实验五二叉树
二叉树实验报告

二叉树实验报告二叉树实验报告引言:二叉树作为一种常用的数据结构,在计算机科学领域中具有广泛的应用。
本实验旨在通过实际操作和观察,深入理解二叉树的特性和运用。
一、二叉树的基本概念1.1 二叉树的定义二叉树是一种特殊的树形结构,每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。
树的最顶层节点称为根节点。
1.2 二叉树的特点二叉树具有以下特点:- 每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点;- 左子节点的值小于等于父节点的值,右子节点的值大于等于父节点的值;- 二叉树的左子树和右子树也是二叉树。
二、二叉树的遍历方式2.1 先序遍历先序遍历是指先访问根节点,然后按照先序遍历的方式依次访问左子树和右子树。
2.2 中序遍历中序遍历是指按照中序遍历的方式依次访问左子树,根节点和右子树。
2.3 后序遍历后序遍历是指按照后序遍历的方式依次访问左子树,右子树和根节点。
三、二叉树的实验操作3.1 二叉树的创建为了便于实验操作,我们选择使用Python编程语言来实现二叉树的创建和操作。
首先,我们需要定义一个二叉树节点的类,包含节点的值、左子节点和右子节点。
3.2 二叉树的插入在已有的二叉树中插入一个新的节点,需要遵循二叉树的规则。
如果插入的节点值小于当前节点的值,则将节点插入到当前节点的左子树;如果插入的节点值大于当前节点的值,则将节点插入到当前节点的右子树。
3.3 二叉树的查找在二叉树中查找一个特定的节点,需要遍历整个二叉树。
从根节点开始,如果要查找的节点值小于当前节点的值,则继续在左子树中查找;如果要查找的节点值大于当前节点的值,则继续在右子树中查找;如果要查找的节点值等于当前节点的值,则找到了目标节点。
3.4 二叉树的删除在二叉树中删除一个节点,需要考虑多种情况。
如果要删除的节点没有子节点,直接将其删除即可;如果要删除的节点只有一个子节点,将子节点替换为要删除的节点;如果要删除的节点有两个子节点,需要找到其右子树中的最小节点,将其值替换到要删除的节点,然后删除最小节点。
数据结构实验五(二叉树的建立及遍历)题目和源程序

实验5:二叉树的建立及遍历(第十三周星期三7、8节)一、实验目的1.学会实现二叉树结点结构和对二叉树的基本操作。
2.掌握对二叉树每种操作的具体实现,学会利用递归方法编写对二叉树这种递归数据结构进行处理的算法。
二、实验要求1.认真阅读和掌握和本实验相关的教材内容。
2.编写完整程序完成下面的实验内容并上机运行。
3.整理并上交实验报告。
三、实验内容1.编写程序任意输入二叉树的结点个数和结点值,构造一棵二叉树,采用三种递归遍历算法(前序、中序、后序)对这棵二叉树进行遍历并计算出二叉树的高度。
2 .编写程序生成下面所示的二叉树,并采用中序遍历的非递归算法对此二叉树进行遍历。
四、思考与提高1.如何计算二叉链表存储的二叉树中度数为1的结点数?2.已知有—棵以二叉链表存储的二叉树,root指向根结点,p指向二叉树中任一结点,如何求从根结点到p所指结点之间的路径?/*----------------------------------------* 05-1_递归遍历二叉树.cpp -- 递归遍历二叉树的相关操作* 对递归遍历二叉树的每个基本操作都用单独的函数来实现* 水上飘2009年写----------------------------------------*/// ds05.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include "stdafx.h"#include <iostream>typedef char ElemType;using namespace std;typedef struct BiTNode {ElemType data;//左右孩子指针BiTNode *lchild, *rchild;}BiTNode, *BiTree;//动态输入字符按先序创建二叉树void CreateBiTree(BiTree &T) {char ch;ch = cin.get();if(ch == ' ') {T = NULL;}else {if(ch == '\n') {cout << "输入未结束前不要输入回车,""要结束分支请输入空格!" << endl;}else {//生成根结点T = (BiTNode * )malloc(sizeof(BiTNode));if(!T)cout << "内存分配失败!" << endl;T->data = ch;//构造左子树CreateBiTree(T->lchild);//构造右子树CreateBiTree(T->rchild);}}}//输出e的值ElemType PrintElement(ElemType e) { cout << e << " ";return e;}//先序遍历void PreOrderTraverse(BiTree T) { if (T != NULL) {//打印结点的值PrintElement(T->data);//遍历左孩子PreOrderTraverse(T->lchild);//遍历右孩子PreOrderTraverse(T->rchild);}}//中序遍历void InOrderTraverse(BiTree T) {if (T != NULL) {//遍历左孩子InOrderTraverse(T->lchild);//打印结点的值PrintElement(T->data);//遍历右孩子InOrderTraverse(T->rchild);}}//后序遍历void PostOrderTraverse(BiTree T) { if (T != NULL) {//遍历左孩子PostOrderTraverse(T->lchild);//遍历右孩子PostOrderTraverse(T->rchild);//打印结点的值PrintElement(T->data);}}//按任一种遍历次序输出二叉树中的所有结点void TraverseBiTree(BiTree T, int mark) {if(mark == 1) {//先序遍历PreOrderTraverse(T);cout << endl;}else if(mark == 2) {//中序遍历InOrderTraverse(T);cout << endl;}else if(mark == 3) {//后序遍历PostOrderTraverse(T);cout << endl;}else cout << "选择遍历结束!" << endl;}//输入值并执行选择遍历函数void ChoiceMark(BiTree T) {int mark = 1;cout << "请输入,先序遍历为1,中序为2,后序为3,跳过此操作为0:";cin >> mark;if(mark > 0 && mark < 4) {TraverseBiTree(T, mark);ChoiceMark(T);}else cout << "此操作已跳过!" << endl;}//求二叉树的深度int BiTreeDepth(BiTNode *T) {if (T == NULL) {//对于空树,返回0并结束递归return 0;}else {//计算左子树的深度int dep1 = BiTreeDepth(T->lchild);//计算右子树的深度int dep2 = BiTreeDepth(T->rchild);//返回树的深度if(dep1 > dep2)return dep1 + 1;elsereturn dep2 + 1;}}int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){BiTNode *bt;bt = NULL; //将树根指针置空cout << "输入规则:" << endl<< "要生成新结点,输入一个字符,""不要生成新结点的左孩子,输入一个空格,""左右孩子都不要,输入两个空格,""要结束,输入多个空格(越多越好),再回车!"<< endl << "按先序输入:";CreateBiTree(bt);cout << "树的深度为:" << BiTreeDepth(bt) << endl;ChoiceMark(bt);return 0;}/*----------------------------------------* 05-2_构造二叉树.cpp -- 构造二叉树的相关操作* 对构造二叉树的每个基本操作都用单独的函数来实现* 水上飘2009年写----------------------------------------*/// ds05-2.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include "stdafx.h"#include <iostream>#define STACK_INIT_SIZE 100 //栈的存储空间初始分配量#define STACKINCREMENT 10 //存储空间分配增量typedef char ElemType; //元素类型using namespace std;typedef struct BiTNode {ElemType data; //结点值BiTNode *lchild, *rchild; //左右孩子指针}BiTNode, *BiTree;typedef struct {BiTree *base; //在栈构造之前和销毁之后,base的值为空BiTree *top; //栈顶指针int stacksize; //当前已分配的存储空间,以元素为单位}SqStack;//构造一个空栈void InitStack(SqStack &s) {s.base = (BiTree *)malloc(STACK_INIT_SIZE * sizeof(BiTree));if(!s.base)cout << "存储分配失败!" << endl;s.top = s.base;s.stacksize = STACK_INIT_SIZE;}//插入元素e为新的栈顶元素void Push(SqStack &s, BiTree e) {//栈满,追加存储空间if ((s.top - s.base) >= s.stacksize) {s.base = (BiTree *)malloc((STACK_INIT_SIZE+STACKINCREMENT) * sizeof(BiTree));if(!s.base)cout << "存储分配失败!" << endl;s.top = s.base + s.stacksize;s.stacksize += STACK_INIT_SIZE;}*s.top++ = e;}//若栈不空,则删除s的栈顶元素,并返回其值BiTree Pop(SqStack &s) {if(s.top == s.base)cout << "栈为空,无法删除栈顶元素!" << endl;s.top--;return *s.top;}//按先序输入字符创建二叉树void CreateBiTree(BiTree &T) {char ch;//接受输入的字符ch = cin.get();if(ch == ' ') {//分支结束T = NULL;} //if' 'endelse if(ch == '\n') {cout << "输入未结束前不要输入回车,""要结束分支请输入空格!