数据结构 二叉树三种遍历
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⼆叉树的遍历及常⽤算法⼆叉树的遍历及常⽤算法遍历的定义:按照某种次序访问⼆叉树上的所有结点,且每个节点仅被访问⼀次;遍历的重要性:当我们需要对⼀颗⼆叉树进⾏,插⼊,删除,查找等操作时,通常都需要先遍历⼆叉树,所有说:遍历是⼆叉树的基本操作;遍历思路:⼆叉树的数据结构是递归定义(每个节点都可能包含相同结构的⼦节点),所以遍历也可以使⽤递归,即结点不为空则继续递归调⽤每个节点都有三个域,数据与,左孩⼦指针和右孩⼦之指针,每次遍历只需要读取数据,递归左⼦树,递归右⼦树,这三个操作三种遍历次序:根据访问三个域的不同顺序,可以有多种不同的遍历次序,⽽通常对于⼦树的访问都按照从左往右的顺序;设:L为遍历左⼦树,D为访问根结点,R为遍历右⼦树,且L必须位于R的前⾯可以得出以下三种不同的遍历次序:先序遍历操作次序为DLR,⾸先访问根结点,其次遍历根的左⼦树,最后遍历根右⼦树,对每棵⼦树同样按这三步(先根、后左、再右)进⾏中序遍历操作次序为LDR,⾸先遍历根的左⼦树,其次访问根结点,最后遍历根右⼦树,对每棵⼦树同样按这三步(先左、后根、再右)进⾏后序遍历操作次序为LRD,⾸先遍历根的左⼦树,其次遍历根的右⼦树,最后访问根结点,对每棵⼦树同样按这三步(先左、后右、最后根)进⾏层次遍历层次遍历即按照从上到下从左到右的顺序依次遍历所有节点,实现层次遍历通常需要借助⼀个队列,将接下来要遍历的结点依次加⼊队列中;遍历的应⽤“遍历”是⼆叉树各种操作的基础,可以在遍历过程中对结点进⾏各种操作,如:对于⼀棵已知⼆叉树求⼆叉树中结点的个数求⼆叉树中叶⼦结点的个数;求⼆叉树中度为1的结点个数求⼆叉树中度为2的结点个数5求⼆叉树中⾮终端结点个数交换结点左右孩⼦判定结点所在层次等等...C语⾔实现:#include <stdio.h>//⼆叉链表数据结构定义typedef struct TNode {char data;struct TNode *lchild;struct TNode *rchild;} *BinTree, BinNode;//初始化//传⼊⼀个指针令指针指向NULLvoid initiate(BinTree *tree) {*tree = NULL;}//创建树void create(BinTree *BT) {printf("输⼊当前结点值: (0则创建空节点)\n");char data;scanf(" %c", &data);//连续输⼊整形和字符时.字符变量会接受到换⾏,所以加空格if (data == 48) {*BT = NULL;return;} else {//创建根结点//注意开辟的空间⼤⼩是结构体的⼤⼩⽽不是结构体指针⼤⼩,写错了不会⽴马产⽣问题,但是后续在其中存储数据时极有可能出现内存访问异常(飙泪....) *BT = malloc(sizeof(struct TNode));//数据域赋值(*BT)->data = data;printf("输⼊节点 %c 的左孩⼦ \n", data);create(&((*BT)->lchild));//递归创建左⼦树printf("输⼊节点 %c 的右孩⼦ \n", data);create(&((*BT)->rchild));//递归创建右⼦树}}//求双亲结点(⽗结点)BinNode *Parent(BinTree tree, char x) {if (tree == NULL)return NULL;else if ((tree->lchild != NULL && tree->lchild->data == x) || (tree->rchild != NULL && tree->rchild->data == x))return tree;else{BinNode *node1 = Parent(tree->lchild, x);BinNode *node2 = Parent(tree->rchild, x);return node1 != NULL ? node1 : node2;}}//先序遍历void PreOrder(BinTree tree) {if (tree) {//输出数据printf("%c ", tree->data);//不为空则按顺序继续递归判断该节点的两个⼦节点PreOrder(tree->lchild);PreOrder(tree->rchild);}}//中序void InOrder(BinTree tree) {if (tree) {InOrder(tree->lchild);printf("%c ", tree->data);InOrder(tree->rchild);}}//后序void PostOrder(BinTree tree) {if (tree) {PostOrder(tree->lchild);PostOrder(tree->rchild);printf("%c ", tree->data);}}//销毁结点递归free所有节点void DestroyTree(BinTree *tree) {if (*tree != NULL) {printf("free %c \n", (*tree)->data);if ((*tree)->lchild) {DestroyTree(&((*tree)->lchild));}if ((*tree)->rchild) {DestroyTree(&((*tree)->rchild));}free(*tree);*tree = NULL;}}// 查找元素为X的结点使⽤的是层次遍历BinNode *FindNode(BinTree tree, char x) {if (tree == NULL) {return NULL;}//队列BinNode *nodes[1000] = {};//队列头尾位置int front = 0, real = 0;//将根节点插⼊到队列尾nodes[real] = tree;real += 1;//若队列不为空则继续while (front != real) {//取出队列头结点输出数据BinNode *current = nodes[front];if (current->data == x) {return current;}front++;//若当前节点还有⼦(左/右)节点则将结点加⼊队列if (current->lchild != NULL) {nodes[real] = current->lchild;real++;}if (current->rchild != NULL) {nodes[real] = current->rchild;real++;}}return NULL;}//层次遍历// 查找元素为X的结点使⽤的是层次遍历void LevelOrder(BinTree tree) {if (tree == NULL) {return;}//队列BinNode *nodes[1000] = {};//队列头尾位置int front = 0, real = 0;//将根节点插⼊到队列尾nodes[real] = tree;real += 1;//若队列不为空则继续while (front != real) {//取出队列头结点输出数据BinNode *current = nodes[front];printf("%2c", current->data);front++;//若当前节点还有⼦(左/右)节点则将结点加⼊队列if (current->lchild != NULL) {nodes[real] = current->lchild;real++;}if (current->rchild != NULL) {nodes[real] = current->rchild;real++;}}}//查找x的左孩⼦BinNode *Lchild(BinTree tree, char x) {BinTree node = FindNode(tree, x);if (node != NULL) {return node->lchild;}return NULL;}//查找x的右孩⼦BinNode *Rchild(BinTree tree, char x) {BinTree node = FindNode(tree, x);if (node != NULL) {return node->rchild;}return NULL;}//求叶⼦结点数量int leafCount(BinTree *tree) {if (*tree == NULL)return 0;//若左右⼦树都为空则该节点为叶⼦,且后续不⽤接续递归了else if (!(*tree)->lchild && !(*tree)->rchild)return 1;else//若当前结点存在⼦树,则递归左右⼦树, 结果相加return leafCount(&((*tree)->lchild)) + leafCount(&((*tree)->rchild));}//求⾮叶⼦结点数量int NotLeafCount(BinTree *tree) {if (*tree == NULL)return 0;//若该结点左右⼦树均为空,则是叶⼦,且不⽤继续递归else if (!(*tree)->lchild && !(*tree)->rchild)return 0;else//若当前结点存在左右⼦树,则是⾮叶⼦结点(数量+1),在递归获取左右⼦树中的⾮叶⼦结点,结果相加 return NotLeafCount(&((*tree)->lchild)) + NotLeafCount(&((*tree)->rchild)) + 1;}//求树的⾼度(深度)int DepthCount(BinTree *tree) {if (*tree == NULL)return 0;else{//当前节点不为空则深度+1 在加上⼦树的⾼度,int lc = DepthCount(&((*tree)->lchild)) + 1;int rc = DepthCount(&((*tree)->rchild)) + 1;return lc > rc?lc:rc;// 取两⼦树深度的最⼤值 }}//删除左⼦树void RemoveLeft(BinNode *node){if (!node)return;if (node->lchild)DestroyTree(&(node->lchild));node->lchild = NULL;}//删除右⼦树void RemoveRight(BinNode *node){if (!node)return;if (node->rchild)DestroyTree(&(node->rchild));node->rchild = NULL;}int main() {BinTree tree;create(&tree);BinNode *node = Parent(tree, 'G');printf("G的⽗结点为%c\n",node->data);BinNode *node2 = Lchild(tree, 'D');printf("D的左孩⼦结点为%c\n",node2->data);BinNode *node3 = Rchild(tree, 'D');printf("D的右孩⼦结点为%c\n",node3->data);printf("先序遍历为:");PreOrder(tree);printf("\n");printf("中序遍历为:");InOrder(tree);printf("\n");printf("后序遍历为:");PostOrder(tree);printf("\n");printf("层次遍历为:");LevelOrder(tree);printf("\n");int a = leafCount(&tree);printf("叶⼦结点数为%d\n",a);int b = NotLeafCount(&tree);printf("⾮叶⼦结点数为%d\n",b);int c = DepthCount(&tree);printf("深度为%d\n",c);//查找F节点BinNode *node4 = FindNode(tree,'C');RemoveLeft(node4);printf("删除C的左孩⼦后遍历:");LevelOrder(tree);printf("\n");RemoveRight(node4);printf("删除C的右孩⼦后遍历:");LevelOrder(tree);printf("\n");//销毁树printf("销毁树 \n");DestroyTree(&tree);printf("销毁后后遍历:");LevelOrder(tree);printf("\n");printf("Hello, World!\n");return 0;}测试:测试数据为下列⼆叉树:运⾏程序复制粘贴下列内容:ABDGHECKFIJ特别感谢:iammomo。
二叉树,树,森林遍历之间的对应关系一、引言在计算机科学中,数据结构是非常重要的知识点之一。
而树这一数据结构,作为基础的数据结构之一,在软件开发中有着广泛的应用。
本文将重点探讨二叉树、树和森林遍历之间的对应关系,帮助读者更加全面地理解这些概念。
二、二叉树1. 二叉树的定义二叉树是一种特殊的树结构,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。
二叉树可以为空,也可以是一棵空树。
2. 二叉树的遍历在二叉树中,有三种常见的遍历方式,分别是前序遍历、中序遍历和后序遍历。
在前序遍历中,节点的访问顺序是根节点、左子树、右子树;在中序遍历中,节点的访问顺序是左子树、根节点、右子树;在后序遍历中,节点的访问顺序是左子树、右子树、根节点。
3. 二叉树的应用二叉树在计算机科学领域有着广泛的应用,例如用于构建文件系统、在数据库中存储有序数据、实现算法中的搜索和排序等。
掌握二叉树的遍历方式对于理解这些应用场景非常重要。
三、树1. 树的定义树是一种抽象数据类型,由n(n>0)个节点组成一个具有层次关系的集合。
树的特点是每个节点都有零个或多个子节点,而这些子节点又构成了一颗子树。
树中最顶层的节点称为根节点。
2. 树的遍历树的遍历方式有先根遍历、后根遍历和层次遍历。
在先根遍历中,节点的访问顺序是根节点、子树1、子树2...;在后根遍历中,节点的访问顺序是子树1、子树2...,根节点;在层次遍历中,节点的访问顺序是从上到下、从左到右依次访问每个节点。
3. 树的应用树广泛用于分层数据的表示和操作,例如在计算机网络中的路由算法、在操作系统中的文件系统、在程序设计中的树形结构等。
树的遍历方式对于处理这些应用来说至关重要。
四、森林1. 森林的定义森林是n(n>=0)棵互不相交的树的集合。
每棵树都是一颗独立的树,不存在交集。
2. 森林的遍历森林的遍历方式是树的遍历方式的超集,对森林进行遍历就是对每棵树进行遍历的集合。
3. 森林的应用森林在实际编程中经常用于解决多个独立树结构的问题,例如在数据库中对多个表进行操作、在图像处理中对多个图形进行处理等。
⼆叉树遍历(前序、中序、后序、层次、⼴度优先、深度优先遍历)⽬录转载:⼆叉树概念⼆叉树是⼀种⾮常重要的数据结构,⾮常多其他数据结构都是基于⼆叉树的基础演变⽽来的。
对于⼆叉树,有深度遍历和⼴度遍历,深度遍历有前序、中序以及后序三种遍历⽅法,⼴度遍历即我们寻常所说的层次遍历。
由于树的定义本⾝就是递归定义,因此採⽤递归的⽅法去实现树的三种遍历不仅easy理解并且代码⾮常简洁,⽽对于⼴度遍历来说,须要其他数据结构的⽀撑。
