树 树的遍历 排序
bom树的sort排序类型

bom树的sort排序类型
BOM树的sort排序类型主要有两种,深度优先排序和广度优先排序。
深度优先排序(Depth-First Sorting)是指从根节点开始,沿着树的深度遍历子节点,直到达到叶子节点,然后返回上一级节点继续遍历。
在这种排序类型下,会优先访问树的深层节点,直到没有子节点为止,然后再回溯到上一级节点,继续遍历其他分支。
深度优先排序可以通过先序遍历、中序遍历和后序遍历来实现。
广度优先排序(Breadth-First Sorting)是指从根节点开始,按照层级顺序一层一层地遍历树的节点。
在这种排序类型下,会先访问树的同一层节点,然后再逐层向下遍历。
广度优先排序通常借助队列来实现,先将根节点入队,然后依次将队首节点的子节点入队,直到队列为空。
在实际应用中,选择深度优先排序还是广度优先排序取决于具体的需求和场景。
深度优先排序适合于查找特定路径或深度相关的问题,而广度优先排序适合于查找最短路径或层级相关的问题。
因
此,在使用BOM树进行排序时,需要根据具体情况选择合适的排序类型来满足需求。
树与森林的遍历

第十七讲
∑p ×I
i =1 i
7
i
= 0.40 × 1 + 0.30 × 2 + 0.15 × 3 + 0.05 × 5 + 0.04 × 5 + 0.03 × 5 + 0.03 × 5 = 2.20
第十七讲
举例:数据传送中的二进制编码。 要传送数据 state, seat, act, tea, cat, set, a, eat, 如何使传 送的长度最短? 首先规定二叉树的构造为左走0,右走1 ,如图6.31所示。 为了保证长度最短, 先看字符出现的次数, 然后将出现 次数当作权, 如图6.32所示。
第十七讲
2. 森林的遍历 森林的遍历 森林的遍历方法主要有以下三种: 1) 先序遍历 若森林非空, 则遍历方法为: (1) 访问森林中第一棵树的根结点。 (2) 先序遍历第一棵树的根结点的子树森林。 (3) 先序遍历除去第一棵树之后剩余的树构成的森林。 例如, 图6.24(a)中森林的先序遍历序列为ABCDEFGHIJ。
第十七讲 作业:
1.二叉树的层次遍历算法(二叉链表存储); 2.求二叉树中最大结点值(二叉链表存储)。
第十七讲
哈夫曼树及其应用
第十七讲
1. 哈夫曼树
1. 路径和路径长度 路径和路径长度 路径是指从一个结点到另一个结点之间的分支序列, 路径 路径长度是指从一个结点到另一个结点所经过的分支数目。 路径长度 树的路径长度是从树根到每一结点的路径长度之和。 树的路径长度
图6.30 构造哈夫曼树示例
第十七讲
表 6 – 3 指令的哈夫曼编码
指令 I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 使用频率(Pi) 0 10 110 11100 11101 11110 11111
二叉树遍历算法的应用

二叉树遍历算法的应用二叉树是一种常用的数据结构,它由节点和节点之间的链接组成。
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。
二叉树遍历算法是指按照一定的顺序访问二叉树中的所有节点,经典的二叉树遍历算法有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
这些遍历算法在计算机科学中有广泛的应用。
一、前序遍历前序遍历算法的访问顺序是先访问根节点,然后依次访问左子树和右子树。
在实际应用中,前序遍历算法十分常见,具有以下几个应用:1.树的复制:如果需要复制一棵二叉树,可以使用前序遍历算法遍历原树,然后按照递归或迭代的方式创建新节点,并复制原节点的值。
2.表达式求值:对于一个二叉树表示的数学表达式,前序遍历算法可以用来计算表达式的值。
遍历到运算符节点时,先计算左子表达式的值,然后计算右子表达式的值,最后根据运算符进行计算。
3.文件系统遍历:文件系统可以被视为一个树状结构,前序遍历算法可以按照前序的顺序遍历文件系统中的所有文件和文件夹。
二、中序遍历中序遍历算法的访问顺序是先访问左子树,然后访问根节点,最后访问右子树。
