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  • 数据结构271-中序遍历二叉排序树
    2020-07-31 23:51:28

    中序遍历二叉排序树
    输入一整数序列,建立二叉排序树,然后中序遍历。
    输入第一行为整数的个数n,第二行是具体的n个整数。
    建立二叉排序树,然后输出中序遍历的结果。
    输入示例:
    5
    1 6 5 9 8
    输出:
    1 5 6 8 9

    #include<stdio.h>
    #include<stdlib.h>
    typedef	struct	node
    {
    	int	data;
    	struct	node	*left;
    	struct	node	*right;
    }BTnode;
    
    //二叉树的创建
    BTnode	*CreateBTree(int	a[],int	n)
    {
    	BTnode	*root,*p,*c,*pa;						//root为根结点	p为开辟新结点	c寻找结点位置	pa为c的前驱
    	root=(BTnode	*)malloc(sizeof(BTnode));
    	root->data=a[0];
    	root->left=root->right=NULL;
    	int i;
    	for(i=1;i<n;i++)
    	{
    		p=(BTnode	*)malloc(sizeof(BTnode));
    		p->data=a[i];
    		p->left=p->right=NULL;
    		c=root;
    		while(c!=NULL)
    		{
    			pa=c;
    			if(c->data>p->data)
    				c=c->left;
    			else
    				c=c->right;
    		}
    		if(pa->data>p->data)
    			pa->left=p;
    		else
    			pa->right=p;
    	}
    	return	root;
    }
    
    //遍历二叉树	中序遍历
    
    void	Inorder(BTnode	*root)
    {
    	if(root)
    	{
    		Inorder(root->left);
    		printf("%d ",root->data);
    		Inorder(root->right);
    	}
    }
    int	main(void)
    {
    	
    	BTnode	*root;
    	int n,i;
    	int array[1000];
    	scanf("%d",&n);
    	for(i=0;i<n;i++){
    		scanf("%d",&array[i]);
    	}
    	root=CreateBTree(array,n);
    	Inorder(root);
    	return	0;
    }
    
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    问题描述

    输入一整数序列,建立二叉排序树,然后中序遍历。

    输入说明

    输入第一行为整数的个数n,第二行是具体的n个整数。

    输出说明

    建立二叉排序树,然后输出中序遍历的结果。

    输入样例

    5
    1 6 5 9 8

    输出样例

    1 5 6 8 9

    #include<stdio.h>
    #include<stdlib.h>
    typedef struct node
    {
    	int key;
    	struct node *lchild,*rchild;
    }bst;
    bst *root;
    bst *insert(bst *t,bst *s)
    {
    	bst *f,*p;
    	p=t;
    	while(p!=NULL)
    	{
    		f=p;
    		if(s->key==p->key) return t;
    		else if(s->key<p->key) p=p->lchild;
    		else p=p->rchild;
    	}
    	if(t==NULL) return s;
    	if(s->key<f->key) f->lchild=s;
    	else f->rchild=s;
    	return t;
    }
    bst *tree(int k[],int n)
    {
    	int i;
    	bst *t,*s;
    	t=NULL;
    	for(i=0;i<n;i++)
    	{
    		s=(bst*)malloc(sizeof(bst));
    		s->lchild=NULL;s->rchild=NULL;
    		s->key=k[i];
    		t=insert(t,s);
    	}
    	return t;
    }
    void inorder(bst *p)
    {
    	bst *stack[100];
    	bst *s;
    	s=p;
    	int top=-1;
    	while(top!=-1||s!=NULL)
    	{
    		while(s!=NULL)
    		{
    			top++;
    			stack[top]=s;
    			s=s->lchild;
    		}
    		s=stack[top];
    		top--;
    		printf("%d ",s->key);
    		s=s->rchild;
    	}
    }
    int main()
    {
    	root=(bst*)malloc(sizeof(bst));
    	int n,i;
    	scanf("%d",&n);
    	int k[n];
    	for(i=0;i<n;i++) scanf("%d",&k[i]);
    	root=tree(k,n);
    	inorder(root);
    	return 0;
    }
    
    展开全文
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  • 虽然二叉排序树的最坏效率是O(n),但它支持动态查找,且有很多改进版的二叉排序树可以使树高为O(logn),如AVL、红黑树等。 对于排序二叉树,若按中序遍历就可以得到由小到大的有序序列。 我们先介绍一些关于二叉树...

