数据结构—最优二叉树及其应用

数据结构哈夫曼树和哈夫曼编码权值一、引言在计算机领域，数据结构是非常重要的一部分，而哈夫曼树和哈夫曼编码是数据结构中非常经典的部分之一。

本文将对哈夫曼树和哈夫曼编码的权值进行全面评估，并探讨其深度和广度。

通过逐步分析和讨论，以期让读者更深入地理解哈夫曼树和哈夫曼编码的权值。

二、哈夫曼树和哈夫曼编码的基本概念1. 哈夫曼树哈夫曼树，又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。

它的概念来源于一种数据压缩算法，可以有效地减少数据的存储空间和传输时间。

哈夫曼树的构建过程是基于给定的权值序列，通过反复选择两个最小权值的节点构建出来。

在构建过程中，需要不断地重排权值序列，直到构建出一个满足条件的哈夫曼树。

2. 哈夫曼编码哈夫曼编码是一种变长编码方式，它利用了哈夫曼树的特点，对不同的字符赋予不同长度的编码。

通过构建哈夫曼树，可以得到一套满足最优存储空间的编码规则。

在实际应用中，哈夫曼编码经常用于数据压缩和加密传输，能够有效地提高数据的传输效率和安全性。

三、哈夫曼树和哈夫曼编码的权值评估1. 深度评估哈夫曼树和哈夫曼编码的权值深度值得我们深入探究。

从构建哈夫曼树的角度来看，权值决定了节点在树中的位置和层次。

权值越大的节点往往位于树的底层，而权值较小的节点则位于树的高层。

这种特性使得哈夫曼树在数据搜索和遍历过程中能够更快地找到目标节点，提高了数据的处理效率。

而从哈夫曼编码的角度来看，权值的大小直接决定了编码的长度。

权值越大的字符被赋予的编码越短，可以有效地减少数据传输的长度，提高了数据的压缩率。

2. 广度评估另哈夫曼树和哈夫曼编码的权值也需要进行广度评估。

在构建哈夫曼树的过程中，权值的大小直接影响了树的结构和形状。

当权值序列较为分散时，哈夫曼树的结构会更加平衡，节点的深度差异较小。

然而，当权值序列的差异较大时，哈夫曼树的结构也会更不平衡，而且可能出现退化现象。

这会导致数据的处理效率降低，需要进行额外的平衡调整。

动态规划-最优⼆叉搜索树摘要： 本章介绍了⼆叉查找树的概念及操作。

主要内容包括⼆叉查找树的性质，如何在⼆叉查找树中查找最⼤值、最⼩值和给定的值，如何找出某⼀个元素的前驱和后继，如何在⼆叉查找树中进⾏插⼊和删除操作。

在⼆叉查找树上执⾏这些基本操作的时间与树的⾼度成正⽐，⼀棵随机构造的⼆叉查找树的期望⾼度为O(lgn)，从⽽基本动态集合的操作平均时间为θ(lgn)。

1、⼆叉查找树 ⼆叉查找树是按照⼆叉树结构来组织的，因此可以⽤⼆叉链表结构表⽰。

⼆叉查找树中的关键字的存储⽅式满⾜的特征是：设x为⼆叉查找树中的⼀个结点。

如果y是x的左⼦树中的⼀个结点，则key[y]≤key[x]。

如果y是x的右⼦树中的⼀个结点，则key[x]≤key[y]。

根据⼆叉查找树的特征可知，采⽤中根遍历⼀棵⼆叉查找树，可以得到树中关键字有⼩到⼤的序列。

介绍了⼆叉树概念及其遍历。

⼀棵⼆叉树查找及其中根遍历结果如下图所⽰：书中给出了⼀个定理：如果x是⼀棵包含n个结点的⼦树的根，则其中根遍历运⾏时间为θ(n)。

问题：⼆叉查找树性质与最⼩堆之间有什么区别？能否利⽤最⼩堆的性质在O(n)时间内，按序输出含有n个结点的树中的所有关键字？2、查询⼆叉查找树 ⼆叉查找树中最常见的操作是查找树中的某个关键字，除了基本的查询，还⽀持最⼤值、最⼩值、前驱和后继查询操作，书中就每种查询进⾏了详细的讲解。

