數據結構與演算法c視頻
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《數據結構與演算法分析（C++版）（第二版）》（[美] Clifford A.Shaffer）電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名：數據結構與演算法分析（C++版）（第二版）
作者：[美] Clifford A.Shaffer
譯者：張銘
豆瓣評分：7.1
出版社：電子工業出版社
出版年份：2002-6
頁數：327
內容簡介：
本書採用程序員最愛用的面向對象C+ +語言來描述數據結構和演算法，並把數據結構原理和演算法分析技術有機地結合在一起，系統介紹了各種類型的數據結構和排序、檢索的各種方法。作者非常注意對每一種數據結構不同存儲方法及有關演算法進行分析比較。書中還引入了一些比較高級的數據結構與先進的演算法分析技術，並介紹了可計算性理論的一般知識。本版的重要改進在於引入了參數化的模板，從而提高了演算法中數據類型的通用性，支持高效的代碼重用。本書概念清楚、邏輯性強、內容新穎，可作為大專院校計算機軟體專業與計算機應用專業學生的教材和參考書，也可供計算機工程技術人員參考。
作者簡介：
Associate Professor
2000A Torgerson
Department of Computer Science
Virginia Tech
Blacksburg, VA 24061
B. 數據結構與演算法分析 —— C 語言描述：二叉樹
二叉樹（binary tree）是一棵樹，其中每個節點的兒子都不能多於兩個。
二叉樹的一個性質是平均二叉樹的深度要比 N 小的多，這個性質有時很重要。分析表明，這個平均深度為 ，而對於特殊類型的二叉樹，即二叉查找樹(binary search tree)。其深度的平均值是 。不幸的是，在最壞情況下，這個深度可以大到 N-1 的。
因為一棵二叉樹最多有兩個兒子，所以我們可以用指針直接指向它們。樹節點的聲明在結構上類似於雙鏈表的聲明，在聲明中，一個節點就是由 key（關鍵字）信息加上兩個指向其他節點的指針（Left 和 Right）組成的結構。
應用於鏈表上的許多法則也可以應用到樹上。特別地，當進行一次插入時，必須調用 malloc 創建一個節點。節點可以在調用 free 刪除後釋放。
我們可以用在畫鏈表時常用的矩形框畫出二叉樹，但是，樹一般畫成圓圈並用一些直線連接起來，因為二叉樹實際上就是圖（graph）。當涉及樹時，我們也不顯示地畫出 NULL 指針，因為具有 N 個節點的每一棵二叉樹都將需要 N+1 個 NULL 指針。
二叉樹有許多與搜索無關的重要應用。二叉樹的主要用處之一是在編譯器的設計領域。
上圖就是一個表達式樹（expression tree）。表達式樹的樹葉是操作樹（operand），比如常數或者變數，而其他的節點為操作符（operator）。由於這里所有的操作都是二元的，因此這棵特定的樹正好是二叉樹，雖然這是最簡單的情況，但是節點含有的兒子還是有可能多於兩個的。一個節點也有可能只有一個兒子，如果有一目減算符（unary minus operator）的情形。可以將通過遞歸計算左子樹和右子樹所得到的值應用在根處的算符操作中而算出表達式樹 T 的值。上面里的例子中，左子樹的值是「((3+1) 3)/((9-5)+2)」，右子樹的值是「(3 (7-4)+6)」，因此整棵樹的表達式就是圖上的結果。
我們可以通過遞歸產生一個帶括弧的左表達式，然後列印出在根處的運算符，最後再遞歸地產生一個帶括弧的右表達式而得到一個（對兩個括弧整體進行計算的）中綴表達式（infix expression）。這種一般的方法（左，節點，右）稱為中序遍歷（inorder traversal）；由於其產生的表達式類型，這種遍歷很容易記憶。
另一個遍歷策略是遞歸列印出左子樹、右子樹，然後列印運算符。如果我們應用這種策略於上面的樹，則輸出將是「31+3 95-2+/743- 6+-」。這種遍歷策略一般稱為後序遍歷（postorder traversal）。