    二叉树是一种非常重要的数据结构,它同时具有数组和链表各自的特点:它可以像数组一样快速查找,也可以像链表一样快速添加。但是他也有自己的缺点:删除操作复杂。

    虽然二叉排序树的最坏效率是O(n),但它支持动态查找,且有很多改进版的二叉排序树可以使树高为O(logn),如AVL、红黑树等。

    对于排序二叉树,若按中序遍历就可以得到由小到大的有序序列。

    我们先介绍一些关于二叉树的概念名词。

    二叉树:是每个结点最多有两个子树的有序树,在使用二叉树的时候,数据并不是随便插入到节点中的,一个节点的左子节点的关键值必须小于此节点,右子节点的关键值必须大于或者是等于此节点,所以又称二叉查找树、二叉排序树、二叉搜索树。

    完全二叉树:若设二叉树的高度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第h层有叶子结点,并且叶子结点都是从左到右依次排布,这就是完全二叉树。

    满二叉树——除了叶结点外每一个结点都有左右子叶且叶子结点都处在最底层的二叉树。

    深度——二叉树的层数,就是深度。

    二叉树的特点总结:

    (1)树执行查找、删除、插入的时间复杂度都是O(logN)

    (2)遍历二叉树的方法包括前序、中序、后序

    (3)非平衡树指的是根的左右两边的子节点的数量不一致

    (4) 在非空二叉树中,第i层的结点总数不超过 , i>=1;

    (5)深度为h的二叉树最多有个结点(h>=1),最少有h个结点;

    (6)对于任意一棵二叉树,如果其叶结点数为N0,而度数为2的结点总数为N2,则N0=N2+1;

     

    排序二叉树 定义

    二叉排序树:或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:

    1. 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;

    2. 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;

    3. 它的左、右子树也分别为二叉排序树。

     

    二叉排序树通常采用二叉链表作为存储结构。中序遍历二叉排序树可得到一个依据关键字的有序序列,一个无序序列可以通过构造一棵二叉排序树变成一个有序序列,构造树的过程即是对无序序列进行排序的过程。每次插入的新的结点都是二叉排序树上新的叶子结点,在进行插入操作时,不必移动其它结点,只需改动某个结点的指针,由空变为非空即可。

    搜索、插入、删除的时间复杂度等于树高,期望O(logn),最坏O(n)(数列有序,树退化成线性表,如右斜树)。

    /* 二叉树的二叉链表结点结构定义 */
    typedef  struct BiTNode    /* 结点结构 */
    {
        int data;    /* 结点数据 */
        struct BiTNode *lchild, *rchild; /* 左右孩子指针 */
    } BiTNode, *BiTree;

     

    虽然二叉排序树的最坏效率是O(n),但它支持动态查找,且有很多改进版的二叉排序树可以使树高为O(logn),如AVL、红黑树等。

    对于排序二叉树,若按中序遍历就可以得到由小到大的有序序列。

    插入创建算法

    创建排序二叉树的步骤就是不断像排序二叉树中添加新节点(p)的过程:

    (1)以根节点(root)为当前节点(current)开始搜索;

    (2)用新节点p的值和current的值进行比较;

    (3)如果p.data>current.data,则current=current.right;若p.data<current.data,则current=current.left;

    (4)重复(2)(3),直到找到合适的叶子节点位置;

    (5)将p添加到上面找到的合适位置,若新节点更大,则添加为右子节点;否则,加为左子节点

    查找算法

    在二元排序树b中查找x的过程为:

     1.若b是空树,则搜索失败,否则:

