多叉树的层次遍历算法
多叉树讲解版课件
多叉树的节点表示数据元素，每个节点包含数据元素和指向其子节点的指针。
多叉树的分支由节点和子节点之间的关系表示，分支可以继续向下延伸，形成更多的子节点。
分支
节点
多叉树的深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。
深度
多叉树的高度是指从根节点到叶子节点的最长路径上的节点数。
高度
02
多叉树的种类与特性
06
多叉树的常见问题与解决方案
Chapter
多叉树在插入或删除节点后，可能会导致树的结构失衡，影响搜索效率。
为了维护树的平衡，可以采用自平衡二叉查找树（如AVL树和红黑树）等数据结构，它们在插入或删除节点时会进行旋转等操作来调整树的结构，保持树的平衡。
总结词
详细描述
总结词
多叉树结构的存储需要占用一定的空间，如何优化存储空间是值得关注的问题。
完全多叉树
满多叉树
平衡多叉树
平衡多叉树是一种特殊的自平衡二叉查找树，它通过旋转操作保持平衡状态。平衡多叉树的查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)。
AVL树
AVL树是最早的平衡二叉查找树，它通过旋转操作保持平衡状态。AVL树的查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)。
03
多叉树的遍历方法
详细描述
可以采用压缩存储、前缀编码等方法来减少存储空间占用。对于非常大的多叉树，可以考虑使用散列存储、分块存储等策略来提高存储效率。此外，还可以使用编码技术对节点信息进行压缩，减少存储空间占用。
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THANKS
05
多叉树的应用场景
Chapter
数据结构中的多叉树是一种常见的数据结构，用于存储具有多于两个子节点的节点。多叉树具有广泛的用途，包括搜索、排序、数据压缩等。
二叉树的遍历及常用算法
⼆叉树的遍历及常⽤算法⼆叉树的遍历及常⽤算法遍历的定义:按照某种次序访问⼆叉树上的所有结点,且每个节点仅被访问⼀次;遍历的重要性:当我们需要对⼀颗⼆叉树进⾏,插⼊,删除,查找等操作时,通常都需要先遍历⼆叉树,所有说:遍历是⼆叉树的基本操作;遍历思路:⼆叉树的数据结构是递归定义(每个节点都可能包含相同结构的⼦节点),所以遍历也可以使⽤递归,即结点不为空则继续递归调⽤每个节点都有三个域,数据与,左孩⼦指针和右孩⼦之指针,每次遍历只需要读取数据,递归左⼦树,递归右⼦树,这三个操作三种遍历次序:根据访问三个域的不同顺序,可以有多种不同的遍历次序,⽽通常对于⼦树的访问都按照从左往右的顺序;设:L为遍历左⼦树,D为访问根结点,R为遍历右⼦树,且L必须位于R的前⾯可以得出以下三种不同的遍历次序:先序遍历操作次序为DLR,⾸先访问根结点，其次遍历根的左⼦树，最后遍历根右⼦树，对每棵⼦树同样按这三步(先根、后左、再右)进⾏中序遍历操作次序为LDR,⾸先遍历根的左⼦树，其次访问根结点，最后遍历根右⼦树，对每棵⼦树同样按这三步(先左、后根、再右)进⾏后序遍历操作次序为LRD,⾸先遍历根的左⼦树，其次遍历根的右⼦树，最后访问根结点，对每棵⼦树同样按这三步(先左、后右、最后根)进⾏层次遍历层次遍历即按照从上到下从左到右的顺序依次遍历所有节点,实现层次遍历通常需要借助⼀个队列,将接下来要遍历的结点依次加⼊队列中;遍历的应⽤“遍历”是⼆叉树各种操作的基础，可以在遍历过程中对结点进⾏各种操作，如:对于⼀棵已知⼆叉树求⼆叉树中结点的个数求⼆叉树中叶⼦结点的个数;求⼆叉树中度为1的结点个数求⼆叉树中度为2的结点个数5求⼆叉树中⾮终端结点个数交换结点左右孩⼦判定结点所在层次等等...C语⾔实现:#include <stdio.h>//⼆叉链表数据结构定义typedef struct TNode {char data;struct TNode *lchild;struct TNode *rchild;} *BinTree, BinNode;//初始化//传⼊⼀个指针令指针指向NULLvoid initiate(BinTree *tree) {*tree = NULL;}//创建树void create(BinTree *BT) {printf("输⼊当前结点值: (0则创建空节点)\n");char data;scanf(" %c", &data);//连续输⼊整形和字符时.字符变量会接受到换⾏,所以加空格if (data == 48) {*BT = NULL;return;} else {//创建根结点//注意开辟的空间⼤⼩是结构体的⼤⼩⽽不是结构体指针⼤⼩,写错了不会⽴马产⽣问题,但是后续在其中存储数据时极有可能出现内存访问异常(飙泪....) *BT = malloc(sizeof(struct TNode));//数据域赋值(*BT)->data = data;printf("输⼊节点 %c 的左孩⼦ \n", data);create(&((*BT)->lchild));//递归创建左⼦树printf("输⼊节点 %c 的右孩⼦ \n", data);create(&((*BT)->rchild));//递归创建右⼦树}}//求双亲结点(⽗结点)BinNode *Parent(BinTree tree, char x) {if (tree == NULL)return