中序遍历算法也有多个应用:1.二叉树的中序遍历得到的节点值是按照从小到大的顺序排列的。
因此,可以使用中序遍历算法验证一个二叉树是否为二叉树。
2.二叉树中序遍历的结果可以用来实现按照升序排列的有序集合的功能。
例如,在数据库中存储的数据可以通过中序遍历的结果进行排序。
3.中序遍历算法可以将一个二叉树转换为一个有序的双向链表。
在遍历过程中,维护一个前驱节点和一个后继节点,并进行链接操作。
三、后序遍历后序遍历算法的访问顺序是先访问左子树,然后访问右子树,最后访问根节点。
后序遍历算法也有多个应用:1.后序遍历算法可以用来计算二叉树的深度。
在遍历过程中,可以维护一个全局变量来记录最大深度。
2.后序遍历算法可以用来判断一个二叉树是否为平衡二叉树。
在遍历过程中,可以比较左右子树的高度差,判断是否满足平衡二叉树的定义。
3.后序遍历算法可以用来释放二叉树的内存。
树的遍历实验报告

树的遍历实验报告简介树是一种重要的数据结构,广泛应用于计算机科学和其他领域。
在树的结构中,每个节点可以有零个或多个子节点。
树可以是空的(零个节点),也可以由一个称为根的节点以及零个或多个附加节点组成。
树的遍历是指按照某种方式访问树的所有节点。
本实验旨在实现树的遍历算法,并通过编写代码进行验证和测试。
实验目的1. 理解树的基本结构和遍历方式;2. 掌握树的深度优先遍历和广度优先遍历算法;3. 使用编程语言实现树的遍历算法,并验证算法的正确性。
实验过程树的深度优先遍历(DFS)深度优先遍历是一种递归算法,通过从根节点开始,依次访问每一个子节点,再递归地访问每个子节点的子节点,直到遍历到树的末端节点。
接下来我们以二叉树为例,进行深度优先遍历的实验。
1. 定义树节点类首先,我们定义一个树节点类,用于表示树的节点。
每个节点具有一个值和左右子节点。
pythonclass Node:def __init__(self, value):self.value = valueself.left = Noneself.right = None2. 构建二叉树接下来,我们构建一棵二叉树,用于测试深度优先遍历算法。
python构建二叉树root = Node(1)root.left = Node(2)root.right = Node(3)root.left.left = Node(4)root.left.right = Node(5)我们构建的二叉树如下所示:1/ \2 3/ \4 53. 实现深度优先遍历算法最后,我们实现深度优先遍历算法,并打印遍历结果。
pythondef dfs(root):if root is None:returnprint(root.value, end=' ')dfs(root.left)dfs(root.right)4. 运行结果运行深度优先遍历算法,并打印结果。
pythonprint("深度优先遍历结果:")dfs(root)输出结果如下:深度优先遍历结果:1 2 4 5 3树的广度优先遍历(BFS)广度优先遍历是一种逐层遍历的算法,通过从根节点开始,逐层遍历每个节点的子节点,直到遍历到树的末端节点。
二叉树遍历典型例题

二叉树遍历典型例题正文:二叉树的遍历是指按照某种顺序访问二叉树中的所有节点。
常见的二叉树遍历方式有三种:前序遍历、中序遍历和后序遍历。
下面将以一个典型的例题来介绍这三种遍历方式的应用。
假设有一个二叉树如下所示:```1/2 3/4 5 6```首先介绍前序遍历。
前序遍历的顺序是先访问根节点,然后分别遍历左子树和右子树。
对于上面的二叉树,前序遍历的结果是1, 2, 4, 3, 5, 6。
接下来是中序遍历。
中序遍历的顺序是先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树。
对于上面的二叉树,中序遍历的结果是2, 4, 1, 5, 3, 6。
最后是后序遍历。
后序遍历的顺序是先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根节点。
对于上面的二叉树,后序遍历的结果是4, 2, 5, 6, 3, 1。
以上就是三种常见的二叉树遍历方式。