(接着输入)" << endl;} //if'\n'endelse {//生成根结点T = (BiTNode * )malloc(sizeof(BiTree));if(!T)cout << "内存分配失败!" << endl;T->data = ch;//构造左子树CreateBiTree(T->lchild);//构造右子树CreateBiTree(T->rchild);} //Create end}//输出e的值,并返回ElemType PrintElement(ElemType e) {cout << e << " ";return e;}//中序遍历二叉树的非递归函数void InOrderTraverse(BiTree p, SqStack &S) {cout << "中序遍历结果:";while(S.top != S.base || p != NULL) {if(p != NULL) {Push(S,p);p = p->lchild;} //if NULL endelse {BiTree bi = Pop(S);if(!PrintElement(bi->data))cout << "输出其值未成功!" << endl;p = bi->rchild;} //else end} //while endcout << endl;}int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){BiTNode *bt;SqStack S;InitStack(S);bt = NULL; //将树根指针置空cout << "老师要求的二叉树序列(‘空’表示空格):""12空空346空空空5空空,再回车!"<< endl << "请按先序输入一个二叉树序列(可另输入,但要为先序),""无左右孩子则分别输入空格。
实验五 二叉树的应用----表达式求值

浙江大学城市学院实验报告课程名称python高级程序设计实验项目名称实验五二叉树的应用----表达式求值实验成绩指导老师(签名)日期一.实验目的和要求1、掌握二叉树的链式存储结构;2、掌握在二叉链表上的二叉树的基本操作;3、掌握二叉树的简单应用----表达式树的操作。
二.实验内容1、在实验四中,已经实现了对一个中缀表达式可以用栈转换成后缀表达式,并可对后缀表达式进行求值计算的方法。
另一种思路是可以利用二叉树建立表达式树,通过对该表达式树进行求值计算,本实验实现:输入一个中缀表达式,建立该表达式的二叉树,然后对该二叉树进行表达式值的计算。
如一个中缀达式(6+2)*5 的二叉树表示为如下所示时,该二叉树的后序遍历62+5*正好就是后缀表达式。
设一般数学表达式的运算符包括+、-、*、/ 四种,当然允许(),且()优先级高。
为方便实现,设定输入的表达式只允许个位整数。
要求设计一个完整的程序,对输入的一个日常的中缀表达式,实现以下功能:⏹建立对应的二叉树⏹输出该二叉树的前序序列、中序序列、后序序列⏹求该二叉树的高度⏹求该二叉树的结点总数⏹求该二叉树的叶子结点数⏹计算该二叉树的表达式值分析:(1)表达式树的构建方法:●构建表达式树的方法之一:直接根据输入的中缀表达式构建对于任意一个算术中缀表达式,都可用二叉树来表示。
表达式对应的二叉树创建后,利用二叉树的遍历等操作,很容易实现二叉树的求值运算。
因此问题的关键就是如何创建表达式树。
对于一个中缀表达式来说,其表达式对应的表达式树中叶子结点均为操作数,分支结点均为运算符。
由于创建的表达式树需要准确的表达运算次序,因此,在扫描表达式创建表达式树的过程中,当遇到运算符时不能直接创建结点,而应将其与前面的运算符进行优先级比较,根据比较结果进行处理。
这种处理方式在实验四中以采用过,可以借助一个运算符栈,来暂存已经扫描到的还未处理的运算符。
根据表达式树与表达式对应关系的递归定义,每两个操作数和一个运算符就可以建立一棵表达式二叉树,而该二叉树又可以作为另一个运算符结点的一棵子树。
实验报告:二叉树

实验报告:二叉树第一篇:实验报告:二叉树实验报告二叉树一实验目的1、进一步掌握指针变量,动态变量的含义;2、掌握二叉树的结构特性以及各种存储结构的特点及适用范围。
3、掌握用指针类型描述、访问和处理二叉树的运算。
4、熟悉各种存储结构的特征以及如何应用树结构解决具体问题。
二实验原理树形结构是一种应用十分广泛和重要的非线性数据结构,是一种以分支关系定义的层次结构。
在这种结构中,每个数据元素至多只有一个前驱,但可以有多个后继;数据元素之间的关系是一对多的层次关系。
树形结构主要用于描述客观世界中具有层次结构的数据关系,它在客观世界中大量存在。
遍历二叉树的实质是将非线性结构转为线性结构。
三使用仪器,材料计算机 2 Wndows xp 3 VC6.0四实验步骤【问题描述】建立一个二叉树,请分别按前序,中序和后序遍历该二叉树。
【基本要求】从键盘接受输入(按前序顺序),以二叉链表作为存储结构,建立二叉树(以前序来建立),并采用递归算法对其进行前序,中序和后序遍历,将结果输出。
【实现提示】按前序次序输入二叉树中结点的值(一个整数),0表示空树,叶子结点的特征是其左右孩子指针为空。
五实验过程原始记录基本数据结构描述; 2 函数间的调用关系;用类C语言描述各个子函数的算法;附录:源程序。
六试验结果分析将实验结果分析、实验中遇到的问题和解决问题的方法以及关于本实验项目的心得体会,写在实验报告上。