NULL;else if ((tree->lchild != NULL && tree->lchild->data == x) || (tree->rchild != NULL && tree->rchild->data == x))return tree;else{BinNode *node1 = Parent(tree->lchild, x);BinNode *node2 = Parent(tree->rchild, x);return node1 != NULL ? node1 : node2;}}//先序遍历void PreOrder(BinTree tree) {if (tree) {//输出数据printf("%c ", tree->data);//不为空则按顺序继续递归判断该节点的两个⼦节点PreOrder(tree->lchild);PreOrder(tree->rchild);}}//中序void InOrder(BinTree tree) {if (tree) {InOrder(tree->lchild);printf("%c ", tree->data);InOrder(tree->rchild);}}//后序void PostOrder(BinTree tree) {if (tree) {PostOrder(tree->lchild);PostOrder(tree->rchild);printf("%c ", tree->data);}}//销毁结点递归free所有节点void DestroyTree(BinTree *tree) {if (*tree != NULL) {printf("free %c \n", (*tree)->data);if ((*tree)->lchild) {DestroyTree(&((*tree)->lchild));}if ((*tree)->rchild) {DestroyTree(&((*tree)->rchild));}free(*tree);*tree = NULL;}}// 查找元素为X的结点使⽤的是层次遍历BinNode *FindNode(BinTree tree, char x) {if (tree == NULL) {return NULL;}//队列BinNode *nodes[1000] = {};//队列头尾位置int front = 0, real = 0;//将根节点插⼊到队列尾nodes[real] = tree;real += 1;//若队列不为空则继续while (front != real) {//取出队列头结点输出数据BinNode *current = nodes[front];if (current->data == x) {return current;}front++;//若当前节点还有⼦(左/右)节点则将结点加⼊队列if (current->lchild != NULL) {nodes[real] = current->lchild;real++;}if (current->rchild != NULL) {nodes[real] = current->rchild;real++;}}return NULL;}//层次遍历// 查找元素为X的结点使⽤的是层次遍历void LevelOrder(BinTree tree) {if (tree == NULL) {return;}//队列BinNode *nodes[1000] = {};//队列头尾位置int front = 0, real = 0;//将根节点插⼊到队列尾nodes[real] = tree;real += 1;//若队列不为空则继续while (front != real) {//取出队列头结点输出数据BinNode *current = nodes[front];printf("%2c", current->data);front++;//若当前节点还有⼦(左/右)节点则将结点加⼊队列if (current->lchild != NULL) {nodes[real] = current->lchild;real++;}if (current->rchild != NULL) {nodes[real] = current->rchild;real++;}}}//查找x的左孩⼦BinNode *Lchild(BinTree tree, char x) {BinTree node = FindNode(tree, x);if (node != NULL) {return node->lchild;}return NULL;}//查找x的右孩⼦BinNode *Rchild(BinTree tree, char x) {BinTree node = FindNode(tree, x);if (node != NULL) {return node->rchild;}return NULL;}//求叶⼦结点数量int leafCount(BinTree *tree) {if (*tree == NULL)return 0;//若左右⼦树都为空则该节点为叶⼦,且后续不⽤接续递归了else if (!(*tree)->lchild && !