倒叉树算法

⑴ 数据结构c二叉树的算法

额 我来讲讲吧：
第一个问题 你问应该用何种方式来存储，这个问题纠结了，什么叫应该用什么方式存储，当然是都可以啦两种方式~~不过你的意思可能是哪种方式最好，如果就是进行那两种操作的话，是顺序存储方式比较好（你应该知道顺序和链式两种吧）；其实二叉树是很少用顺序方式存储的。但是由于你已经说了你是完全二叉树，那么就可以考虑顺序方式存储了；书序二叉树每个节点你可以编号，直接运算序号就可以找到父节点和两个子节点了。
第二个问题 用C++写了 就采用链式结构吧 每个节点内有lchild rchild指针分别指向左右两孩子结点;结点类型就假定Node吧:
void exchange (Node * node){
exchange(node->lchild);
exchange(node->rchild)；
Node * n;
n=node->lchild;
node->lchild=node->rchild;
node->rchild=n;
}//递归方式实现的函数
exchange(bt);
非递归算法就需要借助队列了 代码较长 不想打了；队列就是实现按层次操作每个节点；操作玩的结点一次出队，出队的同时他们的孩子一次入队，最后没有结点入队出队就算法结束了；一般都是深度优先的递归算法来使用树形结构，很少有按层次结构非递归算法的，树形结构发明出来就是让你深度搜索用的

⑵ 二叉树的算法

如果一棵具有n个结点的深度为k的二叉树，它的每一个结点都与深度为k的满二叉树中编号为1~n的结点一一对应，这棵二叉树称为完全二叉树。
可以根据公式进行推导，假设n0是度为0的结点总数（即叶子结点数），n1是度为1的结点总数，n2是度为2的结点总数，由二叉树的性质可知：n0＝n2＋1，则n= n0＋n1＋n2（其中n为完全二叉树的结点总数），由上述公式把n2消去得：n= 2n0+n1－1，由于完全二叉树中度为1的结点数只有两种可能0或1，由此得到n0＝（n＋1）/2或n0＝n/2，合并成一个公式：n0＝（n＋1）/2 ，就可根据完全二叉树的结点总数计算出叶子结点数。

因此叶子结点数是(839+1)/2=420

⑶ 二叉树算法

int deep(BiTree T)
{
int a,b;
if(T==NULL)//若为空树，深度为0
return 0;
if((a=deep(T->lchild))>(b=deep(T->rchild)))//若左孩子深度大于右孩子
return(a+1);//返回左孩子深度＋1
else reurn(b+1);//否则返回右孩子深度＋1
}

⑷ 二叉树的重建算法是什么

这个算法其实很简单的。
首先你自己要能够根据先序和中序能够手动的建立起来树。
先序串：DBACEGF，先序的第一个节点一定是根节点，这样我们就知道了根节点是D.
再看中序， 在中序串之中，根结点的前边的所有节点都是左子树中，ABCDEFG，所以D节点前面的ABC就是左子树的中序串。再看枝缺前续串 DBACEGF， 由于左子树的节点是ABC，我们可以得到左子树的前续周游的运携串为: BAC. 有了旁搭伏左子树的前序串BAC，和中序串ABC ，我们就可以递归的把左子树给建立起来。 同样，可以建立起右子树。

class TreeNode
{
pubic:
char value;
TreeNode *left;
TreeNode *right;
TreeNode(char c): value(c){
left = NULL;
rigth = NULL;
}
~TreeNode() {
if(left != NULL) delete left;
if(right != NULL) delete right;
}
};

TreeNode* buildTrece(char *pre, char *mid, int n)
{
if (n==0) return NULL;

char c = pre[0];
TreeNode *node = new TreeNode(c); //This is the root node of this tree/sub tree.

for(int i=0; i<n && mid[i]!=c; i++);
int lenL = i; // the node number of the left child tree.
int lenR = n - i -1; // the node number of the rigth child tree.