第二篇:数据结构-二叉树的遍历实验报告实验报告课程名:数据结构(C语言版)实验名:二叉树的遍历姓名:班级:学号:时间:2014.11.03一实验目的与要求1.掌握二叉树的存储方法2.掌握二叉树的三种遍历方法3.实现二叉树的三种遍历方法中的一种二实验内容• 接受用户输入一株二叉树• 输出这株二叉树的前根, 中根, 后根遍历中任意一种的顺序三实验结果与分析//*********************************************************** //头文件#include #include //*********************************************************** //宏定义#define OK 1 #define ERROR 0 #define OVERFLOW 0//*********************************************************** typedef struct BiTNode { //二叉树二叉链表存储结构char data;struct BiTNode *lChild,*rChild;}BiTNode,*BiTree;//******************************** *************************** int CreateBiTree(BiTree &T){ //按先序次序输入二叉中树结点的值,空格表示空树//构造二叉链表表示的二叉树T char ch;fflush(stdin);scanf(“%c”,&ch);if(ch==' ')T=NULL;else{ if(!(T=(BiTNode *)malloc(sizeof(BiTNode))))return(OVERFLOW);T->data=ch;Creat eBiTree(T->lChild);CreateBiTree(T->rChild);} return(OK);} //********************************************************* void PreOrderTraverse(BiTree T){ //采用二叉链表存储结构,先序遍历二叉树的递归算法if(T){ printf(“%c”,T->data);PreOrderTraverse(T->lChild);PreOrd erTraverse(T->rChild);} } /***********************************************************/ void InOrderTraverse(BiTree T){ //采用二叉链表存储结构,中序遍历二叉树的递归算法if(T){ InOrderTraverse(T->lChild);printf(“%c”,T->data);InOrderT raverse(T->rChild);} }//*********************************************************** void PostOrderTraverse(BiTree T){ //采用二叉链表存储结构,后序遍历二叉树的递归算法if(T){ PostOrderTraverse(T->lChild);PostOrderTraverse(T->rChild) ;printf(“%c”,T->data);} }//*********************************************************** void main(){ //主函数分别实现建立并输出先、中、后序遍历二叉树printf(“please input your tree follow the PreOrder:n”);BiTNode *Tree;CreateBiTree(Tree);printf(“n先序遍历二叉树:”);PreOrderTraverse(Tree);printf(“n中序遍历二叉树:”);InOrderTraverse(Tree);printf(“n后序遍历二叉树:”);PostOrderTraverse(Tree);}图1:二叉树的遍历运行结果第三篇:数据结构二叉树操作验证实验报告班级:计算机11-2 学号:40 姓名:朱报龙成绩:_________实验七二叉树操作验证一、实验目的⑴ 掌握二叉树的逻辑结构;⑵ 掌握二叉树的二叉链表存储结构;⑶ 掌握基于二叉链表存储的二叉树的遍历操作的实现。
二叉排序树的实验报告

二叉排序树的实验报告二叉排序树的实验报告引言:二叉排序树(Binary Search Tree,简称BST)是一种常用的数据结构,它将数据按照一定的规则组织起来,便于快速的查找、插入和删除操作。
本次实验旨在深入了解二叉排序树的原理和实现,并通过实验验证其性能和效果。
一、实验背景二叉排序树是一种二叉树,其中每个节点的值大于其左子树的所有节点的值,小于其右子树的所有节点的值。
这种特性使得在二叉排序树中进行查找操作时,可以通过比较节点的值来确定查找的方向,从而提高查找效率。
二、实验目的1. 理解二叉排序树的基本原理和性质;2. 掌握二叉排序树的构建、插入和删除操作;3. 验证二叉排序树在查找、插入和删除等操作中的性能和效果。
三、实验过程1. 构建二叉排序树首先,我们需要构建一个空的二叉排序树。
在构建过程中,我们可以选择一个节点作为根节点,并将其他节点插入到树中。
插入节点时,根据节点的值与当前节点的值进行比较,如果小于当前节点的值,则将其插入到当前节点的左子树中;如果大于当前节点的值,则将其插入到当前节点的右子树中。
重复这个过程,直到所有节点都被插入到树中。
2. 插入节点在已有的二叉排序树中插入新的节点时,我们需要遵循一定的规则。
首先,从根节点开始,将新节点的值与当前节点的值进行比较。
如果小于当前节点的值,则将其插入到当前节点的左子树中;如果大于当前节点的值,则将其插入到当前节点的右子树中。
如果新节点的值与当前节点的值相等,则不进行插入操作。
3. 删除节点在二叉排序树中删除节点时,我们需要考虑不同的情况。
如果要删除的节点是叶子节点,即没有左右子树,我们可以直接删除该节点。
如果要删除的节点只有一个子树,我们可以将子树连接到要删除节点的父节点上。
如果要删除的节点有两个子树,我们可以选择将其右子树中的最小节点或左子树中的最大节点替代该节点,并删除相应的替代节点。
四、实验结果通过对二叉排序树的构建、插入和删除操作的实验,我们得到了以下结果:1. 二叉排序树可以高效地进行查找操作。