在实际应用中,二叉树的遍历经常用于查找、删除、插入等操作。
例如,在前序遍历中,可以用来复制一棵二叉树;在中序遍历中,可以用来对树进行排序;在后序遍历中,可以用来释放二叉树的内存等。
除了以上介绍的三种遍历方式,还存在一种更特殊的遍历方式,即层序遍历。
层序遍历是逐层访问二叉树节点的方式,从上到下、从左到右。
对于上面的二叉树,层序遍历的结果是1, 2, 3, 4, 5, 6。
在实际应用中,根据具体的问题要求,选择合适的遍历方式能够更加高效地解决问题。
因此,对于二叉树的遍历问题,我们需要熟练掌握各种遍历方式的特点和应用场景,以便于在实际问题中灵活运用。
二叉树,树,森林遍历之间的对应关系

二叉树,树,森林遍历之间的对应关系一、引言在计算机科学中,数据结构是非常重要的知识点之一。
而树这一数据结构,作为基础的数据结构之一,在软件开发中有着广泛的应用。
本文将重点探讨二叉树、树和森林遍历之间的对应关系,帮助读者更加全面地理解这些概念。
二、二叉树1. 二叉树的定义二叉树是一种特殊的树结构,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。
二叉树可以为空,也可以是一棵空树。
2. 二叉树的遍历在二叉树中,有三种常见的遍历方式,分别是前序遍历、中序遍历和后序遍历。
在前序遍历中,节点的访问顺序是根节点、左子树、右子树;在中序遍历中,节点的访问顺序是左子树、根节点、右子树;在后序遍历中,节点的访问顺序是左子树、右子树、根节点。
3. 二叉树的应用二叉树在计算机科学领域有着广泛的应用,例如用于构建文件系统、在数据库中存储有序数据、实现算法中的搜索和排序等。
掌握二叉树的遍历方式对于理解这些应用场景非常重要。
三、树1. 树的定义树是一种抽象数据类型,由n(n>0)个节点组成一个具有层次关系的集合。
树的特点是每个节点都有零个或多个子节点,而这些子节点又构成了一颗子树。
树中最顶层的节点称为根节点。
2. 树的遍历树的遍历方式有先根遍历、后根遍历和层次遍历。
在先根遍历中,节点的访问顺序是根节点、子树1、子树2...;在后根遍历中,节点的访问顺序是子树1、子树2...,根节点;在层次遍历中,节点的访问顺序是从上到下、从左到右依次访问每个节点。
3. 树的应用树广泛用于分层数据的表示和操作,例如在计算机网络中的路由算法、在操作系统中的文件系统、在程序设计中的树形结构等。
树的遍历方式对于处理这些应用来说至关重要。
四、森林1. 森林的定义森林是n(n>=0)棵互不相交的树的集合。
每棵树都是一颗独立的树,不存在交集。
2. 森林的遍历森林的遍历方式是树的遍历方式的超集,对森林进行遍历就是对每棵树进行遍历的集合。
3. 森林的应用森林在实际编程中经常用于解决多个独立树结构的问题,例如在数据库中对多个表进行操作、在图像处理中对多个图形进行处理等。
树的遍历和哈夫曼树

2021/4/18 北京化工大学信息学院 数据结构 33
求二叉树高度的递归算法
int Height ( BinTreeNode * T ) { if ( T == NULL ) return -1; else { int m = Height ( T->leftChild ); int n = Height ( T->rightChild ) ); return (m > n) ? m+1 : n+1;
中序遍历 (Inorder Traversal)
中序遍历二叉树算法的框架是:
若二叉树为空,则空操作;
-
否则 中序遍历左子树 (L);
+
/
访问根结点 (V);
a *e f
中序遍历右子树 (R)。
遍历结果
b-
a+b*c-d-e/f
cd
2021/4/18 北京化工大学信息学院 数据结构 20
二叉树递归的中序遍历算法
如果 n = 0,称为空树;如果 n > 0,则 ▪ 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; ▪ 除根以外的其它结点划分为 m (m 0)
个 互不相交的有限集合T0, T1, …, Tm-1,每 个集合又是一棵树,并且称之为根的子树。
2021/4/18 北京化工大学信息学院 数据结构 3