第三種遍歷策略是先列印出運演算法，然後遞歸地列印出右子樹和左子樹。同樣的，應用這種策略於上面的樹，則輸出將是「-/ ++313-952+ 3-746」，這是一種不太常用前綴（prefix）記法，這種遍歷策略為先序遍歷（preorder traversal）。
這里我們只給出一種演算法，來把後綴表達式轉變成表達式樹。這里的要點是，一次一個符號地讀入表達式。如果符號是操作符，那麼我們就建立一個單節點樹並將一個指向它的指針推入棧中。如果符號是操作符，那麼我們就從棧中彈出指向兩棵樹 和 的那兩個指針( 的先彈出)並形成一棵新的樹，該樹的根就是操作符，它的左、右兒子分別指向 和 。然後將這棵新樹的指針壓入棧中。
C. 自學c語言中的數據結構與演算法，看哪些書比較好
自學c語言中的數據結構與演算法，我把它分為入門，鞏固，應用，提高，進化這幾個階段，不同階段可以看不同書籍。
《數據結構與演算法分析——C語言描述》 ，一般大學普遍教程。
《演算法設計與分析》
《演算法引論》
《Elements of Programming》
《C Interfaces and Implementation》
這個相關書籍貌似沒得，可以自己是一些功能，如下：
《Algorithm Design Manual》
《The Science of Programming》
《編程珠璣》
《Algorithms 4th》
《Advanced Data Structures》
如果你想成為一個碼農或是熟練工（Code Monkey），你大可以不學演算法，因為演算法對你確實沒有用；但如果你想成為一個優秀的開發者（Developer），扎實的演算法必不可少，因為你會不斷的掉進一些只能藉助演算法才能爬出去的坑裡。所以，騷年加油把。
D. 什麼是演算法與數據結構
演算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
演算法可以理解為有基本運算及規定的運算順序所構成的完整的解題步驟。或者看成按照要求設計好的有限的確切的計算序列，並且這樣的步驟和序列可以解決一類問題。
一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：
1、有窮性： 一個演算法必須保證執行有限步之後結束；
2、確切性： 演算法的每一步驟必須有確切的定義；
3、輸入：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定除了初始條件；
4、輸出：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；
5、可行性： 演算法原則上能夠精確地運行，而且人們用筆和紙做有限次運算後即可完成。
計算機科學家尼克勞斯-沃思曾著過一本著名的書《數據結構十演算法= 程序》，可見演算法在計算機科學界與計算機應用界的地位。
數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。
一般認為，一個數據結構是由數據元素依據某種邏輯聯系組織起來的。對數據元素間邏輯關系的描述稱為數據的邏輯結構；數據必須在計算機內存儲，數據的存儲結構是數據結構的實現形式，是其在計算機內的表示；此外討論一個數據結構必須同時討論在該類數據上執行的運算才有意義。
在許多類型的程序的設計中，數據結構的選擇是一個基本的設計考慮因素。許多大型系統的構造經驗表明，系統實現的困難程度和系統構造的質量都嚴重的依賴於是否選擇了最優的數據結構。許多時候，確定了數據結構後，演算法就容易得到了。有些時候事情也會反過來，我們根據特定演算法來選擇數據結構與之適應。不論哪種情況，選擇合適的數據結構都是非常重要的。
選擇了數據結構，演算法也隨之確定，是數據而不是演算法是系統構造的關鍵因素。這種洞見導致了許多種軟體設計方法和程序設計語言的出現，面向對象的程序設計語言就是其中之一。
在計算機科學中，數據結構是一門研究非數值計算的程序設計問題中計算機的操作對象（數據元素）以及它們之間的關系和運算等的學科，而且確保經過這些運算後所得到的新結構仍然是原來的結構類型。
