• 上机实验三 图的最小生成树算法设计 西安石油大学数据结构


    二叉树设计

    实验名称:二叉树设计

    (1)实验目的:

    1) 掌握二叉树的逻辑结构

    2) 掌握二叉树的二叉链表存储结构;

    3) 掌握基于二叉链表存储的二叉树的遍历等操作的实现。

    (2)主要内容:

    1) 定义二叉链存储结构。

    2) 实现二叉树的建立(利用扩展先序序列建立二叉链表存储的二叉树)、二叉树的遍历、统计二叉树结点数、求二叉树高度、打印二叉树等操作。

    3) 编写一个测试主函数,建立如下二叉树,并测试所设计的算法。

    外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

    二叉树的基本概念

    二叉树是一种常见的树形数据结构,每个节点最多有两个子节点,分别称为左节点和右节点。如果一个节点没有左或右子节点,则对应的子节点为空。二叉树可以为空,如果不为空,则必须包含一个根节点。

    二叉树的定义可以使用递归方式来描述,即一个二叉树要么为空,要么由一个根节点和两个分别为左子树和右子树的二叉树组成。在实际应用中,二叉树通常用于表示层次结构、搜索树等。

    二叉树的遍历方式包括前序遍历(根-左-右)、中序遍历(左-根-右)和后序遍历(左-右-根)。其中,前序遍历顺序是:先访问根节点,然后依次遍历左子树和右子树;中序遍历顺序是:先访问左子树,然后遍历根节点,最后遍历右子树;后序遍历顺序是:先访问左子树,然后依次遍历右子树和根节点。

    二叉树还有一种广义的遍历方式,叫做层序遍历,也称为广度优先遍历。层序遍历按照从上到下、从左到右的顺序依次访问每个节点。

    二叉树的应用非常广泛,比如在搜索算法中用于二分查找和决策树等。

    二叉树是一种树形数据结构,在其中每个节点最多有两个子节点。以下是二叉树的一些基本概念:

    1. 根节点(Root Node):二叉树的顶层节点,没有父节点。它是整个二叉树的起点。

    2. 子节点(Child Node):一个节点的直接下方节点称为其子节点。一个节点最多可以有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。

    3. 父节点(Parent Node):一个节点的直接上方节点称为其父节点。

    4. 叶节点(Leaf Node):没有子节点的节点称为叶节点,也可以称为终端节点。

    5. 内部节点(Internal Node):除了叶节点以外的所有节点都被称为内部节点。

    6. 兄弟节点(Sibling Node):具有相同父节点的节点被称为兄弟节点。

    7. 节点的度(Node Degree):节点的度表示它拥有的子节点数目,在二叉树中,节点的度最大为2。

    8. 节点的层级(Node Level):根节点的层级为0,其他节点的层级等于其父节点的层级加1。

    9. 树的高度(Tree Height):树的高度是指从根节点到最远叶节点的层数。

    10. 完全二叉树(Complete Binary Tree):除了最后一层外,每一层的节点都被填满,且最后一层的节点都靠左排列。

    11. 满二叉树(Full Binary Tree):除了叶节点外,每个节点都有两个子节点。

    二叉树常见用途

    二叉树在计算机科学和软件工程中有广泛的应用。以下是二叉树的一些常见用途:

    1. 搜索算法:二叉搜索树(BST)是一种特殊的二叉树,其中左子树的节点值小于根节点,右子树的节点值大于根节点。这种特性使得二叉搜索树非常适合实现搜索算法,例如二分查找。

    2. 排序算法:堆排序(Heap Sort)是一种基于二叉堆(Binary Heap)数据结构的排序算法。二叉堆是一种特殊的完全二叉树,具有堆属性,可以高效地进行插入、删除最大/最小元素等操作。

    3. 表达式求值:二叉表达式树(Expression Tree)可以用于解析和求值数学表达式。每个操作符作为一个节点,其左右子节点分别表示操作符的操作数。

    4. 文件系统和目录结构:二叉树可以用于建模文件系统和目录结构。每个节点表示一个目录或文件,左子节点和右子节点连接到下级目录或文件。

    5. 线索二叉树:线索二叉树(Threaded Binary Tree)可以优化二叉树的遍历过程。通过添加前驱和后继指针,可以避免使用递归或栈来实现遍历。

    6. 数据压缩:霍夫曼树(Huffman Tree)是一种特殊的二叉树,用于数据压缩中的霍夫曼编码。在霍夫曼编码中,频率较高的字符被分配较短的编码,从而实现数据的高效压缩。

    7. 机器学习和决策树:决策树是一种基于二叉树结构的分类和回归模型。每个节点表示一个属性或特征,根据不同属性的取值进行分支,最终到达叶节点表示分类或回归结果。

    除了上述用途,二叉树还可以作为其他数据结构的基础,例如AVL树、红黑树等。对于广义的树形结构,二叉树可以通过适当的扩展和变形来表示和处理,提供了更大的灵活性和效率。

