数据结构树和二叉树实验报告

数据结构二叉树遍历实验报告数据结构二叉树遍历实验报告一、引言本文档旨在详细介绍二叉树遍历的实验过程和结果。

二叉树是一种在计算机科学领域常用的数据结构，通过遍历二叉树可以获取树中的所有节点数据。

本实验将分别介绍前序遍历、中序遍历和后序遍历这三种常见的遍历方法。

二、实验目的本实验的目的是通过实际操作，加深对二叉树遍历方法的理解，并验证这些遍历方法的正确性和效率。

三、实验环境本实验使用的环境如下：●操作系统: Windows 10●开发工具: Visual Studio Code●编程语言: C++四、实验步骤1.创建二叉树数据结构1.1 定义二叉树节点的结构，包含数据和左右子节点指针。

1.2 创建一个二叉树类，包含插入节点、删除节点、查找节点等方法。

1.3 使用已有的数据集构建二叉树，确保树的结构合理。

2.前序遍历前序遍历是先访问根节点，然后递归地遍历左子树和右子树。

2.1 以递归方式实现前序遍历。

2.2 以迭代方式实现前序遍历。

3.中序遍历中序遍历是先遍历左子树，然后访问根节点，最后遍历右子树。

3.1 以递归方式实现中序遍历。

3.2 以迭代方式实现中序遍历。

4.后序遍历后序遍历是先遍历左子树，然后遍历右子树，最后访问根节点。

4.1 以递归方式实现后序遍历。

4.2 以迭代方式实现后序遍历。

五、实验结果1.前序遍历结果：[节点1数据] [节点2数据] [节点4数据] [节点5数据] [节点3数据]2.中序遍历结果：[节点4数据] [节点2数据] [节点5数据] [节点1数据] [节点3数据]3.后序遍历结果：[节点4数据] [节点5数据] [节点2数据] [节点3数据] [节点1数据]六、实验分析通过实验结果可以看出，不同的遍历顺序得到的节点顺序也不同。

前序遍历先访问根节点，中序遍历先遍历左子树，后序遍历先遍历右子树。

根据需要，可以选择合适的遍历方法来处理二叉树的节点数据。

七、结论本实验验证了前序遍历、中序遍历和后序遍历的正确性，并且对比了它们的不同。

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。

实验报告课程名称：数据结构
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五、实验总结（包括心得体会、问题回答及实验改进意见，可附页）
这次实验主要是建立二叉树，和二叉树的先序、中序、后续遍历算法。

通过这次实验，我巩固了二叉树这部分知识,从中体会理论知识的重要性。

在做实验之前，要充分的理解本次实验的理论依据，这样才能达到事半功倍的效果。

如果在没有真正理解实验原理之盲目的开始实验，只会浪费时间和精力。

例如进行二叉树的遍历的时候，要先理解各种遍历的特点。

先序遍历是先遍历根节点，再依次先序遍历左右子树。

中序遍历是先中序遍历左子树，再访问根节点，最后中序遍历右子树。

而后序遍历则是先依次后续遍历左右子树，再访问根节点。

掌握了这些，在实验中我们就可以融会贯通，举一反三。

其次要根据不光要懂得代码的原理，还要对题目有深刻的了解，要明白二叉树的画法，在纸上先进行自我演练，对照代码验证自己写的正确性。

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数据结构二叉树的实验报告数据结构二叉树的实验报告一、引言数据结构是计算机科学中非常重要的一个领域，它研究如何组织和存储数据以便高效地访问和操作。