typedef struct node { //树结点定义
TreeData data;
//结点数据域
struct node * leftChild, * rightchild;
//子女指针域
} BinTreeNode;
typedef BinTreeNode * BinTree; //树定义,代表树的根指针
树结构的定义和基本操作

树结构的定义和基本操作树结构是一种非线性的数据结构,其形状类似于自然界中的树。
树由一组节点(或称为顶点)和一组连接这些节点的边组成。
树结构的常见学习对象有二叉树、二叉树、AVL树、红黑树等。
树结构的基本操作包括创建、插入、删除、查找和遍历。
首先,创建树结构需要定义树节点的结构。
每个节点至少包含一个数据元素以及指向其子节点的指针。
树结构可以使用链式存储结构或数组存储结构。
1.创建树结构:树结构的创建有多种方式。
其中一种常见的方法是通过递归实现。
递归函数首先创建根节点,然后再递归地创建根节点的左子树和右子树。
2.插入节点:要插入一个新节点,首先要定位到合适的位置。
比较要插入的节点值与当前节点值的大小,如果小于当前节点,则进入左子树,如果大于当前节点,则进入右子树。
最终找到合适的位置插入新节点。
如果要插入的节点已经存在,可以替换或忽略该节点。
3.删除节点:删除节点分为三种情况:删除叶子节点、删除只有一个子节点的节点、删除有两个子节点的节点。
-删除叶子节点:直接删除即可。
-删除只有一个子节点的节点:将子节点与父节点连接起来,删除当前节点。
-删除有两个子节点的节点:找到当前节点的后继节点(比当前节点大的最小节点),将后继节点的值复制到当前节点,然后删除后继节点。
4.查找节点:树的查找可以使用递归或迭代的方式实现。
递归方式从根节点开始,根据节点值与目标值的大小关系递归地遍历左子树或右子树,直到找到目标值或遍历完成。
迭代方式使用循环和栈或队列的数据结构来实现。
5.遍历节点:树的遍历有三种方式:前序遍历、中序遍历和后序遍历。
-前序遍历:根节点->左子树->右子树-中序遍历:左子树->根节点->右子树-后序遍历:左子树->右子树->根节点树的遍历也可以通过递归或迭代的方式实现。
递归方式较为简单,使用迭代方式需要借助栈或队列来保存遍历的节点。
除了上述基本操作外,树结构还有一些扩展的操作,如树的深度计算、查找最大值或最小值、查找前驱节点或后继节点等。
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孩子兄弟表示法(二叉树表示法)
实现:用二叉链表作树的存储结构,链表中每个 结点的两个指针域分别指向其第一个孩子结点和 下一个兄弟结点
特点
操作容易 破坏了树的层次
孩子兄弟表示法(二叉树表示法) -结点定义
typedef struct CSNode{ datatype Elemdata; struct CSNode *firstchild, *nextsibling; }CSNode, *CSTree;
特点:找双亲容易,找孩子难
双亲表示法-示意
孩子表示法(孩子链表)
多重链表:每个结点有多个指针域,分别指向 其子树的根
孩子表示法(孩子链表)
Typedef struct CTree{ Node *nodelist; List *children; int root; int sizenode,size children; int MaxN;
}
一、求树的深度的算法:
Int TreeDepth( CTree T ) { // T 是树的孩子链表存储结构,
// 返回该树的深度 if (T.n == 0) return 0; else
return Depth( T, T.r ); }// TreeDepth
int Depth( CTree T, int root ) { max = 0;p = T.nodes[root].firstchild; while( p ) {h = Depth( T, p->child ); if ( h > max ) max = h; p = p->nextchild;}//while return max+1;}
