构建二叉树的二叉链表存储结构

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数据库技术知识数据结构的算法

数据库技术知识数据结构的算法

数据库技术知识数据结构的算法对于将要参加计算机等级考试的考生来说,计算机等级考试的知识点辅导是非常重要的复习资料。

以下是收集的数据库技术知识数据结构的算法,希望大家认真阅读!1、数据:数据的基本单位是数据元素。

数据元素可由一个或多个数据项组成。

数据项是数据的不可分割的最小单位2、数据结构:数据的逻辑结构、数据的存储结构、数据的运算3、主要的数据存储方式:顺序存储结构(逻辑和物理相邻,存储密度大)和链式存储结构顺序存储结构:顺序存储计算公式Li=L0+(i-1)×K顺序结构可以进行随机存取;插人、删除运算会引起相应节点的大量移动链式存储结构:a、指针域可以有多个,可以指向空,比比顺序存储结构的存储密度小b、逻辑上相邻的节点物理上不一定相邻。

c、插人、删除等不需要大量移动节点4、顺序表:一般情况下,若长度为n的顺序表,在任何位置插入或删除的概率相等,元素移动的平均次数为n/2(插入)和(n-1)/2(删除)。

5、链表:线性链表(单链表和双向链表等等)和非线性链表线性链表也称为单链表,其每个一节点中只包含一个指针域,双链表中,每个节点中设置有两个指针域。

(注意结点的插入和删除操作)6、栈:“后进先出”(LIFO)表。

栈的应用:表达式求解、二叉树对称序周游、快速排序算法、递归过程的实现等7、队列:“先进先出”线性表。

应用:树的层次遍历8、串:由零个或多个字符组成的有限序列。

9、多维数组的顺序存储:10、稀疏矩阵的存储:下三角矩阵顺序存储其他常见的存储方法还有三元组法和十字链表法11、广义表:由零个或多个单元素或子表所组成的有限序列。

广义表的元素可以是子表,而子表的元素还可以是子表12、树型结构:非线性结构。

常用的树型结构有树和二叉树。

二叉树与树的区别:二叉树不是树的特殊情况,树和二叉树之间最主要的区别是:二叉树的节点的子树要区分左子树和右子树,即使在节点只有一棵子树的情况下也要明确指出该子树是左子树还是右子树。

