二叉树构造方法
二叉树的建立与基本操作

二叉树的建立与基本操作二叉树是一种特殊的树形结构,它由节点(node)组成,每个节点最多有两个子节点。
二叉树的基本操作包括建立二叉树、遍历二叉树、查找二叉树节点、插入和删除节点等。
本文将详细介绍二叉树的建立和基本操作,并给出相应的代码示例。
一、建立二叉树建立二叉树有多种方法,包括使用数组、链表和前序、中序、后序遍历等。
下面以使用链表的方式来建立二叉树为例。
1.定义二叉树节点类首先,定义一个二叉树节点的类,包含节点值、左子节点和右子节点三个属性。
```pythonclass Node:def __init__(self, value):self.value = valueself.left = Noneself.right = None```2.建立二叉树使用递归的方法来建立二叉树,先构造根节点,然后递归地构造左子树和右子树。
```pythondef build_binary_tree(lst):if not lst: # 如果 lst 为空,则返回 Nonereturn Nonemid = len(lst) // 2 # 取 lst 的中间元素作为根节点的值root = Node(lst[mid])root.left = build_binary_tree(lst[:mid]) # 递归构造左子树root.right = build_binary_tree(lst[mid+1:]) # 递归构造右子树return root```下面是建立二叉树的示例代码:```pythonlst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]root = build_binary_tree(lst)```二、遍历二叉树遍历二叉树是指按照其中一规则访问二叉树的所有节点,常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
1.前序遍历前序遍历是指先访问根节点,然后访问左子节点,最后访问右子节点。
```pythondef pre_order_traversal(root):if root:print(root.value) # 先访问根节点pre_order_traversal(root.left) # 递归访问左子树pre_order_traversal(root.right) # 递归访问右子树```2.中序遍历中序遍历是指先访问左子节点,然后访问根节点,最后访问右子节点。
平衡二叉树构造过程

平衡二叉树构造过程
平衡二叉树的构造过程主要分为以下几个步骤:
1.定义平衡二叉树的结构:平衡二叉树的结构类似于普通二叉树,每
个节点的左子树和右子树的深度差不超过1。
2.插入节点:当往平衡二叉树中插入一个节点时,需要先通过二叉搜
索树的方式找到新节点的插入位置。
然后,通过旋转操作将树重新平衡。
旋转分为左旋和右旋两种操作。
3.左旋:当一个节点的右子树深度大于左子树深度时,需要进行左旋
操作。
左旋操作是将该节点的右子树进行旋转,使其成为该节点的父节点,该节点成为该节点的右子树的左子树。
4.右旋:当一个节点的左子树深度大于右子树深度时,需要进行右旋
操作。
右旋操作是将该节点的左子树进行旋转,使其成为该节点的父节点,该节点成为该节点的左子树的右子树。
5.删除节点:当从平衡二叉树中删除一个节点时,需要通过旋转操作
将树重新平衡,避免树退化成非平衡二叉树,导致性能下降。
6.重新计算节点深度:平衡二叉树的关键是保证每个节点的左子树和
右子树深度差不超过1,因此在进行节点插入和删除操作后,需要重新计
