二叉树的详细实现(含递归展开图)

简介: 二叉树的详细实现(含递归展开图)

@TOC

一、二叉树

1. 概念

一颗二叉树是结点的有限集合,该集合或者为空,或者由一个根节点加上两棵别称为左子树和右子树的二叉树的组成

2.特点

每个结点最多有两棵子树,即二叉树不存在大于2的结点

二叉树的子树有左右之分其子树次序不能颠倒

3.特殊二叉树

1.满二叉树

一个二叉树,如果每一个层的结点都达到最大值,则这个二叉树就是满二叉树,也就是说如果一个二叉树的层数为k,结点总数为(2^k)-1,则就为满二叉树

在这里插入图片描述  

2.完全二叉树

对于深度为k的,有n个结点的二叉树,且仅当其每一个结点与深度为k的满二叉树中编号从1到n的结点,称为完全二叉树

在这里插入图片描述  

4.性质

性质1.

若规定根节点的层数为1,则一颗非空二叉树的第i层上最多有2^(i-1)个结点

  在这里插入图片描述  

性质2.

若规定根节点的层数为1,则深度为h的二叉树的最大结点数是(2^h)-1

在这里插入图片描述  

性质3.

对于任何一颗二叉树,如果度为0其叶结点个数为n0,度为2的分支节点个数为n2,则n0=n2+1

(有几个子树 ,度就为多少)

在这里插入图片描述

性质4.

若规定根节点的层数为1,具有n个结点的满二叉树的深度h=log N

2^h -1=N

2^h=N+1

h= log 2  N+1

但是由于大O渐进表示法的省略 ,时间复杂度化成 O(log N)

不太懂大O渐进表示法的 :时间复杂度与空间复杂度

二、二叉树整体实现

1.前序的实现

void  prevorder(BTnode* root)//前序  根 左子树 右子树
{
    if (root == NULL)
    {
        printf("NULL ");
        return;
    }
    printf("%c ", root->data);
    prevorder(root->left);
    prevorder(root->right);
}

递归展开图

在这里插入图片描述

2.中序的实现

void  inorder(BTnode* root)//中序 左子树 根 右子树
{
    if (root == NULL)
    {
        printf("NULL ");
        return;
    }
    inorder(root->left);
    printf("%c ", root->data);
    inorder(root->right);
}

递归展开图

在这里插入图片描述


3.后序的实现

void  postorder(BTnode* root)//后序 左子树 右子树 根
{
    if (root == NULL)
    {
        printf("NULL ");
        return;
    }
    postorder(root->left);
    postorder(root->right);
    printf("%c ", root->data);
}

递归展开图

在这里插入图片描述

4. 节点个数

int treesize(BTnode* root)//节点个数
{
    if (root == NULL)
    {
        return 0;
    }
    return treesize(root->left) + treesize(root->right) + 1;
}

递归展开图

在这里插入图片描述

5. 叶节点个数

int treeleafsize(BTnode* root)//叶子节点的个数
{
    if (root == NULL)
    {
        return 0;
    }
    if (root->left == NULL && root->right == NULL)//只有当左右子树都为NULL时才会返回1
    {
        return  1;
    }
     return treeleafsize(root->left)+ treeleafsize(root->right);
}

递归展开图

在这里插入图片描述

6.层序遍历

void levelorder(BTnode* root)//层序遍历 需要借助数据结构栈来实现
{
    queue q;
    queueinit(&q);//初始化栈
    if (root)
    {
        queuepush(&q, root);//将根结点入栈
    }
    while (!queueempty(&q))
    {
         datatype front=queuefront(&q);//出栈
         queuepop(&q);//删除栈顶元素
         printf("%c ", front->data);
         if (front->left != NULL)
         {
             queuepush(&q, front->left);//判断此时该结点的左子树是否为空 若不空则入栈
         }
         if (front->right != NULL)
         {
             queuepush(&q, front->right);//判断此时该结点的右子树是否为空 若不空则入栈
         }
    }
    queuedestroy(&q);//销毁内存
}

在这里插入图片描述

目录
相关文章
|
XML Java 数据格式
Spring Cloud全解析:注册中心之zookeeper注册中心
使用ZooKeeper作为Spring Cloud的注册中心无需单独部署服务器,直接利用ZooKeeper服务端功能。项目通过`spring-cloud-starter-zookeeper-discovery`依赖实现服务注册与发现。配置文件指定连接地址,如`localhost:2181`。启动应用后,服务自动注册到ZooKeeper的`/services`路径下,形成临时节点,包含服务实例信息。
821 3
|
存储 算法 测试技术
存储空间紧张?来看 TDengine TSZ 压缩算法如何显著提升压缩率
本篇文章中,我们将就如何在 TDengine 中开启 TSZ 压缩算法进行详细说明,并会针对 TSZ 压缩算法展开功能测试,为大家验证其在实际业务场景中的更优性能。
564 3
|
关系型数据库 MySQL
Mysql 常用函数(41)- sec_to_time 函数
Mysql 常用函数(41)- sec_to_time 函数
560 0
|
算法 数据建模 Android开发
Android高斯模糊、高斯平滑(Gaussian Blur)【1】
 Android高斯模糊、高斯平滑(Gaussian Blur)【1】 Android高斯模糊、高斯平滑(Gaussian Blur),图形图像处理的一种效果,经过高斯模糊处理后的图片有一种“毛玻璃”的效果。
1545 0
|
9天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
307 164

热门文章

最新文章