【数据结构】二叉树链式结构的实现及其常见操作

目录

1.手搓二叉树

2.二叉树的遍历

2.1前序、中序以及后序遍历

2.2二叉树的层序遍历

3.二叉树的常见操作

3.1求二叉树节点数量

3.2求二叉树叶子节点数量

3.3求二叉树第k层节点个数

3.3求二叉树的深度

3.4二叉树查找值为x的节点

4.二叉树的销毁


1.手搓二叉树

在学习二叉树的基本操作前,需先要创建一棵二叉树,然后才能学习其相关的基本操作。由于现在我们对二叉树结构掌握还不够深入,为了降低学习成本,此处手动快速创建一棵简单的二叉树,快速进入二叉树操作学习,等二叉树结构了解的差不多时,我们反过头再来研究二叉树真正的创建方式。

 定义二叉树的节点:

typedef int BTDataType;
typedef struct BinaryTreeNode
{
	struct BinaryTreeNode* left;
	struct BinaryTreeNode* right;
	BTDataType data;
}BTNode;

根据上图的二叉树结构手写二叉树:

BTNode* BuyNode(BTDataType data)
{
	BTNode* node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));
	assert(node);
	node->data = data;
	node->left = node->right = NULL;
	return node;
}

BTNode* CreatBinaryTree()
{
	BTNode* node1 = BuyNode(1);
	BTNode* node2 = BuyNode(2);
	BTNode* node3 = BuyNode(3);
	BTNode* node4 = BuyNode(4);
	BTNode* node5 = BuyNode(5);
	BTNode* node6 = BuyNode(6);

	node1->left = node2;
	node1->right = node4;
	node2->left = node3;
	node4->left = node5;
	node4->right = node6;

	return node1;
}

这样我们就写出了一个简单的二叉树。

2.二叉树的遍历

2.1前序、中序以及后序遍历

学习二叉树结构,最简单的方式就是遍历。所谓二叉树遍历(Traversal)是按照某种特定的规则,依次对二叉树中的节点进行相应的操作,并且每个节点只操作一次。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。 遍历是二叉树上最重要的运算之一,也是二叉树上进行其它运算的基础。

 按照规则,二叉树的遍历有:前序/中序/后序的递归结构遍历:

  1. 前序遍历(Preorder Traversal 亦称先序遍历)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前。
  2. 中序遍历(Inorder Traversal)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之中(间)。
  3. 后序遍历(Postorder Traversal)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之后。

由于被访问的结点必是某子树的根,所以N(Node)、L(Left subtree)和R(Right subtree)又可解释为 根、根的左子树和根的右子树。NLR、LNR和LRN分别又称为先根遍历、中根遍历和后根遍历。

对于二叉树的遍历,代码写起来很简单,但是对于初学者来说,要理解起来就有点难了,这里先给出三种遍历的代码,大家可以先看看:

前序遍历

void PreOrder(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		printf("# ");
		return;
	}
	printf("%d ", root->data);
	PreOrder(root->left);
	PreOrder(root->right);
}

中序遍历

void InOrder(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		printf("# ");
		return;
	}
	InOrder(root->left);
	printf("%d ", root->data);
	InOrder(root->right);
}

后序遍历

void PostOrder(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		printf("# ");
		return;
	}
	PostOrder(root->left);
	PostOrder(root->right);
	printf("%d ", root->data);
}

看完代码后,是不是觉得这三种遍历都非常的相似呢?我们在编译器上运行一下三种遍历的代码:

int main()
{
	BTNode* root = CreatBinaryTree();
	PreOrder(root);
	printf("\n");
	InOrder(root);
	printf("\n");
	PostOrder(root);
	return 0;
}

运行结果:

 前序遍历的递归展开图:

 中序遍历和后续遍历和这图也差不多。

2.2二叉树的层序遍历

二叉树的层序遍历是一种广度优先搜索(BFS)的方法。它按层级顺序逐层遍历二叉树,即从根节点开始,先遍历第一层节点,然后遍历第二层节点,依次类推,直到遍历完所有层级。

实现层序遍历的一种常见方法是使用队列。具体思路如下:

  1. 创建一个空队列,并将根节点入队。
  2. 循环执行以下步骤,直到队列为空:
  • 出队一个节点,将其值存储到结果列表中。
  • 若该节点有左孩子,则将左孩子入队。
  • 若该节点有右孩子,则将右孩子入队。

这样,当队列为空时,遍历过程就完成了,结果列表中存储着层序遍历的结果。

 下面代码的使用了C++STL中的队列来完成,避免了手写队列的麻烦:

void LevelOrder(BTNode* root)
{
	assert(root);
	queue<BTNode*> a;
	a.push(root);
	while (!a.empty())
	{
		BTNode* front = a.front();
		a.pop();
		printf("%d ", front->data);
		if (front->left)
		{
			a.push(front->left);
		}
		if (front->right)
		{
			a.push(front->right);
		}
	}
}

int main()
{
	BTNode* root = CreatBinaryTree();
	LevelOrder(root);
	return 0;
}

输出结果:

