数据结构第六章
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第六章树和二叉树一.选择题1. 以下说法错误的是。
A.树形结构的特点是一个结点可以有多个直接前趋B.线性结构中的一个结点至多只有一个直接后继C.树形结构可以表达(组织)更复杂的数据D.树(及一切树形结构)是一种"分支层次"结构2. 如图6-2所示的4 棵二叉树中,不是完全二叉树。
图6-2 4 棵二叉树3. 在线索化二叉树中,t 所指结点没有左子树的充要条件是。
A. t->left == NULLB. t->ltag==1C. t->ltag==1 且t->left==NULL D .以上都不对4. 以下说法错误的是。
A.二叉树可以是空集B.二叉树的任一结点最多有两棵子树C.二叉树不是一种树D.二叉树中任一结点的两棵子树有次序之分5. 以下说法错误的是。
A.完全二叉树上结点之间的父子关系可由它们编号之间的关系来表达B.在三叉链表上,二叉树的求双亲运算很容易实现C.在二叉链表上,求根,求左、右孩子等很容易实现D.在二叉链表上,求双亲运算的时间性能很好6. 如图6-3所示的4 棵二叉树,是平衡二叉树。
图6-3 4 棵二叉树7. 如图6-4所示二叉树的中序遍历序列是。
A. abcdgefB. dfebagcC. dbaefcgD. defbagc图6-4 1 棵二叉树8. 已知某二叉树的后序遍历序列是dabec,中序遍历序列是debac,它的前序遍历序列是。
A. acbedB. decabC. deabcD. cedba9. 如果T2 是由有序树T 转换而来的二叉树,那么T 中结点的前序就是T2 中结点的。
A. 前序B.中序C. 后序D. 层次序10. 某二叉树的前序遍历结点访问顺序是abdgcefh,中序遍历的结点访问顺序是dgbaechf,则其后序遍历的结点访问顺序是。
A. bdgcefhaB. gdbecfhaC. bdgaechfD. gdbehfca11. 将含有83个结点的完全二叉树从根结点开始编号,根为1号,后面按从上到下、从左到右的顺序对结点编号,那么编号为41的双亲结点编号为。
6.3哈夫曼树6.3.1基本术语1.路径和路径长度若在一棵中存在着一个结点序列k1 ,k2,…,kj,使得ki是k1+i 的双亲(1ji<≤),则称此结点序列是从k1~kj的路径,因树中每个结点只有一个双亲结点,所以它也是这两个结点之间k 1~kj所经过的分支数称为这两点之间的路径长度,它等于路径上的结点数减1(实际就是边数)。
如在图5-19(a)所示的二叉树中,从树根结点L到叶子结点P的路径为结点序列L、M、S、P,路径长度为3。
(a) (b)(c) (d)图5-19 二叉排序树的删除2.结点的权和带权路径长度在许多应用中,常常将树中的结点赋上一个有着某种意义的实数,我们称此实数为该结点的权。
结点的带权路径长度规定为从树根结点到该结点之间的路径长度与该结点上权的乘积3.树的带权路径长度树的带权路径长度定义为树中所有叶子结点的带权路径长度这和,通常记为:2 WPL = ∑=n i i i lw 1其中n 表示叶子结点的数目,i w 和i l 分别表示叶子结点i k 的权值和根到i k 之间的路径长度 。
4.哈夫曼树哈夫曼(Huffman)树又称最优二叉树。
它是n 个带权叶子结点构成的所有二叉树中,带权路径长度 WPL 最小的二叉树。
因为构造这种树的算法是最早由哈夫曼于1952年提出的,所以被称之为哈夫曼树。
例如,有四个叶子结点a 、b 、c 、d ,分别带权为9、4、5、2,由它们构成的三棵不同的二叉树(当然还有其它许多种)分别如图5-20(a)到图5-20(c)所示。
b ac a b cd d c a b d(a) (b) (c)图5-20 由四个叶子结点构成的三棵不同的带权二叉树 每一棵二叉树的带权路径长度WPL 分别为:(a) WPL = 9×2 + 4×2 + 5×2 + 2×2 = 40(b) WPL = 4×1 + 2×2 + 5×3 + 9×3 = 50(c) WPL = 9×1 + 5×2 + 4×3 + 2×3 = 37其中图5-20(c)树的WPL 最小,稍后便知,此树就是哈夫曼树。
数据结构——用C语言描述第六章树状结构在计算机科学中,数据结构是组织和存储数据的方式,以便能够高效地访问和操作这些数据。