（1）查找SEARCH 在⼆叉查找树中查找⼀个给定的关键字k的过程与⼆分查找很类似，根据⼆叉查找树在的关键字存放的特征，很容易得出查找过程：⾸先是关键字k与树根的关键字进⾏⽐较，如果k⼤⽐根的关键字⼤，则在根的右⼦树中查找，否则在根的左⼦树中查找，重复此过程，直到找到与遇到空结点为⽌。

例如下图所⽰的查找关键字13的过程：（查找过程每次在左右⼦树中做出选择，减少⼀半的⼯作量）书中给出了查找过程的递归和⾮递归形式的伪代码：1 TREE_SEARCH(x,k)2 if x=NULL or k=key[x]3 then return x4 if(k<key[x])5 then return TREE_SEARCH(left[x],k)6 else7 then return TREE_SEARCH(right[x],k)1 ITERATIVE_TREE_SEARCH(x,k)2 while x!=NULL and k!=key[x]3 do if k<key[x]4 then x=left[x]5 else6 then x=right[x]7 return x（2）查找最⼤关键字和最⼩关键字 根据⼆叉查找树的特征，很容易查找出最⼤和最⼩关键字。

第5章树和二叉树一、填空题1、指向结点前驱和后继的指针称为线索。

二、判断题1、二叉树是树的特殊形式。

（）2、完全二叉树中，若一个结点没有左孩子，则它必是叶子。

（）3、对于有N个结点的二叉树，其高度为。

（）4、满二叉树一定是完全二叉树，反之未必。

（）5、完全二叉树可采用顺序存储结构实现存储，非完全二叉树则不能。

（）6、若一个结点是某二叉树子树的中序遍历序列中的第一个结点，则它必是该子树的后序遍历序列中的第一个结点。

（）7、不使用递归也可实现二叉树的先序、中序和后序遍历。

（）8、先序遍历二叉树的序列中，任何结点的子树的所有结点不一定跟在该结点之后。

（）9、赫夫曼树是带权路径长度最短的树，路径上权值较大的结点离根较近。

（）110、在赫夫曼编码中，出现频率相同的字符编码长度也一定相同。

（）三、单项选择题1、把一棵树转换为二叉树后，这棵二叉树的形态是（A）。

A．唯一的Ｂ．有多种C．有多种，但根结点都没有左孩子Ｄ．有多种，但根结点都没有右孩子解释：因为二叉树有左孩子、右孩子之分，故一棵树转换为二叉树后，这棵二叉树的形态是唯一的。

2、由3个结点可以构造出多少种不同的二叉树？（D）A．2 B．3 C．4 D．5解释：五种情况如下：3、一棵完全二叉树上有1001个结点，其中叶子结点的个数是（D）。

A．250 B． 500 C．254 D．501解释：设度为0结点（叶子结点）个数为A，度为1的结点个数为B，度为2的结点个数为C，有A=C+1，A+B+C=1001，可得2C+B=1000，由完全二叉树的性质可得B=0或1，又因为C为整数，所以B=0，C=500，A=501，即有501个叶子结点。

4、一个具有1025个结点的二叉树的高h为（C）。

A．11 B．10 C．11至1025之间 D．10至1024之间解释：若每层仅有一个结点，则树高h为1025；且其最小树高为⎣log21025⎦ + 1=11，即h在11至1025之间。