链子树有什么用途

链子树有什么用途

链子树有什么用途链子树是一种特殊的数据结构,它综合了链表和树的特点。

链子树的主要作用在于高效地存储和处理大量的有序元素,它可以提供快速的插入、删除和查找操作。

同时,链子树还可以用于构建其他高级数据结构,例如堆、哈希表和红黑树等。

下面将详细介绍链子树的用途。

1. 存储和处理有序元素:链子树通过将有序元素依次连接起来,形成一个有序的结构。

这使得我们可以在链子树中快速地插入、删除和查找元素。

链子树通常采用二叉树的数据结构,可以使用二分搜索的方式来查找和处理元素。

与普通的链表相比,链子树的插入和删除操作更高效,平均时间复杂度为O(log n)。

2. 高效的搜索和遍历:由于链子树的有序性,我们可以利用二分搜索的方式在链子树中快速地找到目标元素。

这对于处理大量数据非常重要,例如在一个庞大的数据库中查找特定的记录。

此外,链子树还可以方便地进行前序、中序、后序和层次遍历等操作,便于对元素进行排序、筛选和处理。

3. 构建其他高级数据结构:链子树是很多高级数据结构的基础,例如堆、哈希表和红黑树等。

堆是一种优先队列的数据结构,链子树通常被用作底层的元素存储,以保持堆的有序性。

哈希表是一种高效的查找和存储结构,链子树可以用来解决哈希冲突,提高查找的效率。

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,链子树在其内部使用可以提高插入和删除操作的效率。

4. 实现高级算法和数据处理:链子树可以用于实现各种高级算法和数据处理任务,例如图的遍历和搜索、最短路径算法、动态规划等。

链子树可以作为图的邻接表来存储和处理图的顶点和边信息,从而实现图的遍历和搜索。

最短路径算法如Dijkstra和Floyd-Warshall算法等也可以利用链子树的数据结构来实现,提高算法的效率。

5. 提高算法和程序的性能:链子树可以在一些特定的场景中提高算法和程序的性能。

例如,在一些需要频繁插入和删除元素的应用中,链子树可以提供较好的平均时间复杂度,并减少额外的内存开销。

数据结构大纲知识点

数据结构大纲知识点

数据结构大纲知识点一、绪论。

1. 数据结构的基本概念。

- 数据、数据元素、数据项。

- 数据结构的定义(逻辑结构、存储结构、数据的运算)- 数据结构的三要素之间的关系。

2. 算法的基本概念。

- 算法的定义、特性(有穷性、确定性、可行性、输入、输出)- 算法的评价指标(时间复杂度、空间复杂度的计算方法)二、线性表。

1. 线性表的定义和基本操作。

- 线性表的逻辑结构特点(线性关系)- 线性表的基本操作(如初始化、插入、删除、查找等操作的定义)2. 顺序存储结构。

- 顺序表的定义(用数组实现线性表)- 顺序表的基本操作实现(插入、删除操作的时间复杂度分析)- 顺序表的优缺点。

3. 链式存储结构。

- 单链表的定义(结点结构,头指针、头结点的概念)- 单链表的基本操作实现(建立单链表、插入、删除、查找等操作的代码实现及时间复杂度分析)- 循环链表(与单链表的区别,操作特点)- 双向链表(结点结构,基本操作的实现及特点)三、栈和队列。

1. 栈。

- 栈的定义(后进先出的线性表)- 栈的基本操作(入栈、出栈、取栈顶元素等操作的定义)- 顺序栈的实现(存储结构,基本操作的代码实现)- 链栈的实现(与单链表的联系,基本操作的实现)- 栈的应用(表达式求值、函数调用栈等)2. 队列。

- 队列的定义(先进先出的线性表)- 队列的基本操作(入队、出队、取队头元素等操作的定义)- 顺序队列(存在的问题,如假溢出)- 循环队列的实现(存储结构,基本操作的代码实现,队空和队满的判断条件)- 链队列的实现(结点结构,基本操作的实现)- 队列的应用(如操作系统中的进程调度等)四、串。

1. 串的定义和基本操作。

- 串的概念(字符序列)- 串的基本操作(如连接、求子串、比较等操作的定义)2. 串的存储结构。

- 顺序存储结构(定长顺序存储和堆分配存储)- 链式存储结构(块链存储结构)3. 串的模式匹配算法。

- 简单的模式匹配算法(Brute - Force算法)的实现及时间复杂度分析。

数据结构树和二叉树习题及答案

数据结构树和二叉树习题及答案

习题六树和二叉树一、单项选择题1.以下说法错误的是()A.树形结构的特点是一个结点可以有多个直接前趋B.线性结构中的一个结点至多只有一个直接后继C.树形结构可以表达(组织)更复杂的数据D.树(及一切树形结构)是一种”分支层次”结构E.任何只含一个结点的集合是一棵树2.下列说法中正确的是()A.任何一棵二叉树中至少有一个结点的度为 2B.任何一棵二叉树中每个结点的度都为 2C.任何一棵二叉树中的度肯定等于 2D.任何一棵二叉树中的度可以小于 23.讨论树、森林和二叉树的关系,目的是为了()A.借助二叉树上的运算方法去实现对树的一些运算B.将树、森林按二叉树的存储方式进行存储C.将树、森林转换成二叉树D.体现一种技巧,没有什么实际意义4.树最适合用来表示()A.有序数据元素 B .无序数据元素C.元素之间具有分支层次关系的数据 D .元素之间无联系的数据5.若一棵二叉树具有10个度为2的结点,5个度为1的结点,则度为0的结点个数是()A.9 B.11 C .15 D .不确定6.设森林F中有三棵树,第一,第二,第三棵树的结点个数分别为M1, M2和M3与森林F对应的二叉树根结点的右子树上的结点个数是()。