⽐⽅堆了。
所以。
对于⼀段代码来说,可读性有时候要⽐代码本⾝的效率要重要的多。
四种基本的遍历思想前序遍历:根结点 ---> 左⼦树 ---> 右⼦树中序遍历:左⼦树---> 根结点 ---> 右⼦树后序遍历:左⼦树 ---> 右⼦树 ---> 根结点层次遍历:仅仅需按层次遍历就可以⽐如。
求以下⼆叉树的各种遍历前序遍历:1 2 4 5 7 8 3 6中序遍历:4 2 7 5 8 1 3 6后序遍历:4 7 8 5 2 6 3 1层次遍历:1 2 3 4 5 6 7 8⼀、前序遍历1)依据上⽂提到的遍历思路:根结点 ---> 左⼦树 ---> 右⼦树,⾮常easy写出递归版本号:public void preOrderTraverse1(TreeNode root) {if (root != null) {System.out.print(root.val+" ");preOrderTraverse1(root.left);preOrderTraverse1(root.right);}}2)如今讨论⾮递归的版本号:依据前序遍历的顺序,优先訪问根结点。
然后在訪问左⼦树和右⼦树。
所以。
对于随意结点node。
第⼀部分即直接訪问之,之后在推断左⼦树是否为空,不为空时即反复上⾯的步骤,直到其为空。
若为空。
则须要訪问右⼦树。
注意。
在訪问过左孩⼦之后。
二叉树前中后序遍历做题技巧在计算机科学中,二叉树是一种重要的数据结构,而前序、中序和后序遍历则是二叉树遍历的三种主要方式。
下面将分别对这三种遍历方式进行解析,并提供一些解题技巧。
1.理解遍历顺序前序遍历顺序是:根节点->左子树->右子树中序遍历顺序是:左子树->根节点->右子树后序遍历顺序是:左子树->右子树->根节点理解每种遍历顺序是解题的基础。
2.使用递归或迭代二叉树的遍历可以通过递归或迭代实现。
在递归中,每个节点的处理函数会调用其左右子节点的处理函数。
在迭代中,可以使用栈来模拟递归过程。
3.辨析指针指向在递归或迭代中,需要正确处理指针的指向。
在递归中,通常使用全局变量或函数参数传递指针。
在迭代中,需要使用栈或其他数据结构保存指针。
4.学会断点续传在处理大规模数据时,为了避免内存溢出,可以采用断点续传的方式。
即在遍历过程中,将中间结果保存在文件中,下次遍历时从文件中读取上一次的结果,继续遍历。
5.识别循环和终止条件在遍历二叉树时,要识别是否存在循环,并确定终止条件。
循环可以通过深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)避免。
终止条件通常为达到叶子节点或达到某个深度限制。
6.考虑边界情况在处理二叉树遍历问题时,要考虑边界情况。
例如,对于空二叉树,需要进行特殊处理。
又如,在处理二叉搜索树时,需要考虑节点值的最小和最大边界。
7.优化空间使用在遍历二叉树时,需要优化空间使用。
例如,可以使用in-place排序来避免额外的空间开销。
此外,可以使用懒加载技术来延迟加载子节点,从而减少内存占用。
8.验证答案正确性最后,验证答案的正确性是至关重要的。
可以通过检查输出是否符合预期、是否满足题目的限制条件等方法来验证答案的正确性。
如果可能的话,也可以使用自动化测试工具进行验证。
⼆叉树遍历(前中后序遍历,三种⽅式)⽬录刷题中碰到⼆叉树的遍历,就查找了⼆叉树遍历的⼏种思路,在此做个总结。
对应的LeetCode题⽬如下:,,,接下来以前序遍历来说明三种解法的思想,后⾯中序和后续直接给出代码。
⾸先定义⼆叉树的数据结构如下://Definition for a binary tree node.struct TreeNode {int val;TreeNode *left;TreeNode *right;TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}};前序遍历,顺序是“根-左-右”。
使⽤递归实现:递归的思想很简单就是我们每次访问根节点后就递归访问其左节点,左节点访问结束后再递归的访问右节点。
代码如下:class Solution {public:vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {if(root == NULL) return {};vector<int> res;helper(root,res);return res;}void helper(TreeNode *root, vector<int> &res){res.push_back(root->val);if(root->left) helper(root->left, res);if(root->right) helper(root->right, res);}};使⽤辅助栈迭代实现:算法为:先把根节点push到辅助栈中,然后循环检测栈是否为空,若不空,则取出栈顶元素,保存值到vector中,之后由于需要想访问左⼦节点,所以我们在将根节点的⼦节点⼊栈时要先经右节点⼊栈,再将左节点⼊栈,这样出栈时就会先判断左⼦节点。