算每个节点的深度,并检查是否满足平衡二叉树的结构。
通过以上步骤,可以构造一个平衡二叉树。
在应用中,平衡二叉树常
用于高效的查找和排序操作。
最优二叉树(哈夫曼树)的构建及编码

最优⼆叉树(哈夫曼树)的构建及编码参考:数据结构教程(第五版)李春葆主编⼀,概述1,概念 结点的带权路径长度: 从根节点到该结点之间的路径长度与该结点上权的乘积。
树的带权路径长度: 树中所有叶结点的带权路径长度之和。
2,哈夫曼树(Huffman Tree) 给定 n 个权值作为 n 个叶⼦结点,构造⼀棵⼆叉树,若该树的带权路径长度达到最⼩,则称这样的⼆叉树为最优⼆叉树,也称为哈夫曼树。
哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较⼤的结点离根较近。
⼆,哈夫曼树的构建1,思考 要实现哈夫曼树⾸先有个问题摆在眼前,那就是哈夫曼树⽤什么数据结构表⽰? ⾸先,我们想到的肯定数组了,因为数组是最简单和⽅便的。
⽤数组表⽰⼆叉树有两种⽅法: 第⼀种适⽤于所有的树。
即利⽤树的每个结点最多只有⼀个⽗节点这种特性,⽤ p[ i ] 表⽰ i 结点的根节点,进⽽表⽰树的⽅法。
但这种⽅法是有缺陷的,权重的值需要另设⼀个数组表⽰;每次找⼦节点都要遍历⼀遍数组,⼗分浪费时间。
第⼆种只适⽤于⼆叉树。
即利⽤⼆叉树每个结点最多只有两个⼦节点的特点。
从下标 0 开始表⽰根节点,编号为 i 结点即为 2 * i + 1 和 2 * i + 2,⽗节点为 ( i - 1) / 2,没有⽤到的空间⽤ -1 表⽰。
但这种⽅法也有问题,即哈夫曼树是从叶结点⾃下往上构建的,⼀开始树叶的位置会因为⽆法确定⾃⾝的深度⽽⽆法确定,从⽽⽆法构造。
既然如此,只能⽤⽐较⿇烦的结构体数组表⽰⼆叉树了。
typedef struct HTNode // 哈夫曼树结点{double w; // 权重int p, lc, rc;}htn;2,算法思想 感觉⽐较偏向于贪⼼,权重最⼩的叶⼦节点要离根节点越远,⼜因为我们是从叶⼦结点开始构造最优树的,所以肯定是从最远的结点开始构造,即权重最⼩的结点开始构造。
所以先选择权重最⼩的两个结点,构造⼀棵⼩⼆叉树。
然后那两个最⼩权值的结点因为已经构造完了,不会在⽤了,就不去考虑它了,将新⽣成的根节点作为新的叶⼦节加⼊剩下的叶⼦节点,⼜因为该根节点要能代表整个以它为根节点的⼆叉树的权重,所以其权值要为其所有⼦节点的权重之和。
哈夫曼树构造方法

哈夫曼树构造方法哈夫曼树,又称最优二叉树,是一种带权路径长度最短的树,广泛应用于数据压缩和编码领域。
其构造方法主要是通过贪心算法来实现,下面我们将详细介绍哈夫曼树的构造方法。
首先,我们需要了解哈夫曼树的基本概念。
哈夫曼树是一种二叉树,其叶子节点对应着需要编码的字符,而非叶子节点则是字符的权重。
构造哈夫曼树的目标是使得树的带权路径长度最小,即字符的编码长度最短。
接下来,我们来介绍哈夫曼树的构造步骤。
首先,我们需要准备一个包含所有字符及其权重的集合,然后按照字符的权重进行排序。
接着,我们选择权重最小的两个字符,将它们作为左右子节点构造一个新的节点,其权重为两个子节点的权重之和。
然后将新节点插入到集合中,并重新按照权重排序。
重复这个过程,直到集合中只剩下一个节点为止,这个节点就是哈夫曼树的根节点。
在构造哈夫曼树的过程中,我们需要使用一个辅助数据结构来辅助构造。
通常我们会选择最小堆作为辅助数据结构,因为它能够快速找到最小权重的节点,并且在插入新节点后能够快速调整堆的结构。
除了使用最小堆外,我们还可以使用其他数据结构来构造哈夫曼树,比如使用优先队列或者手动实现堆结构。