3.二叉树的常见操作

3.1求二叉树节点数量

方法一:

定义一个全局变量count,然后遍历每一个节点,每遍历一个节点,count就自加1

代码:

int count = 0;
void TreeSize1(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		return;
	}
	count++;
	TreeSize1(root->left);
	TreeSize1(root->right);
}
int main()
{
	BTNode* root = CreatBinaryTree();
	count = 0;
	TreeSize1(root);
	printf("%d\n", count);
	return 0;
}

方法二:

int TreeSize2(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		return 0;
	}
	return TreeSize2(root->left) + TreeSize2(root->right) + 1;
}
int main()
{
	BTNode* root = CreatBinaryTree();
	printf("TreeSize2: %d\n", TreeSize2(root));
	return 0;
}

首先检查根节点是否为空,如果为空,说明这是一个空树,直接返回0。如果根节点不为空,则递归调用自身来计算左子树和右子树的节点数,然后将左子树节点数、右子树节点数以及根节点本身(1个节点)的数量相加,最后返回结果。

通过这种递归的方式,函数可以计算出二叉树中所有节点的总数。

3.2求二叉树叶子节点数量

具体思路:

首先检查根节点是否为空,如果为空,说明这是一个空树,直接返回 0。接着,通过判断根节点的左子树和右子树是否都为空来确定当前节点是否为叶子节点。如果是叶子节点,返回 1。如果不是叶子节点,递归调用自身来计算左子树和右子树的叶子节点数,并将其相加作为结果返回。

int TreeLeafSize(BTNode* root)
{
	if (root == NULL) return 0;
	if (root->left == NULL && root->right == NULL) return 1;
	return TreeLeafSize(root->left) + TreeLeafSize(root->right);
}
int main()
{
	BTNode* root = CreatBinaryTree();
	printf("TreeLeafSize: %d\n", TreeLeafSize(root));
	return 0;
}

3.3求二叉树第k层节点个数

思路:

首先检查根节点是否为空,如果为空,说明这是一个空树,直接返回0。如果k等于1,说明当前层即为目标层,返回1。如果k大于1,则递归调用自身来计算左子树和右子树中第k-1层节点的数量,并将其相加作为结果返回。

通过这种递归的方式,函数可以计算出二叉树中第k层节点的总数。

int TreeKLevel(BTNode* root, int k)
{
	assert(k >= 1);
	if (root == NULL) return 0;
	if (k == 1) return 1;
	return TreeKLevel(root->left, k - 1) + TreeKLevel(root->right, k - 1);
}
int main()
{
	BTNode* root = CreatBinaryTree();
	printf("TreeKLevel: %d\n", TreeKLevel(root, 2));//第2层节点数量
	printf("TreeKLevel: %d\n", TreeKLevel(root, 3));//第3层节点数量
	printf("TreeKLevel: %d\n", TreeKLevel(root, 4));//第4层节点数量
	return 0;
}

函数的递归展开图:

3.3求二叉树的深度

int TreeDepth(BTNode* root)
{
	if (root == NULL) return 0;
	int l = TreeDepth(root->left); //左子树的深度
	int r = TreeDepth(root->right); //右子树的深度
	return (l > r ? l : r) + 1; //返回左右子树深度的较大值加自身的深度1
}
int main()
{
	BTNode* root = CreatBinaryTree();
	printf("TreeDepth: %d\n", TreeDepth(root));
	return 0;
}

首先检查根节点是否为空,如果为空,说明这是一个空树,直接返回深度0。接着,函数通过递归调用自身来计算左子树和右子树的深度,分别将结果存储在变量l和r中。然后,通过比较l和r的大小,选择较大的值,并将其加1(代表当前节点的深度),作为整棵二叉树的深度。

通过这种递归的方式,函数可以计算出二叉树的深度(高度)。

3.4二叉树查找值为x的节点

在二叉树查找值为x的节点时,尽量使用前序遍历,可以提高效率。

BTNode* TreeFind(BTNode* root, BTDataType x)
{
	if (root == NULL) return NULL;
	if (root->data == x) return root;
	BTNode* ret1 = TreeFind(root->left, x);
	if (ret1)
	{
		return ret1;
	}
	BTNode* ret2 = TreeFind(root->right, x);
	if (ret2)
	{
		return ret2;
	}
	return NULL;
}

int main()
{
	BTNode* root = CreatBinaryTree();
	BTNode* ret = TreeFind(root, 3);
	if (ret)
	{
		printf("找到了:%d\n", ret->data);
	}
	else
	{
		printf("找不到\n");
	}
	return 0;
}