代码如下:class Solution {public:vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) {if(root == NULL) return {};vector<int> res;stack<TreeNode*> st;st.push(root);while(!st.empty()){//将根节点出栈放⼊结果集中TreeNode *t = st.top();st.pop();res.push_back(t->val);//先⼊栈右节点,后左节点if(t->right) st.push(t->right);if(t->left) st.push(t->left);}return res;}};Morris Traversal⽅法具体的详细解释可以参考如下链接:这种解法可以实现O(N)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度。
《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。
数据结构⼆叉树知识点总结术语1. 节点的度:⼀个节点含有的⼦树的个数称为该节点的度;2. 叶节点或终端节点:度为零的节点;3. ⾮终端节点或分⽀节点:度不为零的节点;4. ⽗亲节点或⽗节点:若⼀个节点含有⼦节点,则这个节点称为其⼦节点的⽗节点;5. 兄弟节点:具有相同⽗节点的节点互称为兄弟节点;6. 节点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的⼦节点为第2层,以此类推;7. 树的⾼度或深度:树中节点的最⼤层次;8. 堂兄弟节点:⽗节点在同⼀层的节点互为堂兄弟;9. 节点的祖先:从根到该节点所经分⽀上的所有节点;10. 孙:以某节点为根的⼦树中任⼀节点都称为该节点的⼦孙。
11. 森林:由m(m>=0)棵互不相交的树的集合称为森林;12. 满⼆叉树:⼀棵深度为k,且有2^k-1 (2的k次⽅减⼀)个节点称之为满⼆叉树13. 完全⼆叉树:完全⼆叉树是由满⼆叉树⽽引出来的。
对于深度为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。
叶节点只能出现在最下层和次下层,并且最下⾯⼀层的结点都集中在该层最左边的若⼲位置的⼆叉树⼆叉树的性质1.在⾮空⼆叉树中,第i层的结点总数不超过2^(i-1),i>=1;2.深度为h的⼆叉树最多有2^h-1个结点(h>=1),最少有h个结点;3.对于任意⼀棵⼆叉树,如果其叶结点数为N0,⽽度数为2的结点总数为N2,则N0=N2+1;4.具有n个结点的完全⼆叉树的深度为K =[log2n」+1(取下整数)5.有N个结点的完全⼆叉树各结点如果⽤顺序⽅式存储,则结点之间有如下关系:若I为结点编号则如果I>1,则其⽗结点的编号为I/2;6.完全⼆叉树,如果2*I<=N,则其左⼉⼦(即左⼦树的根结点)的编号为2*I;若2*I>N,则⽆左⼉⼦;如果2*I+1<=N,则其右⼉⼦的结点编号为2*I+1;若2*I+1>N,则⽆右⼉⼦。
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。
二叉树的遍历学习心得 (3)
二叉树是一种经常出现在程序设计中的数据结构。
通过对二叉树的遍历,能够完成许多复杂的任务。
因此,学习二叉树的遍历方式非常重要。
首先,二叉树的遍历包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
其中,前序遍历就是先遍历根节点,再遍历左节点和右节点。
中序遍历是先遍历左节点,再遍历根节点和右节点。
后序遍历是先遍历左节点,再遍历右节点和根节点。
我们需要掌握这三种遍历方式,了解其原理和具体实现方法。
其次,在实现遍历方式时,我们需要使用递归或非递归的方式。
递归方式简单易懂,但是当节点较多时,会占用大量的栈空间,会导致栈溢出。
而非递归方式需要使用辅助数据结构,比如栈或队列,来实现遍历。
虽然它的代码相对复杂,但却具有灵活性和高效性。
我们要根据具体情况,选择适合的遍历方式。
最后,我们还需要注意二叉树遍历的应用。
比如,前序遍历可以用于复制树或表达式树,中序遍历可以用于对树进行排序,后序遍历可以用于计算表达式树的值等。
因此,在学习二叉树遍历的同时,还要了解它们的常见应用场景,以便更好地进行算法设计和应用实践。
总之,掌握二叉树的遍历方式和应用,对于数据结构和算法的学习非常重要。
我们要理解其原理和代码实现,并且要多加练习,深入掌握遍历的思想和技巧。
只有这样,我们才能在实际工作中灵活运用二叉树遍历,提高代码质量和效率。
《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>=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>=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。