//build the left child tree. The first order for thr left child tree is from
// starts from pre[1], since the first element in pre order sequence is the root
// node. The length of left tree is lenL.
if(lenL > 0) node->left = buildTree(&pre[1], &mid[0], lenL);

//build the right child tree. The first order stree of right child is from
//lenL + 1(where 1 stands for the root node, and lenL is the length of the
// left child tree.)
if(lenR > 0) node->right = buildTree(&pre[lenL+1], &mid[lenL+1], lenR);

return node;
}

⑸ 二叉树各种计算公式总结有哪些

二叉树各种计算公式总结有n个节点的二叉树一共有2n除以n乘以 n+1这种，n层二叉树的第n层最多为2乘n减1个。二叉树节点计算公式 N 等于n0加n1加n2，度为0的叶子节点比度为2的节点数多一个。N等于1乘n1加2乘n2加1。具有n个节点的完全二叉树的深度为log2n加 1。

二叉树的含义

二叉树是树形结构的一个重要类型。许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树形式，即使是一般的树也能简单地转换为二叉树，而且二叉树的存储结构及其算法都较为简单，因此二叉树显得特别重要。二叉树特点是每个最多只能有两棵子树，且有左右之分。

二叉树是n个有限元素的集合，该集合或者为空，或者由一个称为根的元素及两个不相交的，被分别称为左子树和右子树的二叉树组成，是有序树。当集合为空时，称该二叉树为空二叉树。

⑹ 关于二叉树的算法.C++

#include<vector>
#include<iostream>
usingnamespacestd;
structTreeNode
{
intval;
TreeNode*left;
TreeNode*right;
TreeNode(intx):val(x),left(NULL),right(NULL){} //constructionfunction
};
voidfun(TreeNode*root,vector<TreeNode*>&vt)
{
if(root==nullptr)
return;
vt.push_back(root);
fun(root->left,vt);
fun(root->right,vt);
for(autoele:vt)
cout<<ele->val<<"";
cout<<endl;
vt.pop_back();
}

intmain()
{
TreeNode*root=newTreeNode(0);
root->left=newTreeNode(1);
root->right=newTreeNode(2);
root->left->right=newTreeNode(3);
root->left->right->left=newTreeNode(4);
root->right->left=newTreeNode(5);
root->right->right=newTreeNode(6);
vector<TreeNode*>vt;
fun(root,vt);
}

⑺ 二叉树的深度算法怎么算啊

二叉树的深度算法：
一、递归实现基本思想：
为了求得树的深度，可以先求左右子树的深度，取二者较大者加1即是树的深度，递归返回的条件是若节点为空，返回0
算法：
1
int
FindTreeDeep(BinTree
BT){
2
int
deep=0;
3
if(BT){
4
int
lchilddeep=FindTreeDeep(BT->lchild);
5
int
rchilddeep=FindTreeDeep(BT->rchild);
6
deep=lchilddeep>=rchilddeep?lchilddeep+1:rchilddeep+1;
7
}
8
return
deep;
9
}
二、非递归实现基本思想：
受后续遍历二叉树思想的启发，想到可以利用后续遍历的方法来求二叉树的深度，在每一次输出的地方替换成算栈S的大小，遍历结束后最大的栈S长度即是栈的深度。
算法的执行步骤如下：
（1）当树非空时，将指针p指向根节点，p为当前节点指针。
（2）将p压入栈S中，0压入栈tag中，并令p执行其左孩子。
（3）重复步骤（2），直到p为空。
（4）如果tag栈中的栈顶元素为1，跳至步骤（6）。从右子树返回
（5）如果tag栈中的栈顶元素为0，跳至步骤（7）。从左子树返回
（6）比较treedeep与栈的深度，取较大的赋给treedeep，对栈S和栈tag出栈操作，p指向NULL，并跳至步骤（8）。
（7）将p指向栈S栈顶元素的右孩子，弹出栈tag，并把1压入栈tag。（另外一种方法，直接修改栈tag栈顶的值为1也可以）
（8）循环（2）~（7），直到栈为空并且p为空
（9）返回treedeep，结束遍历
1
int
TreeDeep(BinTree
BT
){
2
int
treedeep=0;
3
stack
S;
4
stack
tag;
5
BinTree
p=BT;
6
while(p!=NULL||!isEmpty(S)){
7
while(p!=NULL){
8
push(S,p);
9
push(tag,0);
10
p=p->lchild;
11
}
12
if(Top(tag)==1){
13
deeptree=deeptree>S.length?deeptree:S.length;
14
pop(S);
15
pop(tag);
16
p=NULL;
17
}else{
18
p=Top(S);
19
p=p->rchild;
20
pop(tag);
21
push(tag,1);
22
}
23
}
24
return
deeptree;
25
}

