树,然后递归地访问右子树,最后访问根节点。
它们的不同之处在于访问根节点的时机不同。
前序遍历可以帮助我们构建二叉树的镜像,查找特定节点,或者获取树的深度等信息。
中序遍历可以帮助我们按照节点的大小顺序输出树的节点,或者查找二叉搜索树中的某个节点。
后序遍历常用于删除二叉树或者释放二叉树的内存空间。
在实际应用中,前序、中序和后序遍历算法有着广泛的应用。
它们可以用于解决树相关的问题,例如在Web开发中,树结构的遍历算法可以用于生成网页导航栏或者搜索树结构中的某个节点。
在图像处理中,前序遍历可以用于图像压缩或者图像识别。
另外,前序和后序遍历算法还可以用于表达式求值和编译原理中的语法分析等领域。
综上所述,前序、中序和后序遍历算法是遍历二叉树的重要方式,它们在解决各种与树有关的问题中扮演着关键的角色。
通过深入理解和应用这些遍历算法,我们可以更好地理解和利用二叉树的结构特性,并且能够解决更加复杂的问题。
1.2文章结构文章结构是指文章中各个部分的布局和组织方式。
一个良好的文章结构可以使读者更好地理解和理解文章的内容。
本文将详细讲解前序、中序和后序三个部分的内容和应用。
首先,本文将在引言部分概述整篇文章的内容,并介绍文章的结构和目的。
接下来,正文部分将分为三个小节,分别对前序、中序和后序进行详细讲解。
在前序讲解部分,我们将定义和解释前序的意义,并介绍前序在实际应用中的场景。
通过详细的解释和实例,读者将能更好地理解前序的概念和用途。
编程算法期末考试题及答案
编程算法期末考试题及答案一、选择题(每题2分,共20分)1. 在排序算法中,时间复杂度为O(nlogn)的排序算法是:A. 冒泡排序B. 选择排序C. 快速排序D. 插入排序答案:C2. 下列哪个不是递归算法的特点?A. 函数调用自身B. 有明确的终止条件C. 必须有返回值D. 可以没有终止条件答案:D3. 动态规划算法主要用于解决:A. 排序问题B. 查找问题C. 计数问题D. 最优化问题答案:D4. 在图的遍历算法中,深度优先搜索(DFS)使用的是:A. 栈B. 队列C. 链表D. 树答案:A5. 哈希表的冲突解决方法不包括:A. 链地址法B. 开放地址法C. 再散列法D. 二分查找法答案:D二、简答题(每题10分,共30分)1. 请简述二叉树的遍历方法有哪些,并简要说明每种遍历的特点。
答案:二叉树的遍历方法主要有前序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历四种。
- 前序遍历:首先访问根节点,然后遍历左子树,最后遍历右子树。
- 中序遍历:首先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树。
- 后序遍历:首先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根节点。
- 层序遍历:按照从上到下、从左到右的顺序逐层访问节点。
2. 什么是贪心算法?请举例说明。
答案:贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法策略。
贪心算法不保证会得到最优解,但在某些问题上贪心算法可以得到最优解。
例如,硬币找零问题,假设有无限多的1元、5角和1角硬币,需要找给顾客x元零钱,贪心算法会尽可能多地使用面额较大的硬币,依次选择1元、5角和1角硬币,直到凑齐x元。
3. 什么是动态规划?请简述其基本思想。
答案:动态规划是一种将复杂问题分解为更简单的子问题,通过解决子问题来解决整个问题的方法。
动态规划的基本思想是:- 将原问题分解为一系列子问题;- 通过解决子问题,并将子问题的解存储起来(通常用一个数组或哈希表);- 利用这些子问题的解来解决更复杂的问题,避免重复计算。
数据结构实验三——二叉树基本操作及运算实验报告
《数据结构与数据库》实验报告实验题目二叉树的基本操作及运算一、需要分析问题描述:实现二叉树(包括二叉排序树)的建立,并实现先序、中序、后序和按层次遍历,计算叶子结点数、树的深度、树的宽度,求树的非空子孙结点个数、度为2的结点数目、度为2的结点数目,以及二叉树常用运算。
问题分析:二叉树树型结构是一类重要的非线性数据结构,对它的熟练掌握是学习数据结构的基本要求。
由于二叉树的定义本身就是一种递归定义,所以二叉树的一些基本操作也可采用递归调用的方法。