「數據結構」作為一門獨立的課程在國外是從1968年才開始設立的。 1968年美國唐·歐·克努特教授開創了數據結構的最初體系，他所著的《計算機程序設計技巧》第一卷《基本演算法》是第一本較系統地闡述數據的邏輯結構和存儲結構及其操作的著作。「數據結構」在計算機科學中是一門綜合性的專業基礎課。數據結構是介於數學、計算機硬體和計算機軟體三者之間的一門核心課程。數據結構這一門課的內容不僅是一般程序設計（特別是非數值性程序設計）的基礎，而且是設計和實現編譯程序、操作系統、資料庫系統及其他系統程序的重要基礎。
計算機是一門研究用計算機進行信息表示和處理的科學。這裡面涉及到兩個問題：
信息的表示
信息的處理
而信息的表示和組又直接關繫到處理信息的程序的效率。隨著計算機的普及，信息量的增加，信息范圍的拓寬，使許多系統程序和應用程序的規模很大，結構又相當復雜。因此，為了編寫出一個「好」的程序，必須分析待處理的對象的特徵及各對象之間存在的關系，這就是數據結構這門課所要研究的問題。眾所周知，計算機的程序是對信息進行加工處理。在大多數情況下，這些信息並不是沒有組織，信息（數據）之間往往具有重要的結構關系，這就是數據結構的內容。數據的結構，直接影響演算法的選擇和效率。
計算機解決一個具體問題時，大致需要經過下列幾個步驟：首先要從具體問題中抽象出一個適當的數學模型，然後設計一個解此數學模型的演算法（Algorithm），最後編出程序、進行測試、調整直至得到最終解答。尋求數學模型的實質是分析問題，從中提取操作的對象，並找出這些操作對象之間含有的關系，然後用數學的語言加以描述。計算機演算法與數據的結構密切相關，演算法無不依附於具體的數據結構，數據結構直接關繫到演算法的選擇和效率。運算是由計算機來完成，這就要設計相應的插入、刪除和修改的演算法 。也就是說，數據結構還需要給出每種結構類型所定義的各種運算的演算法。
數據是對客觀事物的符號表示，在計算機科學中是指所有能輸入到計算機中並由計算機程序處理的符號的總稱。
數據元素是數據的基本單位，在計算機程序中通常作為一個整體考慮。一個數據元素由若干個數據項組成。數據項是數據的不可分割的最小單位。有兩類數據元素：一類是不可分割的原子型數據元素，如：整數"5"，字元 "N" 等；另一類是由多個款項構成的數據元素，其中每個款項被稱為一個數據項。例如描述一個學生的信息的數據元素可由下列6個數據項組成。其中的出身日期又可以由三個數據項："年"、"月"和"日"組成，則稱"出身日期"為組合項，而其它不可分割的數據項為原子項。
關鍵字指的是能識別一個或多個數據元素的數據項。若能起唯一識別作用，則稱之為 "主" 關鍵字，否則稱之為 "次" 關鍵字。
數據對象是性質相同的數據元素的集合，是數據的一個子集。數據對象可以是有限的，也可以是無限的。
數據處理是指對數據進行查找、插入、刪除、合並、排序、統計以及簡單計算等的操作過程。在早期，計算機主要用於科學和工程計算，進入八十年代以後，計算機主要用於數據處理。據有關統計資料表明，現在計算機用於數據處理的時間比例達到80%以上，隨著時間的推移和計算機應用的進一步普及，計算機用於數據處理的時間比例必將進一步增大。
數據結構是指同一數據元素類中各數據元素之間存在的關系。數據結構分別為邏輯結構、存儲結構（物理結構）和數據的運算。數據的邏輯結構是對數據之間關系的描述，有時就把邏輯結構簡稱為數據結構。邏輯結構形式地定義為（K，R）（或（D，S）），其中，K是數據元素的有限集，R是K上的關系的有限集。
數據元素相互之間的關系稱為結構。有四類基本結構：集合、線性結構、樹形結構、圖狀結構（網狀結構）。樹形結構和圖形結構全稱為非線性結構。集合結構中的數據元素除了同屬於一種類型外，別無其它關系。線性結構中元素之間存在一對一關系，樹形結構中元素之間存在一對多關系，圖形結構中元素之間存在多對多關系。在圖形結構中每個結點的前驅結點數和後續結點數可以任意多個。