     2.若x等于b的根节点的数据域之值,则查找成功;否则:

     3.若x小于b的根节点的数据域之值,则搜索左子树;否则:

     4.查找右子树。 

    删除算法:

    在二叉排序树中删去一个结点,分三种情况讨论:

     1.若*p结点为叶子结点,即PL(左子树)和PR(右子树)均为空树。由于删去叶子结点不破坏整棵树的结构,则只需修改其双亲结点的指针即可。

     2.若*p结点只有左子树PL或右子树PR,此时只要令PL或PR直接成为其双亲结点*f的左子树(当*p是左子树)或右子树(当*p是右子树)即可,作此修改也不破坏二叉排序树的特性。

     3.若*p结点的左子树和右子树均不空。在删去*p之后,为保持其它元素之间的相对位置不变,可按中序遍历保持有序进行调整。比较好的做法是,找到*p的直接前驱(或直接后继)*s,用*s来替换结点*p,然后再删除结点*s。

     

    代码:

    /* 若二叉排序树T中存在关键字等于key的数据元素时,则删除该数据元素结点, */
    /* 并返回TRUE;否则返回FALSE。 */
    Status DeleteBST(BiTree *T,int key)
    { 
        if(!*T) /* 不存在关键字等于key的数据元素 */ 
            return FALSE;
        else
        {
            if (key==(*T)->data) /* 找到关键字等于key的数据元素 */ 
                return Delete(T);
            else if (key<(*T)->data)
                return DeleteBST(&(*T)->lchild,key);
            else
                return DeleteBST(&(*T)->rchild,key);
             
        }
    }
    
    /* 从二叉排序树中删除结点p,并重接它的左或右子树。 */
    Status Delete(BiTree *p)
    {
        BiTree q,s;
        if((*p)->rchild==NULL) /* 右子树空则只需重接它的左子树(待删结点是叶子也走此分支) */
        {
            q=*p; *p=(*p)->lchild; free(q);
        }
        else if((*p)->lchild==NULL) /* 只需重接它的右子树 */
        {
            q=*p; *p=(*p)->rchild; free(q);
        }
        else /* 左右子树均不空 */
        {
            q=*p; s=(*p)->lchild;
            while(s->rchild) /* 转左,然后向右到尽头(找待删结点的前驱) */
            {
                q=s;
                s=s->rchild;
            }
            (*p)->data=s->data; /*  s指向被删结点的直接前驱(将被删结点前驱的值取代被删结点的值) */
            if(q!=*p)
                q->rchild=s->lchild; /*  重接q的右子树 */ 
            else
                q->lchild=s->lchild; /*  重接q的左子树 */
            free(s);
        }
        return TRUE;
    }

    二叉排序树性能分析

    每个结点的Ci为该结点的层次数。最好的情况是二叉排序树的形态和折半查找的判定树相同,其平均查找长度和logn成正比(O(log2(n)))。最坏情况下,当先后插入的关键字有序时,构成的二叉排序树为一棵斜树,树的深度为n,其平均查找长度为(n + 1) / 2。也就是时间复杂度为O(n),等同于顺序查找。因此,如果希望对一个集合按二叉排序树查找,最好是把它构建成一棵平衡的二叉排序树(平衡二叉树)。

    参考:二叉排序树

    package com.liuhao.DataStructures;  
      
    import java.util.ArrayDeque;  
    import java.util.ArrayList;  
    import java.util.List;  
    import java.util.Queue;  
      
      
    public class SortedBinTree <T extends Comparable>{  
      
        static class Node{  
            Object data;  
            Node parent;  
            Node left;  
            Node right;  
              
            public Node(Object data, Node parent, Node left, Node right) {  
                this.data = data;  
                this.parent = parent;  
                this.left = left;  
                this.right = right;  
            }  
              
            public String toString(){  
                return "[data=" + data + "]";  
            }  
              
            public boolean equals(Object obj){  
                if(this == obj){  
                    return true;  
                }  
                  
                if(obj.getClass() == Node.class){  
                    Node target = (Node) obj;  
                    return data.equals(target.data) && left == target.left   
                            && right == target.right && parent == target.parent;  
                }  
                  
                return false;  
            }  
              
        }  
          
        private Node root;  
          
        public SortedBinTree(){  
            root = null;  
        }     
          
        public SortedBinTree(T o){  
            root = new Node(o, null, null, null);  
        }  
          
