数据结构程序报告(平衡二叉树的操作)
数据结构二叉树实验报告

一 、实验目的和要求(1)掌握树的相关概念,包括树、节点的度、树的度、分支节点、叶子节点、孩子节点、双亲节 点、树的深度、森林等定义。
(2)掌握树的表示,包括树形表示法、文氏图表示法、凹入表示法和括号表示法等。
(3)掌握二叉树的概念,包括二叉树、满二叉树和完全二叉树的定义。
(4)掌握二叉树的性质。
(5)重点掌握二叉树的存储结构,包括二叉树顺序存储结构和链式存储结构。
(6)重点掌握二叉树的基本运算和各种遍历算法的实现。
(7)掌握线索二叉树的概念和相关算法的实现。
(8)掌握哈夫曼树的定义、哈夫曼树的构造过程和哈夫曼编码的产生方法。
(9)掌握并查集的相关概念和算法。
(10)灵活运用二叉树这种数据结构解决一些综合应用问题。
二、实验内容注:二叉树b 为如图7-123所示的一棵二叉树图7-123+实验7.1 编写一个程序algo7-1.cpp,实现二叉树的各种运算,并在此基础上设计一个程序exp7-1.cpp 完成如下功能:(1)输出二叉树b ;(2)输出H 节点的左、右孩子节点值; (3)输出二叉树b 的深度; (4)输出二叉树b 的宽度; (5)输出二叉树b 的节点个数;(6)输出二叉树b 的叶子节点个数。
实验7.2设计一个程序exp7-2.cpp,实现二叉树的先序遍历、中序遍历和后序遍历和非递归算法, 以及层次变量里的算法。
并对图7-123所示的二叉树b 给出求解结果。
b+ACF GIKL+NM+E+HdJD₄B臣1607-1.CPPif(b?-HULL)re3P4+;Qu[rear]-p-b;Qu[rear].1no=1;while(reart=front){Front++;b=Qu[front]-P;lnum-Qu[front].1no;if(b->Ichildt=NULL)rpar+t;Qu[rear]-p=b->1child;Qu[rear].Ino-lnun+1;if(D->rch11d?=NULL)1/根结点指针入队//根结点的层次编号为1 1/队列不为空1/队头出队1/左孩子入队1/右孩子入队redr+t;qu[rear]-p=b->rchild;Qu[rear].1no-lnun*1;}}nax-0;lnun-1;i-1;uhile(i<=rear){n=0;whdle(i<=rear ge Qu[1].1no==1num)n+t;it+;Inun-Qu[i].1n0;if(n>max)nax=n;}return max;田1607-1.CPPreturn max;}elsereturn o;口×int Modes(BTNode *D) //求二叉树D的结点个数int nun1,nun2;if(b==NULL)returng,else if(b->ichild==NULL&D->rchild==NULL)return 1;else{num1-Hodes(b->Ichild);num2=Nodes(b->rchild);return(num1+nun2+1);LeafNodes(BINode *D) //求二叉树p的叶子结点个数int num1,num2;1f(D==NULL)return 0;else if(b->1chi1d==NULLc& b->rch11d==NULL)return 1;else{num1-LeafModes(b->lchild);num2=LeafNodes(b->rchild);return(nun1+nun2);int程序执行结果如下:xCProrn FlslirosfViu l SudiollyPrjecslro7 LJebuglFoj7 ex<1)输出二叉树:A<B<D,E<H<J,K<L,M<,N>>>>),C<F,G<,I>>)<2)'H’结点:左孩子为J石孩子为K(3)二叉树b的深度:7<4)二叉树b的宽度:4(5)二叉树b的结点个数:14(6)二叉树b的叶子结点个数:6<?>释放二叉树bPress any key to continue实验7 . 2程序exp7-2.cpp设计如下:坠eTPT-2.EPP#include<stdio.h》winclude<malloc.h>deFn Masie 00typde chr ElemTyetypede sruct nde{ElemType data;stuc node *lclldstruct node rchild;》BTHode;extern vod reaeBNodeBTNode extrn void DispBTHode(BTNodeuoid ProrderBTNode *b)if(b?-NULL)- 回1 / 数据元素1 / 指向左孩子1 / 指向右孩子*eb car *str)xb1 / 先序遍历的递归算法1 / 访问根结点/ / 递归访问左子树1 7 递归访问右子树/ / 根结点入栈//栈不为空时循环/ / 退栈并访问该结点/ / 右孩子入栈{》v oidprintf(*c“,b->data); Preorder(b->lchild); Pre0rder(b->rchild);Preorder1(BTNode *b)BTNode xSt[Maxsize],*p;int top=-1;if(b!-HULL)top++;St[top]-b;uhle (op>-)p-St[top];top--;printf("%c“,p->data);if(p->rchild?