二叉树 应用

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信息学奥赛必读--二叉树及其应用PPT课件

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树的儿子兄弟表示法
在一棵树中,拥有同一个父结点的结点互称为兄弟。 我们不妨假设树中每个结点的子结点是有序的(就 像二叉树一样),则我们可以将一棵树这样转化成 二叉树:
二叉树中每个结点对应原树的每个结点 对于二叉树中的某个结点 它的左子结点对应原树中该结点的第一个子结点; 它的右子结点对应原树中该结点的下一个兄弟。
那么第一次要合并多少个点呢? 首先每次合并会让树的总数减少k-1棵,而最后还有n棵。
那么完成了第一次合并后,剩下的树的个数正好模k-1 后等于1。那么第一次合并的树的个数就应该是(n2)mod(k-1)+2。 而当k=2时,k-1=1,此时第一次合并的个数总是为2。
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16
改进算法
1. 根据给定的n个权值wl,w2,…,wn构成n棵k叉树的森林 F={T1,T2,…,Tn}。其中每棵k叉树Ti中都只有一个权 值为wi的根结点,其左右子树均空。进行第一次合并操作 选出最小的(n-2)mod(k-1)+2颗根节点权值最小的树进行合 并成一棵新树,该树根的权值为选出来的树的权值之和。
二叉树及其应用
雅礼 朱全民
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1
二叉树
二叉树是一种特殊的树型结构, 它的特点是每个节点至多只有两 个子节点。
二叉树每个节点的子树有左右之 分,其次序不能任意颠倒。
二叉树也有特殊形式,例如满二 叉树、完全二叉树等。
例如右图就是一棵二叉树,并且 是一棵完全二叉树。
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2
二叉树的存储结构
常用的存储结构 type bitree=^node node=record data :datatype; lchild,rchild:bitree; end;
并将该数的根节点权之为左右儿子权值之 和 4.继续第二步,直到剩下一棵树为止

完全二叉树概念

完全二叉树概念

完全二叉树概念
完全二叉树是一种特殊的二叉树结构,它在很多算法和数据结构中都有广泛应用。

它的特点是:除了最后一层之外,其他层的节点数目都达到最大值,并且最后一层的节点都集中在左边。

对于一棵完全二叉树,从根节点到倒数第二层,每一层都是满的。

也就是说,倒数第二层的节点数为2^(h-1),其中h是树的高度。

最后一层的节点数可能不满,但是节点都靠左对齐。

这意味着,最后一层的节点按从左到右的顺序插入树中。

完全二叉树的定义可以用一个数组来表示。

对于一个节点的索引i,它的左子节点的索引为2i,右子节点的索引为2i+1。

反过来,对于一个节点的索引i,它的父节点的索引为i/2(整除)。

完全二叉树具有一些特殊的性质,这使得它在某些场景下非常有用。

例如,它可以被用作堆数据结构的底层实现。

堆是一种特殊的树结构,能够高效地找到最大或最小元素。

完全二叉树的性质使得堆的操作效率得到提升。

此外,在某些情况下,完全二叉树可以通过数组来表示,而不需要使用指针或其他数据结构。

这样做可以节省内存空间,并且提高数据的访问效率。

完全二叉树的应用非常广泛。

除了堆之外,它还被用于优先队列、哈夫曼树、二叉搜索树等。

它的特殊性质使得在这些应用中能够快速定位和操作节点,提高算法的效率。

总结起来,完全二叉树是一种具有特殊性质的二叉树结构。

它的节点在树中的位置有一定的规律,使得它在很多算法和数据结构中都有重要的应用。

了解完全二叉树的概念和性质,可以帮助我们更好地理解和设计相关的算法和数据结构。

二叉树基本操作经典实例

二叉树基本操作经典实例

二叉树基本操作经典实例二叉树是一种常见的数据结构,它由节点和指向左右子节点的指针组成。

二叉树的基本操作包括插入节点、删除节点、查找节点和遍历节点等。

在实际应用中,我们经常需要对二叉树进行基本操作,下面将介绍一些经典的例子。

一、插入节点插入节点是指向二叉树中添加一个新的节点。

在二叉树中插入节点的基本操作可以使用递归或者迭代的方法来实现。

下面是一个使用递归方法的示例代码:```public class TreeNodeint val;TreeNode left;TreeNode right;TreeNode(int x) { val = x; }public TreeNode insertNode(TreeNode root, int val)if (root == null)return new TreeNode(val);}if (val < root.val)root.left = insertNode(root.left, val);} else if (val > root.val)root.right = insertNode(root.right, val);}return root;```在上述代码中,通过递归的方式判断要插入的值和当前节点的大小关系,并将值插入到左子树或者右子树中,最后返回根节点。