數據結構在計算機中的表示（映像）稱為數據的物理（存儲）結構。它包括數據元素的表示和關系的表示。數據元素之間的關系有兩種不同的表示方法：順序映象和非順序映象，並由此得到兩種不同的存儲結構：順序存儲結構和鏈式存儲結構。順序存儲方法：它是把邏輯上相鄰的結點存儲在物理位置相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接關系來體現，由此得到的存儲表示稱為順序存儲結構。順序存儲結構是一種最基本的存儲表示方法，通常藉助於程序設計語言中的數組來實現。鏈接存儲方法：它不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上亦相鄰，結點間的邏輯關系是由附加的指針欄位表示的。由此得到的存儲表示稱為鏈式存儲結構，鏈式存儲結構通常藉助於程序設計語言中的指針類型來實現。索引存儲方法：除建立存儲結點信息外，還建立附加的索引表來標識結點的地址。散列存儲方法：就是根據結點的關鍵字直接計算出該結點的存儲地址。
數據結構中，邏輯上（邏輯結構：數據元素之間的邏輯關系）可以把數據結構分成線性結構和非線性結構。線性結構的順序存儲結構是一種隨機存取的存儲結構，線性表的鏈式存儲結構是一種順序存取的存儲結構。線性表若採用鏈式存儲表示時所有結點之間的存儲單元地址可連續可不連續。邏輯結構與數據元素本身的形式、內容、相對位置、所含結點個數都無關。
演算法的設計取決於數據（邏輯）結構，而演算法的實現依賴於採用的存儲結構。數據的運算是在數據的邏輯結構上定義的操作演算法，如檢索、插入、刪除、更新的排序等。
E. 數據結構與演算法分析 —— C 語言描述：開放定址法
分離鏈接散列演算法的缺點是需要指針，由於給新單元分配地址需要時間，因此這就導致演算法的速度多少有些緩慢，同時演算法實際上還要求實現另一種數據結構。除使用鏈表解決沖突外，開放定址散列法（open addressing hashing）是另外一種用鏈表解決沖突的方法。在開放定址散列演算法系統中，如果有沖突發生，那麼就要嘗試選擇另外的單元，直到找出空的單元為止。更一般地，單元 相繼試選，其中 ，且 。函數 F 是沖突解決方法，因為所有的數據都要置入表內，所以開放定址散列法所需要的表要比分離鏈接散列用的表大。一般說來，對開放定址散列演算法來說，裝填因子應該低於 。開放定址散列法有三種常用的沖突解決辦法：
在線性探測法中，函數 F 是 的線性函數，典型的情形是 。這相當於逐個探測每個單元（必要時可以繞回）以查找出一個空空單元。即插入一個第一個沖突關鍵字，它將被放入下一個空閑地址，即地址 0，該地址是開放的。之後插入的沖突關鍵字，會對表進行試選，只要表足夠大，總能夠找到一個自由單元，但是如此花費的時間是相當多的。更糟的是，即使表相對較空，這樣占據的單元也會開始形成一些區塊，其結果稱為一次聚集（primary clustering），於是，散列到區塊中的任何關鍵字都需要多次試選單元才能解決沖突，然後該關鍵字被添加到相應的區塊中。
可以證明，使用線性探測的預期探測次數對於插入和不成功的查找來說大約為 ，而對於成功的查找來說則是 。略加思考不難得出，成功查找應該比不成功查找平均花費較少的時間。
如果聚算不算是問題，那麼對應的公式就不難得到。我們假設有一個很大的表，並設每次探測都與前面的探測無關。對於隨機沖突解決辦法而言，這些假設是成立的，並且當 不是非常接近 1 時也是合理的。首先，我們導出在一次不成功查找中探測的期望次數，而這正是直到我們找到一個空單元的探測次數。由於空單元所佔的份額為 ，因此我們預計要探測的單元數是 。一次成功查找的探測次數等於該特定元素插入時所需要的探測次數。當一個元素被插入時，可以看成是一次不成功查找的結果。因此，我們可以使用一次不成功查找的開銷來計算一次成功查找的平均開銷。
需要指出， 在 0 到當前值之間的變化，因此早期的插入操作開銷較少，從而降低平均開銷。我可以通過使用積分計算插入時間平均值的方法來估計平均值，如此得到
這些公式顯然優於線性探測相應的公式，聚集不僅是理論上的問題，而且實際上也發生在具體的實現中。線性探測的預計探測次數與 呈正比，即 越小，插入操作平均次數越少。
平方探測是消除線性探測中一次聚集問題的沖突解決辦法。平方探測就是沖突函數為二次函數的探測方法。流行的選擇是 。
對於線性探測，讓元素幾乎填滿散列表並不是個好主意，因為此時表的性能會降低。對於平方探測情況甚至更糟：一旦表被填滿超過一半，當表的大小不是素數時甚至在表被填滿超過一半之前，就不能保證一次找到一個空單元了。這是因為最多有一半的表可以用作解決沖突的備選位置。
定理：如果使用平方探測，且表的大小是素數，那麼當表至少有一半是空的時候，總能夠插入一個新的元素。