数据结构课程设计报告班级:计算机科学与技术132班姓名:赖恒财指导教师:董跃华成绩:32信息工程学院2015 年7月8日目录图的最短路径算法实现1. 需求分析 (1)1.1 程序设计内容 (1)1.2 设计要求 (1)2.概要设计 (2)3.详细设计 (2)3.1 数据类型的定义 (2)3.2 功能模块的设计 (2)3.3 主程序流程 (9)4.调试分析 (10)4.1 问题回顾和分析 (10)4.2.经验和体会 (11)5.测试结果 (12)二叉树的遍历1.设计目的 (13)2.需求分析 (14)2.1课程设计的内容和要求 (14)2.2选题的意义及背景 (14)3.概要设计 (14)3.1设计思想 (14)3.2程序数据类型 (16)3.3程序模块分析 (16)3.3.1置空栈 (16)3.3.2入栈 (17)3.3.3出栈 (17)3.3.4取栈顶操作 (17)3.3.5判空栈 (17)3.4函数关系: (18)4.详细设计 (18)4.1二叉树算法程序截图和结果 (18)5.程序测试结果及问题分析 (19)6.总结 (20)参考文献 (21)附录1 (22)附录2 (26)图的最短路径算法实现----基于floyd最短路径算法1.需求分析设计校园平面图,所含景点不少于8个。
以图中顶点表示学校内各景点,存放景点的名称、景点介绍信息等;以边表示路径,存放路径长度信息。
要求将这些信息保存在文件graph.txt中,系统执行时所处理的数据要对此文件分别进行读写操作。
1.1程序设计内容1.从文件graph.txt中读取相应数据, 创建一个图,使用邻接矩阵表示图;2.景点信息查询:为来访客人提供校园任意景点相关信息的介绍;3.问路查询:为来访客人提供校园任意两个景点之间的一条最短路径。
1.2 设计要求(1) 程序要具在一定的健壮性,即当输入数据非法时,程序也能适当地做出反应。
(2) 程序要添加适当的注释,程序的书写要采用缩进格式。
数据结构二叉树知识点总结二叉树是指每个节点最多有两个子节点的树结构。
它是一种重要的数据结构,在算法和程序设计中被广泛应用。
下面是对二叉树的主要知识点进行详细总结。
1.二叉树的基本概念:-树节点:树的基本单元,包含数据项(节点值)和指向其他节点的指针。
-根节点:树的第一个节点。
-叶节点(又称为终端节点):没有子节点的节点。
-子节点:一些节点的下一级节点。
-父节点:一些节点的上一级节点。
-兄弟节点:拥有同一父节点的节点。
-深度:从根节点到当前节点的路径长度。
-高度:从当前节点到最远叶节点的路径长度。
2.二叉树的分类:-严格二叉树:每个节点要么没有子节点,要么有两个子节点。
-完全二叉树:除了最后一层外,其他层的节点数都达到最大,并且最后一层的节点依次从左到右排列。
-满二叉树:每个节点要么没有子节点,要么有两个子节点,并且所有叶节点都在同一层上。
-平衡二叉树:任意节点的两棵子树的高度差不超过13.二叉树的遍历:-前序遍历:根节点->左子树->右子树。
递归实现时,先访问当前节点,然后递归遍历左子树和右子树。
-中序遍历:左子树->根节点->右子树。
递归实现时,先递归遍历左子树,然后访问当前节点,最后递归遍历右子树。
-后序遍历:左子树->右子树->根节点。
递归实现时,先递归遍历左子树,然后递归遍历右子树,最后访问当前节点。
-层序遍历:从上到下,从左到右依次访问每个节点。
使用队列实现。
4.二叉查找树(BST):-二叉查找树是一种有序的二叉树,对于树中的每个节点,其左子树的节点的值都小于当前节点的值,右子树的节点的值都大于当前节点的值。
-插入操作:从根节点开始,递归地比较要插入的值和当前节点的值,根据比较结果向左或向右移动,直到找到插入位置为止。
-查找操作:从根节点开始,递归地比较要查找的值和当前节点的值,根据比较结果向左或向右移动,直到找到目标节点或到叶节点。
-删除操作:有三种情况:-被删除节点是叶节点:直接将其删除。
二叉树的遍历代码二叉树是一种非常常见的数据结构,它由根节点、左子树和右子树组成,可以用于实现各种算法和应用。
在使用二叉树时,我们常常需要进行遍历来获取树中的节点信息。
下面,我们将详细介绍二叉树的遍历方法及其代码实现。
二叉树的遍历方法分为三种:前序遍历、中序遍历和后序遍历。
它们的不同之处在于遍历节点的顺序不同。
我们分别来介绍一下这三种遍历方法。
1.前序遍历前序遍历的顺序是:先访问根节点,然后递归访问左子树和右子树。
实现前序遍历的代码如下:```pythondef preorder_traversal(node):if node:print(node.data)preorder_traversal(node.left)preorder_traversal(node.right)```在代码中,我们首先输出根节点的值,然后分别递归访问左子树和右子树,直到遍历完整个树。
2.中序遍历中序遍历的顺序是:先递归访问左子树,然后访问根节点,最后递归访问右子树。
实现中序遍历的代码如下:```pythondef inorder_traversal(node):if node:inorder_traversal(node.left)print(node.data)inorder_traversal(node.right)```在代码中,我们先递归访问左子树,然后输出根节点的值,最后递归访问右子树。
3.后序遍历后序遍历的顺序是:先递归访问左子树和右子树,然后访问根节点。