(*tree)->rchild)return 1;else//若当前结点存在⼦树,则递归左右⼦树, 结果相加return leafCount(&((*tree)->lchild)) + leafCount(&((*tree)->rchild));}//求⾮叶⼦结点数量int NotLeafCount(BinTree *tree) {if (*tree == NULL)return 0;//若该结点左右⼦树均为空,则是叶⼦,且不⽤继续递归else if (!(*tree)->lchild && !(*tree)->rchild)return 0;else//若当前结点存在左右⼦树,则是⾮叶⼦结点(数量+1),在递归获取左右⼦树中的⾮叶⼦结点,结果相加 return NotLeafCount(&((*tree)->lchild)) + NotLeafCount(&((*tree)->rchild)) + 1;}//求树的⾼度(深度)int DepthCount(BinTree *tree) {if (*tree == NULL)return 0;else{//当前节点不为空则深度+1 在加上⼦树的⾼度,int lc = DepthCount(&((*tree)->lchild)) + 1;int rc = DepthCount(&((*tree)->rchild)) + 1;return lc > rc?lc:rc;// 取两⼦树深度的最⼤值 }}//删除左⼦树void RemoveLeft(BinNode *node){if (!node)return;if (node->lchild)DestroyTree(&(node->lchild));node->lchild = NULL;}//删除右⼦树void RemoveRight(BinNode *node){if (!node)return;if (node->rchild)DestroyTree(&(node->rchild));node->rchild = NULL;}int main() {BinTree tree;create(&tree);BinNode *node = Parent(tree, 'G');printf("G的⽗结点为%c\n",node->data);BinNode *node2 = Lchild(tree, 'D');printf("D的左孩⼦结点为%c\n",node2->data);BinNode *node3 = Rchild(tree, 'D');printf("D的右孩⼦结点为%c\n",node3->data);printf("先序遍历为:");PreOrder(tree);printf("\n");printf("中序遍历为:");InOrder(tree);printf("\n");printf("后序遍历为:");PostOrder(tree);printf("\n");printf("层次遍历为:");LevelOrder(tree);printf("\n");int a = leafCount(&tree);printf("叶⼦结点数为%d\n",a);int b = NotLeafCount(&tree);printf("⾮叶⼦结点数为%d\n",b);int c = DepthCount(&tree);printf("深度为%d\n",c);//查找F节点BinNode *node4 = FindNode(tree,'C');RemoveLeft(node4);printf("删除C的左孩⼦后遍历:");LevelOrder(tree);printf("\n");RemoveRight(node4);printf("删除C的右孩⼦后遍历:");LevelOrder(tree);printf("\n");//销毁树printf("销毁树 \n");DestroyTree(&tree);printf("销毁后后遍历:");LevelOrder(tree);printf("\n");printf("Hello, World!\n");return 0;}测试:测试数据为下列⼆叉树:运⾏程序复制粘贴下列内容:ABDGHECKFIJ特别感谢:iammomo。
多叉树的绘制算法研究及实现
福建商业高等专科学校学报2008年12月第6期多叉树的绘制算法研究及实现陈健(福建商业高等专科学校计算机系，福建福州350012)[摘要]为了解决绘制的多叉树容易和相邻的子树发生相互重叠或交错的情况，从改进多叉树的数据结构入手，在灵活应用树的各种遍历算法的基础上，提出一种解决此类问题的思路，并付诸实现，同时给出算法时间复杂度分析。
【关键词】多叉树；画树算法；算法分析中图分类号：T P311．12文献标识码：A文章编号：1008—4940《2008)12-0094-005一、引言在计算机应用中，我们经常会遇到决策支持系统中需要显示决策树，互联网中显示拓扑结构图等应用。
对于多叉树，每个结点的分叉较多，容易和相邻的子树发生相互重叠或交错的情况，本文从改进多叉树的数据结构人手，在灵活应用树的各种遍历算法的基础上，借鉴E．M．R ei ngol d…和J．S．T i l f or d的二叉树画树算法的基本思想，提出一种解决此类问题的思路，并付诸实现，获得较好的效果，并适合于绘制任意的多叉树。
：、算法基本思想本文绘制多叉树的算法遵循如下美观标准绘制树状结构：(1)树中不同层的结点位于不同的水平线上，这些水平线互相平行，且相邻的层与层之间应相隔一个常数距离h；(2)父结点位于儿子结点的上一层；(3)同一层上的结点间的距离不小于一个规定值M i nD i n；(4)在水平方向上，父结点位于其最左和最右儿子结点的中央；(5)树所占的宽度要尽量小。