二、删除节点删除节点是从二叉树中移除一个节点。

删除节点的基本操作可以分为三种情况:删除叶子节点、删除只有一个子节点的节点和删除有两个子节点的节点。

(1)删除叶子节点:如果要删除的节点是叶子节点,直接将该节点的父节点的指针指向空即可。

(2)删除只有一个子节点的节点:如果要删除的节点只有一个子节点,将该节点的子节点连接到该节点的父节点即可。

(3)删除有两个子节点的节点:如果要删除的节点有两个子节点,可以使用该节点右子树中的最小节点或者左子树中的最大节点来替代。

下面是一个使用递归方法的示例代码:```public TreeNode deleteNode(TreeNode root, int key) if (root == null)return root;}if (key < root.val)root.left = deleteNode(root.left, key);} else if (key > root.val)root.right = deleteNode(root.right, key);} elseif (root.left == null)return root.right;} else if (root.right == null)return root.left;}TreeNode minNode = findMin(root.right);root.val = minNode.val;root.right = deleteNode(root.right, minNode.val); }return root;private TreeNode findMin(TreeNode node)while (node.left != null)node = node.left;}return node;```在上述代码中,通过递归的方式判断要删除的值和当前节点的大小关系,并根据不同情况进行处理。

二叉树的储存结构的实现及应用

二叉树的储存结构的实现及应用

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。

数据结构树的种类

数据结构树的种类

数据结构树的种类树是一种基本的数据结构,用于表示具有层次结构的数据。

它由一组节点组成,其中的每个节点都可以有零个或多个子节点。

树可以有不同的种类,每种种类具有不同的特点和应用场景。

以下是一些常见的树的种类:1. 二叉树(Binary Tree):二叉树是一种每个节点最多只有两个子节点的树结构。

它可以是空树,或者由一个根节点、左子树和右子树组成。

二叉树具有简单的结构,常用于二分和排序。

2. 二叉树(Binary Search Tree):二叉树是一种具有以下特点的二叉树:左子树中的所有节点都比根节点小,右子树中的所有节点都比根节点大。

二叉树支持快速的查找、插入和删除操作,并在树中保持有序性。

3. 平衡二叉树(Balanced Binary Tree):平衡二叉树是一种二叉树,但它在插入和删除节点时会自动调整树的结构以保持树的平衡性。

平衡二叉树的常见实现包括 AVL 树和红黑树,它们可以提供在最坏情况下仍保持对数时间复杂度的查找、插入和删除操作。

4. B树(B-Tree):B树是一种自平衡的树结构,它具有以下特点:每个节点可以有多个子节点,每个节点中的键值有序排列,并且每个节点中的键值数量有一个上限和下限。

B树通常用于大规模数据的存储和数据库系统。

5. Trie树(Trie Tree):Trie树,也称为字典树或前缀树,是一种专门用于处理字符串集合的树结构。

Trie树的每个节点都代表一个字符串前缀,通过将字符逐级插入树中,可以高效地完成字符串的和查找操作。

6. 线段树(Segment Tree):线段树是一种用于处理区间查询问题的树结构。

它将要处理的区间划分为一系列离散的线段,并为每个线段创建一个节点。

线段树可以高效地回答关于区间的统计性质,如区间最小值、区间最大值、区间和等。

7. 堆(Heap):堆是一种完全二叉树,它具有以下特点:对于每个节点,它的值都大于等于(或小于等于)它的子节点的值。

堆被广泛应用于优先队列、排序算法(如堆排序)以及图算法中。

平衡二叉树用途

平衡二叉树用途

平衡二叉树用途平衡二叉树是一种特殊的二叉树结构,它具有良好的平衡性,能够提高二叉树的查找、插入和删除操作的效率。

平衡二叉树在计算机科学领域中广泛应用,特别是在数据结构和算法中。

下面将详细介绍平衡二叉树的用途。

1. 提高查找效率平衡二叉树的一个重要应用是提高查找效率。

在平衡二叉树中,每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1,这保证了树的高度相对较低。

相比于普通的二叉搜索树,平衡二叉树的查找操作更加高效。

在平衡二叉树中查找一个元素的平均时间复杂度为O(log n),而在普通二叉搜索树中,最坏情况下的时间复杂度为O(n)。

因此,平衡二叉树适用于需要频繁进行查找操作的场景,如数据库索引、字典等。

2. 支持有序遍历平衡二叉树具有有序性的特点,可以支持有序遍历。

有序遍历是指按照节点的值从小到大或从大到小的顺序遍历二叉树。

平衡二叉树可以通过中序遍历实现有序遍历,这对于需要按照顺序获取数据的应用场景非常有用,比如按照字母顺序输出单词列表、按照时间顺序输出事件列表等。

3. 实现高效的插入和删除操作平衡二叉树对于插入和删除操作也具有很好的效率。

在普通的二叉搜索树中,如果插入或删除一个节点后导致树的不平衡,就需要通过旋转操作来重新调整树的结构,以保持平衡。

