chap6树和二叉树
chap6-1树与二叉树

整个树的最多结点数=每一层最多结点数之和
h 1 m 0 1 2 h-1 =m +m +m +…+m = 。 (等比数列求和公式) m 1
25
性质4:具有n个结点的m次树的最小高度为 logm(n(m-1)+1) 或 logm(n(m-1))+1 或 logm(n(m-1)) +1 证明:设具有n个结点的m次树的高度为h,若在该树中前h1层都是满的,即每一层的结点数都等于mi-1个(1≤i≤h-1),第h 层 ( 即最后一层 ) 的结点数可能满 , 也可能不满 , 则该树具有 最小的高度。其高度h可计算如下:
括号表示法
7
树的应用举例——文件结构
My Computer
C:
D: ……
E:
etc
……
WINDOWS
……
Program Files
Music ……
Picture
……
……
……
……
二、树的基本术语
结点的度:结点所拥有的子树的棵数。 树的度:树中各结点度的最大值。
A B
E F L
C
G H M
D I J
特殊二叉树——满二叉树
A 1 B 2 D 4 E 5 L 8 C 3 F 6 M 9 G 7
不是满二叉树,虽 然所有分支结点都 有左右子树,但叶 子不在同一层上。
满二叉树在同样深度的二叉树中结点个数最多 满二叉树在同样深度的二叉树中叶子结点个数最多
特殊二叉树——完全二叉树
若设二叉树的深度为 k, 则共有 k 层。除第 k 层外, B 2 其它各层 (1~k-1) 的结点 D 4 E 5 数都达到最大个数,第k 层从右向左连续缺若干结 H I J K 点,这就是完全二叉树。
《二叉树的概念》课件

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。
数据结构(C语言版CHAP6(2)

42
23 11 5 19 8 3 29
58
29 14 7 15 8
w,p,lch,rch 是 weight,parent,l child,rchild 的缩写
哈夫曼树
哈夫曼树对应的静态三叉链表
结束
第 13 页
6.7 哈夫曼树及应用
哈夫曼算法 void HuffmanTree(HuffmanTree &HT, int * w, int n){ //w 存放n 个字符的权值(均>0),构造赫夫曼树HT if (n<=1) return; m=2* n-1; HT=(HuffmanTree)malloc(m+1) * sizeof(HTNode); //为哈夫曼树分配存储 //空间 for (p=HT, i=1; i<=n; ++i, ++p, ++w) * p={ * w, 0, 0, 0}; //用给定的n个权// 值 ,构造n棵只有一个根结点的二叉树 for (; i<m; ++i; ++p) { //按构造哈夫曼树的步骤2、3、4,建哈夫曼树 //在HT[1..i-1] 选择parent为0且weight最小的两个结点,其序号分别为s1和 s2。 Select(HT, i-1, s1, s2); HT[s1]. parent =i; HT[s2].parent=i; //HT[i]存放新子树的根结点, HT[i].lchild=s1; HT[i].rchild=s2; HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;
分数 0-59 60-69 70-79 80-89 90-100 0.15 0.40 0.30 0.10 比例数 0.05
数据结构PPT树和二叉树

(c)
L
R
R
(d)
(e)
(a) 空树
(b) 只含根结点
(d) 左右子树均不为空树
(c) 右子树为空树 (e) 左子树为空树
安
徽 理
6.2.2 二叉树的性质
工
大 学
性质1 在二叉树的第 i 层上至多有 2i - 1个结点。(i ≥ 1)
[证明用归纳法]
证明:当i=1时,只有根结点,2 i-1=2 0=1。
一般树和森林与二叉树的转换关系,最后介绍树的应用实
例。
安
徽 理
6.1 树的定义和基本术语
工
大 学