算法基本步骤如下：(I)调整结点eur N ode的儿子结点，使得每个儿子结点与其左邻兄弟间的距离不小于规定值M i nD i n；(2)调整eurN ode的水平位置，使其位于最左和最右儿子结点的中央；(3)调整以eur N ode为根的子树，使其与以左邻兄弟l e f t N ode为根的子树之间的宽度要尽量小，不小于规定值M i nD i n；(4)跳转到eur N ode的右邻兄弟r i ght N ode，按照步骤l、2和3调整以r i ght N ode为根的子树。
树结构遍历算法
树结构遍历算法
树结构遍历算法是指按照一定的规则对一棵树形数据结构中的所有结点进行遍历的过程。
常见的树结构遍历算法有三种：前序遍历、中序遍历和后序遍历。
1. 前序遍历：
从根节点开始，先输出当前结点，然后分别递归遍历当前结点的左子树和右子树。
因此，前序遍历的顺序为"根-左-右"。
2. 中序遍历：
从根节点开始，先递归遍历当前结点的左子树，然后输出当前结点，最后递归遍历右子树。
因此，中序遍历的顺序为"左-根-右"。
3. 后序遍历：
从根节点开始，先递归遍历当前结点的左子树和右子树，最后输出当前结点。
因此，后序遍历的顺序为"左-右-根"。
对于每个结点，以上三种遍历方式都要遍历到，只是输出的顺序不同。
同时，在实际应用中，还有深度优先遍历和广度优先遍历等更多遍历方法。
二叉树遍历（前序、中序、后序、层次、广度优先、深度优先遍历）
⼆叉树遍历（前序、中序、后序、层次、⼴度优先、深度优先遍历）⽬录转载：⼆叉树概念⼆叉树是⼀种⾮常重要的数据结构，⾮常多其他数据结构都是基于⼆叉树的基础演变⽽来的。
对于⼆叉树，有深度遍历和⼴度遍历，深度遍历有前序、中序以及后序三种遍历⽅法，⼴度遍历即我们寻常所说的层次遍历。
由于树的定义本⾝就是递归定义，因此採⽤递归的⽅法去实现树的三种遍历不仅easy理解并且代码⾮常简洁，⽽对于⼴度遍历来说，须要其他数据结构的⽀撑。
⽐⽅堆了。
所以。
对于⼀段代码来说，可读性有时候要⽐代码本⾝的效率要重要的多。
四种基本的遍历思想前序遍历：根结点 ---> 左⼦树 ---> 右⼦树中序遍历：左⼦树---> 根结点 ---> 右⼦树后序遍历：左⼦树 ---> 右⼦树 ---> 根结点层次遍历：仅仅需按层次遍历就可以⽐如。
求以下⼆叉树的各种遍历前序遍历：1 2 4 5 7 8 3 6中序遍历：4 2 7 5 8 1 3 6后序遍历：4 7 8 5 2 6 3 1层次遍历：1 2 3 4 5 6 7 8⼀、前序遍历1）依据上⽂提到的遍历思路：根结点 ---> 左⼦树 ---> 右⼦树，⾮常easy写出递归版本号：public void preOrderTraverse1(TreeNode root) {if (root != null) {System.out.print(root.val+" ");preOrderTraverse1(root.left);preOrderTraverse1(root.right);}}2）如今讨论⾮递归的版本号：依据前序遍历的顺序，优先訪问根结点。
然后在訪问左⼦树和右⼦树。
所以。
对于随意结点node。
第⼀部分即直接訪问之，之后在推断左⼦树是否为空，不为空时即反复上⾯的步骤，直到其为空。
若为空。
则须要訪问右⼦树。
注意。
在訪问过左孩⼦之后。
2022年江苏师范大学计算机科学与技术专业《数据结构与算法》科目期末试卷A(有答案)
2022年江苏师范大学计算机科学与技术专业《数据结构与算法》科目期末试卷A（有答案）一、选择题1、用数组r存储静态链表，结点的next域指向后继，工作指针j指向链中结点，使j沿链移动的操作为（）。
A.j=r[j].nextB.j=j+lC.j=j->nextD.j=r[j]->next2、哈希文件使用哈希函数将记录的关键字值计算转化为记录的存放地址，因为哈希函数是一对一的关系，则选择好的（）方法是哈希文件的关键。
A.哈希函数B.除余法中的质数C.冲突处理D.哈希函数和冲突处理3、以下与数据的存储结构无关的术语是（）。
A.循环队列B.链表C.哈希表D.栈4、已知串S='aaab'，其next数组值为（）。
A.0123B.1123C.1231D.12115、有六个元素6，5，4，3，2，1顺序入栈，下列不是合法的出栈序列的是（）。
A.543612B.453126C.346521D.2341566、循环队列放在一维数组A中，end1指向队头元素，end2指向队尾元素的后一个位置。
假设队列两端均可进行入队和出队操作，队列中最多能容纳M－1个元素。
初始时为空，下列判断队空和队满的条件中，正确的是（）。
A．队空：end1＝＝end2；队满：end1＝＝（end2＋1）mod MB．队空：end1＝＝end2；队满：end2＝＝（end1＋1）mod （M－1）C．队空：end2＝＝（end1＋1）mod M；队满：end1＝＝（end2＋1） mod MD．队空：end1＝＝（end2＋1）mod M；队满：end2＝＝（end1＋1） mod （M－1）7、已知关键字序列5，8，12，19，28，20，15，22是小根堆（最小堆），插入关键字3，调整后的小根堆是（）。