无论使用何种数据结构,核心的思想都是贪心算法,即每一步都选择当前最优的解决方案,最终得到全局最优解。
在实际应用中,哈夫曼树常常用于数据压缩,其编码长度与字符的权重成正比。
权重越大的字符,其编码长度越短,从而实现了对数据的高效压缩。
除此之外,哈夫曼树还被广泛应用于通信领域,比如无线电通信和光通信中的信道编码。
总之,哈夫曼树是一种非常重要的数据结构,其构造方法基于贪心算法,能够实现带权路径长度最短的树。
通过合理选择辅助数据结构,我们可以高效地构造出哈夫曼树,并且在实际应用中取得良好的效果。
希望本文能够帮助读者更好地理解哈夫曼树的构造方法,以及其在实际应用中的重要性。
数据结构二叉排序树

05
13
19
21
37
56
64
75
80
88
92
low mid high 因为r[mid].key<k,所以向右找,令low:=mid+1=4 (3) low=4;high=5;mid=(4+5) div 2=4
05
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low
21
37
56
64
75
80
88
92
mid high
因为r[mid].key=k,查找成功,所查元素在表中的序号为mid 的值
平均查找长度:为确定某元素在表中某位置所进行的比 较次数的期望值。 在长度为n的表中找某一元素,查找成功的平均查找长度:
ASL=∑PiCi
Pi :为查找表中第i个元素的概率 Ci :为查到表中第i个元素时已经进行的比较次数
在顺序查找时, Ci取决于所查元素在表中的位置, Ci =i,设每个元素的查找概率相等,即Pi=1/n,则:
RL型的第一次旋转(顺时针) 以 53 为轴心,把 37 从 53 的左上转到 53 的左下,使得 53 的左 是 37 ;右是 90 ,原 53 的左变成了 37 的右。 RL型的第二次旋转(逆时针)
一般情况下,假设由于二叉排序树上插入结点而失去 平衡的最小子树的根结点指针为a(即a是离插入结点最 近,且平衡因子绝对值超过1的祖先结点),则失去平衡 后进行调整的规律可归纳为下列四种情况: ⒈RR型平衡旋转: a -2 b -1 h-1 a1
2.查找关键字k=85 的情况 (1) low=1;high=11;mid=(1+11) / 2=6
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二叉排序树的构造方法

二叉排序树的构造方法二叉排序树又称二叉查找树,是一种经典的数据结构,它具有快速的插入、删除和查找等操作。
在实际应用中,二叉排序树被广泛地使用,因此了解二叉排序树的构造方法至关重要。
本文将介绍二叉排序树的构造方法,帮助读者深入理解这一数据结构。
一、二叉排序树基本概念二叉排序树是一种二叉树,每个节点包含一个值,并且满足以下性质:1. 左子树上所有节点的值均小于其父节点的值;2. 右子树上所有节点的值均大于其父节点的值;3. 左右子树也分别为二叉排序树。
根据上述性质,可以得出二叉排序树的中序遍历结果为有序序列。
这一特点使得二叉排序树成为一种非常有效的数据结构,用于快速查找和排序。
二、二叉排序树的构造方法在构造二叉排序树时,一般采用递归或循环遍历的方法。
下面将分别介绍这两种构造方法。
1. 递归构造方法递归构造方法是一种常见且直观的构造二叉排序树的方式。
其基本原理为,将新节点插入到当前节点的左子树或右子树上,直至找到合适的位置。
具体流程如下所示:(1)若二叉排序树为空,直接将新节点作为根节点插入;(2)若新节点值小于当前节点值,则递归地将其插入到左子树上;(3)若新节点值大于当前节点值,则递归地将其插入到右子树上。