二叉树的储存结构的实现及应用二叉树是一种常见的数据结构，它在计算机科学和算法设计中广泛应用。

二叉树的储存结构有多种实现方式，包括顺序储存结构和链式储存结构。

本文将从这两种储存结构的实现和应用角度进行详细介绍，以便读者更好地理解二叉树的储存结构及其在实际应用中的作用。

一、顺序储存结构的实现及应用顺序储存结构是将二叉树的节点按照从上到下、从左到右的顺序依次存储在一维数组中。

通常采用数组来实现顺序储存结构，数组的下标和节点的位置之间存在一定的对应关系，通过数学计算可以快速找到节点的父节点、左孩子和右孩子。

顺序储存结构的实现相对简单，利用数组的特性可以迅速随机访问节点，适用于完全二叉树。

1.1 实现过程在采用顺序储存结构的实现中，需要首先确定二叉树的深度，然后根据深度确定数组的长度。

通过数学计算可以得到节点间的位置关系，初始化数组并按照规定的顺序将二叉树节点逐一填入数组中。

在访问二叉树节点时，可以通过计算得到节点的父节点和子节点的位置，从而实现随机访问。

1.2 应用场景顺序储存结构适用于完全二叉树的储存和遍历，常见的应用场景包括二叉堆和哈夫曼树。

二叉堆是一种特殊的二叉树，顺序储存结构可以方便地实现它的插入、删除和调整操作，因此在堆排序、优先队列等算法中得到广泛应用。

哈夫曼树则是数据压缩领域的重要应用，通过顺序储存结构可以有效地构建和处理哈夫曼树，实现压缩编码和解码操作。

二、链式储存结构的实现及应用链式储存结构是通过指针将二叉树的节点连接起来，形成一个类似链表的结构。

每个节点包含数据域和指针域，指针域指向节点的左右孩子节点。

链式储存结构的实现相对灵活，适用于任意形态的二叉树，但需要额外的指针空间来存储节点的地址信息。

2.1 实现过程在链式储存结构的实现中，每个节点需要定义为一个包含数据域和指针域的结构体或类。

通过指针来连接各个节点，形成一个二叉树的结构。

在树的遍历和操作中，可以通过指针的操作来实现节点的访问和处理，具有较高的灵活性和可扩展性。

数据结构之⼆叉树（BinaryTree）⽬录导读 ⼆叉树是⼀种很常见的数据结构，但要注意的是，⼆叉树并不是树的特殊情况，⼆叉树与树是两种不⼀样的数据结构。

⽬录 ⼀、⼆叉树的定义 ⼆、⼆叉树为何不是特殊的树 三、⼆叉树的五种基本形态 四、⼆叉树相关术语 五、⼆叉树的主要性质（6个） 六、⼆叉树的存储结构（2种） 七、⼆叉树的遍历算法（4种） ⼋、⼆叉树的基本应⽤：⼆叉排序树、平衡⼆叉树、赫夫曼树及赫夫曼编码⼀、⼆叉树的定义 如果你知道树的定义（有限个结点组成的具有层次关系的集合），那么就很好理解⼆叉树了。

定义：⼆叉树是n(n≥0)个结点的有限集，⼆叉树是每个结点最多有两个⼦树的树结构，它由⼀个根结点及左⼦树和右⼦树组成。

（这⾥的左⼦树和右⼦树也是⼆叉树）。

值得注意的是，⼆叉树和“度⾄多为2的有序树”⼏乎⼀样，但，⼆叉树不是树的特殊情形。

具体分析如下⼆、⼆叉树为何不是特殊的树 1、⼆叉树与⽆序树不同 ⼆叉树的⼦树有左右之分，不能颠倒。

⽆序树的⼦树⽆左右之分。

2、⼆叉树与有序树也不同（关键） 当有序树有两个⼦树时，确实可以看做⼀颗⼆叉树，但当只有⼀个⼦树时，就没有了左右之分，如图所⽰：三、⼆叉树的五种基本状态四、⼆叉树相关术语是满⼆叉树；⽽国际定义为，不存在度为1的结点，即结点的度要么为2要么为0，这样的⼆叉树就称为满⼆叉树。