哪怕表有比一半多一個的位置被填滿，那麼插入都有可能失敗（雖然這是非常難以見到的，但是把它記住很重要。）。另外，表的大小是素數也非常重要，如果表的大小不是素數，則備選單元的個數可能會銳減。
在開放定址散列表中，標準的刪除操作不能施行，因為相應的單元可能已經引起過沖突，元素繞過它存在了別處。例如，如果我們刪除一個沖突的中間元素，那麼實際上所有其他的 Find 常式都將不能正確運行。因此，開放定址散列表需要懶惰刪除，雖然在這種情況下並不存在真正意義上的懶惰。
開放定址散列表的類型聲明如下，這里，我們不用鏈表數組，而是使用散列表項單元的數組，與在分離鏈接散列中一樣，這些單元也是動態分配地址的。
初始化開放定址散列表的常式如下，由分配空間（第1～10行）及其後將每個單元的 Info 域設置為 Empty 組成。
使用平方探測散列法的 Find 常式如下。如果分裂鏈接散列法一樣， 將返回 Key 在散列表中的位置。如果 Key 不出現，那麼 Find 將返回最後的單元。該單元就是當需要時，Key 將被插入的地方。此外，因為被標記了 Empty，所以表達 Find 失敗很容易。為了方便起見，我們假設散列表的大小至少為表中元素個數的兩倍，因此平方探測方法總能夠實現。否則，我們就要在第 4 行前測試 。在下面的常式中，標記為刪除的那些元素被認為還在表內，這可能引起一些問題，因為該表可能提前過滿。
第 4～6 行為進行平方探測的快速方法。由平方解決函數的定義可知， ，因此，下一個要探測的單元可以用乘以 2（實際上就是進行一位二進制移位）並減 1 來確定。如果新的定位越過數組，那麼可以通過減去 TableSize 把它拉回到數組范圍內。這比通常的方法要快，因為它避免了看似需要的乘法和除法。注意一條重要的警告：第 3 行的測試順序很重要，切勿改變它。
下面的常式是插入。正如分離鏈接散列方法那樣，若 Key 已經存在，則我們就什麼也不做。其他工作只是簡單的修改。否則，我們就把要插入的元素放在 Find 常式指出的地方。
雖然平方探測排除了一次聚集，但是散列到同一位置上的那些元素將探測相同的備選單元。這叫做二次聚集（secondary clustering）。二次聚集是理論上的一個小缺憾，模擬結果指出，對每次查找，它一般要引起另外的少於一半的探測。
雙散列（double hashing）能夠解決平方探測中的二次聚集問題，不過也需要花費另外的一些乘法和除法形銷。對於雙散列，一種流行的選擇是 。這個公式是說，我們將第二個散列函數應用到 X 並在距離 , 等處探測。 選擇的不好將會是災難性的。
在雙散列時，保證表的帶下為素數是非常重要的。假設我們在插入一個關鍵字的時候，發現它已經引發沖突，就會選擇備選位置，如果表的大小不是素數，那麼備選單元就很有可能提前用完。然後，如果雙散列正確實現，則模擬表明，預期的探測次數幾乎和隨機沖突解決方法的情形相同。這使得雙散列理論上很有吸引力，不過，平方探測不需要使用第二個散列函數，從而在實踐中可能更簡單並且更快。
F. 請問大學學習數據結構與演算法（C語言版）需要多強的C語言基礎
李明傑老師：每周一道演算法題 通關演算法面試課（超清視頻）網路網盤
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若資源有問題歡迎追問~
G. 數據結構與演算法分析 C++
你說的是中序線索二叉樹的插入和刪除
#include<stdio.h>
#include"malloc.h"
#include"windows.h"
#definemaxsize20//規定樹中結點的最大數目
typedefstructnode{//定義數據結構
intltag,rtag;//表示child域指示該結點是否孩子
chardata;//記錄結點的數據
structnode*lchild,*rchild;//記錄左右孩子的指針
}Bithptr;
Bithptr*Q[maxsize];//建隊，保存已輸入的結點的地址
Bithptr*CreatTree(){//建樹函數，返回根指針
charch;
intfront,rear;
Bithptr*T,*s;
T=NULL;
front=1;rear=0;//置空二叉樹
