二叉树的遍历PPT课件

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二叉树的遍历ppt课件

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后序遍历:若二叉树非空,则先遍历左子树,再 遍历右子树,最后访问根节点。
后序遍历顺序:
A
B
C
DE
F
中 序遍历 : 资金是运动的价值,资金的价值是随 时间变 化而变 化的, 是时间 的函数 ,随时 间的推 移而增 值,其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
DBEAF
C
前序遍历: A B D E C F
后序遍历
A
B
C
D EF
二叉树
资金是运动的价值,资金的价值是随 时间变 化而变 化的, 是时间 的函数 ,随时 间的推 移而增 值,其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
总结:
我们这节课主要采用“案例驱动式”教 学方法讲解了二叉树的遍历,以案例方式讲 解通过其中两种遍历顺序推断出第三种遍历 顺序的分析方法。主要培养大家灵活运用知 识的能力和举一反三的分析能力。
一棵二叉树的中序遍历结果为 DBEAFC,前序遍历结果为ABDECF, 则后序遍历结果为 【 】 。
资金是运动的价值,资金的价值是随 时间变 化而变 化的, 是时间 的函数 ,随时 间的推 移而增 值,其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
前序遍历:若二叉树非空,则先访问根节点,再 遍历左子树,最后遍历右子树。
资金是运动的价值,资金的价值是随 时间变 化而变 化的, 是时间 的函数 ,随时 间的推 移而增 值,其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
拓展:
已知二叉树的 后序遍历:D A B E C 中序遍历:D E B A C
请问前序遍历结果为?
资金是运动的价值,资金的价值是随 时间变 化而变 化的, 是时间 的函数 ,随时 间的推 移而增 值,其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值

数据结构+二叉树及遍历+PPT

数据结构+二叉树及遍历+PPT

课程13 课程
数据结构和算法
定义二叉树( 定义二叉树(续) 完整二叉树:
指有 n 个节点且深度为 d ,且其节点对应深度为k 的完整二叉 树中序号从0到n − 1 的节点。
0
A
0
A
0
A
1
B
4 5
2
C
6 3
1
B
4 5
2
C
3
1
B
4
2
C
5
3
D
E
F
G
D
E
F
D
E
G
满二叉树
完整二叉树
不完整二叉树
Ver. 1.0
root A
B
C
D
E
F
G
H
D
Ver. 1.0
H
B
E
A
F
C
I
I
课程13 课程
数据结构和算法
中序遍历( 中序遍历(续)
I的右子树为空。 因此,移动到节点G。
root A
B
C
D
E
F
G
H
D
Ver. 1.0
H
B
E
A
F
C
I
I
课程13 课程
数据结构和算法
中序遍历( 中序遍历(续) 访问节点 G。
root A
B
B
C
D
E
F
G
H
D
Ver. 1.0
H
课程13 课程
I
数据结构和算法
中序遍历( 中序遍历(续)
H的右子树为空。 因此,移动到节点 B。
root A

二叉树的基本操作课件浙教版(2019)高中信息技术选修1(24张PPT)

二叉树的基本操作课件浙教版(2019)高中信息技术选修1(24张PPT)
如下图所示的是二叉树及其对应的二叉链表实现示意图。
A
B
D
C
E
F
G
头指针
二叉树的list实现
二叉树节点可以看成是一个三元组,元素是左、右子树和本节点数据。
Python的list可以用于组合这样的三个元素。
下面介绍用list构造二叉树的方法。
(1)空树用None表示。
(2)非空二叉树用包含三个元素的列表[d,l,r]表示,其中:d表示根节点的元素,l和r是两棵子树,采用与整个二叉树同样结构的list表示。
二叉树的遍历
在完成二叉树的建立操作后,就可以对二叉树的各个节点进行访问,即遍历操作。二叉树的遍历,是指按照一定的规则和次序访问二叉树中的所有节点,使得每个节点都被访问一次且仅被访问一次。按照不同的遍历方式对节点进行访问,其处理效率不完全相同。二叉树的遍历方式有很多,主要有前序遍历、中序遍历和后序遍历等。
1.数组实现
用数组来表示二叉树时,分为以下两种情况。
(1)完全二叉树从二叉树的根节点开始,按从上而下、自左向右的顺序对n个节点进行编号,根节点的编号为0,最后一个节点的编号为n-1。然后依次将二叉树的节点用一组连续的数组元素来表示,节点编号与数组的下标一一对应。如下图中图甲所示的完全二叉树所对应的一维数组表示如图乙所示。
A
B
C
A
B
C
甲 原二叉树
乙 补全后的二叉树
0
1
2
3
4
5
6
7
丙 数组实现示意图
A
B
C
对于完全二叉树而言,一维数组的表示方式既简单又节省存储空间。但对于一般的二叉树来说,采用一维数组表示时,结构虽然简单,却容易造成存储空间的浪费。