这两种概念完全不同，既然在国内，我们就默认第⼀种定义就好）。

完全⼆叉树：如果将⼀颗深度为K的⼆叉树按从上到下、从左到右的顺序进⾏编号，如果各结点的编号与深度为K的满⼆叉树相同位置的编号完全对应，那么这就是⼀颗完全⼆叉树。

如图所⽰：五、⼆叉树的主要性质 ⼆叉树的性质是基于它的结构⽽得来的，这些性质不必死记，使⽤到再查询或者⾃⼰根据⼆叉树结构进⾏推理即可。

性质1：⾮空⼆叉树的叶⼦结点数等于双分⽀结点数加1。

证明：设⼆叉树的叶⼦结点数为X，单分⽀结点数为Y，双分⽀结点数为Z。

二叉树用途二叉树是一种常用的数据结构，由节点和连接节点的边组成，其中每个节点最多有两个子节点，被称为左子节点和右子节点。

二叉树具有以下特点：1. 有层次结构：节点按照层次排列，每层从左到右。

2. 可以拥有零个、一个或两个子节点。

3. 二叉树的子树也是二叉树。

4. 深度为d的二叉树最多含有2^d-1个节点，其中d为二叉树的深度。

二叉树的用途非常广泛，下面将详细讨论几个主要的应用场景。

1. 搜索、排序和查找：二叉树可以用于快速搜索、排序和查找数据。

二叉搜索树是一种常用的二叉树类型，其中每个节点的值大于左子树的所有节点的值，小于右子树的所有节点的值。

通过二分查找算法，在二叉搜索树中可以快速定位目标值。

2. 堆：二叉堆是一种用于实现优先队列的数据结构。

它具有以下特点：任意节点的关键字值都小于（或大于）或等于其子节点的关键字值，根节点的关键字值最小（或最大）；并且堆是一颗完全二叉树。

二叉堆的插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)，适用于一些需要高效的优先级操作的场景，例如任务调度。