-HULL)A约e程p7-2.CPPprintF(”后序逅历序列:\n");printf(" 递归算法=");Postorder(b);printf("\n");printf(“非递归算法:“);Postorder1(b);printf("\n");序执行结果如下:xCAPrograFleicsoftVisal SudlyrjecsProj 2Debuzlroj72ex"二叉树b:A(B(D,ECH<J,K(L,M<,N)>))),C(F,GC.I>))层次遍历序列:A B C D E F G H I J K L M N先序遍历序列:递归算法:A B D E H J K L M N C F G I非归算法:A B D E H J K L M N C F G I中序遍历序列:递归算法: D B J H L K M N E A F C G I非递归算法:D B J H L K M N E A F C G I后序遍历序列:递归算法: D J L N M K H E B F I G C A非递归算法:D J L N H K H E B F I G C APress any key to continue臼p7-3.CPP15Pp a t h[p a t h l e n]-b->d a t a;//将当前结点放入路径中p a t h l e n t+;/7路任长度培1Al1Path1(b->ichild,patn,pathlen);1/递归扫描左子树Al1Path1(b->rchild,path,pathlen); //递归扫描右子树pathlen-- ; //恢复环境uoid Longpath(BTNode *b,Elemtype path[1,int pathlen,Elemtype longpath[],int elongpatnien) int i;1f(b==NULL){if(pathlen>longpatnlen) //若当前路径更长,将路径保存在1ongpatn中for(i-pathlen-1;i>-8;i--)longpath[i]=path[1];longpathlen-pathlen;elsepath[pathlen]=b->data; pathlen4; //将当前结点放入路径中//路径长度增1iongPath(b->lchild,path₇pathlen,langpath,longpathien);//递归扫描左子树LongPath(b->rchiid,path,pathien,longpath,longpathien);//递归扫描石子树pathlen--; /7饮其环境oid DispLeaf(BTNode xb)- 口凶uoid DispLeaf(BTNode xb)iE(D!=NULL){ if(b->1child--HULL B& b->rchild--HULL)printf("3c“,b->data);elsepispLeaf(b->ichild);DispLeaf(b->rchild);oid nain()8TNodexb;ElenType patn[Maxsize],longpath[Maxsize];int i.longpathien-U;CreateBTNode(b,"A(B(D,E(H(J,K(L,H(,N))))),C(F,G(,I)))");printf("\n二灾树b:");DispBTNode(b);printf("\n\n*);printf(”b的叶子结点:");DispLeaf(b);printf("\n\n");printf("A11Path:");A11Path(b);printf("m");printf("AiiPath1:n");AliPath1(b.path.);printf("");LongPath(b,path,8,longpath,longpathlen);printf(”第一条量长路径长度=d\n”,longpathlen);printf(”"第一茶最长路径:");for(i=longpathlen;i>=0;i--)printf("c",longpatn[1]);printf("\n\n");。
数据结构程序报告

数据结构程序报告数据结构,是计算机科学中一门研究各种数据的存储方式、组织方式和管理方式的学科,是计算机科学的基础课程之一、平衡二叉树,是数据结构中的一种重要的树结构,其能够在插入和删除的过程中自动保持其左右子树高度的平衡。
本文将对平衡二叉树的操作进行详细介绍。
首先,平衡二叉树的特点是每个节点的左右子树的高度差不超过1、这样一来,平衡二叉树的查找、插入和删除的时间复杂度均能保持在O(logn)的级别,使得其在大规模数据处理中具有较高的效率。
为了保持平衡,我们需要对插入和删除操作进行一系列的旋转操作。
平衡二叉树的插入操作分为两个步骤:首先进行二叉查找树的插入操作,然后对每个经过的节点检查其平衡因子,如果平衡因子超过了1或-1,则需要进行相应的旋转操作。
常用的旋转操作有左旋和右旋。
左旋是指以一些节点为支点,使其右子树成为新的支点,原支点成为新支点的左子树。
右旋与左旋的操作类似,只是方向相反。
通过旋转操作,可以让插入后的平衡二叉树保持平衡。
平衡二叉树的删除操作分为三个步骤:首先进行二叉查找树的删除操作,然后对每个经过的节点检查其平衡因子,如果平衡因子超过了1或-1,则需要进行相应的旋转操作;最后,检查删除节点的父节点是否平衡,如果不平衡,则需要进行旋转操作。
删除操作涉及到对树的旋转和重新平衡的过程,操作较为复杂。
平衡二叉树的查询操作与普通的二叉查找树类似,通过比较节点的值大小来确定当前节点的位置,进而进行查找。