A.M1 B .M1+M2 C .M3 D .M2+M37.一棵完全二叉树上有1001个结点,其中叶子结点的个数是()A.250 B .500 C .254 D .505 E .以上答案都不对8.设给定权值总数有n 个,其哈夫曼树的结点总数为()A.不确定 B . 2n C . 2n+1 D . 2n-19.二叉树的第I层上最多含有结点数为()I I-1 I-1 IA.2I B .2I-1-1 C .2I-1D .2I-110.一棵二叉树高度为h, 所有结点的度或为0,或为2,则这棵二叉树最少有()结点A.2h B .2h-1 C .2h+1 D .h+111.利用二叉链表存储树,则根结点的右指针是()。

在主函数中先调用CreateBiTree(bitree)生成一棵以二叉链表.doc

在主函数中先调用CreateBiTree(bitree)生成一棵以二叉链表.doc
C
算法运行结果:
Please enter the tree member correctly to create a tree:
ABCE F DG HIJL M KN O
the result of pre_order_digui:〃递归遍历
A*********
*B********
**C
*
^1^
于于平于存平平于
}〃初始化栈
void Push(Stack&S,BiTree T){
if(S.top-S.base>=S.stacksize) {
S.base=(BiTNode *)realloc(S.base,(S.stacksize+10)*sizeof(BiTNode));
if(!S.base)exit(0);
■A
•卜r^rj%rj^•p r^rj%rj^rj%
**********
the result of pre_order_feidigui://非递归遍历
A********* *B********
■ f ^1**4*•丄“«£«
<Tw ^7^
*D*******
* h** ** *** *
[*******
算法思想:根据题目要求,在主函数中先调用CreateBiTree(bitree)^成一棵以二叉链表存储的二叉树bt,然后分别用递归方法pre_order_digui(bitree,0)和非递归方法pre_order_feidigui(bitree)7t序遍历bt,并以缩格形式打印bt上各结点的信息。最后调用方法exchange_tree(bitree,O),交换bt上所有结点的左、右子树,并以缩格形式打印岀交换前后的bt结点信息。具体算法见注释:

数据结构实验报告

数据结构实验报告

《数据结构》实验报告姓名:学号:班级:学院:实验一单链表实验(一)实验目的1.理解线性表的链式存储结构。

2.熟练掌握动态链表结构及有关算法的设计。

3.根据具体问题的需要,设计出合理的表示数据的链表结构,并设计相关算法。

(二)实验任务编写算法实现下列问题的求解1.求链表中第i个结点的指针(函数),若不存在,则返回NULL。

2.在第i个结点前插入值为x的结点。

3.删除链表中第i个元素结点。

4.在一个递增有序的链表L中插入一个值为x的元素,并保持其递增有序特性。

5.将单链表L中的奇数项和偶数项结点分解开,并分别连成一个带头结点的单链表,然后再将这两个新链表同时输出在屏幕上,并保留原链表的显示结果,以便对照求解结果。

6.求两个递增有序链表L1和L2中的公共元素,并以同样方式连接成链表L3。

(三)主要仪器设备PC机,Windows操作平台,Visual C++(四)实验分析顺序表操作:定义一个顺序表类,该类包括顺序表的存储空间、存储容量和长度,以及构造、插入、删除、遍历等操作的方法(五)源程序头文件文件名:linklist.h#include<iostream>using namespace std;struct node{int data;node *next;};class list{public:list();int length()const{return count; //求链表长度}~list();void create(); //链表构建,以0为结束标志void output(); //链表输出int get_element(const int i)const; //按序号取元素node *locate(const int x) const; //搜索对应元素int insert(const int i,const int x); //插入对应元素int delete_element(const int i); //删除对应元素node *get_head(){return head; //读取头指针}void insert2(const int x);friend void SplitList(list L1, list&L2, list &L3);friend void get_public(list L1, list L2, list &L3);private:int count;node *head;};list::list(){head=new node;head->next=NULL;count=0;}void list::create() //链表构建,以0为结束标志{int x;cout<<"请输入当前链表,以0为结束符。