printf("建立一棵二叉樹，請輸入結點信息： ");
printf("請輸入新的結點信息，@為空結點，#為結束標志：");
ch=getchar()();//輸入第一個字元
while(ch!='#')//判斷是否為結束字元
{
s=NULL;
if(ch!='@')//判斷是否為虛結點
{
s=(Bithptr*)malloc(sizeof(Bithptr));
s->data=ch;
s->lchild=NULL;
s->rchild=NULL;
s->rtag=0;
s->ltag=0;
}
rear++;
Q[rear]=s;//將結點地址加入隊列中
if(rear==1)T=s;//輸入為第一個結點為根結點
else
{
if(s!=NULL&&Q[front]!=NULL)//孩子和雙親結點均不是虛結點
if(rear%2==0)
Q[front]->lchild=s;
elseQ[front]->rchild=s;
if(rear%2==1)front++;
}getchar()();
printf("請輸入新的結點信息，@為空結點，#為結束標志：");
ch=getchar()();
}
returnT;
}
voidInorder(Bithptr*T)//中序遍歷
{
if(T)
{
if(T->ltag!=1)Inorder(T->lchild);
printf("→%c",T->data);
if(T->rtag!=1)Inorder(T->rchild);
}
}
Bithptr*pre=NULL;
voidPreThread(Bithptr*root)//中序線索化演算法，函數實現
{
Bithptr*p;
p=root;
if(p){
PreThread(p->lchild);//線索化左子樹
if(pre&&pre->rtag==1)pre->rchild=p;//前驅結點後繼線索化
if(p->lchild==NULL)
{
p->ltag=1;
p->lchild=pre;
}
if(p->rchild==NULL)//後繼結點前驅線索化
p->rtag=1;
pre=p;
PreThread(p->rchild);
}
}
voidPrintIndex(Bithptr*t)//輸出線索
{
Bithptr*f;
f=t;
if(f)
{
if(f->ltag==1&&f->lchild==NULL&&f->rtag==1)printf("【%c】",f->data);//如果是第一個結點
if(f->ltag==1&&f->lchild!=NULL)printf("%c→【%c】",f->lchild->data,f->data);//如果此結點有前驅就輸出前驅和此結點
if(f->ltag==1&&f->rtag==1&&f->rchild!=NULL)printf("→%c",f->rchild->data);//如果此結點有前驅也有後繼，就輸出後繼
elseif(f->rtag==1&&f->rchild!=NULL)printf("【%c】→%c",f->data,f->rchild->data);//如果沒有前驅，就輸出此結點和後繼
printf(" ");
if(f->ltag!=1)PrintIndex(f->lchild);
if(f->rtag!=1)PrintIndex(f->rchild);
}
}
Bithptr*SearchChild(Bithptr*point,charfindnode)//查找孩子結點函數
{
Bithptr*point1,*point2;
if(point!=NULL)
{
if(point->data==findnode)returnpoint;
else
if(point->ltag!=1){point1=SearchChild(point->lchild,findnode);if(point1!=NULL)returnpoint1;}
if(point->rtag!=1){point2=SearchChild(point->rchild,findnode);if(point2!=NULL)returnpoint2;}