    二叉树的二叉链表存储结构

    二叉树的二叉链表存储结构是指使用指向左右子节点的指针,将每个节点的数据和其左右子节点连接起来,以构成二叉树。具体来说,每个节点包含三个域:数据域、左子节点指针域和右子节点指针域,如下所示:

    struct BinaryTreeNode {
        int data;
        BinaryTreeNode* left_child;
        BinaryTreeNode* right_child;
    };
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

    在二叉链表存储结构中,每个节点都包含一个数据元素和两个指针域,其中指针域可能为 NULL。如果指针域为 NULL,则表示该节点没有对应的左/右子节点。

    考虑如何创建一个简单的二叉树,如下图所示:

            10
           /  \
          5   15
             /  \
            12  20
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

    可以使用以下 C++ 代码构建此二叉树:

    BinaryTreeNode* root = new BinaryTreeNode {10, nullptr, nullptr};
    root->left_child = new BinaryTreeNode {5, nullptr, nullptr};
    root->right_child = new BinaryTreeNode {15, nullptr, nullptr};
    root->right_child->left_child = new BinaryTreeNode {12, nullptr, nullptr};
    root->right_child->right_child = new BinaryTreeNode {20, nullptr, nullptr};
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

    这里通过 new 运算符动态创建每个节点,并在需要时设置其左右子节点指针。

    二叉链表存储结构的优点是可以很方便地遍历二叉树,例如使用递归实现前序、中序和后序遍历。由于每个节点有两个指针域,因此需要额外的空间来存储这些指针。此外,二叉链表存储结构相对于顺序存储结构,插入和删除操作更为高效。

    除了前、中、后序遍历之外,二叉树的二叉链表存储结构还允许进行其他类型的遍历,例如层次遍历和镜像遍历。

    层次遍历是一种广度优先搜索(BFS)的算法,按照从上到下、从左到右的顺序依次访问每个节点。层次遍历可以使用队列来实现,将根节点加入队列,然后逐层遍历其子节点。对于当前访问的节点,首先将其子节点加入队列,然后出队队首节点继续访问。直到队列为空,遍历结束。

    下面是 C++ 实现层次遍历的代码:

    void level_order_traversal(BinaryTreeNode* root) {
        if (root == nullptr) return;
        queue q;
        q.push(root);
        while (!q.empty()) {
            auto current = q.front();
            q.pop();
            cout << current->data << " ";
            if (current->left_child != nullptr) q.push(current->left_child);
            if (current->right_child != nullptr) q.push(current->right_child);
        }
    }
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12

    镜像遍历(Mirror Traversal)是指访问二叉树的一个镜像,也就是先访问右子树再访问左子树。镜像遍历可以利用递归实现,并将左右子树的访问顺序交换即可。

    下面是 C++ 实现镜像遍历的代码:

    void mirror_traversal(BinaryTreeNode* root) {
        if (root == nullptr) return;
        mirror_traversal(root->right_child);
        cout << root->data << " ";
        mirror_traversal(root->left_child);
    }
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6

    二叉树的二叉链表存储结构可以方便地实现这些遍历算法,并提供了高效的插入和删除操作。在使用二叉树时,可以根据具体场景选择适合的存储结构,以达到更好的性能和实现效果。

       1
      / \
     2   3
        / \
       4   5
      /
     6
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7

    二叉链存储结构

    什么是二叉链存储结构

    二叉链存储结构是一种常用的表示二叉树的存储方式,它使用节点对象和引用来表示二叉树的结构。

    它将每个节点分别表示为一个包含该节点的数据、一个指向其左子树的指针、一个指向其右子树的指针以及一个指向其父节点的指针的结构体。这样,每个节点可以通过其左右子树的指针进行遍历和访问,同时也可以通过其父节点的指针追溯到其祖先节点。

    二叉链存储结构相对于其他二叉树存储结构的优点在于,可以方便地实现一些操作,例如:给定一个节点,可以快速地找到其父节点;给定两个节点,可以快速地计算它们之间的距离(即它们的最近公共祖先到它们的距离之和)。

    在使用二叉链存储结构时,由于每个节点都包含其父节点的指针,因此需要额外的空间开销。同时,为了避免出现环形引用,通常会将根节点的父节点指针设置为 NULL 。

    以下是一个简单的 C++ 实现,包括二叉链存储结构的定义、建立二叉树、遍历、统计节点数、求二叉树高度和打印二叉树的操作。

    #include 
    using namespace std;
    
    // 定义二叉树的节点结构
    struct TreeNode {
        int val;
        TreeNode* left;
        TreeNode* right;
        TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
    };
    
    // 建立二叉树
    TreeNode* createBinaryTree(string s, int& index) {
        if (index >= s.length()) {
            return NULL;
        }
        if (s[index] == '#') {
            index++;
            return NULL;
        }
        TreeNode* root = new TreeNode(s[index] - '0');
        index++;
        root->left = createBinaryTree(s, index);
        root->right = createBinaryTree(s, index);
        return root;
    }
    