        /** 
         * 添加节点 
         * @param ele 新节点的元素 
         */  
        public void add(T ele){  
            if(root == null){  
                root = new Node(ele, null, null, null);  
            }  
            else{  
                Node current = root;  
                Node parent = null;  
                int cmp;  
                  
                //搜索合适的叶子节点,以该叶子节点为父节点添加新节点  
                do{  
                    parent = current;  
                    cmp = ele.compareTo(current.data);  
                      
                    //如果新节点的值大于当前节点的值  
                    if(cmp > 0){  
                        //以当前节点的右子节点作为当前节点  
                        current = current.right;  
                    }else{  
                        current = current.left;  
                    }  
                }while(current != null);  
                  
                //创建新节点  
                Node newNode = new Node(ele, parent, null, null);  
                  
                //如果新节点的值大于父节点的值  
                if(cmp > 0){  
                    parent.right = newNode;  
                }else{  
                    parent.left = newNode;  
                }  
            }  
        }  
          
        /** 
         * 删除节点 
         * @param ele 
         */  
        public void remove(T ele){  
            Node target = getNode(ele);  
              
            if(target == null){  
                return;  
            }  
              
            //左右子树都为空  
            if(target.left == null && target.right == null){  
                if(target == root){  
                    root = null;  
                }  
                else{  
                    //被删除节点是父节点的左子节点  
                    if(target == target.parent.left){  
                        //将target的父节点的left设为null  
                        target.parent.left = null;  
                    }else{  
                        target.parent.right = null;  
                    }  
                      
                    target.parent = null;  
                }  
            }  
              
            //左空右不空  
            else if(target.left == null && target.right != null){  
                if(target == root){  
                    root = target.right;  
                }  
                else{  
                    //被删除节点是父节点的左子节点  
                    if(target == target.parent.left){  
                        target.parent.left = target.right;  
                    }  
                    else{  
                        target.parent.right = target.right;  
                    }  
                      
                    //让target的右子树的parent指向target的parent  
                    target.right.parent = target.parent;  
                }  
            }  
              
            else if(target.left != null && target.right == null){  
                if(target == root){  
                    root = target.left;  
                }  
                else{  
                    //被删除节点是父节点的左子节点  
                    if(target == target.parent.left){  
                        target.parent.left = target.left;  
                    }  
                    else{  
                        target.parent.right = target.left;  
                    }  
                      
                    //让target的右子树的parent指向target的parent  
                    target.left.parent = target.parent;  
                }  
            }  
              
            //左右都不为空  
            else{  
                //leftMaxNode:target的左子树中值最大的节点  
                Node leftMaxNode = target.left;  
                  
                //搜索target的左子树中值最大的节点  
                while(leftMaxNode.right != null){  
                    leftMaxNode = leftMaxNode.right;  
                }  
                  
                //从原来的子树中删除leftMaxNode节点  
                leftMaxNode.parent.right = null;  
                  
                leftMaxNode.parent = target.parent;  
                  
                if(target == target.parent.left){  
                    target.parent.left = leftMaxNode;  
                }  
                else{  
                    target.parent.right = leftMaxNode;  
                }  
                  
                leftMaxNode.left = target.left;  
                leftMaxNode.right = target.right;  
                target.parent = target.left = target.right = null;  
            }  
        }  
          