由于平衡二叉树的平衡性,查询的时间复杂度能够保持在O(logn)的级别。
总结来说,平衡二叉树是一种能够在插入和删除过程中自动保持平衡的树结构。
通过旋转操作和调整平衡因子,可以在一定程度上减少二叉树的高度,提高插入、删除和查询的效率。
但是,由于平衡二叉树的调整过程较为繁琐,实际应用中一般采用平衡二叉树的变种,如AVL树、红黑树等。
在实际应用中,平衡二叉树的操作是数据结构领域的一个关键问题,对于构建高效的数据存储和处理系统具有重要意义。
平衡二叉树操作演示.doc

平衡二叉树操作演示.数据结构实习报告题目:平衡二叉树的操作演示班级:信息管理与信息系统11-平衡二叉树的操作演示班级:信息管理与信息系统11:崔佳学号:201101050903完成日期:2013.06.25一、需求分析1. 初始,平衡二叉树为空树,操作界面给出两棵平衡二叉树的显示、查找、插入、删除、销毁、合并两棵树,几种选择。
其中查找、插入和删除操作均要提示用户输入关键字。
每次插入或删除一个节点后都会更新平衡二叉树的显示。
2. 平衡二叉树的显示采用凹入表形式。
3.每次操作完毕后都会给出相应的操作结果,并进入下一次操作,知道用户选择退出二、概要设计1.平衡二叉树的抽象数据类型定义:ADT BalancedBinaryTree{ 数据对象D:D是具有相同特性的数据元素的集合。
各个数据元素均含有类型相同,可唯一标志的数据元素的关键字。
数据关系R:数据元素同属一个集合。
基本操作P:InitA VL(BSTree T) 操作结果:构造一个空的平衡二叉树T DestroyA VL(BSTree T) 初始条件:平衡二叉树T存在操作结果:销毁平衡二叉树T SearchA VL(BSTree T,int key) 初始条件:平衡二叉树T存在,key为和关键字相同类型的给定值操作结果:若T中存在关键字和key相等的数据元素,则返回指向该元素的指针,否则为空InsertA VL(BSTree T,int key,Status taller) 初始条件:平衡二叉树T存在,key和关键字的类型相同操作结果:若T中存在关键字等于key的数据元素则返回,若不存在则插入一个关键字为key的元素DeleteA VL(BSTree T,int key,Status lower) 初始条件:平衡二叉树T存在,key和关键字的类型相同操作结果:若T中存在关键字和key相同的数据元素则删除它}ADT BalancedBinaryTree2.本程序包含二个模块1)主程序模块:void main(){ 接收命令;While(“命令”!=“退出”){ 处理命令;清屏并得新打印提示信息;接收下一条命令;}}2)平衡二叉树基本操作实现平衡二叉树的抽象数据类型的各函数原型。
[精品]【数据结构】二叉树实验报告
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[精品]【数据结构】二叉树实验报告二叉树实验报告一、实验目的:1.掌握二叉树的基本操作;2.理解二叉树的性质;3.熟悉二叉树的广度优先遍历和深度优先遍历算法。
二、实验原理:1.二叉树是一种树形结构,由n(n>=0)个节点组成;2.每个节点最多有两个子节点,称为左子节点和右子节点;3.二叉树的遍历分为四种方式:前序遍历、中序遍历、后序遍历和层次遍历。
三、实验环境:1.编程语言:C++;2.编译器:Dev-C++。
四、实验内容:1.定义二叉树节点结构体:struct BinaryTreeNode{int data; // 节点数据BinaryTreeNode *leftChild; // 左子节点指针BinaryTreeNode *rightChild; // 右子节点指针};2.初始化二叉树:queue<BinaryTreeNode *> q; // 使用队列存储节点q.push(root);int i = 1; // 创建子节点while (!q.empty() && i < length){BinaryTreeNode *node = q.front();q.pop();if (data[i] != -1) // 创建左子节点 {BinaryTreeNode *leftChild = new BinaryTreeNode;leftChild->data = data[i];leftChild->leftChild = nullptr;leftChild->rightChild = nullptr;node->leftChild = leftChild;q.push(leftChild);}i++;if (data[i] != -1) // 创建右子节点 {BinaryTreeNode *rightChild = new BinaryTreeNode;rightChild->data = data[i];rightChild->leftChild = nullptr;rightChild->rightChild = nullptr;node->rightChild = rightChild;q.push(rightChild);}i++;}return root;}3.前序遍历二叉树:五、实验结果:输入:int data[] = {1, 2, 3, 4, -1, -1, 5, 6, -1, -1, 7, 8};输出:前序遍历结果:1 2 4 5 3 6 7 8中序遍历结果:4 2 5 1 6 3 7 8后序遍历结果:4 5 2 6 8 7 3 1层次遍历结果:1 2 3 4 5 6 7 8通过本次实验,我深入理解了二叉树的性质和遍历方式,并掌握了二叉树的基本操作。