二叉树的操作实验报告

二叉树的操作实验报告二叉树的操作实验报告引言二叉树是计算机科学中常用的数据结构,它具有良好的搜索性能和灵活的插入和删除操作。
本实验旨在通过实际操作,深入理解二叉树的基本操作和特性。
1. 二叉树的定义和基本概念二叉树是一种特殊的树状结构,每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。
二叉树的节点由数据和指向左右子节点的指针组成。
根据节点的位置,可以将二叉树分为左子树、右子树和根节点。
2. 二叉树的遍历二叉树的遍历是指按照一定的顺序访问二叉树中的所有节点。
常用的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
前序遍历先访问根节点,然后按照左子树、右子树的顺序遍历;中序遍历先访问左子树,然后根节点,最后右子树;后序遍历先访问左子树,然后右子树,最后根节点。
3. 二叉树的插入操作插入操作是将一个新节点插入到二叉树中的特定位置。
插入操作需要考虑节点的大小关系,小于当前节点则插入到左子树,大于当前节点则插入到右子树。
插入操作可以保持二叉树的有序性。
4. 二叉树的删除操作删除操作是将指定节点从二叉树中删除。
删除操作需要考虑被删除节点的子节点情况,如果被删除节点没有子节点,则直接删除;如果有一个子节点,则将子节点替代被删除节点的位置;如果有两个子节点,则选择被删除节点的后继节点或前驱节点替代被删除节点。
5. 二叉树的查找操作查找操作是在二叉树中搜索指定的节点。
二叉树的查找操作可以使用递归或迭代的方式实现。
递归方式会自动遍历整个二叉树,直到找到目标节点或遍历完整个树。
迭代方式则需要手动比较节点的值,并根据大小关系选择左子树或右子树进行进一步查找。
6. 二叉树的平衡性二叉树的平衡性是指左子树和右子树的高度差不超过1。
平衡二叉树可以提高搜索效率,避免出现极端情况下的性能下降。
常见的平衡二叉树有AVL树和红黑树。
7. 二叉树应用场景二叉树在计算机科学中有广泛的应用场景。
例如,文件系统的目录结构可以使用二叉树来表示;数据库中的索引结构也可以使用二叉树来实现。
[精品]【数据结构】二叉树实验报告
![[精品]【数据结构】二叉树实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/5d561ae96e1aff00bed5b9f3f90f76c661374c27.png)
[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。
二叉树实验心得(优秀5篇)

二叉树实验心得(优秀5篇)二叉树实验心得篇1二叉树实验心得在进行二叉树实验的过程中,我不仅掌握了一个重要的数据结构——二叉树,还从中体验到了深入理解一个数据结构的魅力和乐趣。
在实验开始时,我首先学习了二叉树的基本概念,如节点、左子树、右子树等。
我明白了二叉树是一种重要的数据结构,它具有层次结构,每个节点最多有两个子节点,且没有祖先节点的左或右子树中的任何一个节点。
接下来,我学习了二叉树的遍历,包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
通过实验,我明白了这些遍历方式的实现原理,并能够灵活地应用它们。
此外,我还学习了递归和迭代两种方法来实现这些遍历方式,这两种方法各有优点和缺点,我深入了解了它们之间的差异。
在进行实验的过程中,我遇到了一些问题,如递归方法导致的栈溢出,以及中序遍历中的栈和队列的使用。
我通过查阅资料和讨论,解决了这些问题,并从中获得了宝贵的经验。
通过这次实验,我更加深入地理解了二叉树的结构和遍历方式,并能够在实际应用中灵活使用。
我明白了数据结构的重要性,以及深入理解数据结构的过程中的乐趣。
同时,我也学会了如何解决问题,并从中获得了宝贵的经验。
总的来说,这次实验是一个非常有意义的经历,我不仅掌握了新的知识,还锻炼了自己的解决问题的能力。
我相信,这次实验将对我未来的学习和工作产生积极的影响。
二叉树实验心得篇2二叉树实验心得这次实验我们了解了二叉树的基本概念,包括二叉树、结点、左子树、右子树、祖先节点等概念。
通过实验,我们对二叉树的性质有了更深刻的理解,比如二叉树只有左子树或右子树,没有左右子树的情况,即空子树。
在实现二叉树时,我们了解了二叉树节点的定义和插入节点的多种方法,包括先插法、后插法等。
我们还学会了利用二叉树来解决实际问题,比如快速查找等问题。
在实验过程中,我们对二叉树的知识进行了深入探究,收获颇丰。
通过这次实验,我对二叉树有了更深刻的认识,明白了二叉树在计算机科学中的重要性。
同时,我对自己的编程能力也有了新的认识,发现自己可以在理解算法的基础上更好地实现它们。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
实验五二叉树一、实验目的:1、掌握二叉树的创建算法、掌握二叉树的遍历算法2、掌握哈夫曼树的构造和应用,利用哈夫曼方法及其编/译码技术实现对传输信息编码/译码系统。
二、实验内容:1、在一棵二叉链表表示的二叉树中,实现以下操作。
1)输出叶子结点。
2)求二叉树中叶子结点个数。
3)将每个结点的左子树与右子树交换。
4)已知先根和中根次序遍历序列构造二叉树。
5)判断两棵二叉树是否相等。
6)求结点所在的层次。
7)复制一棵二叉树。
8)判断一棵二叉树是否为完全二叉树。