处理本问题,我觉得应该:1、建立二叉树;2、通过递归方法来遍历(先序、中序和后序)二叉树;3、通过队列应用来实现对二叉树的层次遍历;4、借用递归方法对二叉树进行一些基本操作,如:求叶子数、树的深度宽度等;5、运用广义表对二叉树进行广义表形式的打印。
算法规定:输入形式:为了方便操作,规定二叉树的元素类型都为字符型,允许各种字符类型的输入,没有元素的结点以空格输入表示,并且本实验是以先序顺序输入的。
输出形式:通过先序、中序和后序遍历的方法对树的各字符型元素进行遍历打印,再以广义表形式进行打印。
对二叉树的一些运算结果以整型输出。
程序功能:实现对二叉树的先序、中序和后序遍历,层次遍历。
计算叶子结点数、树的深度、树的宽度,求树的非空子孙结点个数、度为2的结点数目、度为2的结点数目。
对二叉树的某个元素进行查找,对二叉树的某个结点进行删除。
测试数据:输入一:ABC□□DE□G□□F□□□(以□表示空格),查找5,删除E预测结果:先序遍历ABCDEGF中序遍历CBEGDFA后序遍历CGEFDBA层次遍历ABCDEFG广义表打印A(B(C,D(E(,G),F)))叶子数3 深度5 宽度2 非空子孙数6 度为2的数目2 度为1的数目2查找5,成功,查找的元素为E删除E后,以广义表形式打印A(B(C,D(,F)))输入二:ABD□□EH□□□CF□G□□□(以□表示空格),查找10,删除B预测结果:先序遍历ABDEHCFG中序遍历DBHEAGFC后序遍历DHEBGFCA层次遍历ABCDEFHG广义表打印A(B(D,E(H)),C(F(,G)))叶子数3 深度4 宽度3 非空子孙数7 度为2的数目2 度为1的数目3查找10,失败。
数据结构自测题及解答
一、概念题(每空0.5分,共28分)1.树(及一切树形结构)是一种“________”结构。
在树上,________结点没有直接前趋。
对树上任一结点X来说,X是它的任一子树的根结点惟一的________。
2.由3个结点所构成的二叉树有种形态。
3.一棵深度为6的满二叉树有个分支结点和个叶子。
4.一棵具有257个结点的完全二叉树,它的深度为。
5.二叉树第i(i>=1)层上至多有______个结点;深度为k(k>=1)的二叉树至多有______个结点。
6.对任何二叉树,若度为2的节点数为n2,则叶子数n0=______。
7.满二叉树上各层的节点数已达到了二叉树可以容纳的______。
满二叉树也是______二叉树,但反之不然。
8.设一棵完全二叉树有700个结点,则共有个叶子结点。
9.设一棵完全二叉树具有1000个结点,则此完全二叉树有个叶子结点,有个度为2的结点,有个结点只有非空左子树,有个结点只有非空右子树。
10.一棵含有n个结点的k叉树,可能达到的最大深度为,最小深度为。
11.二叉树的基本组成部分是:根(N)、左子树(L)和右子树(R)。
因而二叉树的遍历次序有六种。
最常用的是三种:前序法(即按N L R次序),后序法(即按次序)和中序法(也称对称序法,即按L N R次序)。
这三种方法相互之间有关联。
若已知一棵二叉树的前序序列是BEFCGDH,中序序列是FEBGCHD,则它的后序序列必是。
12.中序遍历的递归算法平均空间复杂度为。
13.二叉树通常有______存储结构和______存储结构两类存储结构。
14.如果将一棵有n个结点的完全二叉树按层编号,则对任一编号为i(1<=i<=n)的结点X有:(1)若i=1,则结点X是______;若i〉1,则X的双亲PARENT(X)的编号为______。
(2)若2i>n,则结点X无______且无______;否则,X的左孩子LCHILD(X)的编号为______。
二叉树遍历稿ppt课件
若已知先序(或后序)遍历结果和中序遍历结 果,能否“恢复”出二叉树?
例:已知一棵二叉树的中序序列和后序序列分别是 BDCEAFHG 和 DECBHGFA,请画出这棵二叉树。 分析:
①由后序遍历特征,根结点必在后序序列尾部(即A);
②由中序遍历特征,根结点必在其中间,而且其左部必全 部是左子树的子孙(即BDCE),其右部必全部是右子树的 子孙(即FHG);
知识拓展—利用遍历建立二叉树
如何把二叉树存入电脑内? 怎样利用遍历建立一棵二叉树?
例:将下面的二叉树以二叉链表形式存入计算机内。
A
B
C
D
E
F
考虑1:输入结点时怎样表示“无孩子”? 考虑2:以何种遍历方式来输入和建树?