❖ 什么是树?树是由 n (n ≥ 0) 个结点的有限集合。如果 n
= 0,称为空树;如果 n > 0,则
▪ 有且仅有一个特定的称之为根(Root)的结点,它只有直
接后继,但没有直接前驱;
▪ 当n > 1,除根以外的其它结点划分为 m (m >0) 个互不
树构成(即不存在度大于2的结点),并且左、右子树本身也
是二叉树。 说明: 1. 二叉树中每个结点最多有两棵子 树,二叉树每个结点度小于等于2;
A
B
D
E
C F
2. 左、右子树不能颠倒——有序树;
G
3. 二叉树是递归结构,在二叉树的定
义中又用到了二叉树的概念。
安
徽 理
二叉树的形态
工
大
学
φ
L
(a)
(b)
例1. 家族族谱
设某家庭有13个成员A、B、C、D、E、F、G、H、I、J
、K、L、M,他们之间的关系可如图所示的树表示。
例2. 单位行政机构的组织关系
c语言树和二叉树的基本算法 -回复

c语言树和二叉树的基本算法-回复C语言树和二叉树的基本算法树和二叉树是计算机科学中常见的数据结构,广泛应用于各种算法与程序设计中。
在本文中,我们将逐步探讨C语言中树和二叉树的基本算法。
首先,我们需要了解树和二叉树的定义及其基本特征。
1. 树的定义和基本特征树是一种非线性的数据结构,它由一组节点(或称为顶点)和连接这些节点的边组成。
每个节点可以有0个或多个子节点,但只有一个根节点。
节点没有父节点的节点称为根节点,没有子节点的节点称为叶节点。
树中任意两个节点之间都存在唯一的路径。
2. 二叉树的定义和基本特征二叉树是一种特殊的树,其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。
二叉树的相对顺序关系在于左子树小于根节点,右子树大于根节点。
有了上述的基础知识,我们可以进一步了解在C语言中实现树和二叉树的基本算法。
3. 树的基本算法在C语言中,我们可以使用结构体来表示树。
树的结构体包含一个节点值和一个指向子节点的指针数组。
树的基本算法涉及树的创建、插入、删除和搜索等操作。
- 创建树:对于树的创建,我们首先需要定义一个函数来分配一个新的节点,并为其分配内存。
接着,我们可以使用该节点的指针来设置该节点的值和子节点指针。
在创建树时,我们可以将树的根节点设置为NULL值。
- 插入节点:树的插入操作需要找到合适的位置,将新节点插入到树中。
插入节点的过程可以通过递归的方式实现。
我们可以先检查根节点,如果根节点为空,则直接将新节点设置为根节点。
如果根节点不为空,则需要比较新节点的值与当前节点的值,以确定新节点的插入位置。
如果新节点的值小于当前节点的值,则递归地在当前节点的左子节点上插入新节点;如果新节点的值大于当前节点的值,则递归地在当前节点的右子节点上插入新节点。
- 删除节点:树的删除操作需要分为几种情况处理。
首先,我们需要找到要删除的节点。
如果要删除的节点是叶节点,则可以直接删除掉。
如果要删除的节点只有一个子节点,则可以用其子节点来替代要删除的节点。
数据结构(C语言版CHAP6(1)

G
说明 1)二叉树中每个结点最多有两颗子树;二叉树每个结点度小于等于2; 2)左、右子树不能颠例——有序树; 3)二叉树是递归结构,在二叉树的定义中又用到了二叉树的概念;
结束
第 16 页
6.2 二 叉 树
A B D G (a) E C F F C
A B D G (b) E
(a)、(b)是不同的二叉树, (a)的左子树有四个结点, (b)的左子树有两个结点,
结束
第 17 页
6.2 二 叉 树
2. 二叉树的基本形态
φ
结束
第 18 页
6.2 二 叉 树
3.应用举例 例1 可以用二叉树表示表达式
+ a * /
e
f
b
c
d
a+b*(c-d)-e/f
结束
ห้องสมุดไป่ตู้
第 19 页
6.2 二 叉 树
例2 双人比赛的所有可能的结局
开始
甲
开局连赢两局 或五局三胜
乙
甲
甲 甲 乙
乙
对于线性结构由于每个结点只有一个直接后继,遍历是很容易的事 二叉树是非线性结构,每个结点可能有两个后继,如 何访问二叉树的每个结点,而且每个结点仅被访问一次?