首先检查根节点是否为空,如果为空,说明这是一个空树,直接返回NULL。接着,函数检查当前节点的数据是否等于目标值x,如果等于,说明找到了目标节点,返回指向当前节点的指针。如果不等于,递归调用函数分别在左子树和右子树中查找目标值x,如果返回的指针非空,说明在子树中找到了目标节点,直接返回该指针。如果左右子树都没有找到目标节点,则返回NULL。

通过这种递归的方式,函数可以在二叉树中查找特定值的节点,并返回指向该节点的指针。如果找不到目标值,则返回NULL。

4.二叉树的销毁

对于二叉树的销毁,我们不能使用先序遍历,因为如果使用先序遍历,会将二叉树的根节点先销毁掉,这样就无法找到根节点的左子树和右子树了,如果一定要使用先序遍历,那就得先把节点的左子树和右子树先保存下来。但如果使用后序遍历,就可以轻松解决了。

采用后序遍历销毁,按照左孩子,右孩子,根节点的顺序销毁一颗二叉树。

void TreeDestory(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		return;
	}
	TreeDestory(root->left);
	TreeDestory(root->right);
	free(root);
}
int main()
{
	BTNode* root = CreatBinaryTree();
	PreOrder(root);
	TreeDestory(root);
	root = NULL;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/77065.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

[数据集][目标检测]钢材表面缺陷目标检测数据集VOC格式2279张10类别

数据集格式&#xff1a;Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件&#xff0c;仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)&#xff1a;2279 标注数量(xml文件个数)&#xff1a;2279 标注类别数&#xff1a;10 标注类别名称:["yueyawan",&…

ceph数据分布

ceph的存储是无主结构&#xff0c;数据分布依赖client来计算&#xff0c;有两个条主要路径。 1、数据到PG 2、PG 到OSD 有两个假设&#xff1a; 第一&#xff0c;pg的数量稳定&#xff0c;可以认为保持不变&#xff1b; 第二&#xff0c; OSD的数量可以增减&#xff0c;OSD的…

【TI-CCS笔记】工程编译配置 bin文件的编译和生成 各种架构的Post-build配置汇总

【TI-CCS笔记】工程编译配置 bin文件的编译和生成 各种架构的Post-build配置汇总 TI编译器分类 在CCS按照目录下 有个名为${CG_TOOL_ROOT}的目录 其下就是当前工程的编译器 存放目录为&#xff1a; C:\ti\ccs1240\ccs\tools\compiler按类型分为五种&#xff1a; ti-cgt-arm…

Appium Desktop安装

【提示&#xff1a;官方已不再维护&#xff0c;建议命令行方式安装&#xff0c;但可以学习了解一下】 Appium Desktop是一款适用于Mac、Windows和Linux的应用程序&#xff0c;它以漂亮灵活的UI为您提供Appium自动化服务器的强大功能。它基本上是Appium Server的图形界面。您可…

【嵌入式环境下linux内核及驱动学习笔记-(19)LCD驱动框架2-FrameBuffer】

目录 1、 Frmebuffer(帧缓冲&#xff09;操作介绍1.1 显示设备的抽象1.2 内存映像1.3 输出画面数据1.4 用户态下操作屏显1.4.1 用文件I / O 操作屏显1.4.2 mmap() 函数1.4.3 ioctl()函数1.4.5 用命令操作屏1.4.6 测试程序 2、Framebuffer总体框架2.1 框架要点2.2 fbmem.c分析2.…

算法通关村第三关【黄金】| 数组元素出现次数问题

1.数字出现的次数超过数组长度的一半 方法一、使用Map键值对来记录每个元素出现的次数&#xff0c;返回次数大于一半的 class Solution {public int majorityElement(int[] nums) {Map<Integer,Integer> map new HashMap<>();for(int i 0;i<nums.length;i){m…

深度学习入门-3-计算机视觉-图像分类

1.概述 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分&#xff0c;是计算机视觉的核心&#xff0c;是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用&#xff0c;如&#xff1a;安防领域的人脸识别…

开源低代码平台Openblocks

网友 HankMeng 想看低代码工具&#xff0c;正好手上有一个&#xff1b; 什么是 Openblocks &#xff1f; Openblocks 是一个开发人员友好的开源低代码平台&#xff0c;可在几分钟内构建内部应用程序。 传统上&#xff0c;构建内部应用程序需要复杂的前端和后端交互&#xff0c;…

百度屏蔽词有哪些?其中就有移民关键词指数被屏蔽?