字符串输完后应当再 以加先一序特遍殊历的最结为束合符适号, 用空格字符表示 让(如每$个),结因点为都能及时无 ‘无孩子’或指针 被法连惟接一到表位示。结束。 为空
三种遍历算法分析
1. 从前面的三种遍历算法可以知道:如果将print语句抹去, 从递归的角度看,这三种算法是完全相同的,或者说这三种 遍历算法的访问路径是相同的,只是访问结点的时机不同。
A
B
C
D
E
F
G
从虚线的出发点到终点的路径 上,每个结点经过3次。 第1次经过时访问,是先序遍历 第2次经过时访问,是中序遍历 第3次经过时访问,是后序遍历
难
的遍历方法。
二叉树遍历
➢理解二叉树
的应用。
点
的遍历算法
烧伤病人的治疗通常是取烧伤病人的 健康皮 肤进行 自体移 植,但 对于大 面积烧 伤病人 来讲, 健康皮 肤很有 限,请 同学们 想一想 如何来 治疗该 病人
大连理工大学22春“计算机科学与技术”《数据结构》期末考试高频考点版(带答案)试卷号:5
大连理工大学22春“计算机科学与技术”《数据结构》期末考试高频考点版(带答案)一.综合考核(共50题)1.一个算法是可行的,即算法中描述的操作都是可以通过已实现的基本运算执行有限次来实现的。
()A.正确B.错误参考答案:A2.串的长度是指()。
A.串中所含不同字母的个数B.串中所含字符的个数C.串中所含不同字符的个数D.串中所含非空格字符的个数参考答案:B3.一个栈的输入序列为123...n,若输出序列的第一个元素是n,输出第i(1=i=n)个元素是()。
A.不确定B.n-i+1C.iD.n-i参考答案:B4.具有10个叶结点的二叉树中有()个度为2的结点。
A.8B.9C.10D.11参考答案:B5.若一棵二叉树的先序遍历序列为efhigjk,中序遍历序列为hfiejkg,则该二叉树根结点的右孩子为()。
A.eB.fC.gD.h参考答案:C6.某二叉树的先序遍历序列和后序遍历序列正好相反,则该二叉树一定是()。
A.空B.完全二叉树C.二叉排序树D.高度等于其结点数参考答案:D7.同一个算法,实现语言级别越高,算法执行的效率越低。
()A.正确B.错误参考答案:A8.一棵线索二叉树中含有的线索数比分支数多()个。
A.2B.1C.0D.不确定参考答案:A9.队列是只允许在表的一端进行插入,而在另一端删除元素的线性表。
()A.正确B.错误参考答案:A10.栈和队列具有相同的()。
A.逻辑结构B.存储结构C.存取点D.运算参考答案:A11.排序的稳定性是指排序算法中的比较次数保持不变,且算法能够终止。
()A.正确B.错误参考答案:B12.一个树的叶结点,在前序遍历和后序遍历下,皆以相同的相对位置出现。
()A.正确B.错误参考答案:A13.树的后根遍历序列等同于该树对应的二叉树的()。
A.先序序列B.中序序列C.后序序列D.以上都不对参考答案:B14.从19个记录中查找其中的某个记录,最多进行4次关键字的比较,则采用的查找方法只可能是()。
数据结构练习题
单选、填空、判断为各章课后题。
下面列出项目四到项目八部份部份习题答案(说明:红色字为正确答案)1. 对于一个10 阶对称矩阵,若按行序存储下三角(包括对角线)的元素,则矩阵第6 行3 列的元素地址是一维数组中的第(18)个元素。
A.9B. 12C. 13D. 182. 广义表((a,b) ,c,d)的表头是(c),表尾是(d)。
A.aB.dC. (a,b)D. (c,d)3. 广义表((a, (b ,() ,c) , ((d),e)))的长度是(1)。
A.1B.2C.3D.44. 稀疏矩阵普通是指(D)。
A.非零元素和零元素都较少B.非零元素较多C.零元素较多D.非零元素和零元素都较多5. 按照二叉树的定义,具有 3 个结点的二叉树有(5)中形态。
A.3B.4C.5D.66. 若一棵二叉树有n 个结点,m 个叶子及诶单,深度为h,则下面关系中正确的是(B)。
A.n=h+mB.n=2h- 1C.m=n/2D.n=m+17. 已知某二叉树的先序遍历序列为cedba,中序遍历序列为debac,则它的后序遍历序列为(B)。
A.acbedB.dabecC.deabcD.decab8. 有权值分别为3,8,6,5,2 的叶子结点生成一棵哈夫曼树,则它的带权路径长度为(C)。
A.48B.72C.55C.59. 在一个具有 n 个顶点的无向图中,要连通全部顶点至少需要(B )条边。
A,n B.n- 1 C.n+1 D.2n10. 若具有 n 个顶点的无向图采用邻接矩阵存储方法,该邻接矩阵一定为一个(D )。
A.普通矩阵 B.稀疏矩阵 C.对角矩阵D.对称矩阵11. 有向图的邻接表的第 i 个链表中的边界点数目是第i 个顶点的(C )。
A.度数 B.入度 C. 出度 D.边数12. 若无向图的任意一个顶点出发进行一次深度优先遍历便可以访问该图的所有顶点,则该 图一定是一个(B )图。
A.非连通 B.连通 C.强连通 D.子13. 在 AOV 网进行拓扑排序时,所有入度为 0 的顶点被链接称为一个(A )结点。
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。
二叉树的常考算法题目
二叉树的常考算法题目
二叉树是计算机科学中常见的数据结构,以下是几个常见的二叉树相关算法题目:
1. 二叉树的深度:给定一个二叉树,求其深度。
2. 判断二叉树是否为完全二叉树:给定一个二叉树,判断它是否是完全二叉树。
3. 查找二叉树中的最大值和最小值:给定一个二叉树,找到其中的最大值和最小值。
4. 二叉树的镜像:给定一个二叉树,将其镜像(即左右节点交换)。
5. 反转二叉树:给定一个二叉树,将其反转。
6. 二叉树的左视图:给定一个二叉树,找到其左视图。
7. 二叉树的右视图:给定一个二叉树,找到其右视图。