通过递归构造方法,可以很方便地构造出一棵满足二叉排序树性质的树。
2. 循环构造方法循环构造方法是另一种构造二叉排序树的方式,通过使用迭代的方式,逐步构建二叉排序树。
其基本思路为:(1)从根节点开始,若树为空,则直接将新节点插入为根节点;(2)若树不为空,则利用循环遍历的方式,找到新节点应插入的位置,直至找到合适的叶子节点;(3)将新节点插入到找到的叶子节点的左子树或右子树上。
循环构造方法相对于递归构造方法,更加迭代化,适合于对二叉排序树进行迭代构造和遍历。
三、二叉排序树构造方法的实现在实际编程中,可以通过使用递归或循环的方式,实现二叉排序树的构造。
下面将简要介绍二叉排序树构造方法的实现过程。
1. 递归实现递归实现二叉排序树的构造方法一般通过编写递归函数,不断地将新节点插入到当前节点的左子树或右子树上。
哈夫曼树的构造

哈夫曼树的构造关键思想: 依据哈弗曼树的定义,⼀棵⼆叉树要使其WPL值最⼩,必须使权值越⼤的叶⼦结点越靠近根结点,⽽权值越⼩的叶⼦结点越远离根结点。
哈弗曼根据这⼀特点提出了⼀种构造最优⼆叉树的⽅法,其基本思想如下:1。
根据给定的n个权值{w1, w2, w3 ... w n },构造n棵只有根节点的⼆叉树,令起权值为w j2。
在森林中选取两棵根节点权值最⼩的树作为左右⼦树,构造⼀颗新的⼆叉树,置新⼆叉树根节点权值为其左右⼦树根节点权值之和。
注意,左⼦树的权值应⼩于右⼦树的权值。
3。
从森林中删除这两棵树,同时将新得到的⼆叉树加⼊森林中。
(换句话说,之前的2棵最⼩的根节点已经被合并成⼀个新的结点了)4。
重复上述两步,直到只含⼀棵树为⽌,这棵树即是哈弗曼树以下演⽰了⽤Huffman算法构造⼀棵Huffman树的过程:考研题⽬:三、哈夫曼树的在编码中的应⽤在电⽂传输中,须要将电⽂中出现的每⼀个字符进⾏⼆进制编码。
在设计编码时须要遵守两个原则:(1)发送⽅传输的⼆进制编码,到接收⽅解码后必须具有唯⼀性,即解码结果与发送⽅发送的电⽂全然⼀样;(2)发送的⼆进制编码尽可能地短。
以下我们介绍两种编码的⽅式。
1. 等长编码这样的编码⽅式的特点是每⼀个字符的编码长度同样(编码长度就是每⼀个编码所含的⼆进制位数)。
如果字符集仅仅含有4个字符A,B,C,D,⽤⼆进制两位表⽰的编码分别为00,01,10,11。
若如今有⼀段电⽂为:ABACCDA,则应发送⼆进制序列:00010010101100,总长度为14位。
当接收⽅接收到这段电⽂后,将按两位⼀段进⾏译码。
这样的编码的特点是译码简单且具有唯⼀性,但编码长度并⾮最短的。
2. 不等长编码在传送电⽂时,为了使其⼆进制位数尽可能地少,能够将每⼀个字符的编码设计为不等长的,使⽤频度较⾼的字符分配⼀个相对照较短的编码,使⽤频度较低的字符分配⼀个⽐較长的编码。
⽐如,能够为A,B,C,D四个字符分别分配0,00,1,01,并可将上述电⽂⽤⼆进制序列:000011010发送,其长度仅仅有9个⼆进制位,但随之带来了⼀个问题,接收⽅接到这段电⽂后⽆法进⾏译码,由于⽆法断定前⾯4个0是4个A,1个B、2个A,还是2个B,即译码不唯⼀,因此这样的编码⽅法不可使⽤。
哈夫曼树构造例题

哈夫曼树构造例题【原创版】目录1.哈夫曼树的概念和基本性质2.哈夫曼树的构造方法3.哈夫曼树的应用实例正文哈夫曼树(Huffman Tree)是一种带权路径长度最短的二叉树,它是由美国计算机科学家 David A.Huffman 在 1952 年提出的。
哈夫曼树的主要应用是在数据压缩和编码领域,通过将原始数据转换成对应的哈夫曼编码,可以大大减少数据的存储空间和传输时间。