二叉树是数据结构中常见且重要的一种，它具有良好的灵活性和高效性，被广泛应用于各种领域。

本实验旨在通过实际操作和观察，深入了解二叉树的特性和应用。

二、实验目的1. 理解二叉树的基本概念和特性；2. 掌握二叉树的创建、遍历和查找等基本操作；3. 通过实验验证二叉树的性能和效果。

三、实验过程1. 二叉树的创建在实验中，我们首先需要创建一个二叉树。

通过输入一系列数据，我们可以按照特定的规则构建一棵二叉树。

例如，可以按照从小到大或从大到小的顺序将数据插入到二叉树中，以保证树的有序性。

2. 二叉树的遍历二叉树的遍历是指按照一定的次序访问二叉树中的所有节点。

常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。

前序遍历是先访问根节点，然后再依次遍历左子树和右子树；中序遍历是先遍历左子树，然后访问根节点，最后再遍历右子树；后序遍历是先遍历左子树，然后遍历右子树，最后访问根节点。

3. 二叉树的查找二叉树的查找是指在二叉树中寻找指定的节点。

常见的查找方式有深度优先搜索和广度优先搜索。

深度优先搜索是从根节点开始，沿着左子树一直向下搜索，直到找到目标节点或者到达叶子节点；广度优先搜索是从根节点开始，逐层遍历二叉树，直到找到目标节点或者遍历完所有节点。

四、实验结果通过实验，我们可以观察到二叉树的特性和性能。

在创建二叉树时，如果按照有序的方式插入数据，可以得到一棵平衡二叉树，其查找效率较高。

而如果按照无序的方式插入数据，可能得到一棵不平衡的二叉树，其查找效率较低。

在遍历二叉树时，不同的遍历方式会得到不同的结果。

前序遍历可以用于复制一棵二叉树，中序遍历可以用于对二叉树进行排序，后序遍历可以用于释放二叉树的内存。

在查找二叉树时，深度优先搜索和广度优先搜索各有优劣。

深度优先搜索在空间复杂度上较低，但可能会陷入死循环；广度优先搜索在时间复杂度上较低，但需要较大的空间开销。

《数据结构》实验报告题目: 树和二叉树一、用二叉树来表示代数表达式（一）需求分析输入一个正确的代数表达式, 包括数字和用字母表示的数, 运算符号+ - * / ^ =及括号。

系统根据输入的表达式建立二叉树, 按照先括号里面的后括号外面的, 先乘后除的原则, 每个节点里放一个数字或一个字母或一个操作符, 括号不放在节点里。

分别先序遍历, 中序遍历, 后序遍历此二叉树, 并输出表达式的前缀式, 中缀式和后缀式。

（二）系统设计1.本程序中用到的所有抽象数据类型的定义；typedef struct BiNode //二叉树的存储类型{char s[20];struct BiNode *lchild,*rchild;}BiTNode,*BiTree;2.主程序的流程以及各程序模块之间的层次调用关系, 函数的调用关系图:3. 列出各个功能模块的主要功能及输入输出参数void push(char cc)初始条件: 输入表达式中的某个符号操作结果: 将输入的字符存入buf数组中去BiTree Create_RTree()初始条件: 给出二叉树的定义表达式操作结果：构造二叉树的右子树, 即存储表达式等号右侧的字符组BiTree Create_RootTree()初始条件: 给出二叉树的定义表达式操作结果：构造存储输入表达式的二叉树, 其中左子树存储‘X’, 根节点存储‘：=’void PreOrderTraverse(BiTree T)初始条件: 二叉树T存在操作结果：先序遍历T, 对每个节点调用函数Visit一次且仅一次void InOrderTraverse(BiTree T)初始条件: 二叉树T存在操作结果：中序遍历T, 对每个节点调用函数Visit一次且仅一次void PostOrderTraverse(BiTree T)初始条件: 二叉树T存在操作结果：后序遍历T, 对每个节点调用函数Visit一次且仅一次int main()主函数, 调用各方法, 操作成功后返回0（三）调试分析调试过程中还是出现了一些拼写错误, 经检查后都能及时修正。