树状结构是一种重要的数据结构,它在许多算法和应用中都发挥着关键作用。
树状结构就像是一棵倒立的树,有一个根节点,然后从根节点向下延伸出许多分支,每个分支又可以进一步延伸出更多的分支。
这种结构使得数据的组织和管理更加清晰和高效。
在树状结构中,每个节点可以包含数据以及指向其子节点的指针。
节点之间通过这些指针形成层次关系。
树状结构的一个重要特点是,除了根节点外,每个节点都有且仅有一个父节点。
二叉树是树状结构中最常见的一种形式。
二叉树中的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。
二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它具有一定的规则。
对于二叉搜索树中的每个节点,其左子树中的所有节点的值都小于该节点的值,而其右子树中的所有节点的值都大于该节点的值。
这种特性使得在二叉搜索树中进行查找、插入和删除操作的效率很高。
例如,如果要在二叉搜索树中查找一个值,我们可以从根节点开始。
如果要查找的值小于当前节点的值,就向左子树继续查找;如果大于当前节点的值,就向右子树继续查找。
直到找到目标值或者确定该值不存在。
用 C 语言来实现二叉搜索树,首先需要定义一个节点结构体,来存储节点的数据以及左右子节点的指针。
```ctypedef struct TreeNode {int data;struct TreeNode left;struct TreeNode right;} TreeNode;```接下来,实现插入节点的函数。
插入节点时,需要按照二叉搜索树的规则,找到合适的位置插入新节点。
```cvoid insertNode(TreeNode root, int value) {if (root == NULL) {root =(TreeNode )malloc(sizeof(TreeNode));(root)>data = value;(root)>left = NULL;(root)>right = NULL;return;}if (value <(root)>data) {insertNode(&((root)>left), value);} else if (value >(root)>data) {insertNode(&((root)>right), value);}}```查找节点的函数也类似,根据比较值的大小在左右子树中递归查找。
图1. 填空题⑴ 设无向图G中顶点数为n,则图G至少有()条边,至多有()条边;若G为有向图,则至少有()条边,至多有()条边。
【解答】0,n(n-1)/2,0,n(n-1)【分析】图的顶点集合是有穷非空的,而边集可以是空集;边数达到最多的图称为完全图,在完全图中,任意两个顶点之间都存在边。
⑵ 任何连通图的连通分量只有一个,即是()。
【解答】其自身⑶ 图的存储结构主要有两种,分别是()和()。
【解答】邻接矩阵,邻接表【分析】这是最常用的两种存储结构,此外,还有十字链表、邻接多重表、边集数组等。
⑷ 已知无向图G的顶点数为n,边数为e,其邻接表表示的空间复杂度为()。
【解答】O(n+e)【分析】在无向图的邻接表中,顶点表有n个结点,边表有2e个结点,共有n+2e个结点,其空间复杂度为O(n+2e)=O(n+e)。
⑸ 已知一个有向图的邻接矩阵表示,计算第j个顶点的入度的方法是()。
【解答】求第j列的所有元素之和⑹ 有向图G用邻接矩阵A[n][n]存储,其第i行的所有元素之和等于顶点i的()。
【解答】出度⑺ 图的深度优先遍历类似于树的()遍历,它所用到的数据结构是();图的广度优先遍历类似于树的()遍历,它所用到的数据结构是()。
【解答】前序,栈,层序,队列⑻ 对于含有n个顶点e条边的连通图,利用Prim算法求最小生成树的时间复杂度为(),利用Kruskal 算法求最小生成树的时间复杂度为()。
【解答】O(n2),O(elog2e)【分析】Prim算法采用邻接矩阵做存储结构,适合于求稠密图的最小生成树;Kruskal算法采用边集数组做存储结构,适合于求稀疏图的最小生成树。
⑼ 如果一个有向图不存在(),则该图的全部顶点可以排列成一个拓扑序列。
【解答】回路⑽ 在一个有向图中,若存在弧、、,则在其拓扑序列中,顶点vi, vj, vk的相对次序为()。
【解答】vi, vj, vk【分析】对由顶点vi, vj, vk组成的图进行拓扑排序。