8. 查找二叉树中的前驱节点和后继节点:给定一个二叉树和一个节点,找到该节点的前驱节点和后继节点。
9. 二叉树的层序遍历:给定一个二叉树,使用层序遍历的方式访问其节点。
10. 二叉树的先序遍历、中序遍历和后序遍历:给定一个二叉树,分别使用先序遍历、中序遍历和后序遍历的方式访问其节点。
这些题目是常见的二叉树算法题目,对于掌握二叉树相关算法非常重要。
树和森林转换为二叉树的方法
树和森林转换为二叉树的方法树和森林是在计算机科学中常见的数据结构,用于表示具有层级关系的信息。
而二叉树是一种特殊的树形结构,每个节点最多只能有两个子节点。
在一些情况下,我们可能需要将树和森林转换为二叉树,以便于进行一些操作或分析。
本文将介绍两种将树和森林转换为二叉树的常见方法:二叉树的遍历和线索二叉树。
1.二叉树的遍历:二叉树的遍历是一种常见且简单的树到二叉树转换方法。
树的遍历有三种基本方式:前序遍历、中序遍历和后序遍历。
我们可以通过对树的任意一种遍历方式进行调整,来将树转换为二叉树。
1.1.前序遍历:前序遍历是指首先访问根节点,然后按照左子树、右子树的顺序遍历。
在转换为二叉树时,我们可以将子节点作为二叉树的左子节点,兄弟节点作为同级节点的右子节点。
1.2.中序遍历:中序遍历是指首先按照左子树、根节点、右子树的顺序遍历。
在转换为二叉树时,我们可以将树的左子树作为二叉树的左子节点,根节点作为二叉树的根节点,然后将树的右子树作为二叉树的右子节点。
1.3.后序遍历:后序遍历是指首先按照左子树、右子树、根节点的顺序遍历。
在转换为二叉树时,我们可以将根节点作为二叉树的根节点,兄弟节点作为同级节点的右子节点,然后将子节点作为二叉树的左子节点。
2.线索二叉树:线索二叉树是一种特殊的二叉树,每个节点除了包含左、右子节点的指针之外,还包含指向前驱节点和后继节点的指针。
在树和森林转换为二叉树时,我们可以使用线索二叉树的概念来构建二叉树。
2.1.前序线索二叉树:在前序线索二叉树中,节点的left指针指向节点的前驱节点(通过前序遍历),节点的right指针指向节点的后继节点(同样通过前序遍历)。
对于没有前驱或后继节点的节点,可以用空指针表示。
2.2.中序线索二叉树:在中序线索二叉树中,节点的left指针指向节点的前驱节点(通过中序遍历),节点的right指针指向节点的后继节点(同样通过中序遍历)。
对于没有前驱或后继节点的节点,可以用空指针表示。
二叉树节点数与形态数
二叉树节点数与形态数1.引言1.1 概述引言是文章的开端,用来介绍文章的主题和目的。
在这篇文章中,我们将讨论二叉树的节点数和形态数,并探讨它们之间的关系。
二叉树是一种常见的树形结构,具有丰富的应用场景。
节点数是指二叉树中节点的总数,而形态数则是指二叉树的不同形态的总数。
在本文中,我们将首先介绍二叉树节点数的定义和计算方法。
节点数是指二叉树中所有节点的总数,包括根节点、内部节点和叶子节点。
我们将详细介绍如何计算不同类型的二叉树的节点数,并讨论其复杂度和算法特点。
接下来,我们将介绍二叉树形态数的定义和计算方法。
形态数是指二叉树的不同形态的总数,也可以理解为二叉树的种类数量。
我们将探讨如何计算二叉树的形态数,并分析影响形态数的因素,如节点的数量、结构和顺序等。
最后,我们将研究二叉树节点数和形态数之间的关系。
我们将讨论节点数对形态数的影响,以及通过增加或删除节点如何改变二叉树的形态数。
我们还将总结文章的主要观点和结论,以及对进一步研究的建议。
通过对二叉树节点数和形态数的深入研究,我们可以更好地理解和分析二叉树的特性和应用。
本文的目的是为读者提供一个全面的了解,并激发更多关于二叉树的研究和应用的思考。
让我们开始这个有趣而挑战性的探索之旅吧。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将详细讨论二叉树节点数与形态数的定义、计算方法以及它们之间的关系。
整篇文章分为以下几个部分:2.1 二叉树节点数的定义和计算方法在这一部分,我们将首先对二叉树节点数的定义进行介绍。
然后,我们将详细说明如何计算给定二叉树的节点数。
我们将讨论两种主要的计算方法:递归计算和迭代计算。
我们将对每种方法进行分析,并比较它们的优缺点。
最后,我们将通过一些例子来说明如何应用这些计算方法。
2.2 二叉树形态数的定义和计算方法在这一部分,我们将对二叉树形态数的定义进行介绍。
形态数指的是不同形态的二叉树的数量。
我们将详细说明如何计算给定节点数的二叉树的形态数。
二叉树的四种遍历算法
⼆叉树的四种遍历算法⼆叉树作为⼀种重要的数据结构,它的很多算法的思想在很多地⽅都⽤到了,⽐如STL算法模板,⾥⾯的优先队列、集合等等都⽤到了⼆叉树⾥⾯的思想,先从⼆叉树的遍历开始:看⼆叉树长什么样⼦:我们可以看到这颗⼆叉树⼀共有七个节点0号节点是根节点1号节点和2号节点是0号节点的⼦节点,1号节点为0号节点的左⼦节点,2号节点为0号节点的右⼦节点同时1号节点和2号节点⼜是3号节点、四号节点和五号节点、6号节点的双亲节点五号节点和6号节点没有⼦节点(⼦树),那么他们被称为‘叶⼦节点’这就是⼀些基本的概念⼆叉树的遍历⼆叉树常⽤的遍历⽅式有:前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历四种遍历⽅式,不同的遍历算法,其思想略有不同,我们来看⼀下这四种遍历⽅法主要的算法思想:1、先序遍历⼆叉树顺序:根节点 –> 左⼦树 –> 右⼦树,即先访问根节点,然后是左⼦树,最后是右⼦树。
上图中⼆叉树的前序遍历结果为:0 -> 1 -> 3 -> 4 -> 2 -> 5 -> 62、中序遍历⼆叉树顺序:左⼦树 –> 根节点 –> 右⼦树,即先访问左⼦树,然后是根节点,最后是右⼦树。