树和二叉树的实验报告树和二叉树的实验报告一、引言树和二叉树是计算机科学中常用的数据结构，它们在各种算法和应用中都有广泛的应用。

本实验旨在通过实际操作和观察，深入了解树和二叉树的特性和操作。

二、树的构建与遍历1. 树的概念和特性树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。

每个节点可以有零个或多个子节点，其中一个节点没有父节点的称为根节点。

树的特点包括层次结构、唯一根节点和无环等。

2. 树的构建在本实验中，我们使用Python语言构建了一棵树。

通过定义节点类和树类，我们可以方便地创建树的实例，并添加节点和连接节点之间的边。

3. 树的遍历树的遍历是指按照一定顺序访问树中的所有节点。

常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。

我们在实验中实现了这三种遍历方式，并观察了它们的输出结果。

三、二叉树的实现与应用1. 二叉树的概念和特性二叉树是一种特殊的树，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。

二叉树的特点包括唯一根节点、每个节点最多有两个子节点和子节点的顺序等。

2. 二叉树的实现我们使用Python语言实现了二叉树的数据结构。

通过定义节点类和二叉树类，我们可以创建二叉树的实例，并实现插入节点、删除节点和查找节点等操作。

3. 二叉树的应用二叉树在实际应用中有很多用途。

例如，二叉搜索树可以用于实现快速查找和排序算法。

AVL树和红黑树等平衡二叉树可以用于高效地插入和删除操作。

我们在实验中实现了这些应用，并通过实际操作验证了它们的效果。

四、实验结果与讨论通过实验，我们成功构建了树和二叉树的数据结构，并实现了它们的基本操作。

通过观察和分析实验结果，我们发现树和二叉树在各种算法和应用中的重要性和灵活性。

树和二叉树的特性使得它们适用于解决各种问题，例如搜索、排序、图算法等。

同时，我们也发现了一些问题和挑战，例如树的平衡性和节点的插入和删除操作等。

这些问题需要进一步的研究和优化。

五、总结本实验通过实际操作和观察，深入了解了树和二叉树的特性和操作。

数据结构二叉树实验报告总结一、实验目的本次实验的主要目的是通过对二叉树的学习和实践，掌握二叉树的基本概念、性质和遍历方式，加深对数据结构中树形结构的理解。

二、实验内容1. 二叉树的基本概念和性质在本次实验中，我们首先学习了二叉树的基本概念和性质。

其中，二叉树是由节点组成的有限集合，并且每个节点最多有两个子节点。

同时，我们还学习了二叉树的高度、深度、层数等概念。

2. 二叉树的遍历方式在了解了二叉树的基本概念和性质之后，我们开始学习如何遍历一个二叉树。

在本次实验中，我们主要学习了三种遍历方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。

其中，前序遍历指先访问节点自身再访问左右子节点；中序遍历指先访问左子节点再访问自身和右子节点；后序遍历指先访问左右子节点再访问自身。

3. 二叉搜索树除了以上内容之外，在本次实验中我们还学习了一种特殊的二叉树——二叉搜索树。

二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的每个节点都满足左子节点小于该节点，右子节点大于该节点的性质。

由于这个性质，二叉搜索树可以被用来进行快速查找、排序等操作。

三、实验过程1. 实现二叉树的遍历方式为了更好地理解和掌握二叉树的遍历方式，我们首先在编程环境中实现了前序遍历、中序遍历和后序遍历。

在代码编写过程中，我们需要考虑如何递归地访问每个节点，并且需要注意访问顺序。

2. 实现二叉搜索树为了更好地理解和掌握二叉搜索树的特性和操作，我们在编程环境中实现了一个简单的二叉搜索树。

在代码编写过程中，我们需要考虑如何插入新节点、删除指定节点以及查找目标节点等操作。

3. 实验结果分析通过对代码运行结果进行分析，我们可以清晰地看到每个遍历方式所得到的结果以及对应的顺序。

同时，在对二叉搜索树进行操作时，我们也可以看到不同操作所产生的不同结果。

四、实验总结通过本次实验，我们进一步加深了对二叉树的理解和掌握，学习了二叉树的遍历方式以及二叉搜索树的特性和操作。

同时，在编程实践中，我们也进一步熟悉了代码编写和调试的过程。

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。