厦门大学数据结构与算法(陈海山)期末习题答案解析

厦门大学数据结构与算法(陈海山)期末习题答案解析

作业:1-1,7,8 2-1,2,4,7,9,11,13,19 3-2,3,7,8,13,144-3,9,13 5-1,2,6,8 5-1,2,6,7,8,12,14,17习题1 绪论1-1 名词解释:数据结构。

数据结构:相互之间存在一定关系的数据元素的集合1-2 数据结构的基本逻辑结构包括哪四种?⑴集合:数据元素之间就是“属于同一个集合”⑵线性结构:数据元素之间存在着一对一的线性关系⑶树结构:数据元素之间存在着一对多的层次关系⑷图结构:数据元素之间存在着多对多的任意关系1-3 数据结构一般研究的内容不包括( )。

(A) 集合的基本运算(B) 数据元素之间的逻辑关系(C) 在计算机中实现对数据元素的操作(D) 数据元素及其关系在计算机中的表示选D数据的逻辑结构、数据的存储结构、数据的运算1-4 算法包括哪五种特性?2. 算法的五大特性:√⑴输入:一个算法有零个或多个输入。

⑵输出:一个算法有一个或多个输出。

⑶有穷性:一个算法必须总是在执行有穷步之后结束,且每一步都在有穷时间内完成。

⑷确定性:算法中的每一条指令必须有确切的含义,对于相同的输入只能得到相同的输出。

⑸可行性:算法描述的操作可以通过已经实现的基本操作执行有限次来实现。

1-5 简述算法及其时间复杂度。

1.算法(Algorithm):是对特定问题求解步骤的一种描述,是指令的有限序列。

算法复杂度(Algorithm Complexity):算法占用机器资源的多少,主要有算法运行所需的机器时间和所占用的存储空间。

时间复杂度(Time Complexity):算法运行所需要的执行时间,T(n)= O(f(n))。

空间复杂度(Space Complexity):算法运行所需要的存储空间度量,S(n)= O(f(n))。

1-6 设数组A中只存放正数和负数。

试设计算法,将A中的负数调整到前半区间,正数调整到后半区间。

分析算法的时间复杂度。

A[n+1]For(int i=n-1,j=0;i>j;i--){If(a[i]>0) continue;Else {A[n]=A[i];A[i]=A[j];A[j]=A[n];J++;}}时间复杂度为O(n)1-7 将上三角矩阵A=(aij)n n 的非0元素逐行存于B[(n*(n+1)/2]中,使得B[k]=aij 且k=f1(i)+f2(j)+c (f1, f2不含常数项),试推导函数f1, f2和常数c。