森林。
森林的遍历
先序遍历 若森林不空,则访问森林中第一棵树的根结点;
先序遍历森林中第一棵树的子树森林; 先序遍历森林中(除第一棵树之外)其余树构成 的森林。 即:依次从左至右对森林中的每一棵树进行先 根遍历。
中序遍历
若森林不空,则中序遍历森林中第一棵树的子 树森林;访问森林中第一棵树的根结点;中序遍 历森林中(除第一棵树之外)其余树构成的森林。
分类
内排序与外排序
内排序是指在排序期间数据对象全部存放在内存的 排序;
外排序是指在排序期间全部对象个数太多,不能同 时存放在内存,必须根据排序过程的要求,不断在 内、外存之间移动的排序。
排序算法的稳定性
如果在对象序列中有两个对象r[i]和r[j] ,它们 的排序码k[i] ==k[j] , 稳定的:排序前后,对象r[i]和r[ j]的相对位置不 变 不稳定:else
树的遍历方法
广度优先
按层次遍历
先访问第一层上的结点,然后依次遍历第二 层,……,第n层的结点
先序遍历(先根)
深度优先
先访问树的根结点,然后依次先序遍历根的每
棵子树
后序遍历(后根)
先依次后序遍历每棵子树,CDHJ KLNOM 后序遍历:EIFGBCJKNOLMHDA 层次遍历:ABCDE FGHI JKLMNO
二、输出树中所有从根到叶子的路径 的算法
输出二叉树上从根到所有叶子结点的 路径
void AllPath( BiTreeT, Stack&S ) { if(T){
Push( S, T->data ); if(!T->Lchild&& !T->Rchild) PrintStack(S); else
即:依次从左至右对森林中的每一棵树进行后 根遍历。
树、森林和二叉树遍历的对应关系?
第7章 排序
Sorting [严陈]第3章
内容提要
排序的基本概念 排序算法的分析 插入排序(直接,二分) 交换排序(冒泡,快速) 选择(selection,堆排序) 归并(merge) 基数排序
基本概念
复习
树的定义和性质 二叉树的遍历 由遍历序列确定二叉树的问题 线索二叉树 堆 Huffman树 二叉排序树*
树
树和森林
内容提要
树的存储结构 树的遍历 森林
双亲表示法
实现:定义结构数组存放树的结点,每个结点 含两个域:
数据域:存放结点本身信息 双亲域:指示本结点的双亲结点在数组中位置
树遍历的应用
?如何求树的深度 ?输出树中所有从根到叶子的路径 ?建树的存储结构
提示不同的存储结构实现不同
一、求树的深度的算法:
int Depth(CSTree T) {//T是二叉树表示法
if (T==NULL) return 0; else{ d1 = Depth(T->firstchild); d2 = Depth(T->nextsibling); return Max{d1+1,d2+2}
}// OutPath//
三、建树的存储结构的算法:
和二叉树类似,不同的定义相应有不同的算法。
假设以二元组(F,C)的形式自上而下、自左而右依 次输入树的各边,建立树的孩子-兄弟链表。
见演示程序 森林
森林
可以分解成三部分: 1。森林中第一棵树的根
结点; 2。森林中第一棵树的子
树森林; 3。森林中其它树构成的
{AllPath( T->Lchild, S ); AllPath( T->Rchild, S );} Pop(S); } //if(T) }// AllPath
输出森林中所有从根到叶的路径
voidOutPath( CSTree T, Stack &S ) { while( !T ) { Push(S, T->data ); if( !T->firstchild) Printstack(S); elseOutPath( T->firstchild, S ); Pop(S); T = T->nextsibling; }// while
排序:将一组杂乱无章的数据按一定的 规律顺次排列起来。
数据表( data list): 它是待排序数据对象 的有限集合。
排序码(key):通常数据对象有多个属性域 , 即多个数据成员组成,其中有一个属性域 可用来区分对象,作为排序依据。该域即 为排序码。每个数据表用哪个属性域作为 排序码,要视具体的应用需要而定。