A．3，5，12，8，28，20，15，22，19B．3，5，12，19，20，15，22，8，28C．3，8，12，5，20，15，22，28，19D．3，12，5，8，28，20，15，22，198、有n（n>0）个分支结点的满二叉树的深度是（）。
二叉树常用的三种遍历方法
二叉树常用的三种遍历方法二叉树是一种常用的数据结构，它由一个根节点和两个子节点组成，其中左子节点小于根节点，右子节点大于根节点。
遍历二叉树是对所有节点进行访问的过程，常用的三种遍历方法是前序遍历、中序遍历和后序遍历。
下面将详细介绍这三种方法的实现步骤。
一、前序遍历前序遍历是指先访问根节点，然后按照左子树、右子树的顺序依次访问每个节点。
具体实现步骤如下：1. 如果当前节点为空，则返回。
2. 访问当前节点。
3. 递归进入左子树。
4. 递归进入右子树。
代码实现：void preorderTraversal(TreeNode* root) {if (root == NULL) return;cout << root->val << " ";preorderTraversal(root->left);preorderTraversal(root->right);}二、中序遍历中序遍历是指先访问左子树，然后访问根节点，最后访问右子树。
具体实现步骤如下：1. 如果当前节点为空，则返回。
2. 递归进入左子树。
3. 访问当前节点。
4. 递归进入右子树。
代码实现：void inorderTraversal(TreeNode* root) {if (root == NULL) return;inorderTraversal(root->left);cout << root->val << " ";inorderTraversal(root->right);}三、后序遍历后序遍历是指先访问左子树，然后访问右子树，最后访问根节点。
具体实现步骤如下：1. 如果当前节点为空，则返回。
2. 递归进入左子树。
3. 递归进入右子树。
4. 访问当前节点。
代码实现：void postorderTraversal(TreeNode* root) {if (root == NULL) return;postorderTraversal(root->left);postorderTraversal(root->right);cout << root->val << " ";}总结：以上就是二叉树常用的三种遍历方法的详细介绍和实现步骤。
python三叉树递归遍历
python三叉树递归遍历三叉树是一种特殊的树状数据结构，每个节点最多可以有三个子节点。
在Python中，我们可以使用递归的方式来遍历三叉树。
下面，我将以人类的视角来描述遍历三叉树的过程。
假设我们有一个三叉树如下所示：```A/ | \B C D/ \ \E F G```要遍历这个三叉树，我们可以按照如下步骤进行：**步骤一：访问根节点**我们来到根节点A。
我们可以想象自己站在A节点的位置上，观察到自己所在的节点。
这时，我们可以做一些与A节点相关的操作，比如输出A节点的值。
**步骤二：递归遍历子节点**接下来，我们需要递归地遍历A节点的子节点。
我们依次来到B、C 和D节点。
对于每个子节点，我们可以想象自己站在这个节点上，观察到自己所在的节点。
然后，我们可以做一些与这个节点相关的操作，比如输出该节点的值。
**步骤三：递归遍历孙子节点**对于每个子节点，我们还需要递归地遍历它的子节点。
对于B节点，我们来到了E和F节点；对于C节点，我们到达了空节点；对于D 节点，我们来到了G节点。
对于每个孙子节点，我们可以像之前一样，想象自己站在该节点上，观察到自己所在的节点。
然后，我们可以做一些与这个节点相关的操作，比如输出该节点的值。
通过以上步骤，我们就完成了对三叉树的遍历。
在遍历过程中，我们以人类的视角描述了自己所在节点的情况，并进行了相应的操作。
这样的描述使得读者能够更好地理解遍历的过程，并增加了文章的可读性。
希望以上描述能够帮助你理解如何以人类的视角进行三叉树的递归遍历。
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delete node2; delete node3; delete node4; delete node5; delete node6; delete node7; delete node8; 0; } 打印出来结果是: 0 1 2 3 10 4 5 6 7 8 (其中10是故意用来测试) 这个只是简单测试,大家可以用模板来实现. 这个算法有几个关键地方: 1. list 中存放是指针,好处就不用说了.如果不用指针话,在delete时候会出现问题.原因大家也清楚. 2. 用队列比 栈 实现起来要方便 2009-2-12 4:00:36 疯狂代码 /
long getSelfId; void SelfId(long selfID); getNodeName; void NodeName( &nodeName); }; //返回当前节点孩子集合 inline list <TreeNode*>* TreeNode::getChildList { p_childList; } inline long TreeNode::getSelfId { selfID; } inline void TreeNode::SelfId(long selfID) { this->selfID = selfID; } inline TreeNode::getNodeName { nodeName; } inline void TreeNode::NodeName( &nodeName) { this->nodeName = nodeName; } #end TreeNode.cpp 文件 # "stdafx.h" # "TreeNode.h"