可并堆

可并堆
– 将以A,B为根结点的两个斜堆合并,再返回合 并后的新斜堆的根结点。 – 小根堆为例,假设A.key <= B.key 就将A的右 子树与B合并(递归进行)当做A的新的右子树。 然后直接交换A的左右子树。
• 斜堆的插入,删除操作都是建立在合并操 作的基础上的。
– 插入: 将待插入的结点当做是一个只有一个结 点的斜堆,用merge()将它合并到原斜堆 – 删除: 将要删除的结点的左右儿子合并即可
样例输出: 8 5 5 -1 10
简单分析 • 问题1:怎样快速地找出发生争吵的两只猴 子所认识的最厉害的猴子呢?
– 很显然,可以用一个大根堆表示一个猴群。只 要找该猴子所在堆的根结点就可以了。 – (具体实现的时候可以并查集, 一个集合表示 一个猴群,且每个并查集的根为猴群中power 最大的猴子的编号。)
• Time Limit: 10 Seconds Memory Limit: 32768 KB
样例
• • • • • • • • • • • • • 样例输入: 5 (n <= 100,000)表示猴子个数,编号从1到n 20 //以下n行表示每个猴子的初始power 16 10 10 4 5 (m <= 100,000)表示发生的争吵数 2 3 // 以下m行,每行表示发生争吵的两个猴子的编号 34 35 45 15
可并堆的定义
• 可并堆(Mergeable Heap)也是一种抽象数 据类型,它除了支持优先队列的三个基本 操作(Insert, Minimum, Delete-Min),还支 持一个额外的操作——合并操作: • H ← Merge(H1,H2) • Merge( ) 构造并返回一个包含H1和H2所有 元素的新堆H。
• 代码看起来不长~~ • /oimaster/blog/item/e65 d0e62e1d94cd6e6113afc.html
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二叉树的二叉链表存储结构构建方法假设有关二叉树的二叉链表存储的类型定义如下:
typedef struct BiTNode{ // 结点结构
ElemType data ;//数据域
struct BiTNode *Lchild ;//左孩子指针
struct BiTNode *Rchild;//右孩子指针
} BiTNode ,*BiTree ;
1 利用扩展二叉树的先序序列构建
只根据二叉树的先序序列是不能唯一确定一棵二叉树的。

针对这一问题,可做如下处理:对二叉树中每个结点的空指针引出一个虚结点,设其值为#,表示为空,把这样处理后的二叉树称为原二叉树的扩展二叉树。

扩展二叉树的先序序列可唯一确定这棵二叉树。

如图 1 所示,给出了一棵二叉树的扩展二叉树,以及该扩展二叉树的先序序列。

建立二叉链表的算法如下:
void Create(BiTree &T)
{//输入扩展二叉树的先序序列,构建二叉链表scanf(&ch); //输入一个元素
if (ch=='# ') T = NULL;
else
{ T= (BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));
//申请根结点
T->data =ch; // 给根结点数据域赋值
Create(T->Lchild);//建左子树
Create(T->Rchild);//建右子树
}
} // Create
2 利用二叉树的先序序列和中序序列
容易证明:由一棵二叉树的先序序列和中序序列可唯一的确定一棵二叉树。

基本思想:先根据先序序列的第一个元素建立根结点;然后在中序序列中找到该元素,确定根结点的左、右子树的中序序列;根据左、右子树的中序序列确定左、右子树中结点的个数;再根据结点个数在先序序列中确定左、右子树的先序序列;最后由左子树的先序序列与中序序列建立左子树,由右子树的先序序列与中序序列建立右子树。

显然,这是一个递归过程。

假设先序序列放在数组pre[0..n-1]中,中序序列放在数组mid[0..n-1]中,n是二叉树中元素的个数,其算法如下:
int Find(ElemType *P, int L2 ,int H2, ElemType x)
{//在数组P的区间L2..H2内确定x的位置
i=L2;
while(P[i]!=x) i++;
return i;
}// Find
void Create (BiTree &T, int L1, int H1, int L2, int H2)
{//已知先序序列pre[L1..H1],
//中序序列mid[L2..H2]构建二叉链表
if (L2>H2) T=NULL; //建空树
else
{ T =(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));
//创建根结点T
T ->data=pre[L1]; //给根数据域赋值
k=Find(mid, L2, H2, pre[L1]);
//找根在中序序列的位置
Create (T ->Lchild, L1+1,k+L1-L2, L2,k-1);
//创建左子树
Create(T->Rchild,k+L1-L2+1,H1,k+1, H2);
//创建右子树
}
}// Create
3 利用扩展完全二叉树的顺序存储
约定对二叉树上的结点从根结点起,自上而下,自左而右进行连续编号,根结点的编号为1。

深度为k的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每个结点的编号都与深度为k的满二叉树中编号为1至n中的结点一一对应时,称其为完全二叉树。