一、哈夫曼树的概念和基本性质哈夫曼树是一棵满二叉树,它的构造方法是将权值最小的两个节点合并为一个新节点,新节点的权值为两个节点权值的和。
重复这个过程,直到所有的节点都被合并为一个根节点。
哈夫曼树的基本性质包括:1.哈夫曼树是一棵满二叉树,即除了最后一层外,其他层的节点数都是满的。
2.哈夫曼树的叶节点(即最后一层的节点)对应于原始数据中的每个字符,且权值最小的叶节点在最左边。
3.哈夫曼树的每个父节点的权值等于其左右子节点权值之和。
二、哈夫曼树的构造方法构造哈夫曼树的方法可以分为两个步骤:1.根据原始数据中的字符出现频率构建一个哈夫曼树。
首先将原始数据中的每个字符作为叶子节点,权值为该字符出现的频率。
然后在这些节点中选择权值最小的两个节点合并为一个新节点,新节点的权值为两个节点权值的和。
重复这个过程,直到所有的节点都被合并为一个根节点。
2.对哈夫曼树进行编码。
从根节点到每个叶节点的路径代表一个字符的编码,其中左子节点的边表示 0,右子节点的边表示 1。
例如,如果某个字符的叶节点位于路径“001”,那么该字符的编码就是“001”。
三、哈夫曼树的应用实例哈夫曼树在数据压缩和编码领域有着广泛的应用,以下是一个简单的实例:假设有如下一段原始数据:“aaabbbccc”,对应的哈夫曼树如下:```10/a c/ /a b b c```根据哈夫曼树,我们可以得到该数据集的哈夫曼编码为:“101 102 103 11 10”。
其中,“101”代表字符“a”,“102”代表字符“b”,“103”代表字符“c”。
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பைடு நூலகம்
R->data = ch;
Create(R->lch); Create(R->rch);
//创建左子树 //创建右子树
}
}
2)根据前序遍历序列和中序遍历序列构造二叉链表的二叉树
如图 5-2 所示的二叉树的前序序列和中序序列为:ABDEFCGH 和 DBFEAGHC,则如 何创建二叉链表的二叉树呢?
编程思路:
递归实现创建操作时用来表示的结点的类型为指针的引用*&,这是通过函数参数传 递来使用的,目的是将指针本身传递给函数;非递归实现过程中没有参数调用,无法使 用*&类型,因此使用 **来传递结点指针的地址。
c.以类前序序列做为输入进行实现。
程序代码:
template <class T>
void BiTree<T>::Create(BiNode<T>** R)
{ BiNode<T>** stack[MAXSIZE]; int top =-1;
//定义顺序栈 //栈顶指针
char ch;
do
{
cin>>ch;
while(ch!=’#’)
{ *R = new BiNode<T>;
//创建结点,保存根结点指针的地址
(*R)->data=ch;
(*R)->lch =(*R)->rch = NULL;
b.使用非递归的方法创建二叉树必须要注意输入的参数类型**;
首先,**是指针的指针,也就是**类型的变量存储的数据是一个指针的地址。举个 例子,已知 int a=5;则 int *p=&a; int **pp = &p;则变量 a、p、pp 的关系如图所示:
p a=5
pp p=&a
p 是一个指针变量,该变量存储的是变量 a 的地址;pp 就是一个指针的指针,该变 量存储的是指针 p 的地址。
所有创建二叉树的思路有其通用性,都是先创建根结点,再递归创建左子树和右子树, 那么本题就转化成如何查找根结点和左右子树的问题。
a. 如何找到二叉树的根呢?
这就需要在前序序列中找根结点,就是当前前序序列数组的首字符;
b. 如何找出这个根的左子树和右子树呢?