而平衡二叉树在插入和删除操作时会自动进行平衡调整,不需要额外的旋转操作。

这使得平衡二叉树在插入和删除操作上具有更好的性能表现。

4. 提供高效的范围查询平衡二叉树支持范围查询,即根据给定的范围查找满足条件的元素。

通过中序遍历平衡二叉树,可以按照节点值的顺序获取元素,然后根据范围进行筛选。

这对于需要根据范围查询数据的应用场景非常有用,比如查找某个时间段内的日程安排、查找某个价格区间内的商品等。

5. 实现高效的集合操作平衡二叉树可以用来实现高效的集合操作,如并集、交集、差集等。

通过遍历两个平衡二叉树,可以将它们的元素按照一定的规则进行合并或筛选,从而实现集合操作。

这对于需要对大量数据进行集合操作的应用场景非常有用,比如数据去重、数据合并等。

可转换债券二叉树定价模型

可转换债券二叉树定价模型

可转换债券二叉树定价模型可转换债券是一种具备债券和股票特征的金融工具,可以根据持有人的选择在到期时兑换为发行公司的股票。

为了对这种复杂的金融工具进行定价,人们采用了可转换债券二叉树定价模型。

可转换债券二叉树定价模型是一种应用二叉树算法的定价模型,用于估算可转换债券的公允价值。

该模型假设债券价格在每个节点上都有两种可能的状态,即债券价格上涨或下跌。

在每个节点上,价格上涨的概率和价格下跌的概率是已知的,通常使用市场波动率和无风险利率来计算。

在这个模型中,我们从可转换债券到期日开始构建二叉树。

每个节点表示到期日以后的时间点,根节点表示到期日,叶节点表示当前时间点。

树的根节点或者叶节点上的债券价格即为可转换债券的公允价值。

在构建二叉树的过程中,我们需要考虑可转换债券的几个关键因素。

首先是债券的市场价格,可以通过市场报价或交易数据来确定。

其次是可转换债券兑换为股票的转股价和转股比例,这是债券持有人决定是否转股的关键因素。

最后是无风险利率和市场波动率,它们用于计算价格上涨和下跌的概率。

在构建二叉树的过程中,我们将根据每个节点的上涨和下跌概率以及对应的价格变动,计算出子节点的价格。

从根节点向叶节点遍历,一直到当前时间点,得到最终的公允价值。

需要注意的是,可转换债券在到期之前是可以转股的,因此在计算公允价值时,我们需要考虑债券持有人是否会选择转股。

如果股票价格高于转股价,债券持有人将选择转股;如果股票价格低于转股价,则债券持有人将保持持有债券。

在每个节点上,我们需要根据股票价格和转股价的关系,确定是否转股以及相应的价格变动。

可转换债券二叉树定价模型不仅可以用于估算可转换债券的公允价值,还可以通过对比债券价格和公允价值的差异,判断市场上可转换债券的市场溢价或折价情况。

通过该模型的定价结果,投资者可以更好地了解投资可转换债券的风险和回报,并根据市场条件做出相应的投资决策。

总的来说,可转换债券二叉树定价模型是一种应用二叉树算法的金融工具定价模型,通过构建二叉树来估算可转换债券的公允价值。

二叉树用途

二叉树用途

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。

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#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
typedef struct BiTNode
{char data;
struct BiTNode *lchild,*rchild;
}BiTNode,*BiTree;
//-------建立二叉树---------------
BiTree CreateBiTree()
{BiTree T;
char ch;
scanf("%c",&ch);
if(ch=='#') T=NULL;
else {
T=(BiTNode *)malloc(sizeof(BiTNode));
if(!T) exit(-2);
T->data=ch;
T->lchild=CreateBiTree();
T->rchild=CreateBiTree();
}
return(T);
}
/*-中序遍历*/
int InOrder(BiTree T)
{
if(T)
{
if(InOrder(T->lchild))
if(printf("%c",T->data))
if(InOrder(T->rchild))
return 1;
else return 0;
else return 0;
else return 0;
}
else return 1;
}
/*主函数*/
void main()
{//验证部分
BiTree T;
T=CreateBiTree();
InOrder(T);
}
#define MAXNODE 100 //二叉树最大节点数
//定义二叉树链式结构
typedef struct BitNode
{
char data; //数据域
struct BitNode *lchild,*rchild;//左右指针域
}BitNode,*BiTree;
//二叉树进行中序非递归遍历
void NRInorder(BiTree t)
{
BiTree s; //s-指向当前节点
BiTree stack[MAXNODE]; //定义栈
int top=-1; //初始化栈顶指针
if(t==NULL)
return;
stack[++top]=t;//根指针入栈
s=t->lchild; //s指向左子树