root.SelfId(0); TreeNode *node1 = TreeNode; TreeNode *node2 = TreeNode; TreeNode *node3 = TreeNode; TreeNode *node10 = TreeNode; node10->SelfId(10); node1->SelfId(1); node2->SelfId(2); node3->SelfId(3); root.insertChildNode(node1); root.insertChildNode(node2); root.insertChildNode(node3); root.insertChildNode(node10); TreeNode *node4 = TreeNode; TreeNode *node5 = TreeNode; node4->SelfId(4); node5->SelfId(5); node1->insertChildNode(node4); node1->insertChildNode(node5); TreeNode *node6 = TreeNode; TreeNode *node7 = TreeNode; TreeNode *node8 = TreeNode; node6->SelfId(6); node7->SelfId(7); node8->SelfId(8); node4->insertChildNode(node6); node4->insertChildNode(node7); node4->insertChildNode(node8); //遍历 root.LevelTraverse; delete node1;
{ p_childList = list<TreeNode*>; } p_childList->push_back((TreeNode*)treeNode); } /*遍历树层次遍历*/ void TreeNode::LevelTraverse { queue<TreeNode*> queue ; queue.push((TreeNode*)this); TreeNode *p = NULL; while (!queue.empty) { p = queue.front; queue.pop; cout<<"treenode is: "<<p->getSelfId<<endl; (NULL!= p->getChildList) { list<TreeNode*>::iterator it = (p->getChildList)->begin; while(it!= (p->getChildList)->end) { queue.push((*it)); it; } } } } 测试代码: # "stdafx.h" # "TreeNode.h" ( argc, char* argv) { TreeNode root;
TreeNode::TreeNode { selfID = 0 ; nodeName = ""; p_childList = NULL; } TreeNode::~TreeNode { delete p_childList; } //判断某个节点是否为叶子节点 bool TreeNode::isLeaf { (NULL p_childList) { true; } { false; } } /*向当前节点中插入个子节点*/ void TreeNode::insertChildNode(TreeNode *treeNode) { (NULLtreeNode) { cout<<"treeNode is null !"<<endl; ; } (isLeaf)
多叉树的层次遍历Βιβλιοθήκη 法疯狂代码 / ĵ:http://Arithmetic/Article33649.html 最近学习ｃ,越看越觉得以前所学只是皮毛.这几天正好有空闲就写点小算法玩玩. 多叉树层次遍历 这个在网上有完整好像不多.这次我就把写贴出来, 有兴趣朋友起来研究下. TreeNode.h 文件 #ndef __TREENODE_ # __TREENODE_ # "StdAfx.h" # <> # <list> # <iostream> # <queue> using std; TreeNode { private: long selfID; nodeName; list<TreeNode*> *p_childList; public: TreeNode; ~TreeNode; /*向当前节点中插入个子节点*/ void insertChildNode(TreeNode *treeNode); /*遍历树层次遍历*/ void LevelTraverse ; //判断某个节点是否为叶子节点 bool isLeaf; //返回当前节点孩子集合 list <TreeNode*>* getChildList;