上图中⼆叉树的中序遍历结果为:3 -> 1 -> 4 -> 0 -> 5 -> 2 -> 63、后续遍历⼆叉树顺序:左⼦树 –> 右⼦树 –> 根节点,即先访问左⼦树,然后是右⼦树,最后是根节点。
上图中⼆叉树的后序遍历结果为:3 -> 4 -> 1 -> 5 -> 6 -> 2 -> 04、层序遍历⼆叉树顺序:从最顶层的节点开始,从左往右依次遍历,之后转到第⼆层,继续从左往右遍历,持续循环,直到所有节点都遍历完成上图中⼆叉树的层序遍历结果为:0 -> 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6下⾯是四种算法的伪代码:前序遍历:preOrderParse(int n) {if(tree[n] == NULL)return ; // 如果这个节点不存在,那么结束cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容preOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左⼦树preOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右⼦树}中序遍历inOrderParse(int n) {if(tree[n] == NULL)return ; // 如果这个节点不存在,那么结束inOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左⼦树cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容inOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右⼦树}pastOrderParse(int n) {if(tree[n] == NULL)return ; // 如果这个节点不存在,那么结束pastOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左⼦树pastOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右⼦树cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容}可以看到前三种遍历都是直接通过递归来完成,⽤递归遍历⼆叉树简答⽅便⽽且好理解,接下来层序遍历就需要动点脑筋了,我们如何将⼆叉树⼀层⼀层的遍历输出?其实在这⾥我们要借助⼀种数据结构来完成:队列。
二叉树的遍历算法
二叉树的前序、后序的递归、非递归遍历算法学生姓名:贺天立指导老师:湛新霞摘要本课程设计主要解决树的前序、后序的递归、非递归遍历算法,层次序的非递归遍历算法的实现。
在课程设计中,系统开发平台为Windows 2000,程序设计设计语言采用Visual C++,程序运行平台为Windows 98/2000/XP。
用除递归算法前序,后续,中序遍历树外还通过非递归的算法遍历树。
程序通过调试运行,初步实现了设计目标,并且经过适当完善后,将可以应用在商业中解决实际问题。
关键词程序设计;C++;树的遍历;非递归遍历1 引言本课程设计主要解决树的前序、后序的递归、非递归遍历算法,层次序的非递归遍历算法的实现。
1.1课程设计的任务构造一棵树并输入数据,编写三个函数,非别是树的前序递归遍历算法、树的后序递归遍历算法、树的非递归中序遍历算法(这里的非递归以中序为例)。
在主程序中调用这三个函数进行树的遍历,观察用不同的遍历方法输出的数据的顺序和验证递归与非递归输出的数据是否一样。
1.2课程设计的性质由要求分析知,本设计主要要求解决树的前序、后序的递归、非递归遍历算法,层次序的非递归遍历算法的实现。
所以设计一个良好的前序、后序的递归、非递归遍历算法非常重要。
1.3课程设计的目的在程序设计中,可以用两种方法解决问题:一是传统的结构化程序设计方法,二是更先进的面向对象程序设计方法[1]。
利用《数据结构》课程的相关知识完成一个具有一定难度的综合设计题目,利用C语言进行程序设计。
巩固和加深对线性表、栈、队列、字符串、树、图、查找、排序等理论知识的理解;掌握现实复杂问题的分析建模和解决方法(包括问题描述、系统分析、设计建模、代码实现、结果分析等);提高利用计算机分析解决综合性实际问题的基本能力。
树的遍历分为前序、中序和后序,可以用递归算法实现树的三种遍历。
除了递归外还可以构造栈,利用出栈和入栈来实现树的前序遍历、中序遍历和后序遍历。
数据结构课程设计-二叉树的基本操作
二叉树的基本操作摘要:本次课程设计通过对二叉树的一系列操作主要练习了二叉树的建立、四种遍历方式:先序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历以及节点数和深度的统计等算法。
增加了对二叉树这一数据结构的理解,掌握了使用c语言对二叉树进行一些基本的操作。
关键字:递归、二叉树、层序遍历、子树交换一、程序简介本程序名为“二叉树基本操作的实现”,其主要为练习二叉树的基本操作而开发,其中包含了建立、遍历、统计叶子结点和深度等一系列操作。
其中定义二叉链表来表示二叉树,用一个字符类型的数据来表示每一个节点中存储的数据。
由于没有进行图形界面的设计,用户可以通过程序中的遍历二叉树一功能来查看操作的二叉树。
二、功能模块2.1功能模块图2.2功能模块详解2.2.1建立二叉树输入要建立的二叉树的扩展二叉树的先序遍历序列,来建立二叉树,建立成功会给出提示。
2.2.2遍历二叉树执行操作之后会有四个选项可供选择:先序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历。
输入对应的序号即可调动相关函数输出相应的遍历序列。
2.2.3统计叶子节点树执行之后输出叶子结点的个数。
