二叉树,树,森林遍历之间的对应关系

数据结构树的知识点总结一、树的基本概念。

1. 树的定义。

- 树是n（n ≥ 0）个结点的有限集。

当n = 0时，称为空树。

在任意一棵非空树中：- 有且仅有一个特定的称为根（root）的结点。

- 当n>1时，其余结点可分为m（m>0）个互不相交的有限集T1、T2、…、Tm，其中每个集合本身又是一棵树，并且称为根的子树（sub - tree）。

2. 结点的度、树的度。

- 结点的度：结点拥有的子树个数称为结点的度。

- 树的度：树内各结点的度的最大值称为树的度。

3. 叶子结点（终端结点）和分支结点（非终端结点）- 叶子结点：度为0的结点称为叶子结点或终端结点。

- 分支结点：度不为0的结点称为分支结点或非终端结点。

- 除根结点之外，分支结点也称为内部结点。

4. 树的深度（高度）- 树的层次从根开始定义起，根为第1层，根的子结点为第2层，以此类推。

树中结点的最大层次称为树的深度（或高度）。

二、二叉树。

1. 二叉树的定义。

- 二叉树是n（n ≥ 0）个结点的有限集合：- 或者为空二叉树，即n = 0。

- 或者由一个根结点和两棵互不相交的、分别称为根结点的左子树和右子树的二叉树组成。

2. 二叉树的特点。

- 每个结点最多有两棵子树，即二叉树不存在度大于2的结点。

- 二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。

3. 特殊的二叉树。

- 满二叉树。

- 一棵深度为k且有2^k - 1个结点的二叉树称为满二叉树。

满二叉树的特点是每一层上的结点数都是最大结点数。

- 完全二叉树。

- 深度为k的、有n个结点的二叉树，当且仅当其每一个结点都与深度为k的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时，称之为完全二叉树。

完全二叉树的叶子结点只可能在层次最大的两层上出现；对于最大层次中的叶子结点，都依次排列在该层最左边的位置上；如果有度为1的结点，只可能有一个，且该结点只有左孩子而无右孩子。

三、二叉树的存储结构。

1. 顺序存储结构。

- 二叉树的顺序存储结构就是用一组地址连续的存储单元依次自上而下、自左至右存储完全二叉树上的结点元素。

《数据结构》复习重点知识点归纳一．数据结构的章节结构及重点构成数据结构学科的章节划分基本上为：概论，线性表，栈和队列，串，多维数组和广义表，树和二叉树，图，查找，内排，外排，文件，动态存储分配。

对于绝大多数的学校而言，“外排，文件，动态存储分配”三章基本上是不考的，在大多数高校的计算机本科教学过程中，这三章也是基本上不作讲授的。

所以，大家在这三章上可以不必花费过多的精力，只要知道基本的概念即可。

但是，对于报考名校特别是该校又有在试卷中对这三章进行过考核的历史，那么这部分朋友就要留意这三章了。

按照以上我们给出的章节以及对后三章的介绍，数据结构的章节比重大致为：·概论：内容很少，概念简单，分数大多只有几分，有的学校甚至不考。

·线性表：基础章节，必考内容之一。

考题多数为基本概念题，名校考题中，鲜有大型算法设计题，如果有，也是与其它章节内容相结合。

·栈和队列：基础章节，容易出基本概念题，必考内容之一。

而栈常与其它章节配合考查，也常与递归等概念相联系进行考查。

·串：基础章节，概念较为简单。

专门针对于此章的大型算法设计题很少，较常见的是根据KMP进行算法分析。

·多维数组及广义表：基础章节，基于数组的算法题也是常见的，分数比例波动较大，是出题的“可选单元”或“侯补单元”。

一般如果要出题，多数不会作为大题出。

数组常与“查找，排序”等章节结合来作为大题考查。

·树和二叉树：重点难点章节，各校必考章节。

各校在此章出题的不同之处在于，是否在本章中出一到两道大的算法设计题。

通过对多所学校的试卷分析，绝大多数学校在本章都曾有过出大型算法设计题的历史。

·图：重点难点章节，名校尤爱考。

如果作为重点来考，则多出现于分析与设计题型当中，可与树一章共同构成算法设计大题的题型设计。

·查找：重点难点章节，概念较多，联系较为紧密，容易混淆。

出题时可以作为分析型题目给出，在基本概念型题目中也较为常见。

第7章树和森林树形结构是一类重要的非线性结构。

树形结构的特点是结点之间具有层次关系。

本章介绍树的定义、存储结构、树的遍历方法、树和森林与二叉树之间的转换以及树的应用等内容。

重点提示：●树的存储结构●树的遍历●树和森林与二叉树之间的转换7-1 重点难点指导7-1-1 相关术语1．树的定义：树是n（n>=0）个结点的有限集T，T为空时称为空树，否则它满足如下两个条件：①有且仅有一个特定的称为根的结点；②其余的结点可分为m（m>=0）个互不相交的子集T1，T2，…，T m，其中每个子集本身又是一棵树，并称为根的子树。