数据结构二叉树的实验报告

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—二叉树

数据结构实验报告—二叉树数据结构实验报告—二叉树引言二叉树是一种常用的数据结构,它由节点和边构成,每个节点最多有两个子节点。
在本次实验中,我们将对二叉树的基本结构和基本操作进行实现和测试,并深入了解它的特性和应用。
实验目的1. 掌握二叉树的基本概念和特性2. 熟练掌握二叉树的基本操作,包括创建、遍历和查找等3. 了解二叉树在实际应用中的使用场景实验内容1. 二叉树的定义和存储结构:我们将首先学习二叉树的定义,并实现二叉树的存储结构,包括节点的定义和节点指针的表示方法。
2. 二叉树的创建和初始化:我们将实现二叉树的创建和初始化操作,以便后续操作和测试使用。
3. 二叉树的遍历:我们将实现二叉树的前序、中序和后序遍历算法,并测试其正确性和效率。
4. 二叉树的查找:我们将实现二叉树的查找操作,包括查找节点和查找最大值、最小值等。
5. 二叉树的应用:我们将探讨二叉树在实际应用中的使用场景,如哈夫曼编码、二叉搜索树等。
二叉树的定义和存储结构二叉树是一种特殊的树形结构,它的每个节点最多有两个子节点。
节点被表示为一个由数据和指向其左右子节点的指针组成的结构。
二叉树可以分为三类:满二叉树、完全二叉树和非完全二叉树。
二叉树可以用链式存储结构或顺序存储结构表示。
- 链式存储结构:采用节点定义和指针表示法,通过将节点起来形成一个树状结构来表示二叉树。
- 顺序存储结构:采用数组存储节点信息,通过计算节点在数组中的位置来进行访问和操作。
二叉树的创建和初始化二叉树的创建和初始化是二叉树操作中的基础部分。
我们可以通过手动输入或读取外部文件中的数据来创建二叉树。
对于链式存储结构,我们需要自定义节点和指针,并通过节点的方式来构建二叉树。
对于顺序存储结构,我们需要定义数组和索引,通过索引计算来定位节点的位置。
一般来说,初始化一个二叉树可以使用以下步骤:1. 创建树根节点,并赋初值。
2. 创建子节点,并到父节点。
3. 重复步骤2,直到创建完整个二叉树。
数据结构实验三——二叉树基本操作及运算实验报告

《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。
数据结构二叉树实验报告总结

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。
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计算机科学学院数据结构课程设计报告平衡二叉树操作学生姓名:学号:班级:指导老师:报告日期:1.需求分析1.建立平衡二叉树并进行创建、查找、插入、删除等功能。
2.设计一个实现平衡二叉树的程序,可进行创建、查找、插入、删除等操作,实现动态的输入数据,实时的输出该树结构。
3.测试数据:自选数据2.概要设计1.抽象数据类型定义:typedef struct BSTNode {int data;int bf; //节点的平衡因子struct BSTNode *lchild,*rchild; //左右孩子指针}BSTNode,*BSTree;void CreatBST(BSTree &T); //创建平衡二叉树void R_Rotate(BSTree &p); //对以*p为根的二叉排序树作左旋处理void L_Rotate(BSTree &p); //对以*p为根的二叉排序树作左旋处理void LeftBalance(BSTree &T); //对以指针T所指结点为根的二叉树作左平衡旋转处理void RightBalance(BSTree &T); //对以指针T所指结点为根的二叉树作右平衡旋转处理bool InsertAVL(BSTree &T,int e,bool &taller); //插入结点ebool SearchBST(BSTree &T,int key); //查找元素key是否在树T中void LeftBalance_div(BSTree &p,int &shorter); //删除结点时左平衡旋转处理void RightBalance_div(BSTree &p,int &shorter); //删除结点时右平衡旋转处理void Delete(BSTree q,BSTree &r,int &shorter); //删除结点int DeleteA VL(BSTree &p,int x,int &shorter); //平衡二叉树的删除操作void PrintBST(BSTree T,int m); //按树状打印输出二叉树的元素2.主程序的流程3.各模块之间的层次调用3.详细设计1.以平衡二叉树的插入和平衡化为例:bool InsertAVL(BSTree &T,int e,bool &taller){//若存在平衡的二叉排序树T中不存在和e有相同关键字的节点,则插入一个数据元素为e //的新结点,并返回1,否者返回0。
若因插入而使二叉排序树失去平衡,则作平衡旋转理,//布尔变量taller反映T长高与否。