2.2.4求二叉树深度执行之后输出二叉树的深度。
2.2.5子树交换交换成功则会给出提示,用户可通过遍历二叉树来观察子树交换之后的二叉树。
三、数据结构和算法设计3.1二叉链表的设计1.typedef struct BiNode {2.char data;3.struct BiNode* lchild; //左孩子4.struct BiNode* rchild; //右孩子5.}BiTree;用一个字符型保存节点数据,分别定义两个struct BiNode类型的指针来指向左孩子和右孩子。
在BiTree.h中实现相关的功能。
3.2队列的实现1.typedef struct {2. ElemType* data;3.int head;//队头指针4.int tail;//队尾指针5.} SqQueue;队列主要用于二叉树遍历过程中的层序遍历,从根节点开始分别将左右孩子放入队列,然后从对头开始输出。
数据结构 实验四 二叉树的基本操作
实验四二叉树的基本操作一、实验目的:(1)掌握二叉树的定义和存储表示,学会建立一棵特定二叉树的方法;(2)掌握二叉树的遍历算法(先序、中序、后序遍历算法)的思想;(3)掌握二叉树和叶子数、深度之间的关系及联系。
二、实验内容:构造二叉树,再实现二叉树的先序、中序、后序遍历,最后统计二叉树的叶子数和深度。
三、实验步骤:(一) 需求分析1. 二叉树的建立首先要建立一个二叉链表的结构体,包含根节点和左右子树。
因为树的每一个左右子树又是一颗二叉树,所以用递归的方法来建立其左右子树。
二叉树的遍历是一种把二叉树的每一个节点访问并输出的过程,遍历时根结点与左右孩子的输出顺序构成了不同的遍历方法,这个过程需要按照不同的遍历的方法,先输出根结点还是先输出左右孩子,可以用选择语句来实现。
2.程序的执行命令为:1)构造结点类型,然后创建二叉树。
2)根据提示,从键盘输入各个结点。
3)通过选择一种方式(先序、中序或者后序)遍历。
4)输出结果,结束。
(二)概要设计1.二叉树的二叉链表结点存储类型定义typedef struct Node {DataType data;struct Node *LChild;struct Node *RChild;}BitNode,*BitTree;2.建立如下图所示二叉树:3.本程序包含六个模块1) 主程序模块2)先序遍历模块3)中序遍历模块4)后序遍历模块5)叶子数模块6)深度模块四、测试结果1. 进入演示程序后的显示主界面:请输入二叉树中的元素;先序、中序、后序遍历和叶子数、深度分别输出结果。
2.测试结果以扩展先序遍历序列输入,其中#代表空子树:ABC##DE#G##F### 先序遍历序列为:ABCDEGF中序遍历序列为:CBEGDFA后序遍历序列为:CGEFDBA此二叉树的叶子数为:3此二叉树的深度为:53.程序运行结果截图:五、源代码#include#include//节点声明,数据域、左孩子指针、右孩子指针typedef struct BiTNode{char data;struct BiTNode *lchild,*rchild;}BiTNode,*BiTree;//先序建立二叉树BiTree CreateBiTree(){char ch;BiTree T;scanf("%c",&ch);if(ch=='#')T=NULL;else{T = (BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));T->data = ch;T->lchild = CreateBiTree();T->rchild = CreateBiTree();}return T;//返回根节点}//先序遍历void PreOrderTraverse(BiTree T){ if(T){printf("%c",T->data);PreOrderTraverse(T->lchild);PreOrderTraverse(T->rchild);}}//中序遍历void InOrderTraverse(BiTree T){ if(T){InOrderTraverse(T->lchild);printf("%c",T->data);InOrderTraverse(T->rchild);}}//后序遍历void PostOrderTraverse(BiTree T){ if(T){PostOrderTraverse(T->lchild);PostOrderTraverse(T->rchild);printf("%c",T->data);}}//求二叉树的深度int Depth(BiTree T){int dep=0,depl,depr;if(!T) dep=0;else{depl=Depth(T->lchild);depr=Depth(T->rchild);dep=1+(depl>depr?depl:depr);}return dep;}//计算叶子节点数int leef(BiTree T){if(!T)return 0;elseif(T->lchild ==NULL&&T->rchild ==NULL)return 1;elsereturn leef(T->lchild) +leef(T->rchild );}//主函数void main(){BiTree T;printf("请按先序输入序列(其中的“#”表示空)\n\n");T = CreateBiTree();//建立二叉树printf("\n先序遍历结果为:");PreOrderTraverse(T);//先序遍历输出printf("\n\n中序遍历结果为:");InOrderTraverse(T);//中序遍历输出printf("\n\n后序遍历结果为:");PostOrderTraverse(T);//后序遍历输出printf("\n\n二叉树深度为:%d\n",Depth(T)); Depth(T);//计算二叉树深printf("\n叶子节点数为:%d\n\n",leef(T)); leef(T);//计算叶子节点数}。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