我是百收网SEO&#xff0c;点点上面的头像&#xff0c;欢迎关注我哦&#xff01; 今日tombkeeper消息爆料&#xff1a;百度指数已经屏蔽“移民”等关键词指数。 大家好&#xff0c;我是百收网SEO商学院的狂潮微课老师&#xff0c;今天我们来讲解第 12 节课关键词优化难度分析…

Markdown编辑器 Mac版Typora功能介绍

Typora mac是一款跨平台的Markdown编辑器&#xff0c;支持Windows、MacOS和Linux操作系统。它具有实时预览功能&#xff0c;能够自动将Markdown文本转换为漂亮的排版效果&#xff0c;让用户专注于写作内容而不必关心格式调整。 Typora Mac版除了支持常见的Markdown语法外&#…

国资委79号文解读:国央企OA办公系统信创替代落地实践与标杆案例

国资委79号文解读&#xff1a;国央企OA办公系统信创替代落地实践与标杆案例 2022年9月底&#xff0c;国资委下发了重要的国资发79号文件&#xff0c;全面指导并要求国央企落实信息化系统的信创国产化改造。其中&#xff0c;明确要求所有中央企业在2022年11月底前将安可替代总体…

Unity Spine帧事件

SpinePro中添加事件帧 首先 选中右上角的层级树 然后选择事件选项 最后在右下角看到 新建 点击它 新建一个事件 点击左上角的设置按钮 弹出编辑窗口 编辑窗口 在右上角 动画栏 可以切换对应的动画 点坐边的那个小灰点来切换 亮点代表当前动画 选中帧 添加事件 点击对应事件…

[机器学习]特征工程:特征降维

特征降维 1、简介 特征降维是指通过减少特征空间中的维度&#xff0c;将高维数据映射到一个低维子空间的过程。 在机器学习和数据分析中&#xff0c;特征降维可以帮助减少数据的复杂性、降低计算成本、提高模型性能和可解释性&#xff0c;以及解决维度灾难等问题。特征降维通…

Datawhale Django后端开发入门 TASK02 Admin管理员、外键的使用

1.Admin管理员的使用 先放一张成功的截图&#xff0c;记得自己创建时的账号和密码呀&#xff0c;如果忘了的话可以也是再重新创建管理员账号和密码的 &#xff0c;这个页面接下来就不用操作了,就要开始重要的 post 步骤。 二、外键的使用 我认为比较难的&#xff08;很不好操作…

【Spring 】了解Spring AOP

目录 一、什么是Spring AOP 二、AOP的使用场景 三、AOP组成 四、Spring AOP的实现 1、添加Spring AOP依赖 2、定义切面和切点 3、定义相关通知 五、 AOP的实现原理 1、什么是动态代理 2、 JDK代理和CGLIB代理的区别 一、什么是Spring AOP AOP&#xff08;Aspect Ori…

opencv-进阶05 手写数字识别原理及示例

前面我们仅仅取了两个特征维度进行说明。在实际应用中&#xff0c;可能存在着更多特征维度需要计算。 下面以手写数字识别为例进行简单的介绍。 假设我们要让程序识别图 20-2 中上方的数字&#xff08;当然&#xff0c;你一眼就知道是“8”&#xff0c;但是现在要让计算机识别…

SharkTeam:Worldcoin运营数据及业务安全分析

Worldcoin的白皮书中声明&#xff0c;Worldcoin旨在构建一个连接全球人类的新型数字经济系统&#xff0c;由OpenAI创始人Sam Altman于2020年发起。通过区块链技术在Web3世界中实现更加公平、开放和包容的经济体系&#xff0c;并将所有权赋予每个人。并且希望让全世界每一个人都…

【iMessage频發软件苹果群发技术开源原创】当 APNs 发送通知到一个离线设备时,APNs 会把通知存储起来(一定的时间内),当设备上线时再递送给设备。

推荐内容IMESSGAE相关 作者✈️IMEAE推荐内容iMessage苹果推软件 *** 点击即可查看作者要求内容信息作者✈️IMEAE推荐内容1.家庭推内容 *** 点击即可查看作者要求内容信息作者✈️IMEAE推荐内容2.相册推 *** 点击即可查看作者要求内容信息作者✈️IMEAE推荐内容3.日历推 *** …

ATTCK覆盖度97.1%!360终端安全管理系统获赛可达认证

近日&#xff0c;国际知名第三方网络安全检测服务机构——赛可达实验室&#xff08;SKD Labs&#xff09;发布最新测试报告&#xff0c;360终端安全管理系统以ATT&CK V12框架攻击技术覆盖面377个、覆盖度97.1%&#xff0c;勒索病毒、挖矿病毒检出率100%&#xff0c;误报率0…

数据分析 | 随机森林如何确定参数空间的搜索范围

1. 随机森林超参数 极其重要的三个超参数是必须要调整的&#xff0c;一般再加上两到三个其他超参数进行优化即可。 2. 学习曲线确定n_estimators搜索范围 首先导入必要的库&#xff0c;使用sklearn自带的房价预测数据集&#xff1a; import numpy as np import pandas as pd f…
最新文章