    // 先序遍历
    void preorderTraversal(TreeNode* root) {
        if (root) {
            cout << root->val << " ";
            preorderTraversal(root->left);
            preorderTraversal(root->right);
        }
    }
    
    // 统计节点数
    int countNodes(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) {
            return 0;
        }
        return 1 + countNodes(root->left) + countNodes(root->right);
    }
    
    // 求二叉树高度
    int getHeight(TreeNode* root) {
        if (root == NULL) {
            return 0;
        }
        int leftHeight = getHeight(root->left);
        int rightHeight = getHeight(root->right);
        return max(leftHeight, rightHeight) + 1;
    }
    
    // 打印二叉树
    void printBinaryTree(TreeNode* root, int level) {
        if (root == NULL) {
            return;
        }
        printBinaryTree(root->right, level + 1);
        for (int i = 0; i < level; i++) {
            cout << "    ";
        }
        cout << root->val << endl;
        printBinaryTree(root->left, level + 1);
    }
    
    int main() {
        string s = "123##4#6##5##";
        int index = 0;
        TreeNode* root = createBinaryTree(s, index);
        
        // 测试先序遍历
        cout << "Preorder traversal: ";
        preorderTraversal(root);
        cout << endl;
        
        // 测试统计节点数
        cout << "Number of nodes: " << countNodes(root) << endl;
        
        // 测试求二叉树高度
        cout << "Height of the binary tree: " << getHeight(root) << endl;
        
        // 测试打印二叉树
        cout << "Print the binary tree:" << endl;
        printBinaryTree(root, 0);
        
        return 0;
    }
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    • 39
    • 40
    • 41
    • 42
    • 43
    • 44
    • 45
    • 46
    • 47
    • 48
    • 49
    • 50
    • 51
    • 52
    • 53
    • 54
    • 55
    • 56
    • 57
    • 58
    • 59
    • 60
    • 61
    • 62
    • 63
    • 64
    • 65
    • 66
    • 67
    • 68
    • 69
    • 70
    • 71
    • 72
    • 73
    • 74
    • 75
    • 76
    • 77
    • 78
    • 79
    • 80
    • 81
    • 82
    • 83
    • 84
    • 85
    • 86
    • 87
    • 88
    • 89

    意见和建议

    这段代码的实现有一些问题和可以改进的地方:

    1. 输入校验不足:代码中对输入的字符串格式没有进行校验,如果输入的字符串不符合预期的二叉树表示形式,可能会导致程序出错。

    2. 没有内存释放:在创建二叉树的过程中使用了 new 关键字来动态分配内存,但在程序结束时没有释放这些内存,可能会导致内存泄漏。

    3. 打印二叉树的格式化问题:当前的打印函数输出的二叉树结构不够美观,可以考虑使用更好的格式化方法来打印二叉树,使其更易于理解。

    4. 缺乏错误处理:代码中没有对可能出现的错误情况进行处理,比如在创建二叉树过程中发生内存分配失败,或者输入的字符串格式不正确时,程序没有提供相应的异常处理。

    5. 全局变量的使用:代码中使用了全局变量 index 来记录当前处理的字符位置,这种做法不利于代码的可维护性和可移植性。

    建议改进的地方包括:

    1. 增加输入校验:在创建二叉树的过程中,可以增加对输入字符串格式的校验,确保输入的字符串能够正确表示一个二叉树。

    2. 添加内存释放:在程序结束时,应该释放通过 new 分配的内存,避免内存泄漏问题。

    3. 优化打印函数:可以考虑使用更好的方法来打印二叉树,例如按层级打印,或者使用图形化的方式呈现二叉树结构。

    4. 增加错误处理:对可能出现的错误情况进行处理,比如在内存分配失败时给出相应的提示,或者对输入格式不正确的情况进行处理。

    5. 减少全局变量的使用:避免使用全局变量,尽量将变量的作用域限制在函数内部,以提高代码的可维护性和可读性。

    综上所述,对这段代码的改进包括增加输入校验、添加内存释放、优化打印函数、增加错误处理和减少全局变量的使用。

  • 相关阅读:
    C语言题收录(一)
    java计算机毕业设计网上书店进销存管理系统源码+数据库+系统+lw文档+mybatis+运行部署
    又一嵌入式开源仿真器
    Embedding技术与应用 (2) :神经网络的发展及现代Embedding方法简介
    Nacos 服务注册注销源码浅析
    浏览器的工作原理(dns域名服务器,tcp握手,ssl/tls安全协议,关键渲染路径,重绘及回流,防抖和节流)
    vue里使用elementui的级联选择器el-cascader进行懒加载的怎么实现数据回显?
    Redis中String字符串sdshdr结构体的讲解
    数据结构与算法(八):排序算法
    基于Springboot实现商品进销存管理系统
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/shaozheng0503/article/details/134391451