returnNULL;
}
else
returnNULL;
}
Bithptr*SearchPre(Bithptr*point,Bithptr*child)//查找父親結點函數
{
Bithptr*point1,*point2;
if(point!=NULL)
{
if((point->ltag!=1&&point->lchild==child)||(point->rtag!=1&&point->rchild==child))returnpoint;//找到則返回
else
if(point->ltag!=1)
{
point1=SearchPre(point->lchild,child);
if(point1!=NULL)
returnpoint1;
}
if(point->rtag!=1)
{
point2=SearchPre(point->rchild,child);
if(point2!=NULL)
returnpoint2;
}
returnNULL;
}
else
returnNULL;
}
voidInsert(Bithptr*root)
{
charch;
charc;
Bithptr*p1,*child,*p2;
printf("請輸入要插入的結點的信息:");
scanf("%c",&c);
scanf("%c",&c);
p1=(Bithptr*)malloc(sizeof(Bithptr));//插入的結點信息
p1->data=c;
p1->lchild=NULL;
p1->rchild=NULL;
p1->rtag=0;
p1->ltag=0;
printf("輸入查找的結點信息:");
scanf("%c",&ch);
scanf("%c",&ch);
child=SearchChild(root,ch);//查孩子結點的地址
if(child==NULL){
printf("沒有找到結點 ");
system("pause");
return;
}
elseprintf("發現結點%c ",child->data);
if(child->ltag==0)//當孩子結點有左孩子的時候
{
p2=child;
child=child->lchild;
while(child->rchild&&child->rtag==0)//找到左子樹下，最右結點
child=child->rchild;
printf("發現結點%c ",child->data);
p1->rchild=child->rchild;//後繼化
p1->rtag=1;
child->rtag=0;
child->rchild=p1;//連接
p1->lchild=child;//前驅化
p1->ltag=1;
}
else//當孩子結點沒有左孩子的時候
{
p1->lchild=child->lchild;//前驅化
child->ltag=0;
p1->ltag=1;
child->lchild=p1;
p1->rchild=child;
p1->rtag=1;
}
printf(" 插入結點操作已經完成，並同時完成了線索化的恢復 ");
}
H. 演算法和數據結構有什麼區別
一、指代不同
1、演算法：是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令。
2、數據結構：指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。
二、目的不同
1、演算法：指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。
2、數據結構：研究的是數據的邏輯結構和數據的物理結構之間的相互關系，並對這種結構定義相適應的運算，設計出相應的演算法，並確保經過這些運算以後所得到的新結構仍保持原來的結構類型。
三、特點不同
1、演算法：演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步驟，即每個計算步驟都可以在有限時間內完成。
2、數據結構：核心技術是分解與抽象。通過分解可以劃分出數據的3個層次；再通過抽象，舍棄數據元素的具體內容，就得到邏輯結構。