根据前序序列[1..n]中找出的根结点,查找在中序序列[1..n]中的位置 pos,则前序 序列中[2,pos]部分是左子树,[pos,n]部分就是右子树;
R->data = PreData[s1];
(*R)->lch =(*R)->rch = NULL;
int pos = find(InData,PreData[s1],s2,e2); //获取根结点在中序序列中的下标
Create(R->lch,PreData,InData, s1+1,s1+pos-s2,s2,pos-1); //创建左子树 Create(R->rch,PreData,InData, s1+pos-s2+1,e1,pos+1,e2); //创建右子树
程序代码:
使用模板类的形式实现该函数如下:
template <class T>
void BiTree<T>::Create(BiNode<T> *&R)
{
char ch;
cin>>ch; if (ch=='#')
//如果结点不存在
R = NULL;
else
{
R = new BiNode<T>;
//创建新的结点
stack[++top]= R;
//R入栈
R = &((*R)->lch);
//R指向当前结点的左孩子指针
cin>>ch;
} R = &((*stack[top])->rch); top--;
//R指向栈顶元素的右孩子指针 //栈顶元素出栈
}while((top!=-1)|| (a[i]!=0)); }
B D
A E
C G
F
H
9
图 5-2 示例二叉树
1)根据类前序序列构造二叉链表的二叉树
如 5-2 所示的二叉树可表示为如图 5-3 所示的扩展二叉树,即为每一个结点的空指针引 入一个虚结点“#”,该扩展二叉树的前序序列表示为:ABD##EF###CG#H###,其中结点 的顺序是前序序列,结点之间的“#”代表空结点。因此,从键盘输入该序列,可以唯一的 构造一个二叉树。
程序代码:
template <class T>
void BiTree<T>::Create(BiNode<T>*& R,T PreData[], T InData[],
int s1, int e1,int s2, int e2)
{
if (s1<=e1)
{ R = new BiNode<T>;
//创建根结点
3)使用非递归的方法创建二叉链表的二叉树 编程思路:
可以参考教材上前序遍历非递归实现的思路来编程。创建二叉树和前序遍历对每个结点 的访问顺序一致,因此二者程序结构基本相同,其区别有二点:一是是否创建新的结点,二 是是否需要将新结点的左右孩子指针传递到下一层;因此,在实现过程中注意以下 3 点就可。
a.非递归必须要使用栈来实现;
}
}
template <class T> int BiTree<T>::find(T InData[],T e,int s2,int e2) //寻找字符e在中序序列中的下标 {
for (int i=s2; i<=e2; i++) if (InData[i] == e) return i;
}
当然,第二种方法也可以使用后序序列和中序序列作为输入构造二叉树,其编程思想 和实现方法同上。请同学们自行编程实现。
二叉树构造方法
这里,给出另外两种常用的二叉树的创建方法,一是根据类前序序列作为输入构造二 叉链表的二叉树,二是根据前序遍历序列和中序遍历序列做为输入构造二叉链表的二叉树。 此外,二叉树的创建非常适合使用递归的方法来实现,逻辑简单易于实现;但是在非递归的 环境下也是可以实现的,实现逻辑较为复杂,因此也在本部分进行讨论。
A
B
C
D
E
#
#
F
#
9
9
#
#
9
G
#
9
#
H
9
#
#
9
编程思路:
图 5-3 扩展二叉树
根据创建二叉链表的思维方式,我们可以这么考虑该问题:若输入的是“#”如何处理? 若是结点字符,如何处理?显然当输入的是结点字符时,需要创建一个新结点,然后呢?递 归创建左子树,递归创建右子树。若输入的是“#”,则表明该二叉树为空树,即 R=NULL。
c. 递归创建 将[2,pos]看成是一棵二叉树,反复进行步骤 a 和 b;将[pos, n]看成是一棵二叉树,
反复进行步骤 a 和 b,直到该树为空结束。 d. 表示方法:
字符数组 PreData[]:表示前序序列 字符数组 InData[]:表示中序序列 s1 和 e1:表示当前处理的前序序列的起始和终止位置; s2 和 e2:表示当前处理的中序序列的起始和终止位置; find(InData,e,s2,e2):查找指定字符 e 在中序序列 InData 中的下标。