3. 表达式树：二叉树可以用于存储和计算数学表达式。

表达式树是一种二叉树，其叶节点是操作数，内部节点是操作符。

通过遍历表达式树，我们可以通过递归的方式计算整个表达式的值。

4. 文件系统：二叉树可以用于组织和管理文件系统中的文件和文件夹。

每个节点代表一个文件或文件夹，左子节点代表文件夹下的子文件夹，右子节点代表同一层级下的其他文件或文件夹。

通过遍历二叉树，可以实现文件的查找、创建、删除等操作。

5. 数据压缩：哈夫曼树是一种常用的数据压缩算法，通过构建二叉树来实现。

在哈夫曼树中，出现频率较高的字符对应的节点位于树的较低层，而出现频率较低的字符对应的节点位于树的较高层。

通过对字符进行编码，并使用相对较短的编码表示高频字符，可以实现对数据的高效压缩和解压缩。

6. 平衡树：平衡树是一种特殊类型的二叉树，其左子树和右子树的高度差不超过1。

二叉树的现实中典型例子二叉树是一种常用的数据结构，它具有广泛的应用。

下面列举了十个二叉树在现实中的典型例子。

一、文件系统文件系统是计算机中常见的二叉树应用之一。

文件系统中的目录和文件可以组织成一棵树，每个目录称为一个节点，而文件则是叶子节点。

通过树的结构，我们可以方便地对文件和目录进行管理和查找。

二、组织架构企业或组织的组织架构通常可以用二叉树来表示。

每个部门可以看作是一个节点，而员工则是叶子节点。

通过组织架构树，我们可以清晰地了解到企业或组织内部的管理层级关系。

三、家谱家谱是一个家族的血缘关系的记录，一般可以用二叉树来表示。

每个人可以看作是一个节点，而父子关系则是节点之间的连接。

通过家谱树，我们可以追溯家族的历史和血缘关系。

四、编译器编译器是将高级语言转换为机器语言的程序。

在编译过程中，编译器通常会使用语法分析树来表示源代码的结构。

语法分析树是一种特殊的二叉树，它将源代码表示为一个树状结构，方便进行语法分析和编译优化。

五、数据库索引数据库中的索引是一种用于提高数据查询效率的数据结构。

常见的索引结构包括B树和B+树，它们都是二叉树的变种。

通过索引树，数据库可以快速地定位到需要查询的数据，提高数据库的检索性能。

六、表达式求值在数学计算中，表达式求值是一项重要的任务。

通过使用二叉树，我们可以方便地表示和计算表达式。

二叉树的叶子节点可以是操作数，而内部节点可以是运算符。

通过遍历二叉树，我们可以按照正确的顺序对表达式进行求值。

七、电路设计在电路设计中，二叉树也有广泛的应用。

例如，我们可以使用二叉树来表示逻辑电路的结构，每个门电路可以看作是一个节点，而连接线则是节点之间的连接。

通过电路设计树，我们可以方便地进行电路的布线和优化。

八、图像处理图像处理是一项常见的计算机技术，而二叉树在图像处理中也有重要的应用。

例如，我们可以使用二叉树来表示图像的像素信息，每个像素可以看作是一个节点，而像素之间的关系则是节点之间的连接。

最优二叉树的生成及应用张广学【摘要】衡量一个算法的优劣有许多因素,效率就是其中之一.而效率指的就是算法的执行时间.提高效率是软件开发必须注重的问题.对同一个问题往往有多个算法可以解决,在同等条件下,执行时间短的算法其效率是最高的.从霍夫曼树的定义以及霍夫曼算法出发,介绍如何构造霍夫曼树以及利用霍夫曼算法优化程序设计的原理,重点讨论在判定类问题中利用霍夫曼树可以建立最佳判定算法,提高程序的执行速度.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2008(031)010【总页数】3页(P112-113,119)【关键词】霍夫曼树;霍夫曼算法;最佳判定算法;执行时间【作者】张广学【作者单位】陕西纺织服装职业技术学院,陕西,咸阳,712000【正文语种】中文【中图分类】TP1831 引言衡量一个算法的优劣有许多因素，效率就是其中之一。

而效率指的就是算法的执行时间。

提高效率是软件开发必须注重的问题。

对同一个问题往往有多个算法可以解决，在同等条件下,执行时间短的算法其效率是最高的。

最优二叉树最早是由霍夫曼于1952年提出的,所以被称为霍夫曼树,相应的算法称为霍夫曼算法。

霍夫曼树又称最优二叉树，是指带权路径长度最小的二叉树。

在软件开发中，都要解决大量的判定类问题，解决这类问题的习惯做法常是自上而下(或自下而上)或由高到低(或由低到高)的逐个判断。

而大量的判定问题中普遍存在着满足中间条件的多，满足两头条件的少的现象(近似于正态分布)。

利用霍夫曼树可以建立最佳判定算法，大大提高程序的执行速度。

2 霍夫曼树定义及霍夫曼算法2.1 霍夫曼树定义一般地，假设有n个权值{w1,w2,…,wn}，如何构造有n个叶子结点的二叉树，每个叶子结点带有权值wi且带权路径长度WPL最小，这是一个很有实际意义的问题，霍夫曼早在1952年就提出一个带有一般规律的算法，很好地解决这个问题，因此人们把这种具有最小路径长度的二叉树称为霍夫曼树或最优二叉树，相应的算法称为霍夫曼算法。

实验六：二叉树及其应用一、实验目的树是数据结构中应用极为广泛的非线性结构，本单元的实验达到熟悉二叉树的存储结构的特性，以及如何应用树结构解决具体问题。

二、问题描述首先，掌握二叉树的各种存储结构和熟悉对二叉树的基本操作。

其次，以二叉树表示算术表达式的基础上，设计一个十进制的四则运算的计算器。

如算术表达式：a+b*(c-d)-e/f三、实验要求如果利用完全二叉树的性质和二叉链表结构建立一棵二叉树，分别计算统计叶子结点的个数。

求二叉树的深度。

十进制的四则运算的计算器可以接收用户来自键盘的输入。

由输入的表达式字符串动态生成算术表达式所对应的二叉树。

自动完成求值运算和输出结果。

四、实验环境PC微机DOS操作系统或Windows 操作系统Turbo C 程序集成环境或Visual C++ 程序集成环境五、实验步骤1、根据二叉树的各种存储结构建立二叉树；2、设计求叶子结点个数算法和树的深度算法；3、根据表达式建立相应的二叉树，生成表达式树的模块；4、根据表达式树，求出表达式值，生成求值模块；5、程序运行效果，测试数据分析算法。