《二叉树模型》课件

《二叉树模型》课件

二叉树的分类
01 满二叉树
如果一个二叉树的每个节点都有两个子节点,则 该二叉树称为满二叉树。
02 完全二叉树
如果一个二叉树的最后一层是满的,且除了最后 一层外,其他各层的节点数达到最大,则该二叉 树称为完全二叉树。
03 平衡二叉树
平衡二叉树是一种特殊的完全二叉树,它的左右 子树的高度差不超过1。
二叉树的应用场景
详细描述
在n叉树模型中,每个节点可以拥有任意数 量的子节点,而不仅仅是两个。这种模型在 处理具有多个分支的数据结构时非常有用, 例如决策树和知识图谱。n叉树模型在搜索 、排序和数据压缩等领域有广泛应用。
B树模型
要点一
总结词
B树模型是一种自平衡的多路搜索树,用于数据库和文件系 统的索引。
要点二
详细描述
详细描述
二叉树的插入操作包括节点的添加和位置调整两个步骤。在添加节点时,需要找到合适 的位置将其插入到二叉树中,并保持二叉树的平衡性。位置调整是为了维护二叉树的性
质,确保每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1。
插入操作的时间复杂度
总结词
插入操作的时间复杂度取决于具体的实现方式和数据结构。
详细描述
在平衡二叉树中,插入操作的时间复杂度为O(log n),其中n为二叉树中节点的数量。而在一般的二 叉树中,插入操作的时间复杂度可能达到O(n),因为可能需要遍历整棵树才能找到合适的位置插入新 节点。因此,选择合适的二叉树数据结构和算法对于提高插入操作的效率至关重要。
05
二叉树算法的应用
堆排序算法
平衡二叉树的性质:平衡二叉树具有以下性质:1)它的左右子树的高度差不超过1;2)它的左 子树和右子树都是平衡二叉树;3)它的左子树和右子树的节点数相差不超过1。

浙教版(2019)2022—2023学年高中信息技术选修1《二叉树的基本操作》教学PPT课件

浙教版(2019)2022—2023学年高中信息技术选修1《二叉树的基本操作》教学PPT课件

self.right=right #右子树
代 码 实 现
if __name__=='__main__’:

root=Node('A',Node('B',Node('D'),Node('E')),Node('C',rigt=Node('F',Node('G'

)))

print("前序遍历:")
preTraverse(root)
afterTraverse(____ro__o_t_.r_i_g_h_t_) print(____r_o_o_t_.v__a_lu__e_)
谢谢观看!
二叉树的基本操作
浙教版(2019)高中信息技术选修1
PART
02
二叉树的基本操作
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树Hale Waihona Puke 实现树的遍历满二叉树
节点个数为7=23-1
满二叉树是完全二叉树, 完全二叉树不一定是满 二叉树。
完全二叉树
节点个数为10<24-1
1.每个节点的度均为2或0 2. 每一层上的结点数都达 到最大值
有唯一二叉树: 前序遍历+中序遍历 后序遍历+中序遍历
前序遍历+后序遍历 -----没有唯一二叉树
二叉树的基本操作
·二叉树的唯一性
例如:前序遍历:E-A-C-B-D-G-F 中序遍历:A-B-C-D-E-F-G
求其后序遍历顺序?
先画出二叉树,再用后序遍历规 则求出其输出顺序
后序遍历:B-D-C-A-F-G-E

《二叉树的概念》课件

《二叉树的概念》课件
过程中进行一些特定的操作。
05
二叉树的应用
Chapter
在数据结构中的应用
二叉搜索树
二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它的每个节点的左子树上的所有元素都小于 该节点,右子树上的所有元素都大于该节点。这种数据结构可以用于快速查找 、插入和删除操作。
AVL树和红黑树
这两种二叉树都是自平衡二叉搜索树,它们通过调整节点的左右子树的高度来 保持树的平衡,从而在插入、删除等操作时具有较好的性能。
VS
详细描述
平衡二叉树的特点是,它的左右子树的高 度差不会超过1,且左右子树都是平衡二 叉树。平衡二叉树的性质还包括,它的所 有叶节点的层数相等,且所有非叶节点的 左右子树的高度差不超过1。平衡二叉树 的查找、插入和删除操作的时间复杂度为 O(log n),其中n为节点数。
04
二叉树的遍历
Chapter
决策树
在机器学习和人工智能领域,决策树 是一种重要的分类和回归方法。其基 础结构就是二叉树,通过构建决策树 ,可以解决分类和回归问题。
THANKS
感谢观看
代码表示法
总结词:严谨规范
详细描述:使用编程语言的语法结构来表示二叉树,每个节点用对象或结构体表示,节点间的关系通 过指针或引用表示,严谨规范,易于编写和调试。
03
二叉树的性质
Chapter
深度最大的二叉树
总结词
深度最大的二叉树是指具有最大 可能深度的二叉树。
详细描述
在二叉树中,深度最大的二叉树 是满二叉树,即每个层级都完全 填满,没有空缺的节点。满二叉 树的深度等于其节点总数减一。
02
二叉树的表示方法
Chapter
图形表示法
总结词:直观明了
详细描述:通过图形的方式展示二叉树的结构,每个节点用圆圈或方框表示,节 点间的关系用线段表示,直观易懂,易于理解。