要点：树是一种递归的数据结构。

2．结点的度：一个结点拥有的子树数称为该结点的度。

3．树的度：一棵树的度指该树中结点的最大度数。

如图7-1所示的树为3度树。

4．分支结点：度大于0的结点为分支结点或非终端结点。

如结点a、b、c、d。

5．叶子结点：度为0的结点为叶子结点或终端结点。

如e、f、g、h、i。

6．结点的层数：树是一种层次结构，根结点为第一层，根结点的孩子结点为第二层，…依次类推，可得到每一结点的层次。

7．兄弟结点：具有同一父亲的结点为兄弟结点。

如b、c、d；e、f；h、i。

8．树的深度：树中结点的最大层数称为树的深度或高度。

9．有序树：若将树中每个结点的子树看成从左到右有次序的（即不能互换），则称该树为有序树，否则称为无序树。

10．森林：是m棵互不相交的树的集合。

7-1-2 树的存储结构1．双亲链表表示法以图7-1所示的树为例。

（1）存储思想:因为树中每个元素的双亲是惟一的，因此对每个元素，将其值和一个指向双亲的指针parent构成一个元素的结点，再将这些结点存储在向量中。

（2）存储示意图:-1 data:parent:（3）注意: Parrent域存储其双亲结点的存储下标，而不是存放结点值。

下面的存储是不正确的：-1 data:parent:2．孩子链表表示法（1）存储思想：将每个数据元素的孩子拉成一个链表，链表的头指针与该元素的值存储为一个结点，树中各结点顺序存储起来，一般根结点的存储号为0。

树和二叉树树与二叉树是本书的重点内容之一，知识点多且比较零碎。

其中二叉树又是本章的重点。

在本章中我们要了解树的定义、熟悉树的存储结构、遍历；二叉树的定义、性质、存储结构、遍历以及树、森林、二叉树的转换。

哈夫曼树及哈夫曼编码等内容。

算法的重点是二叉树的遍历及其应用。

6.1 树的定义一、树的定义树：树是n(n>0)个结点的有限集合T。

一棵树满足下列条件：（1）有且仅有一个称为根的结点；（2）其余结点可分为m(m>=0)棵互不相交的有限集合T1,T2,T3,…Tm，其中每个集合又是一棵树，并称之为根的子树。

有关树的一些基本概念：1）结点的度：树中每个结点具有的子树数目或后继结点数。

如图中结点A的度为2，B的度为32) 树的度：所有结点的度的最大值为树的度。

（图中树的度为3）3) 分支结点：即：树中所有度大于0的结点。

4) 叶子结点：即：树中度为零的结点，也称为终端结点。

5) 孩子结点：一个结点的后续结点称为该结点的孩子结点。

6) 双亲结点：一个结点为其后继结点的双亲结点。

7) 子孙结点：一个结点的所有子树中的结点为该结点的子孙结点。

8) 祖先结点：从根结点到一个结点的路径上所有结点（除自己外）称为该结点的祖先结点。

（如Ａ和Ｂ为Ｄ结点的祖先结点）9) 兄弟结点：具有同一父亲的结点互相为兄弟结点。

（如Ｂ和Ｃ为兄弟结点）10) 结点的层数：从根结点到该结点的路径上的结点总数称为该结点的层数（包括该结点）。

11) 树的深度（高度）：树中结点的最大层数为树的深度。

（图中树的深度为4）12) 森林：0个或多个互不相交的树的集合。

上图中：树的度为3，树的深度为4。

结点A，B，C，D，E，F，G，H，I，J的度分别为：2, 3, 2, 0 ,2 , 0, 0, 0, 0, 0叶结点有：D, F, G, H, I, JB,C为兄弟，D, E, F为兄弟，F, G为兄弟。