if(!T)//插入新结点,树“长高”,置taller为true{T = (BSTree)malloc(sizeof(BSTNode));T->data = e;T->lchild = T->rchild =NULL;T->bf = EH; taller = true;}else{if(EQ(e,T->data)) //树中已存在和有相同关键字的结点{ taller = false;printf("已存在相同关键字的结点\n"); return 0; }//则不再插入if(LT(e,T->data)) //应继续在*T的左子树中进行搜索{if(!InsertA VL(T->lchild,e,taller)) return 0;//未插入if(taller) //已插入到*T的左子树中且左子树“长高”switch(T->bf) //检查*T的平衡度{case LH: //原本左子树比右子树高,需要作左平衡处理LeftBalance(T); taller = false; break;case EH: //原本左子树、右子等高,现因左子树增高而使树增高T->bf = LH; taller = true; break;case RH: //原本右子树比左子树高,现左、右子树等高T->bf = EH; taller = false; break;}//switch(T->bf)}//ifelse //应继续在*T的右子树中进行搜索{if(!InsertA VL(T->rchild,e,taller)) return 0;//未插入if(taller) //已插入到*T的右子树中且右子树“长高”switch(T->bf) //检查*T的平衡度{case LH: //原本左子树比右子树高,现左、右子树等高T->bf = EH; taller = false; break;case EH: //原本左子树、右子等高,现因右子树增高而使树增高T->bf = RH; taller = true; break;case RH: //原本右子树比左子树高,需要作右平衡处理RightBalance(T); taller = false; break;}//switch(T->bf)}//else}//elsereturn 1;}//InsertAVL2.说明:执行完输入函数后,会在键盘缓冲区中保存回车键,后面再对字符型量赋值时,会将缓冲区当成数据存入变量中,所以要在某些输入语句后面加getchar 函数。
4.调试分析1.遇到的问题:(1)对平衡二叉树的删除的算法设计程序存在很大问题。
删除节点后需要对新的排序树平衡化,改变节点的信息,使之形成一棵新的平衡二叉树。
(2)主函数中的实参和子函数中的实参相等,造成调用该子函数时,虽然没有错误,但其功能不能正确的实现。
改变该变量后程序成功实现各种功能。
(3)一些逻辑逻辑运算符书写不正确,造成实现的功能不正确或程序死循环。
……2.收获:(1)对平衡二叉树的构造、插入和删除的算法思想有了更清楚的认识,能够对平衡二叉树进行创建、调平、插入、删除等操作,实现动态的输入数据,实时的输出该树结构.(2)对多个程序的调用5.用户使用说明1.了解程序清单上给出的功能,并根据提示依次进行操作。
2.创建二叉树,输入的数据元素为整数,当输入-123时,停止创建。
并显示平衡二叉树的中序凹入树形图。
3.查找(输入你要查找的元素)。
4.插入(输入要插入的数据元素,并输出)5.删除(删除指定的元素,并输出)6.结束说明:其中每一个功能实现后都会提示是否继续:选择y继续,否则,终止。
6.测试结果1.创建平衡二叉树:(中序凹入输出)2.查找查找成功或失败时:3.插入4.删除,结束7.附录源代码:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#define LH +1#define EH 0#define RH -1#define NULL 0typedef struct BSTNode {int data;int bf;struct BSTNode *lchild,*rchild;}BSTNode,*BSTree;void CreatBST(BSTree &T);void R_Rotate (BSTree &p);void L_Rotate(BSTree &p);void LeftBalance(BSTree &T);void RightBalance(BSTree &T);bool InsertAVL(BSTree &T,int e,bool &taller);bool SearchBST(BSTree &T,int key);void LeftBalance_div(BSTree &p,int &shorter);void RightBalance_div(BSTree &p,int &shorter);void Delete(BSTree q,BSTree &r,int &shorter);int DeleteA VL(BSTree &p,int x,int &shorter);void PrintBST(BSTree T,int depth);void main(){BSTree T;int sear,cmd,depth;char ch;int shorter=0;bool taller=false;T=(BSTree)malloc(sizeof(BSTNode));T=NULL;printf("****************平衡二叉树的操作菜单****************\n");printf(" 1--创建\n");printf(" 2--查找\n");printf(" 3--插入\n");printf(" 4--删除\n");printf(" 5--退出\n");printf("****************************************************\n");do{printf("\n请选择操作的编号:");scanf("%d",&cmd);getchar();switch(cmd){case 1:CreatBST(T);break;case 2:printf("请输入您要查找的关键字:");scanf("%d",&sear);getchar();if(SearchBST(T,sear)) printf("关键字%d存在,查找成功!