结束
第 32 页
6.3
一 二叉树的遍历方法
二叉树的遍历
二叉树由根、左子树、右子树三部分组成 二叉树的遍历可以分解为:访问根,遍历左子树和遍历右子树 令:L:遍历左子树 D:访问根结点 R:遍历右子树 有六种遍历方法: DLR,LDR,LRD,
3)树的结点,可以有零个或多个后继; 4)除根外的其他结点,都存在唯一条从根到该结点的路径; 5)树是一种分枝结构
《树和二叉树》课件

"树和二叉树"是计算机科学中重要的数据结构。本课件将详细介绍树和二叉树 的概念、存储结构、遍历方式、二叉搜索树、平衡树等内容。让我们一起探 索这个精彩领域吧!
概念介绍
树的定义及特点
树是由节点和边组成的非线性数据结构,具有分层结构和简洁性。
二叉树的定义及特点
二叉树是一种特殊的树,每个节点最多有两个子节点。
二叉搜索树是一种有序二叉树,左子树节点 都小于根节点,右子树节点都大于根节点。
2 插入和删除节点
通过比较节点值,插入或删除符合条件的节 点,保持二叉搜索树的有序性。
3 查找节点
通过比较节点值,快速定位目标节点。
4 遍历
二叉搜索树支持前序、中序和后序遍历。
平衡树
AVL树
AVL树是一种自平衡的二叉搜索树,通过旋转操作 保持树的平衡。
二叉树的遍历方式
1 先序遍历
先访问根节点,然后按先序遍历左子树,再 按先序遍历右子树。
2 中序遍历
先按中序遍历左子树,然后访问根节点,最 后按中序遍历右子树。
3 后序遍历
先按后序遍历左子树,然后按后序遍历右子 树,最后访问根节点。
4 层序遍历
按层级顺序逐层访问二叉树节点。
二叉搜索树
1 定义及性质
二叉树的分类
根据子节点的数量和排列方式,二叉树可分为满二叉树、完全二叉树和平衡二叉树。
树和二叉树的存储结构
双亲链表存储
使用数组存储节点,并在节点 中保存父节点信息。
孩子链表存储
使用链表存储节点,并在节点 中保存子节点信息。
孩子兄弟链表存储
使用链表存储节点,并在节点 中保存第一个孩子节点和下一 个兄弟节点的信息。
数据结构树和二叉树知识点总结

数据结构树和二叉树知识点总结数据结构是计算机科学中非常重要的一门学科,它研究各种数据的组织、存储和操作方式。
而在数据结构中,树和二叉树是最常用和基础的数据结构之一。
本文将从树和二叉树的基本定义、特点和应用等方面进行总结,旨在帮助读者更好地理解和应用这两种数据结构。
一、树的基本定义和特点树是一种非线性的数据结构,它由节点和边组成。
树的基本定义是:一个节点可以有零个或多个子节点,但只能有一个父节点,且有且仅有一个节点没有父节点,这个节点称为根节点。
树的特点有以下几点:1. 每个节点都可以有零个或多个子节点,子节点之间没有任何顺序关系。
2. 根节点是树的唯一一个没有父节点的节点。
3. 每个非根节点有且只有一个父节点。
4. 树中任意两个节点之间都可以通过唯一的路径相连。
树的应用非常广泛,例如文件系统、网络结构、人类语言等都可以用树来表示和组织。
二、二叉树的基本定义和特点二叉树是树的一种特殊形式,它的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。
二叉树的基本定义是:一个节点最多有两个子节点,且子节点之间有左右之分。
二叉树的特点有以下几点:1. 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。
2. 左子节点和右子节点可以为空,但不能同时为空。
3. 二叉树的子树也是二叉树。
二叉树的应用非常广泛,例如在排序算法中,二叉树可以用来实现快速查找和插入等操作。
此外,二叉树还可以用来表示表达式、解析树和哈夫曼树等。
三、常见的树和二叉树算法1. 遍历算法:树和二叉树的遍历是指按照一定顺序访问树中的所有节点。
常见的遍历算法有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
前序遍历是先访问根节点,然后再依次访问左子树和右子树;中序遍历是先访问左子树,然后再访问根节点,最后再访问右子树;后序遍历是先访问左子树,然后再访问右子树,最后再访问根节点。
2. 搜索算法:树和二叉树的搜索是指在树中查找指定节点或满足特定条件的节点。
常见的搜索算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