I，J为兄弟。

二、树的表示1. 树的逻辑结构描述Tree=（D，R）其中：D为具有相同性质的数据元素的集合。

第六章树一、掌握根本概念树的子树是互不相交的，树可以为空〔空树〕非空的树中，只有一个结点是没有前趋的，那就是根。

非空树只有一个树根，是一对多的关系。

叶子结点、结点的度、树的度、结点的层次、树的深度、树的四种表示方法二、二叉树的定义、特点、五种根本形态二叉树是有序树，左右子树不能互相颠倒二叉树中结点的最大度为2，但不一定都是2。

三、二叉树的性质要掌握性质1：二叉树的第i层上至多有2 i-1〔i 1〕个结点。

性质2：深度为k的二叉树中至多2k-1个结点。

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，那么n0＝n2＋1。

证明：1)结点总数n=n0+n1+n2 (n1是度为1的结点数)2)进入分支总数m(每个结点唯一分支进入) n=m+13)m个分支是由非叶子结点射出m=n1+2n2性质4：具有n个结点的完全二叉树的深度k为[log2n]+1四、满二叉树和完全二叉树的区别是什么？满二叉树一定是完全二叉树，但是完全二叉树不一定是满二叉树。

深度为k的二叉树，最少有k个结点，最多有2k-1深度为k的完全二叉树，最少有2k-1-1+1个结点,最多有2k-1五、二叉树的存储构造〔可以通过下标找结点的左右孩子〕1.顺序存储构造适用于满二叉树和完全二叉树。

〔其缺点是必须把其他二叉树补成完全二叉树，从上到下，从左到右依次存储在顺序存储空间里，会造成空间浪费〕2.二叉链表存储构造〔其优点是找左孩子和右孩子方便，但缺点是找父节点麻烦〕lchild Data rchild〔重点〕3. 三叉链表存储构造不仅找其左、右孩子很方便，而且找其双亲也方便六、遍历的概念是什么？七、二叉树的遍历有三种：前序〔先序、先根〕遍历、中序〔中序、中根〕遍历、后序〔后序、后根〕遍历1.给出一棵二叉树，要会二叉树的三种遍历2.给出两种遍历〔必须有中序遍历〕，要求会画该二叉树。

八、了解引入线索〔中序、先序、后序〕二叉树的原因是什么？九、会在二叉树上画先序线索化、中序线索化、后序线索化。

树和二叉树知识考点整理●树的基本概念●树的定义●n个结点的有限集●n=0代表空树●满足条件●只有一个根的结点●其余结点是互不相交的有限集，每个集合本身是一棵树，是根的子树●树是一种递归的数据结构●树的根结点没有前驱，其余结点只有一个前驱●树中所有结点可以有零个或多个后驱●基本术语●双亲、兄弟、孩子、祖先●度：孩子个数●分支结点：度大于0●叶子结点：度为0●深度：从下往上；●高度：从上往下；●有序树：从左到右是有次序的●路径和路径长度：路径是从上往下的●森林：m棵互不相交的树的集合。

●树的基本性质●结点数=所有结点度数之和+1●度为m的树中第i层上至多有m的i-1次分个结点●高度为h的m叉树至多有（m^h-1）/（m-1）个结点●具有n个结点的m叉树的最小高度为「logm（n（m-1）+1）]●二叉树的概念●定义●一种树形结构，特点是每个结点至多只有两棵子树（即二叉树中不存在度大于2的结点）并且二叉树的子树有左右之分，次序不可颠倒●二叉树与度为2的有序树区别●度为2的可以有三个结点，二叉树可以是空树●度为2的有序树的孩子左右之分是根据另一个孩子而言的；二叉树无论有没有，都要确定左右●特殊的二叉树●满二叉树●树中每一层都含有最多的结点●完全二叉树●高度为h，有n个结点的二叉树，当且仅当，每个结点都与高度为h的满二叉树中的编号一一对应●二叉排序树●用途：可用于元素的排序、搜索●左子树上所有结点的关键字均小于根结点的关键字；右子树上所有结点的关键字均大于根结点的关键字；左子树和右子树又是一棵二叉排序树●二叉树的性质●非空二叉树上的叶子结点数等于度为2的结点树加1，即n0=n2+1●非空二叉树上第k层至多有2^（k-1）个结点●高度为h的二叉树至多有2^h-1个结点●具有n个结点的完全二叉树的高度为log2（n+1）取顶或者log2n取底+1●二叉树的存储结构●顺序存储结构●只适合存储完全二叉树，数组从0开始●链式存储结构●顺序存储的空间利用率太低●至少三个指针域：数据域、左指针域、右指针域●增加了指向父结点后，变为三叉链表的存储结构●在含有n个结点的二叉链表中，含有n+1个空链域●二叉树的遍历和线索二叉树●二叉树的遍历●先序遍历●根左右●应用：求树的深度●中序遍历●左根右●后序遍历●左右根●应用：求根到某结点的路径、求两个结点的最近公共祖先等●三个遍历时间复杂度都是O(n)●递归算法和非递归算法的转换●层次遍历●需要借助队列●步骤●二叉树根结点入队，然后出队，访问出队结点，若有左子树，左子树根结点入队●遍历右子树，有右子树，右子树根结点入队。