        /** 
         * 根据指定值搜索节点 
         * @param ele 指定值 
         * @return 节点 
         */  
        public Node getNode(T ele){  
            //从根节点开始搜索  
            Node p = root;  
            while(p != null){  
                int cmp = ele.compareTo(p.data);  
                  
                if(cmp < 0){  
                    p = p.left;  
                }  
                else if(cmp > 0){  
                    p = p.right;  
                }  
                else{  
                    return p;  
                }  
            }  
              
            return null;  
        }  
          
        /** 
         * 广度优先遍历 
         * @return 
         */  
        public List<Node> breadthFirst(){  
            Queue<Node> queue = new ArrayDeque<Node>();  
            List<Node> list = new ArrayList<Node>();  
              
            if(root != null){  
                queue.offer(root);  
            }  
              
            while(!queue.isEmpty()){  
                //将该队列的“队尾”元素添加到List中  
                list.add(queue.peek());  
                //弹出队尾节点  
                Node p = queue.poll();  
                  
                //如果左子节点不为null,将它加入“队列”  
                if(p.left != null){  
                    queue.offer(p.left);  
                }  
                  
                if(p.right != null){  
                    queue.offer(p.right);  
                }  
            }  
              
            return list;  
        }  
          
        /** 
         * 中序遍历 
         * @return 
         */  
        public List<Node> inIterator(){  
            return inIterator(root);  
        }  
          
        private List<Node> inIterator(Node node){  
            List<Node> list = new ArrayList<Node>();  
              
            //递归处理左子树  
            if(node.left != null){  
                list.addAll(inIterator(node.left));  
            }  
              
            //处理根节点  
            list.add(node);  
              
            //递归处理右子树  
            if(node.right != null){  
                list.addAll(inIterator(node.right));  
            }  
              
            return list;  
        }  
    }  

     

     

    自己写的排序二叉树的创建和排序

    package com.binary_tree;
    
    public class SortBinTree {
    
        SortBinTree left;
        SortBinTree right;
        int value;
    
        SortBinTree(int value) {
            left = null;
            right = null;
            this.value = value;
    
        }
    
        static SortBinTree insert(SortBinTree node, int value) {
    
            if (node == null) {
                node = new SortBinTree(value);
            } else {
    
                if (node.value > value) {
                    node.left = insert(node.left, value);
                } else {
                    node.right = insert(node.right, value);
                }
            }
            return node;
        }
    
        static SortBinTree find(SortBinTree root, int key) {
    
            if (root == null)
                return null;
    
            if (root.value == key) {
                return root;
            } else {
                if (root.value > key) {
                    return find(root.left, key);
                } else {
                    return find(root.right, key);
                }
            }
    
        }
    
        static void printMiddleOrder(SortBinTree root) {
            if (root == null)
                return;
    
            printMiddleOrder(root.left);
            System.out.println(root.value);
            printMiddleOrder(root.right);
    
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            // TODO Auto-generated method stub
    
            SortBinTree root = null;
            int value[] = { 11, 12, 7, 4, 3, 2, 6, 15, 8, 9 };
            for (int i = 0; i < value.length; i++) {
                root = insert(root, value[i]);
            }
    
            printMiddleOrder(root);
    
            SortBinTree findTree = find(root, 3);
            System.out.println("ss");
    
            printMiddleOrder(findTree);
        }
    
    }

     

     

     参考:二叉排序树

    参考:二叉树的Java实现及特点总结

    参考:排序二叉树及其Java实现

    参考:一步一图一代码之排序二叉树

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/aspirant/p/3557241.html

    展开全文
  • * 二叉排序树BST的插入和中序遍历 * 排序树的中序遍历输出序列是递增的 **/ #include<iostream> using namespace std; #define DataType int #define test_length 12 DataType test_data[test_length]={5,...
    /**
     * 二叉排序树BST的插入和中序遍历
     * 排序树的中序遍历输出序列是递增的
     **/
    #include<iostream>
    using namespace std;
    
    #define DataType int
    #define test_length 12
    DataType test_data[test_length]={5,3,1,4,9,2,4,2,7,6,8,9};     //测试用例
    
    typedef class btNode{   //树的节点,每个节点可以视为一棵树的根,叶子节点的子节点所代表的树为空树
        public:
        DataType data;
        btNode *lchild,*rchild;
    }btNode,*bt;
    