实现后序遍历的代码如下:```pythondef postorder_traversal(node):if node:postorder_traversal(node.left)postorder_traversal(node.right)print(node.data)```在代码中,我们先递归访问左子树和右子树,然后输出根节点的值。
通过前序遍历、中序遍历和后序遍历,我们可以获取二叉树中每个节点的值。
二叉树的三种遍历方法
二叉树是一种常见的数据结构,它由节点和边组成,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。
二叉树的遍历是指按照一定的顺序依次访问二叉树中的所有节点。
常见的二叉树遍历方法有三种,分别是前序遍历、中序遍历和后序遍历。
一、前序遍历
前序遍历是指先访问根节点,再依次访问左子树和右子树。
具体步骤如下:
1. 访问根节点。
2. 前序遍历左子树。
3. 前序遍历右子树。
二、中序遍历
中序遍历是指先访问左子树,再访问根节点,最后访问右子树。
具体步骤如下:
1. 中序遍历左子树。
2. 访问根节点。
3. 中序遍历右子树。
三、后序遍历
后序遍历是指先访问左子树,再访问右子树,最后访问根节点。
具体步骤如下:
1. 后序遍历左子树。
2. 后序遍历右子树。
3. 访问根节点。
以上三种遍历方法都是深度优先遍历,因为它们都是先访问一个节点的所有子节点,再依次访问子节点的子节点。
在实际应用中,不同的遍历方法有不同的应用场景,例如前序遍历可以用于复制一棵二叉树,中序遍历可以用于排序,后序遍历可以用于计算表达式的值。
问题一:二叉树遍历1.问题描述设输入该二叉树的前序序列为:ABC##DE#G##F##HI##J#K##〔#代表空子树〕请编程完成以下任务:⑴请根据此输入来建立该二叉树,并输出该二叉树的前序、中序和后序序列;⑵按层次遍历的方法来输出该二叉树按层次遍历的序列;⑶求该二叉树的高度。
2. 设计描述〔 1 〕二叉树是一种树形构造,遍历就是要让树中的所有节点被且仅被一次,即按一定规律罗列成一个线性队列。
二叉〔子〕树是一种递归定义的构造,包含三个局部:根结点〔 N〕、左子树〔 L〕、右子树〔 R〕。
根据这三个局部的次序对二叉树的遍历发展分类,总共有 6种遍历方案: NLR 、LNR 、LRN 、NRL 、RNL和 LNR 。
研究二叉树的遍历就是研究这 6种具体的遍历方案,显然根据简单的对称性,左子树和右子树的遍历可互换,即 NLR与 NRL 、LNR与 RNL 、LRN与 RLN ,分别相类似,于是只需研究 NLR 、LNR和 LRN 三种即可,分别称为先序遍历〞、中序遍历〞和后序遍历〞。
采用递归方式就可以容易的实现二叉树的遍历,算法简单且直观。
〔2〕此外,二叉树的层次遍历即按照二叉树的层次构造发展遍历,按照从上到下,同一层从左到右的次序各节点。
遍历算法可以利用队列来实现,开场时将整个树的根节点入队,然后每从队列中删除一个节点并输出该节点的值时,都将它的非空的摆布子树入队,当队列完毕时算法完毕。
〔3〕计算二叉树高度也是利用递归来实现:假设一颗二叉树为空,则它的深度为 0 ,否则深度等于摆布子树的最大深度加一。
3 .源程序1 #include <stdio.h>2 #include <stdlib.h>3 #include <malloc.h>4 #define ElemType char5 struct BTreeNode {6 ElemType data;7 struct BTreeNode* left;8 struct BTreeNode* right;9 };10 void CreateBTree(struct BTreeNode** T)11 {12 char ch;1314 if (ch == '#') *T = NULL;15 else {16 (*T) = malloc(sizeof(struct BTreeNode));17 (*T)->data = ch;18 CreateBTree(&((*T)->left));19 CreateBTree(&((*T)->right));20 }21 }22 void Preorder(struct BTreeNode* T)23 {24 if (T != NULL) {2526 Preorder(T->left);27 Preorder(T->right);28 }29 }30 void Inorder(struct BTreeNode* T)31 {32 if (T != NULL) {33 Inorder(T->left);3435 Inorder(T->right);36 }37 }38 void Postorder(struct BTreeNode* T)39 {40 if (T != NULL) {41 Postorder(T->left);42 Postorder(T->right);4344 }45 }46 void Levelorder(struct BTreeNode* BT)47 {48 struct BTreeNode* p;49 struct BTreeNode* q[30];50 int front=0,rear=0;51 if(BT!