非递归中序遍历二叉树课件

非递归中序遍历二叉树课件
由于在非递归实现中,我们使用栈来 模拟递归的过程,因此遍历后的结果 与递归实现相同。
04 非递归中序遍历 二叉树的复杂度 分析
时间复杂度
最好情况:O(n) 最坏情况:O(n)
平均情况:O(n)
空间复杂度
最好情况:O(1) 最坏情况:O(n)
平均情况:O(n)
05 非递归中序遍历 二叉树的优缺点
优点
01
02
03
空间效率高
非递归算法通常只需要常 数级别的额外空间,相比 之下,递归算法可能需要 更多的堆栈空间。
代码简洁
非递归算法的代码通常更 简洁,更易于理解和维护。
适合处理大型数据
由于非递归算法不需要大 量的堆栈空间,因此更适 合处理大型数据集。
缺点
编程技巧要求高
非递归算法需要更多的编程技巧, 特别是对于那些不熟悉这种技术 的人来说,理解和实现可能会比 较困难。
遍历过程
01
02
03
04
弹出栈顶元素,访问该 节点。
如果该节点右子节点存 在,将右子节点入栈。
如果该节点左子节点存 在,将左子节点入栈。
重复上述步骤,直到栈 为空。
遍历后的结果
01
中序遍历的顺序为:左子树 -> 根节点 -> 右子树。
02
非递归方法利用了栈的性质,实 现了从上到下、从左到右的遍历 顺序。
THANKS
感谢观看
栈为空。
实例二:复杂的二叉树
总结词:进阶应用
详细描述:对于复杂的二叉树,非递归中序遍历需要 更加细致的处理。由于树的形状可能不规则,我们需 要更加灵活地使用栈来处理节点之间的关系。在遍历 过程中,我们需要注意处理各种特殊情况,例如循环 引用、节点值相等的情况,以避免陷入无限循环或访 问错误的节点。此外,我们还需要注意优化算法的时 间复杂度和空间复杂度,以提高遍历的效率和准确性。