如果一棵二叉树不是完全二叉树,可以用添加虚结点的方式将其扩展为一棵完全二叉树,虚结点的值设为#
,表示该结点不存在,把这样处
理后的二叉树称为原二叉树的扩展完全二叉树。

如图2中的(a)不是完全二叉树,(b)为(a)的扩展完全二叉树。

完全二叉树的性质[2]:如果一棵完全二叉树有n个结点,则有:1)编号为i的结点如果有左孩子,则左孩子的编号为2i;2)如果有右孩子,则右孩子的编号为2i+1。

基本思想:1)将二叉树扩展为一棵完全二叉树;2)根据编号将结点的值依次放在数组s 的s[1..n]中。

3)根据完全二叉树的性质,构造二叉树的二叉链表存储结构。

这里n为扩展完全二叉树的结点个数,如图2中的n 为11。

对于第3)步,s[1]是二叉树的根结点,如果2<=n则s[2]是s[1]的左孩子,否则左孩子为空;如果3<=n则s[3]是s[1]的右孩子,否则右孩子为空;一般的,对于s[i]:
if (s[i]== '#' ) then 建空树;
else { if (2i<=n) then s[2i]是s[i]的左孩子else 左孩子为空;
if (2i+1<=n) then s[2i+1]是s[i]的右孩子;
else 右孩子为空; }
显然,这是一个递归过程。

其算法如下:void Create (Bitree &T , ElemType *s, int i, int n) {//创建一棵以s[i]值为根的值的二叉树的二
//叉链表,树的根为T
if(s[i]=='#') T =NULL;
else
{ T =(BiTree)malloc(*sizeof(BiTNode));
//申请根结点
T ->data=s[i];
// 给根结点的数据域赋值
j=2*i;
if (j<=n) //创建左子树
Create (T->Lchild , s, j, n);
else T->Lchild=NULL;
j++;
if(j<=n) //创建右子树
Create (T ->Rchild , s, j, n);
else T ->Rchild=NULL;
}
}// Create
4 利用二叉排序树的性质
基本思想:从一棵空二叉树出发,按照先序序列依次插入各结点。

假设先序列放在pre[1..n]中,中序序列放在mid[1..n]中,这里n是二叉树的结点个数。

pre[1]是树的根,pre[i](i=2,3,…n)究竟插在左子树上还是右子树上,则要看pre[i]在中序序列中的位置,如果pre[i]在pre[1]的之前,则插入到左子树上,否则插在右子树上。

为此可定义一个函数Find来确定结点在中序序列中的位置。

Find:pre[1..n] 1..n 定义如下:
如果pre[i]=mid[j] 则Find(pre[i])=j ;
这样,对于pre[1..n]中的每个元素(即树上的每个结点)都赋予了一个值,根据pre[1..n]和赋予每个元素pre[i](i=1,2…n)的Find(pre[i])值,按照构造二叉排序树的方法依次插入各结点,建立二叉树。

其算法如下:
int Find (ElemType *mid , int n, ElemType x)
{//求x在中序序列中的位置
for( j=1;j<=n ; j++)
if(x==mid[j]) return j;
}// Find
void Insert_Node(Bitree &T , Bitree s) {//将s插在以T为根的二叉树的合适位置上
if (T==NULL) T=s; //在空树上插入s
else
{ if(Find(T->data)>Find(s->data))
//将s所指结点插在左子树上
Insert_Node(T->Lchild,s);
else //将s所指结点插在右子树上
Insert_Node(T->Rchild,s);
}// Insert_Node
void Create (Bitree &T, int n)
{//建有n个结点的二叉树的二叉链表
T=NULL; //先建立一棵空树
for(j=1;j<=n;j++)
{ //依次产生结点和插入结点
s= (BiTree)malloc(*sizeof(BiTNode));
s ->data=pre[j];
s->Lchild=NULL;
s->Rchild=NULL;
Insert_Node(T,s);//插入s }
}// Create。

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