六、测试数据1、输入数据：2.2*（3.1+1.20）-7.5/3正确结果：6.962、输入数据：(1+2)*3+(5+6*7);正确输出：56七、表达式求值由于表达式求值算法较为复杂，所以单独列出来加以分析：1、主要思路：由于操作数是任意的实数，所以必须将原始的中缀表达式中的操作数、操作符以及括号分解出来，并以字符串的形式保存；然后再将其转换为后缀表达式的顺序，后缀表达式可以很容易地利用堆栈计算出表达式的值。

例如有如下的中缀表达式：a+b-c转换成后缀表达式为：ab+c-然后分别按从左到右放入栈中，如果碰到操作符就从栈中弹出两个操作数进行运算，最后再将运算结果放入栈中，依次进行直到表达式结束。

如上述的后缀表达式先将a 和b 放入栈中，然后碰到操作符“+”，则从栈中弹出a 和b 进行a+b 的运算，并将其结果d（假设为d）放入栈中，然后再将c 放入栈中，最后是操作符“-”，所以再弹出d和c 进行d-c 运算，并将其结果再次放入栈中，此时表达式结束，则栈中的元素值就是该表达式最后的运算结果。

二叉树应用场景二叉树是计算机科学中最基本的数据结构之一。

它是一种树状结构，每个节点最多有两个子节点。

在计算机科学中，二叉树被广泛应用于各种算法和数据结构中。

本文将介绍二叉树在不同领域的应用场景。

1. 数据库数据库系统的设计和实现是计算机科学中的一个重要领域。

在数据库中，二叉树被广泛应用于实现索引。

索引是一种用于加速数据库查询的数据结构。

通常情况下，索引是基于二叉树的。

在二叉树索引中，每个节点都包含一个键值和指向左、右子树的指针。

通过不断比较键值，查询可以快速定位所需的数据。

2. 编程语言编程语言是计算机科学中的另一个重要领域。

在编程语言中，二叉树被广泛应用于解析和生成语法树。

语法树是一种表示程序语法结构的树状结构。

在语法树中，每个节点表示一个语法元素，例如变量、运算符或函数调用。

通过构建语法树，编译器可以将源代码转换为可执行代码。

3. 图形学图形学是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到计算机图形的生成、处理和显示。

在图形学中，二叉树被广泛应用于构建几何图形的数据结构。

例如，二叉树可以用于实现三角网格的分割和细分。

在这种情况下，每个节点表示一个三角形，而左、右子树分别表示三角形的左、右子三角形。

通过递归地细分三角形，可以生成复杂的几何形状。

4. 人工智能人工智能是计算机科学中的一个快速发展的领域。

在人工智能中，二叉树被广泛应用于实现决策树和搜索树。

决策树是一种用于分类和预测的数据结构。

在决策树中，每个节点表示一个属性，例如年龄、性别或收入水平。

通过比较属性值，可以将数据集分成更小的子集。

搜索树是一种用于搜索最优解的数据结构。

在搜索树中，每个节点表示一个状态，例如一个棋盘上的局面。

通过不断扩展搜索树，可以找到最优的解决方案。

5. 系统设计系统设计是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到软件和硬件的设计和实现。

在系统设计中，二叉树被广泛应用于实现数据结构和算法。

例如，二叉搜索树是一种用于快速查找和插入数据的数据结构。

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。

数据结构——霍夫曼树及题⽬场景应⽤什么是霍夫曼树霍夫曼树是⼆叉树的⼀种特殊形式，⼜称为最优⼆叉树，其主要作⽤在于数据压缩和编码长度的优化。

给定n个权值作为n个叶⼦结点，构造⼀棵⼆叉树，若带权路径长度达到最⼩，称这样的⼆叉树为最优⼆叉树，也称为霍夫曼树(Huffman Tree)。

霍夫曼树的构造思路若要使得带权外路径长度最⼩，可以将权值⼤的节点尽量靠近根节点，这样路径短⼀些；⽽权值⼩的节点可以适当远离根节点，因为权值⼩，外路径稍微长⼀点也没事。