\n",sear);else printf("查找失败!\n");break;case 3:printf("请输入您要插入的关键字:");scanf("%d",&sear);getchar;InsertA VL(T,sear,taller);depth=0;PrintBST(T,depth);break;case 4:depth=0;printf("请输入你要删除的关键字: ");scanf("%d",&sear); getchar();DeleteA VL(T,sear,shorter);PrintBST(T,depth);break;case 5:printf("结束!\n");break;default:printf("输入错误!\n");}if(cmd==5)break;printf("\n继续吗? y/n: ");scanf("%s",&ch);getchar();printf("\n");}while(ch=='y');printf("\n");}void CreatBST(BSTree &T){int depth;int e;bool taller=false;T = NULL;printf("\n请输入关键字(以-123结束建立平衡二叉树):");scanf("%d",&e);getchar();while(e != -123){InsertAVL(T,e,taller);printf("\n请输入关键字(以-123结束建立平衡二叉树):");scanf("%d",&e);getchar();taller=false;}depth=0;printf("\n****************************************************\n");printf(" 您创建的二叉树为\n");if(T)PrintBST(T,depth);elseprintf("这是一棵空树!\n");}void R_Rotate (BSTree &p) //对以*p为根的二叉排序树作右旋处理{BSTree lc;lc=p->lchild;p->lchild=lc->rchild;lc->rchild=p;p=lc;}void L_Rotate(BSTree &p) //对以*p为根的二叉排序树作左旋处理{BSTree rc;rc=p->rchild;p->rchild=rc->lchild;rc->lchild=p;p=rc;}void LeftBalance(BSTree &T) //对以指针T所指结点为根的二叉树作左平衡旋转处理{BSTree lc,rd;lc=T->lchild;switch(lc->bf){case LH:T->bf=lc->bf=EH;R_Rotate(T);break;case RH:rd=lc->rchild;switch(rd->bf){case LH:T->bf=RH;lc->bf=EH;break;case EH:T->bf=lc->bf=EH;break;case RH:T->bf=EH;lc->bf=LH;break;}rd->bf=EH;L_Rotate(T->lchild);R_Rotate(T);}}void RightBalance(BSTree &T) //对以指针T所指结点为根的二叉树作右平衡旋转处理{BSTree rc,ld;rc=T->rchild;switch(rc->bf){case RH:T->bf=rc->bf=EH;L_Rotate(T);break;case LH:ld=rc->lchild;switch(ld->bf){case RH:T->bf=LH;rc->bf=EH;break;case EH:T->bf=rc->bf=EH;break;case LH:T->bf=EH;rc->bf=RH;break;}ld->bf=EH;R_Rotate(T->rchild);L_Rotate(T);}}bool InsertAVL(BSTree &T,int e,bool &taller) //插入结点e{if(!T){T=(BSTree)malloc(sizeof(BSTNode));T->data=e;T->lchild=T->rchild=NULL;T->bf=EH;taller=true;}else{if(e==T->data){taller=false;printf("已存在相同关键字的结点!