=NULL) {52 rear=(rear+1)% 30;53 q[rear]=BT;54 }55 while(front!=rear) {56 front=(front+1)% 30;57 p=q[front];5859 if(p->left!=NULL) {60 rear=(rear+1)% 30;61 q[rear]=p->left;62 }63 if(p->right!=NULL) {64 rear=(rear+1)% 30;65 q[rear]=p->right;66 }67 }68 }69 int getHeight(struct BTreeNode* T)70 {71 int lh,rh;72 if (T == NULL) return 0;73 lh = getHeight(T->left);74 rh = getHeight(T->right);7576 }77 void main(void)78 {79 struct BTreeNode* T;80 CreateBTree(&T);81 前序序列:82 Preorder(T);8384 中序序列:85 Inorder(T);-4.运行结果问题二:哈夫曼编码、译码系统1. 问题描述 对一个ASCII 编码的文本文件中的字符发展哈夫曼编码,生成编码文件; 反过来,可将编码文件译码复原为一个文本文件〔选做〕 。
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
typedef struct bnode {
int data;
struct bnode *lchild, *rchild;
} Bnode, *BTree;
void Visite(BTree t)
{
printf("%d ",t->data);
}
BTree Init_Node()
{
BTree btree;
btree=(BTree)malloc(sizeof(Bnode));//分配空间
if(btree)
{
btree->lchild=NULL;
btree->rchild=NULL;
}
return btree;
}
//递归创建树
void createTree(BTree t,int nodes[],int i)
{
BTree left,right;
if(2*i<=nodes[0])// 生成左孩子结点
{
left=Init_Node();
left->data=nodes[2*i];
t->lchild=left;
createTree(left,nodes,2*i);//以此结点为根结点,递归继续生成孩子结点}
if(2*i+1<=nodes[0])//生成右孩子结点
{
right=Init_Node();
right->data=nodes[2*i+1];
t->rchild=right;
createTree(right,nodes,2*i+1);//以此结点为根结点,递归继续生成孩子结点}
}
//先序遍历
void PreOrder(BTree t)
{
if(t)
{
printf("%d",t->data);
PreOrder(t->lchild);
PreOrder(t->rchild);
}
}
//中序遍历
void InOrder(BTree t)
{
if(t)
{
InOrder(t->lchild);
printf("%d",t->data);
InOrder(t->rchild);
}
}
//后序遍历
void PostOrder(BTree t)
{
if(t)
{
PostOrder(t->lchild);
PostOrder(t->rchild);
printf("%d",t->data);
}
}
//递归销毁树
void Destroy_Tree(BTree *Node)
{
if(*Node)
{
Destroy_Tree(&((*Node)->lchild));
Destroy_Tree(&((*Node)->rchild));
free(*Node);
*Node=NULL;
}
}
int main()
{
int n;
printf("请输入完全二叉树的结点总数:");
scanf("%d", &n);
int btree[n+1];
btree[0]=n;
//输入完全二叉树的节点
printf("请逐个输入完全二叉树的结点...\n");
int i,j;
for(i=1;i<=n;i++)
{
printf("请输入完全二叉树第%d个结点元素:",i);
scanf("%d", &btree[i]);
}
BTree root=Init_Node();
root->data=btree[1];
createTree(root,btree,1);
printf("\n先序遍历结果:");
PreOrder(root);
printf("\n中序遍历结果:");
InOrder(root);
printf("\n后序遍历结果:");
PostOrder(root);
Destroy_Tree(&root);
}。