    //BST插入数据
    void Insert(bt &bt_now,DataType Insert_Data)  //注意由于操作的是指针,所以需要传引用过来,否则bt_now释放后原来的树不会有变化
    {
        //树为空的话,新节点就作为根
        if(bt_now==nullptr)       
        {   //创建新节点
            btNode *node;
            node = (btNode*)malloc(sizeof(btNode));
            node->data = Insert_Data;
            node->lchild = nullptr;
            node->rchild = nullptr;
            bt_now = node;
            cout<<"插入成功!插入数据:"<<Insert_Data<<endl;
        }
        //树不为空,就递归找子树,找到合适的位置
        else if(Insert_Data == bt_now->data)         //存在相同值的节点,插入失败       
        {
            cout<<"插入失败!插入数据: "<<Insert_Data<<" 已存在!"<<endl;
            return;
        }
        else if(Insert_Data > bt_now->data)          //比现在树根节点大,则向右边递归
        {
            Insert(bt_now->rchild,Insert_Data);
        }
        else                                         //比现在树根节点小,则向左边递归
        {
            Insert(bt_now->lchild,Insert_Data);
        }  
    }
    
    //这里的Create仅仅是一个批量的Insert,非必须
    //只是注意如果不调用Create,bt需要手动初始化为nullptr
    void Create_BST(bt &bt_now,DataType Create_Data[])
    {
        bt_now = nullptr;
        for(int i=0;i<test_length;i++)
        {
            Insert(bt_now,Create_Data[i]);
        }
    }
    
    //中序遍历输出
    void Inorder_Traversal(bt bt_now)                 //光是遍历输出,就不需要引用了,申明一个指针形参即可
    {
        //当bt_now为nullptr后,意味着访问刚好超过了树的范围,即此时bt_now的父节点为树的叶子节点
        //此时不需要做其他的操作,自然递归返回即可
        //也就是对于每个子递归进程,最后都是输出中间那个父节点,叶子节点相当于是两个nullptr的父节点
        //以上所述仅仅是输出方法,决定遍历顺序的是我们调用递归函数的顺序,即如下代码便为中序
        if(bt_now!=nullptr)       
        {
            Inorder_Traversal(bt_now->lchild);
            //只需要在这里输出,抽象不好理解,画个图就显而易见了
            cout<<bt_now->data<<" ";
            Inorder_Traversal(bt_now->rchild);
        }
    }
    
    int main()
    {
        bt t1;
        Create_BST(t1,test_data);
        Insert(t1,100);
        Inorder_Traversal(t1);
    }

    运行结果:

    插入成功!插入数据:5
    插入成功!插入数据:3
    插入成功!插入数据:1
    插入成功!插入数据:4
    插入成功!插入数据:9
    插入成功!插入数据:2
    插入失败!插入数据: 4 已存在!
    插入失败!插入数据: 2 已存在!
    插入成功!插入数据:7
    插入成功!插入数据:6
    插入成功!插入数据:8
    插入失败!插入数据: 9 已存在!
    插入成功!插入数据:100
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 100
    中序遍历流程

     