算法及测试结果粘贴如下:package Q1;public class BinaryNode<T> {public T data;public BinaryNode<T> left,right;public BinaryNode(T data,BinaryNode<T> left,BinaryNode<T> right){ this.data=data;this.left=left;this.right=right;}public BinaryNode(T data){this(data,null,null);}public BinaryNode(){this(null,null,null);}}package Q1;public class BinaryTree<T>{public Node<String> head_pre;public Node<String> head_in;public BinaryNode<T> root;public BinaryTree(){this.root=null;}public boolean isEmpty(){return this.root==null;}private BinaryTree<String> init_make(){BinaryTree<String> bitree=new BinaryTree<String>();BinaryNode<String> child_f,child_d,child_b,child_c;child_d=new BinaryNode<String>("D",null,newBinaryNode<String>("G"));child_b=new BinaryNode<String>("B",child_d,null);child_f=new BinaryNode<String>("F",newBinaryNode<String>("H"),null);child_c=new BinaryNode<String>("C",newBinaryNode<String>("E"),child_f);bitree.root=new BinaryNode<String>("A",child_b,child_c);return bitree;}private void leaf(BinaryNode<String> p){if(p!=null){if(p.left==null && p.right==null){System.out.print(p.data+" ");}leaf(p.left);leaf(p.right);}}private int leaf_count(BinaryNode<String> p){if(p==null)return 0;if(p.left==null && p.right==null)return 1;else return leaf_count(p.left)+leaf_count(p.right);}private void exchange(BinaryNode<String> p){BinaryNode temp = new BinaryNode();if(p!=null){temp=p.left;p.left=p.right;p.right=temp;exchange(p.left);exchange(p.right);}}public BinaryTree(T[] prelist,T[] inlist){this.root=preOrder_inOrder_make(prelist,inlist,0,0,prelist.length);}private BinaryNode<T> preOrder_inOrder_make(T[] preList,T[] inList,int preStart,int inStart,int n){if(n<=0)return null;T elem=preList[preStart];BinaryNode<T> p=new BinaryNode<T>(elem);int i=0;while(i<n && !elem.equals(inList[inStart+i]))i++;p.left=preOrder_inOrder_make(preList,inList,preStart+1,inStart,i);p.right=preOrder_inOrder_make(preList,inList,preStart+i+1,inStart+i+1,n -1-i);return p;}private void preOrder(BinaryNode<String> p){if(p!=null){System.out.print(p.data+" ");preOrder(p.left);preOrder(p.right);}}private void inOrder(BinaryNode<String> p){if(p!=null){preOrder(p.left);System.out.print(p.data+" ");preOrder(p.right);}}private boolean CompTree(BinaryNode<String> tree1,BinaryNode<String> tree2){if (tree1 == null && tree2 == null){return true;}if (tree1 == null || tree2 == null){return false;}if (tree1.data != tree2.data){return false;}if (CompTree(tree1.left,tree2.left) &&CompTree(tree1.right,tree2.right) ||CompTree(tree1.left,tree2.right) &&CompTree(tree1.right,tree2.left)){return true;}return false;}private int getLevel(T x){return getLevel(root, 1, x);}private int getLevel(BinaryNode<T> p, int