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。

森林、树、⼆叉树的性质与关系森林、树、⼆叉树的性质与关系这篇博客写的太累了。

本⽂中对于这部分的讲解没有提到的部分：对于⼆叉树的遍历：重点讲了⾮递归遍历的实现⽅式和代码（递归⽅法使⽤的相对较多，请直接参考博客代码）对于哈夫曼编码和线索⼆叉树的代码实现没有列出。

树我们对于树和⼆叉树这⼀部分的内容主要研究树的逻辑结构和存储结构，由于计算机的特殊性存储结构及⼆叉树的简单性，我们更主要讨论⼆叉树的逻辑结构和存储结构并对其进⾏实现（其中包含⼆叉树的⼀些重要性质），另外我们在研究这⼀类问题时，⾸先要考虑到树与森林之间的转换，以及树与⼆叉树之间的转换。

从⽽简化为最简单的⼆叉树问题。

知识体系结构图：树的定义：（采⽤递归⽅法去定义树）树：n（n≥0）个结点的有限集合。

当n＝0时，称为空树；任意⼀棵⾮空树满⾜以下条件：（1）有且仅有⼀个特定的称为根的结点；（2）当n＞1时，除根结点之外的其余结点被分成m（m>0）个互不相交的有限集合T1,T2,… ,Tm，其中每个集合⼜是⼀棵树，并称为这个根结点的⼦树。

（⽤图的定义法去描述树：连通⽽不含回路的⽆向图称为⽆向树，简称树，常⽤T表⽰树）树的基本术语：结点的度：结点所拥有的⼦树的个数。

树的度：树中各结点度的最⼤值。

叶⼦结点：度为0的结点，也称为终端结点。

分⽀结点：度不为0的结点，也称为⾮终端结点。

孩⼦、双亲：树中某结点⼦树的根结点称为这个结点的孩⼦结点，这个结点称为它孩⼦结点的双亲结点；兄弟：具有同⼀个双亲的孩⼦结点互称为兄弟。

祖先、⼦孙：在树中，如果有⼀条路径从结点x到结点y，那么x就称为y的祖先，⽽y称为x的⼦孙。

路径：如果树的结点序列n1, n2, …, nk有如下关系：结点ni是ni+1的双亲（1<=i<k），则把n1, n2, …, nk称为⼀条由n1⾄nk的路径；路径上经过的边的个数称为路径长度。

结点所在层数：根结点的层数为1；对其余任何结点，若某结点在第k层，则其孩⼦结点在第k+1层。

森林转化为二叉树的口诀【原创版】目录1.森林与二叉树的关系2.口诀的意义和作用3.口诀的内容和结构4.口诀的应用示例5.口诀的优点和局限性正文森林与二叉树的关系森林和二叉树是计算机科学中常见的两种数据结构。

森林是由若干棵不相交的二叉树组成的集合，而二叉树则是由一个根节点和两个子树组成的树形结构。

将森林转换为二叉树有助于更好地理解和操作森林数据。

口诀的意义和作用为了方便记忆和操作，有人总结了一个将森林转换为二叉树的口诀。

这个口诀可以帮助我们在编程或者解决问题时，更快地实现森林到二叉树的转换。

口诀的内容和结构森林转换为二叉树的口诀如下：“根节点为树根，左右子树换顺序，树中节点加兄弟，遍历森林成二叉树。

”这个口诀分为四句，每一句都描述了森林转换为二叉树的一个步骤。

1.根节点为树根：森林中的每个树都有根节点，我们将这些根节点作为二叉树的根节点。

2.左右子树换顺序：森林中每个节点的左右子树在转换为二叉树时，需要交换它们的顺序。

3.树中节点加兄弟：在二叉树中，每个节点都有左右子节点，而在森林中，每个节点的子树是一个独立的二叉树。

因此，在转换过程中，需要为森林中的每个节点添加一个兄弟节点，即该节点在二叉树中的左右子节点。

4.遍历森林成二叉树：按照上述步骤，遍历整个森林，最终得到一个完整的二叉树。

口诀的应用示例假设有一个简单的森林结构如下：```1/2 3/4 5```按照口诀，我们可以将其转换为一个二叉树：```1/2 3/ /4 5 6 7```口诀的优点和局限性这个口诀有助于简化森林到二叉树的转换过程，使编程实现更加简洁。