while(s!=NULL||top!=-1)//当存在节点(涉及到根下右子树)或者栈不为空,进行遍历
{
while(s!=NULL) //如果存在节点,寻找最左子树并入栈
{
if(top>=MAXNODE-1)
{
printf("栈为满\n");
return;
}
stack[++top]=s;//当前节点入栈
s=s->lchild; //左子树进行遍历
}
if(top==-1)
{
printf("栈为空\n");
return;
}
s=stack[top--]; //弹出栈顶元素到s中
printf("%c ",s->data); //输出当前节点元素值
s=s->rchild; //遍历右子树
}
}
#include<stdio.h>
#include <malloc.h>
#define maxsize 100
typedef char elemtype;
typedef struct Node
{
elemtype data;
struct Node *lchild;
struct Node *rchild;
}BitNode;
void CreatBiTree(BitNode *&b,char *str) {BitNode *st[maxsize],*p=NULL;
int top=-1,k,j=0;
char ch;
b=NULL;
ch=str[j];
while(ch!='\0')
{switch(ch)
{case'(':top++;st[top]=p;k=1;break;
case')':top--;break;
case',':k=2;break;
default:p=(BitNode *)malloc(sizeof(BitNode)); p->data=ch;
p->lchild=p->rchild=NULL;
if(b==NULL)
b=p;
else
{switch(k)
{case 1:st[top]->lchild=p;break;
case 2:st[top]->rchild=p;break;}}}
j++;
ch=str[j];
}
}
BitNode *Find(BitNode *b,elemtype x) {BitNode *p;
if(b==NULL)
return NULL;
else if(b->data==x)
else
{p=Find(b->lchild,x);
if(p!=NULL)
return p;
else
return Find(b->rchild,x);
}
}
BitNode *Lchild(BitNode *b)
{return b->lchild;}
BitNode *rchild(BitNode *b)
{return b->rchild;}
int BiTreeDepth(BitNode *b)
{ /* 初始条件: 二叉树T存在。

操作结果: 返回T的深度*/ int i,j;
if(!b)
return 0;
if(b->lchild)
i=BiTreeDepth(b->lchild); //递归求左子树的深度
else
i=0;
if(b->rchild)
j=BiTreeDepth(b->rchild); //递归求右子树的深度
else
j=0;
return i>j?i+1:j+1; //取深度值大者加1作为该树的深度}
void Visit(char ch)
{
printf("%c ",ch);
}
/*先序遍历二叉树*/
void PreOrder(BitNode *b)
{
if (b!=NULL)
{
Visit(b->data);
PreOrder(b->lchild);
PreOrder(b->rchild);
}
}
/*中序遍历二叉树*/
void InOrder(BitNode *b)
{
if (b!= NULL)
{
InOrder(b->lchild);
Visit(b->data);
InOrder(b->rchild);
}
}
/* 后序遍历二叉树*/
void PostOrder(BitNode *b)
{
if(b!= NULL)
{
PostOrder(b->lchild);
PostOrder(b->rchild);
Visit(b->data);
}
}
void main()
{
BitNode *b,*p,*lp,*rp;
printf("(1)用孩子链式储存结构创建二叉树");
CreatBiTree(b,"A(B(D,E(H(J,K(L,M(,N))))),C(F,G(,I)))");
printf("\n(2)输出'H'结点的左右孩子");
p=Find(b,'H');
if(p!=NULL)
{lp=Lchild(p);
if(lp!=NULL)
printf("左孩子为:%c",lp->data);
else
printf("无左孩子");
rp=rchild(p);
if(rp!=NULL)
printf("右孩子为:%c",rp->data);
else
printf("无右孩子");}
printf("\n");
printf("(3)二叉树b的深度为:%d\n",BiTreeDepth(b));
printf("(4)先序遍历序列为:");
PreOrder(b);
printf("\n(5)中序遍历序列为:");
InOrder(b);
printf("\n(6)后序遍历序列为:");
PostOrder(b);
printf("\n");
}。

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