i, T x){if (p==null)return -1;if (p.data.equals(x))return i;int level = getLevel(p.left, i+1, x);if (level==-1)level = getLevel(p.right, i+1, x);return level;}private BinaryNode<T> copy(BinaryNode<T> p){if (p==null)return null;BinaryNode<T> q = new BinaryNode<T>(p.data);q.left = copy(p.left);q.right = copy(p.right);return q;}private boolean isCompleteBinaryTree(){if (this.root==null)return true;LinkedQueue<BinaryNode<T>> que = new LinkedQueue<BinaryNode<T>>();que.enqueue(root);BinaryNode<T> p=null;while (!que.isEmpty()){p = que.dequeue();if (p.left!=null ){que.enqueue(p.left);if (p.right!=null)que.enqueue(p.right);else break;}else if (p.right!=null)return false;else break;}while (!que.isEmpty()){p = que.dequeue();if (p.left!=null || p.right!=null)return false;}return true;}public static void main(String[] args){BinaryTree<String> tree1 =new BinaryTree<String>();tree1=tree1.init_make();System.out.print("这棵树的叶子结点分别为: ");tree1.leaf(tree1.root);System.out.println();int num=tree1.leaf_count(tree1.root);System.out.println("这棵树的叶子结点个数为: "+num);System.out.print("这棵树的前序遍历为: ");tree1.preOrder(tree1.root);System.out.println();System.out.print("这棵树左右子树交换后的前序遍历为: ");tree1.exchange(tree1.root);tree1.preOrder(tree1.root);System.out.println();String[] preList ={"A","B","D","G","C","E","F","H"};String[] inList ={"D","G","B","A","E","C","H","F"};BinaryTree<String> tree_pre_in =newBinaryTree<String>(preList,inList);System.out.print("这棵树的前序遍历为: ");tree1.preOrder(tree_pre_in.root);System.out.println();BinaryTree<String> tree2 =new BinaryTree<String>();tree2=tree2.init_make();System.out.println("判断这两棵二叉树时候相同:"+pTree(tree1.root ,tree2.root));System.out.println("结点B所在的层数:"+tree1.getLevel("B"));BinaryTree<String> tree3 =new BinaryTree<String>();tree3.copy(tree1.root);System.out.println("这课二叉树是否为完全二叉树:"+tree1.isCompleteBinaryTree());}}package Q1;public class LinkedQueue<T> {private Node<T> front,rear;public LinkedQueue(){this.front=this.rear=null;}public boolean isEmpty(){return this.front==null&&this.rear==null;}public void enqueue(T x){if(x==null)return;Node<T> q=new Node<T>(x,null);if(this.front==null)this.front=q;elsethis.rear.next=q;this.rear=q;}public T dequeue(){if(isEmpty())return null;T temp=this.front.data;this.front=this.front.next;if(this.front==null)this.rear=null;return temp;}}package Q1;public class Node<T> {public T data;public Node<T> next;public Node(T data,Node<T> next){this.data=data;this.next=next;}public Node(){this(null,null);}}2、[问题描述](设计性实验)哈夫曼树很易求出给定字符集及其概率(或频度)分布的最优前缀码。