然而，它只适用于特定类型的森林，例如树与树之间没有共享节点的森林。

树、森林与二叉树的转换1、树转换为二叉树由于二叉树是有序的，为了避免混淆，对于无序树，我们约定树中的每个结点的孩子结点按从左到右的顺序进行编号。

将树转换成二叉树的步骤是：（1）加线。

就是在所有兄弟结点之间加一条连线；（2）抹线。

就是对树中的每个结点，只保留他与第一个孩子结点之间的连线，删除它与其它孩子结点之间的连线；（3）旋转。

就是以树的根结点为轴心，将整棵树顺时针旋转一定角度，使之结构层次分明。

树转换为二叉树的过程示意图2、森林转换为二叉树森林是由若干棵树组成，可以将森林中的每棵树的根结点看作是兄弟，由于每棵树都可以转换为二叉树，所以森林也可以转换为二叉树。

将森林转换为二叉树的步骤是：（1）先把每棵树转换为二叉树；（2）第一棵二叉树不动，从第二棵二叉树开始，依次把后一棵二叉树的根结点作为前一棵二叉树的根结点的右孩子结点，用线连接起来。

当所有的二叉树连接起来后得到的二叉树就是由森林转换得到的二叉树。

森林转换为二叉树的转换过程示意图3、二叉树转换为树二叉树转换为树是树转换为二叉树的逆过程，其步骤是：（1）若某结点的左孩子结点存在，将左孩子结点的右孩子结点、右孩子结点的右孩子结点……都作为该结点的孩子结点，将该结点与这些右孩子结点用线连接起来；（2）删除原二叉树中所有结点与其右孩子结点的连线；（3）整理（1）和（2）两步得到的树，使之结构层次分明。

二叉树转换为树的过程示意图4、二叉树转换为森林二叉树转换为森林比较简单，其步骤如下：（1）先把每个结点与右孩子结点的连线删除，得到分离的二叉树；（2）把分离后的每棵二叉树转换为树；（3）整理第（2）步得到的树，使之规范，这样得到森林。

根据树与二叉树的转换关系以及二叉树的遍历定义可以推知，树的先序遍历与其转换的相应的二叉树的先序遍历的结果序列相同；树的后序遍历与其转换的二叉树的中序遍历的结果序列相同；树的层序遍历与其转换的二叉树的后序遍历的结果序列相同。