遍历二叉树与线索二叉树PPT

遍历二叉树与线索二叉树PPT
A B C X Y D E
作业:P217-218
后序列:DGJHEBIFCA, 中序列:DBGEHJACIF, 求:1、画出该二叉树; 2、先序; 3、画出该二叉树对应的森林。
由此可以看出:
(1)遍历操作实际上是将非线性结构线性化的过程, 其结果为线性序列; (2)遍历操作是一个递归的过程,因此,这三种遍历 操作的算法可以用递归函数实现。 先序遍历递归算法: DLR ( BiTree T ) { if (T) //非空二叉树 { printf(“%d”,T->data); //访问根结点D DLR(T->lchild); //递归遍历左子树 DLR(T->rchild); //递归遍历右子树 } return(0); }
这就是线索二叉树(Threaded Binary Tree)
如何预存这类信息?有两种解决方法: 缺点:空间效 ① 每个结点增加两个域:fwd和bwd; 率太低! fwd lchild data rchild bwd ② 与原有的左右孩子指针域“复用”,充分利用那n+1 个空链域。 lchild data rchild 如何判断是孩 子指针还是线 规 定: 索指针? 1)若结点有左子树,则lchild指向其左 孩子;否则,lchild指向其直接前驱(即 线索); 如何区 别? 2)若结点有右子树,则rchild指向其右 孩子;否则,rchild指向其直接后继(即线索) 。
中序遍历递归算法: LDR(BiTree T) { if(T) { LDR(T->lchild); printf(“%d”,T->data); LDR(T->rchild); } return(0); }
后序遍历递归算法 LRD (BiTree T) { if(T) { LRD(T->lchild); LRD(T->rchild); printf(“%d”,T->data); } return(0);}
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二叉树的遍历
• 前序和中序相同的二叉树,…… • 中序和后序相同的二叉树,……. • 前序和后序相同的二叉树,……
由二叉树的前序和中序可以唯一地确定一棵二叉树
前序:ABDEGCFH 中序:DBGEAFHC
由二叉树的中序和后序可以唯一地确定一棵二叉树 中序:DBGEAFHC 后序:DGEBHFCA
if (top!=NULL) { t=top->addr;
printf(“%c”,t->data); p=top; top=top->link; free(p); t=t->rchild;} } }
按后序遍历二叉树
• 首先按后序遍历根结点的左子树 • 然后按后序遍历根结点的右子树 • 最后访问根结点
判断两棵二叉树是否相等
• 两棵二叉树若都为空,则相等
• 两棵树的根结点的值相等,并且两棵树根 结点的左右子树分别相等,则两棵树相等
t1
t2
A
A
int equaltree(t1,t2) NODE *t1,*t2; { if (t1= =NULL&& t2==NULL) return(1);
if (t1!=NULL && t2!=NULL) if (t1->data= =t2->data)
是( )
如果某二叉树的前序为stuwv,中序为
uwtvs,则该二叉树的后序为(
).
如下图所示的二叉树是由有序树T1转换而 来的二叉树,则树T1有( )个叶子结点.
假设二叉树中所有非叶子结点都有左右子树, 若有n个叶子结点,则该二叉树共有( )个结点
若深度为h的二叉树上只有度为0和度为2的 结点,则此类二叉树中包含的结点数至少为( ).
if (t= =NULL) return(NULL); else {p=(NODE*) malloc(sizeof(NODE));
p->data=t->data; p->lchild=copy(t->lchild); p->rchild=copy(t->rchild); return(p); } }
在一非空二叉树的中序遍历序列中,根结 点的右边只有右子树上的所有结点
任何一棵二叉树的叶子结点在前序 中序和 后序遍历序列中的相对次序是不发生改变的.
已知某二叉树的后序遍历序列是dabec,
中序遍历序列是debac,则它的前序遍历是( )
某二叉树的前序遍历序列是abdgcefh,中
序遍历的序列是dgbaechf,则后序遍历的顺序
} }
按中序遍历二叉树
• 首先以中序遍历根结点的左子树 • 然后访问根结点 • 最后按中序遍历根结点的右子树
DBAECFG
按中序遍历二叉树
DB
AEC F G
void r_midorder(t) NODE *t; { if (t!=NULL)
{r_midorder(t->lchild); printf(“%c”,t->data); r_midorder(t->rchild);
DBEGFCA
void r_posorder(t) NODE *t; { if (t!=NULL)
{ r_posorder(t->lchild); r_posorder(t->rchild); printf(“%c”,t->data);
} }
前序:ABDEGCFH 中序:DBGEAFHC 后序:DGEBHFCA
若一棵二叉树,左右子树均有三个结点,其左 子树的前序序列与中序序列相同,右子树的中序 序列与后序序列相同,试构造该树
二叉树的遍历
• 按前序遍历 • 按中序遍历 • 按后序遍历
按前序遍历二叉树
• 首先访问根结点 • 然后按前序遍历根结点的左子树 • 最后按前序遍历根结点的右子树
ABDCEFG
void r_preorder(t) NODE *t; { if (t!=NULL)
{ printf(“%c”,t->data); r_preorder(t->lchild); r_preorder(t->rchild);
G^ top
^
E出栈,并输出.E的右孩子入栈 C出栈 C的右孩子进栈,再将该结点的所有左孩子入栈
F出栈 F的右孩子进栈,再将该结点的所有左孩子入栈
G出栈,并输出
#include <stdio.h> struct node {char data;
struct node *lchild; struct node *rchild; }; typedef struct node NODE; struct snode {NODE *addr; struct snode *link; }; typedef struct snode SNODE;
if (equaltree(t1->lchild,t2->lchild)) return( equaltree(t1->rchild,t2->rchild)); return(0); }
判断题:
二叉树的前序遍历序列中,任意一个结点 处在其子女结点的前面.
由于二叉树中每个结点的度最大为2,所以 二叉树就是二次有序树.
void s_midorder(t) NODE *t; {SNODE *top,*p; top=NULL; while(t!=NULL|| top!=NULL)
{while (t!=NULL) {p=(SNODE*) malloc(sizeof(SNODE)); p->addr=t; p->link=top; top=p; t=t->lchild;}
前序:ABCDEFGH
后序:CDBEGHFA 层次:ABEFCDGH
前序:ABCDEFGH
中序:CDBEGHFA 后序:CDHGFEBA
二叉树的遍历
• 将有序树转化为相应的二叉树 – 有序树的前序=二叉树的前序 – 有序树的后序=二叉树的中序
NODE *copy(t) NODE *t; {NODE *p;
} }
DBAECFGtopDBtop BA ^ 将树根的所有左孩子入栈
A^
D出栈,并输出
top B
A^
将D的右孩子入栈
top A^
top
^ top
E
B出栈,并输出.B的右孩子入栈 A出栈,并输出 C^
将A的右孩子入栈,再将此结点的所有左孩子入栈
top C^
top
^ top
F^ top
^ top
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