二叉树的四种遍历方法和两种求深度的方法用到了以前学的栈和队列的知识,也算是一种复习。
不过用到栈来求深度的时候,改变了二叉树,不知道如何去避免?// 二叉树.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
#include "stdafx.h"#include "stdio.h"#include "stdlib.h"typedef struct BiTNode{ //二叉树结构int data;struct BiTNode *lchild, *rchild;}BiTNode, *BiTree;#define STACK_INIT_SIZE 100#define STACKINGMENT 10int CreateBiTree( BiTNode **T ) //用先序顺序建立二叉树{char c;if( (c = getchar()) == '#')*T = NULL;else{if(!(*T = (BiTree)malloc(sizeof(BiTNode)))){printf("ERROR!");return 0;}(*T)->data = c;CreateBiTree(&(*T)->lchild);CreateBiTree(&(*T)->rchild);}return 0;}int PrintfElement( int e ){printf("%c",e);return 1;}int PreOrderTraverse(BiTree T,int (* PrintfElement)(int e)) //先序遍历二叉树的递归方法{if(T) //访问根结点{if(PrintfElement(T->data))if(PreOrderTraverse(T->lchild,PrintfElement)) //先序遍历左子树if(PreOrderTraverse(T->rchild,PrintfElement)) //先序遍历右子树return 1;return 0;}elsereturn 1;}int InOrderTraverse(BiTree T,int (*PrintfElement)(int)) //中序遍历二叉树的递归方法{if(T){if(InOrderTraverse(T->lchild, PrintfElement))if(PrintfElement(T->data))if(InOrderTraverse(T->rchild, PrintfElement))return 1;return 0;}elsereturn 1;}int PostOrderTraverse(BiTree T, int (*PrintfElement)(int) ) //后序遍历二叉树的递归方法{if(T){if(PostOrderTraverse(T->lchild, PrintfElement))if(PostOrderTraverse(T->rchild, PrintfElement))if(PrintfElement(T->data))return 1;return 0;}elsereturn 1;}/*typedef struct{ //栈BiTree * base;BiTree * top;int stacksize;}SqStack;int InitStack(SqStack **s) //建立空栈{(*s)->base = (BiTree*)malloc(STACK_INIT_SIZE * sizeof(BiTNode*));if(!((*s)->base))return 0;(*s)->top = (*s)->base;(*s)->stacksize = (*s)->stacksize;return 0;}int Push(SqStack *s, BiTree T) //压栈{if(s->top - s->base >= STACK_INIT_SIZE){s->base = (BiTree*)realloc(s->base,(STACK_INIT_SIZE + STACKINGMENT) + sizeof(BiTNode*));s->top = s->base + STACK_INIT_SIZE;s->stacksize += STACK_INIT_SIZE;}*s->top++ = T;return 0;}BiTree Pop(SqStack *s,BiTree T) //出栈, 后返回栈顶元素{if(s->base == s->top){printf("已空!");return 0;}T = * (-- s->top -1);return T;}// 此方法过后二叉树就被改变了。