应⽤场景霍夫曼编码霍夫曼编码是⼀种基于最⼩冗余编码的压缩算法。

最⼩冗余编码是指，如果知道⼀组数据中符号出现的频率，就可以⽤⼀种特殊的⽅式来表⽰符号从⽽减少数据需要的存储空间。

⼀种⽅法是使⽤较少的位对出现频率⾼的符号编码，⽤较多的位对出现频率低的符号编码。

我们要意识到，⼀个符号不⼀定必须是⽂本字符，它可以是任何⼤⼩的数据，但往往它只占⼀个字节。

算法题应⽤霍夫曼树的特性除了压缩，还可以⽤于⼀些关于最⼩代价问题的决策上。

例如：⼀个⽼⽊匠，有若⼲段长短不⼀的⽊头，他想把这些⽊头全部拼成⼀根，每次拼接耗费的体⼒是当前拼接的两段⽊头的长度，问⽼⽊匠最⼩花费多少体⼒。

代码实现1. 利⽤优先队列存储节点，保证队列中的节点值是有序的；2. 每次获取队列中的两个最⼩值，然后⽤这两个节点的和构造⼀个新的节点作为它们的⽗节，然后⼦节点出队，⽗节点⼊队；3. 循环这个过程，直到队列中只有⼀个节点为⽌，返回这个节点即可。

TreeNode hfmTree(int[] w){// 将所有节点存⼊优先队列，按照权值递增排序PriorityQueue<TreeNode> queue = new PriorityQueue<>(w.length, (a, b) -> a.val - b.val);for(int i=0; i<w.length; i++){queue.offer(new TreeNode(w[i]));}// 构造哈夫曼树while( queue.size() > 1 ){// 弹出最⼩的两个节点TreeNode node1 = queue.poll();TreeNode node2 = queue.poll();// 构造⽗节点TreeNode father = new TreeNode(node1.val + node2.val);father.left = node1;father.right = node2;// ⽗节点⼊队queue.offer( father );}return queue.poll();}。

最优二叉树规则最优二叉树，也称为哈夫曼树，是一种特殊的二叉树结构，它的构建过程是基于一组权值的频率分布来进行的。

最优二叉树规则是指在构建最优二叉树时所遵循的一些基本规则，这些规则可以帮助我们更好地理解最优二叉树的构建过程，从而更好地应用它们来解决实际问题。

最优二叉树的构建过程最优二叉树的构建过程是基于一组权值的频率分布来进行的。

在构建最优二叉树时，我们需要按照以下步骤进行：1. 将所有的权值按照从小到大的顺序排列。

2. 选取两个权值最小的节点作为左右子节点，构建一个新的节点，其权值为这两个节点的权值之和。

3. 将新节点的权值插入到原来的序列中，并将原来的两个节点从序列中删除。

4. 重复步骤2和3，直到序列中只剩下一个节点为止。

最优二叉树规则在构建最优二叉树时，我们需要遵循以下规则：1. 权值越大的节点应该离根节点越近。

2. 在同一层次上，权值越小的节点应该在左边。

3. 在构建最优二叉树时，我们应该尽量使得树的深度最小。

这些规则的目的是为了使得最优二叉树的结构更加紧凑，从而减少树的深度，提高树的搜索效率。

在实际应用中，我们可以根据这些规则来构建最优二叉树，从而更好地解决实际问题。

最优二叉树的应用最优二叉树在实际应用中有着广泛的应用，例如在数据压缩、编码和解码、图像处理等领域中都有着重要的应用。

在数据压缩中，我们可以利用最优二叉树来构建哈夫曼编码，从而将数据压缩到最小的空间。

在编码和解码中，我们可以利用最优二叉树来实现高效的编码和解码算法。

在图像处理中，我们可以利用最优二叉树来实现图像的压缩和解压缩，从而减少图像的存储空间和传输带宽。

总结最优二叉树是一种特殊的二叉树结构，它的构建过程是基于一组权值的频率分布来进行的。

在构建最优二叉树时，我们需要遵循一些基本规则，例如权值越大的节点应该离根节点越近，权值越小的节点应该在左边等。

最优二叉树在实际应用中有着广泛的应用，例如在数据压缩、编码和解码、图像处理等领域中都有着重要的应用。