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五、遍历算法的应用举例
1、统计二叉树中叶子结点的个数 (先序遍历) 2、求二叉树的深度(后序遍历)
(3)中序遍历右子树。
后(根)序的遍历算法:
若二叉树为空树,则空操作;否则,
(1)后序遍历左子树;
(2)后序遍历右子树; (3)访问根结点。
三、算法的递归描述
void Preorder (BiTree T, void( *visit)(TElemType& e)) { // 先序遍历二叉树 if (T) { visit(T->data); // 访问结点 Preorder(T->lchild, visit); // 遍历左子树 Preorder(T->rchild, visit);// 遍历右子树 } }
二、先左后右的遍历算法
先(根)序的遍历算法 中(根)序的遍历算法 后(根)序的遍历算法
先(根)序的遍历算法:
若二叉树为空树,则空操作;否则,
(1)访问根结点; (2)先序遍历左子树;
(3)先序遍历右子树。
中(根)序的遍历算法:
若二叉树为空树,则空操作;否则, (1)中序遍历左子树;
(2)访问根结点;
ClearBiTree(&T);
DestroyBiTree(&T); DeleteChild(T, p, LR);
二叉树
的重要特性
性
质
1 (i≥1)
:
在二叉树的第 i 层上至多有
2i-1 个结点。
用归纳法证明:
归纳基: i = 1 层时,只有一个根结点: 2i-1 = 20 = 1;
归纳假设:假设对所有的 j,1≤ j i,命题成立; 归纳证明:二叉树上每个结点至多有两棵子树, 则第 i 层的结点数 = 2i-2 2 = 2i-1 。
因为 k 只能是整数,因此, k =log2n + 1 。
性质 5 :
若对含 n 个结点的完全二叉树从上到下且从左 至右进行 1 至 n 的编号,则对完全二叉树中任意 一个编号为 i 的结点: (1) 若 i=1,则该结点是二叉树的根,无双亲, 否则,编号为 i/2 的结点为其双亲结点; (2) 若 2i>n,则该结点无左孩子, 否则,编号为 2i 的结点为其左孩子结点; (3) 若 2i+1>n,则该结点无右孩子结点, 否则,编号为2i+1 的结点为其右孩子结点。
第六章 树和二叉树
6.1 树的类型定义 6.2 二叉树的类型定义 6.3 二叉树的存储结构 6.4 二叉树的遍历
6.5 线索二叉树
6.6 树和森林的表示方法
6.7 树和森林的遍历
6.8 哈夫曼树与哈夫曼编码
6.1 树的类型定义
数据对象 D:
D是具有相同特性的数据元素的集合。
数据关系 R:
若D为空集,则称为空树 。 否则: (1) 在D中存在唯一的称为根的数据元素root; (2) 当n>1时,其余结点可分为m (m>0)个互 不相交的有限集T1, T2, …, Tm,其中每一 棵子集本身又是一棵符合本定义的树, 称为根root的子树。
结点结构:
parent lchild data rchild
3.双亲链表
0 1 2 3 4 5 6
结点结构:
L R data parent LRTag
B C A D E F
2 0 -1 2 3 4
R R L
typedef struct BPTNode { // 结点结构 TElemType data; int *parent; // 指向双亲的指针 char LRTag; // 左、右孩子标志域 } BPTNode typedef struct BPTree{ // 树结构 BPTNode nodes[MAX_TREE_SIZE]; int num_node; // 结点数目 int root; // 根结点的位置 } BPTree
6.3
二叉树的存储结构
一、 二叉树的顺序 存储表示
二、二叉树的链式 存储表示
一、 二叉树的顺序存储表示
#define MAX_TREE_SIZE 100 // 二叉树的最大结点数 typedef TElemType SqBiTree[MAX_ TREE_SIZE]; // 0号单元存储根结点 SqBiTree bt;
例如:
1
0
A
B
4
2
D C
13
6
E F
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 A B D C E F
二、二叉树的链式存储表示
1. 二叉链表 3.双亲链表
2.三叉链表