int DeepBiTree(BiTree T) //二叉树的深度{BiTree p = T;SqStack *s, a;int deep = 1,max = 0,k = 0,b = -2,i = 0,j = 0;s = &a;InitStack(&s);Push(s, T);if(T->rchild == NULL)b++;while(b){if(p->lchild){if(0 == k){p = p->lchild;j = 1; //表记走过左子树}else{p = p->rchild;k = 0;i = 1;}Push(s,p);deep++;if(deep > max)max = deep;}else{if(p->rchild != NULL){i = 1;p = p->rchild;Push(s,p);deep++;if(deep > max)max = deep;}else{p = Pop(s,p);deep--;k = 1;if(i) //把走过的子树置为空,以后不再走p->rchild = NULL;if(j)p->lchild = NULL;i = j = 0;}}if(p == T)b++;}free(s->base);return max;}*/int DeepBiTree(BiTree T) //求二叉树的深度{int ldeep,rdeep;if(!T)return 0; //空二叉子树深度为0else{ldeep = DeepBiTree(T->lchild); //先序遍历二叉树谨记:递归是把问题分解成一个最小的单元,例如这里求二叉树的深度就是rdeep = DeepBiTree(T->rchild); //左二叉子树的深度和右二叉子树的深度作比较,取大的那个加一就是此二叉树的深度。
}if(ldeep > rdeep) //ldeep就是每个“二叉树”的左子树深度。
return ldeep + 1; //rdeep就是每个“二叉树”的右子树深度。
elsereturn rdeep + 1;}typedef struct QNode{BiTree data;struct QNode *next;}QNode, *QueuePtr;typedef struct{QueuePtr front;QueuePtr rear;}LinkQueue;int InitQueue(LinkQueue **Q) //建立空队列{(*Q)->rear = (*Q)->front = (QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));//给对头分配空间if(!(*Q)->front)return 0;(*Q)->front->next= NULL; //队尾指向空return 0;}int DestoryQueue(LinkQueue *Q){while(Q->front) //对头不为空则继续删除{Q->rear = Q->front->next; //保留对头后一个队员,留出对头以便删除free(Q->front); //删除原对头结点Q->front = Q->rear; //指向新对头}return 0;}int EnQueue(LinkQueue *Q, BiTree T) //插入新队员切记队列在队尾插入。
{QueuePtr p;if(!(p = (QueuePtr)malloc(sizeof(QNode)))) //生成新结点(不要搞错结点的类型)return 0;p->data = T; //给新结点赋值p->next = NULL; //新结点指向空Q->rear->next = p; //队尾指向新结点Q->rear = p; //新队尾既是刚插入的结点return 0;}BiTree DeQueue(LinkQueue *Q, BiTree T) //在对头删除{QueuePtr p = Q->front->next; // 辅助指针标记要删除的队员if(Q->front == Q->rear) //空队列不予删除{printf("队列已空,无法删除!\n");return 0;}T = p->data; //提取要删除的队员Q->front->next = p->next; //删除对头结点if(Q->rear == p) //若队列已空Q->rear = Q->front; //则对头等于队尾free(p); //删除结点return T;}//队列使用注意:在对头删除,在队尾插入,对头没有指向数据,而队尾有,空队列对头等于队尾。
int LevelOrderTraverse(BiTree T, int (*PrintfElement)(int)) //层序遍历二叉树{LinkQueue *Q, a;Q = &a;BiTree p = T;InitQueue(&Q);if(!T) //空二叉树结束return 0;PrintfElement(p->data); //首先输出根结点if(p->lchild) //若左孩子存在则把左孩子插入队列EnQueue(Q, p->lchild);if(p->rchild) //若右孩子存在则把右孩子插入队列EnQueue(Q, p->rchild);while(Q->front != Q->rear) //队列不为空{p = DeQueue(Q, p); //删除对头PrintfElement(p->data); //输出结点if(p->lchild) //同上EnQueue(Q, p->lchild);if(p->rchild)EnQueue(Q, p->rchild);}DestoryQueue(Q); //销毁队列return 0;}int main(){int (*p)(int) ; //函数类型指针int deep;BiTree T;BiTNode s;T = &s;p = PrintfElement;printf("输入字符建立二叉树:"); CreateBiTree( &T );printf("先序遍历输出二叉树:"); PreOrderTraverse(T,p);printf("\n中序遍历输出二叉树:"); InOrderTraverse(T, p);printf("\n后序遍历输出二叉树:"); PostOrderTraverse(T,p);deep = DeepBiTree(T);printf("\n二叉树的深度:%d\n",deep); printf("层序遍历输出二叉树;"); LevelOrderTraverse(T,p);return 0;}。