\n");return 0;}if(e<T->data){if(!InsertA VL(T->lchild,e,taller))return 0;if(taller)switch(T->bf){case LH:LeftBalance(T);taller=false;break;case EH:T->bf=LH;taller=true;break;case RH:T->bf=EH;taller=false;break;}}else{if(!InsertA VL(T->rchild,e,taller))return 0;if(taller)switch(T->bf){case LH:T->bf=EH;taller=false;break;case EH:T->bf=RH;taller=true;break;case RH:RightBalance(T);taller=false;break;}}}}bool SearchBST(BSTree &T,int key) //查找元素key是否在树T中{if(!T)return false;else if(key==T->data)return true;else if(key<T->data)return SearchBST(T->lchild,key);elsereturn SearchBST(T->rchild,key);}void LeftBalance_div(BSTree &p,int &shorter) //删除结点时左平衡旋转处理{BSTree p1,p2;if(p->bf==1){ p->bf=0; shorter=1; }else if(p->bf==0){ p->bf=-1; shorter=0; }else{p1=p->rchild;if(p1->bf==0){L_Rotate(p);p1->bf=1; p->bf=-1; shorter=0;}else if(p1->bf==-1){L_Rotate(p);p1->bf=p->bf=0; shorter=1;}else{p2=p1->lchild;p1->lchild=p2->rchild; p2->rchild=p1; p->rchild=p2->lchild; p2->lchild=p;if(p2->bf==0){ p->bf=0; p1->bf=0; }else if(p2->bf==-1){ p->bf=1;p1->bf=0; }else{ p->bf=0;p1->bf=-1; }p2->bf=0; p=p2; shorter=1;}}}void RightBalance_div(BSTree &p,int &shorter) //删除结点时右平衡旋转处理{BSTree p1,p2;if(p->bf==-1){ p->bf=0; shorter=1; }else if(p->bf==0){ p->bf=1; shorter=0; }else{p1=p->lchild;if(p1->bf==0){R_Rotate(p);p1->bf=-1; p->bf=1; shorter=0;}else if(p1->bf==1){R_Rotate(p);p1->bf=p->bf=0; shorter=1;}else{p2=p1->rchild;p1->rchild=p2->lchild; p2->lchild=p1; p->lchild=p2->rchild; p2->rchild=p;if(p2->bf==0){ p->bf=0; p1->bf=0; }else if(p2->bf==1){ p->bf=-1; p1->bf=0; }else{ p->bf=0; p1->bf=1; }p2->bf=0; p=p2; shorter=1;}}}void Delete(BSTree q,BSTree &r,int &shorter) //删除结点{if(r->rchild==NULL){q->data=r->data; q=r;r=r->lchild; free(q);shorter=1;}else{Delete(q,r->rchild,shorter);if(shorter==1)RightBalance_div(r,shorter);}}int DeleteA VL(BSTree &p,int x,int &shorter) //平衡二叉树的删除操作{int k;BSTree q;if(p==NULL) { printf("不存在要删除的关键字!\n"); return 0;}else if(x<p->data){k=DeleteA VL(p->lchild,x,shorter);if(shorter==1)LeftBalance_div(p,shorter);return k;}else if(x>p->data){k=DeleteA VL(p->rchild,x,shorter);if(shorter==1)RightBalance_div(p,shorter);return k;}else{q=p;if(p->rchild==NULL){ p=p->lchild; free(q); shorter=1; }else if(p->lchild==NULL){ p=p->rchild; free(q); shorter=1; }else{Delete(q,q->lchild,shorter);if(shorter==1)LeftBalance_div(p,shorter);p=q;}return 1;}}void PrintBST(BSTree T,int depth){int i;if(T->rchild)PrintBST(T->rchild,depth+1);for(i=1;i<=depth;i++)printf(" ");printf("%d\n",T->data);if(T->lchild)PrintBST(T->lchild,depth+1); }。