由森林与二叉树的转换关系以及森林与二叉树的遍历定义可知，森林的先序遍历和中序遍历与所转换得到的二叉树的先序遍历和中序遍历的结果序列相同。

数据结构教案第六章树与二叉树目录6.1树的定义和基本术语 (1)6.2二叉树 (2)6.2.1 二叉树的定义 (2)6.2.2 二叉树的性质 (4)6.2.3 二叉树的存储结构 (5)6.3树和森林 (6)6.4二叉树的先|中|后序遍历算法 (7)6.5先|后|中序遍历的应用扩展 (9)6.5.1 基于先序遍历的二叉树(二叉链)的创建 (9)6.5.2 统计二叉树中叶子结点的数目 (9)6.5.3 求二叉树的高度 (10)6.5.4 释放二叉树的所有结点空间 (11)6.5.5 删除并释放二叉树中以元素值为x的结点作为根的各子树 (12)6.5.6 求位于二叉树先序序列中第k个位置的结点的值 (12)6.5.7 线索二叉树 (13)6.5.8 树和森林的遍历 (14)6.6二叉树的层次遍历 (16)6.7判断一棵二叉树是否为完全二叉树 (16)6.8哈夫曼树及其应用 (18)6.8.1 最优二叉树(哈夫曼树) (18)6.8.2 哈夫曼编码 (19)6.9遍历二叉树的非递归算法 (19)6.9.1 先序非递归算法 (19)6.9.2 中序非递归算法 (20)6.9.3 后序非递归算法 (21)第6章二叉树和树6.1 树的定义和基本术语1、树的递归定义1）结点数n=0时，是空树2）结点数n>0时有且仅有一个根结点、m个互不相交的有限结点集——m棵子树2、基本术语结点：叶子(终端结点)、根、内部结点（非终端结点、分支结点）；树的规模：结点的度、树的度、结点的层次、树的高度(深度)结点间的关系：双亲(1)—孩子(m)，祖先—子孙，兄弟，堂兄弟兄弟间是否存在次序：无序树、有序树去掉根结点非空树森林引入一个根结点3、树的抽象数据类型定义树特有的操作：查找：双亲、最左的孩子、右兄弟结点的度不定，给出这两种操作可以查找到一个结点的全部孩子插入、删除：孩子遍历：存在一对多的关系，给出一种有规律的方法遍历(有且仅访问一次)树中的结点ADT Tree{数据对象：D={a i | a i∈ElemSet, i=1,2,…,n, n≥0}数据关系：若D为空集，则称为空树；若D仅含一个数据元素，则R为空集，否则R={H}，H是如下二元关系：(1) 在D中存在唯一的称为根的数据元素root，它在关系H下无前驱；(2) 若D-{root}≠Ф，则存在D-{root}的一个划分D1, D2, …, D m (m>0)（D i 表示构成第i棵子树的结点集），对任意j≠k (1≤j, k≤m) 有D j∩D k=Ф，且对任意的i (1≤i≤m)，唯一存在数据元素x i∈D i, 有<root,x i>∈H（H表示结点之间的父子关系）；(3) 对应于D-{root}的划分，H-{<root, x1>,…, <root, x m>}有唯一的一个划分H1, H2, …, H m(m>0)（H i表示第i棵子树中的父子关系），对任意j≠k(1≤j,k≤m)有H j∩H k=Ф，且对任意i(1≤i≤m)，H i是D i上的二元关系，(D i, {H i})是一棵符合本定义的树，称为根root的子树。

树和森林应用实验实验报告实验目的(1)掌握树和森林的二叉链表表示方法。

(2)掌握树和二叉树的结构及算法之间的对应关系。

(3)掌握树的两种遍历算法及其应用。

实验运行环境Visual C++实验任务为使实验程序简洁直观，下面的部分实验程序中的一些功能实现仍以调用库函数程序"trees.h"中的函数的形式给出，并假设该库函数中定义了树指针和结点类型分别为tree和tnode，以及部分常用运算，例如构建树（森林）、以某种方式显示树和森林等。

各运算的名称较为直观，因而易于理解。

读者可自行设计自己的库函数，也可到作者的下载。

说明2：为便于数据的描述，和前面的实验一样，将测试数据结构列出，并以一个文件名的形式给出标注，例如测试数据名为tree1.tre的树，其具体结构形式参见附录中的树列表中的标有tree1.tre的树。

实验容第一题：<1>将一棵树（或森林）转换为二叉树。

实验测试数据基本要求：第一组数据：tree1.tre第二组数据：tree2.tre实验准备：用广义表来表示树的数据，保存到文件中，通过文件流来读入数据，并根据读入的数据来创建树第二题：<2>求森林的高度。

实验测试数据基本要求：第一组数据：tree1.tre第二组数据：tree2.tre第一组数据：full41.cbt第二组数据：letter.cbt实验准备：遍历每一棵树，寻找高度的最大值。

可以设立一个私有成员来记录数的高度。

第三题：<3>按层次方式遍历森林。

实验测试数据基本要求：第一组数据：tree1.tre第二组数据：tree2.tre实验准备：先访问第一层结点，并将它放入队列中，并反复从队列中取结点，访问其孩子结点，直至访问到叶子结点。

第四题：<4>输出一个森林中每个结点的值及其对应的层次数。

实验测试数据基本要求：第一组数据：tree1.tre第二组数据：tree2.tre实验准备：使用递归函数来访问森林，同时输出层次数及结点值，使用形参来传递当前层次数第五题：<5>输出一个森林的广义表形式，如下图中的森林的输出为：(a(b(c,d,e,f)，g(h,i,j)，k(l,m,n))，o(p(q))，r(s(t(u))，v(w(x,y,z))))实验测试数据基本要求：第一组数据：tree1.tre第二组数据：tree2.tre实验准备：使用递归函数调用，若当前节点有左孩子，则先输出‘(’再访问下一节点，若当前节点的右指针不为空，则先输出‘,’再访问下一结点。