    展开全文
  • 二叉排序树的概述及中序遍历

    千次阅读 2020-04-26 13:49:52
    概述: ...点,这个时候我们就引入了二叉排序树。 树结构查找是将查找表按照某种规律建成树结构。因为建构的树结构是按某种规律建立的,因此查找 过程也遵循这种规律,可以获得较高的查找效率。 1、...
  • 二叉排序树,对二叉排序树进行中序遍历,可以得到个递增的有序序列 */ template<class T> class BinNode { public: T key; BinNode* lchild, * rchild; }; template<class T> clas.
  • #include <iostream> #include <cstdio> #include <queue> using namespace std;...struct TreeNode{ ...TreeNode* Insert(TreeNode* root, int x){//二叉排序树建树 if(root == NULL){
  • 二叉排序树中序遍历(非递归不用栈队列) 找到这树的中序遍历的第个节点 相当于找这课二叉树的最小值 BstNode* First(BstNode* ptr)//找到这树的中序遍历的第个节点 { while (ptr != nullptr &&...
  • (2) 建立一棵二叉排序树,然后进行中序遍历,并实现动态查找。(输入零为空) 头文件:1.h #include &lt;iostream&gt; #include &lt;malloc.h&gt; #include &lt;string.h&gt; #define TRUE...
  • 二叉排序树或者是一棵空树,或者是颗具有以下特性的非空二叉树: 若左子树非空,则左子树上所有结点的值都小于根节点的值。 若右子树非空,则左子树上所有结点的值都大于根节点的值。 左、右子树也分别是颗...
  • 给定个二叉树,判断其是否是个有效的二叉搜索。 假设二叉搜索具有如下特征: 1、节点的左子树只包含小于当前节点的数。 2、节点的右子只包含大于当前节点的数。 3、所有左子树和右子自身必须也是...
  • 二叉搜索中序遍历

    千次阅读 2021-03-30 20:30:08
    二叉搜索树(Binary Search Tree),(又:二叉搜索树,二叉排序树)它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根节点的值; 若它的右子树不空,则右子树...
  • 本文链接:https://blog.csdn.net/m0_37609579/article/details/99687256 、计算机科学中的 二、二叉树的定义 一棵树,它的每个节点最多只能有两个子节点,此时就叫二叉树。(我们一般在书中试题中见到的是...
  • 1) 以回车为输入结束标志,输入数列L,生成一棵二叉排序树T; 2) 对二叉排序树T作中序遍历,输出结果; 3) 输入元素x,查找二叉排序树T,若存在含x的结点,则删除该结点, 并作中序遍历(执行操作2);否则输出信息“无x...
  • 概述:二叉排序树也叫二叉查找树,二叉搜索树:BST,对于二叉树中的任何个非叶子节点,要求左节点比当前节点值小,右子节点比当前节点值大。 生成二叉查找树的流程 //代理类 public class BinaryTree { Node ...
  • 二叉排序树中序遍历是递增的!!!记住
  • 数据结构重点章节的实验,包含图的遍历 各种排序 二叉排序树,详细的源码,截图,测试数据,供初学者参考
  • 二叉排序树创建、中序遍历(由小到大)、交换左右子树输出(由大到小),完整C++实现代码,在Clion中编译通过。 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "malloc.h" //...
  • 给定二叉搜索的根节点 root ,和个整数 k ,请你设计个算法查找其中第 k 个最小元素(从 1 开始计数)。 BST 的中序遍历其实就是升序排序的结果 var kthSmallest = function(root, k) { let res = 0, ...
  • 针对数据结构的遍历问题主要有四种,前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历,我们主要说明一下二叉树前序、中序、后序的递归方式代码模板。 基本思想 前序遍历:根结点 —> 左子树 —> 右子 中序...
  • 二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: (1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值; (2)若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值; ...
  • 中序遍历树并判断是否为二叉搜索 对给定的有N个节点(N>=0)的二叉树,给出中序遍历序列,并判断是否为二叉搜索。 题目保证二叉树不超过200个节点,节点数值在整型int范围内且各不相同。 输入格式: 第行是...
  • 给你个二叉树的根节点 root ,判断其是否是个有效的二叉搜索。 有效 二叉搜索定义如下: 节点的左子树只包含 小于 当前节点的数。...算法:树中序遍历的顺序为左根右,根据二叉树搜索的性质,如果一棵树
  • 二叉查找 中序遍历

    2020-11-08 15:49:01
    * 二叉查找 */ public class BinarySortTreeTest { // 创建个节点类 包含值,左节点 右节点 public class Node { int value; Node left; Node right; public Node() { } // 有参构造 .

空空如也

空空如也

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中序遍历一棵二叉排序树