4.线索链表
1. 二叉链表
root
A
结点结构: lchild data rchild
B C
D
证明:
设 二叉树上结点总数 n = n0 + n1 + n2
又 二叉树上分支总数 b = n1+2n2 而 b = n-1 = n0 + n1 + n2 - 1 由此, n0 = n2 + 1 。
两类特殊的二叉树:
满二叉树:指的是
2
1
3
5 6 7 深度为k且含有2k-1个 4 结点的二叉树。 8 9 10 11 12 13 14 15
6.2 二叉树的类型定义
二叉树或为空树,或是由一个根结
点加上两棵分别称为左子树和右子树 的、互不交的二叉树组成。
根结点 右子树
A B E
C
D
左子树
F
G H K
二叉树的五种基本形态:
空树 只含根结点
N
右子树为空树 左子树为空树
左右子 树均不 为空树
N
L
N R L
N R
二叉树的主要基本操作: 查 找 类 插 入 类 删 除 类
删除类:
ClearTree(&T) // 将树清空 DestroyTree(&T) // 销毁树的结构 DeleteChild(&T, &p, i)
// 删除结点p的第i棵子树
例如:
B E K F L
A
C G H D I J M
A( B(E, F(K, L)), C(G), D(H, I, J(M)) )
四、中序遍历算法的非递归描述
BiTNode *GoFarLeft(BiTree T, Stack *S){ if (!T ) return NULL; while (T->lchild ){ Push(S, T); T = T->lchild; } return T; }
void Inorder_I(BiTree T, void (*visit) (TelemType& e)){ Stack *S;
InOrderTraverse(T, Visit());
PostOrderTraverse(T, Visit());
LevelOrderTraverse(T, Visit());
InitBiTree(&T); Assign(T, &e, value);
CreateBiTree(&T, definition); InsertChild(T, p, LR, c);
树根
T1
T2
T3
有向树:
(1) 有确定的根; (2) 树根和子树根之间为有向关系。
有序树:
子树之间存在确定的次序关系。
无序树:
子树之间不存在确定的次序关系。
对比树型结构和线性结构 的结构特点
线性结构
第一个数据元素 (无前驱) 最后一个数据元素 (无后继)
树型结构 根结点 (无前驱) 多个叶子结点 (无后继)
Root(T); Value(T, e); LeftChild(T, e);
Parent(T, e);
RightChild(T, e);
LeftSibling(T, e);
BiTreeEmpty(T);
RightSibling(T, e);
BiTreeDepth(T);
PreOrderTraverse(T, Visit());
性质 2 :
深度为 k 的二叉树上至多含 2k-1 个结点(k≥1)。
证明:
基于上一条性质,深度为 k 的二叉 树上的结点数至多为 20+21+ +2k-1 = 2k-1 。
性质 3 :
对任何一棵二叉树,若它含有n0 个叶 子结点、n2 个度为 2 的结点,则必存在 关系式:n0 = n2+1。
E
F
C 语言的类型描述如下:
typedef struct BiTNode { // 结点结构 TElemType data; struct BiTNode *lchild, *rchild; // 左右孩子指针 } BiTNode, *BiTree;
结点结构: lchild data rchild
TreeEmpty(T) // 判定树是否为空树
TreeDepth(T) // 求树的深度 TraverseTree( T, Visit() ) // 遍历
插入类:
InitTree(&T) // 初始化置空树 CreateTree(&T, definition) // 按定义构造树 Assign(T, cur_e, value) // 给当前结点赋值 InsertChild(&T, &p, i, c) // 将以c为根的树插入为结点p的第i棵子树
其它数据元素 (一个前驱、 一个后继)
其它数据元素 (一个前驱、 多个后继)