⑻ 二叉树的深度怎么算

二叉树的深度计算，首先要判断节点，以下是计算二叉树的详细步骤：

1、一颗树只有一个节点，它的深度是1；

2、二叉树的根节点只有左子树而没有右子树，那么可以判断，二叉树的深度应该是其左子树的深度加1；

3、二叉树的根节点只有右子树而没有左子树，那么可以判断，那么二叉树的深度应该是其右树的深度加1；

4、二叉树的根节点既有右子树又有左子树，那么可以判断，那么二叉树的深度应该是其左右子树的深度较大值加1。

一棵深度为k，且有2^k-1个节点的二叉树，称为满二叉树。这种树的特点是每一层上的节点数都是最大节点数。而在一棵二叉树中，除最后一层外，若其余层都是满的，并且最后一层或者是满的，或者是在右边缺少连续若干节点，则此二叉树为完全二叉树。

具有n个节点的完全二叉树的深度为floor(log2n)+1。深度为k的完全二叉树，至少有2k-1个叶子节点，至多有2k-1个节点。

5、有N个结点的完全二叉树各结点如果用顺序方式存储，则结点之间有如下关系：

若I为结点编号则 如果I>1，则其父结点的编号为I/2；

如果2*I<=N，则其左孩子（即左子树的根结点）的编号为2*I；若2*I>N，则无左孩子；

⑼ 二叉树的性质有些啊怎么求它的深度

二叉树性质如下：

1 ：在二叉树的第i层上至少有2^（i-1）个结点

2：深度为k的二叉树至多有2^(k-1)个结点

3：对任何一棵二叉树T，如果其终端结点数为n0，度为2的结点数为n2，则n0=n2+1

4：具有n个结点的完全二叉树的深度是【log2n】+1（向下取整）

5：如果对一棵有n个结点的完全二叉树的结点按层序编号，则对任一结点i(1in)，有：

如果i=1，则结点i是二叉树的根，无双亲；如果i>1，则其双亲是i/2

如果2i>n，则结点i无左孩子；如果2in，则其左孩子是2i

如果2i+1>n，则结点i无右孩子；如果2i+1n，则其右孩子是2i+1

二叉树深度算法如下：

深度为m的满二叉树有2^m-1个结点；

具有n个结点的完全二叉树的深度为[log2n]+1.（log2n是以2为底n的对数）

(9)倒叉树算法扩展阅读：

在计算机科学中，二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。

一棵深度为k，且有2^k-1个节点的二叉树，称为满二叉树。这种树的特点是每一层上的节点数都是最大节点数。而在一棵二叉树中，除最后一层外，若其余层都是满的，并且最后一层或者是满的，或者是在右边缺少连续若干节点，则此二叉树为完全二叉树。具有n个节点的完全二叉树的深度为log2(n+1)。深度为k的完全二叉树，至少有2k-1个节点，至多有2k-1个节点。

二叉树是一个连通的无环图，并且每一个顶点的度不大于3。有根二叉树还要满足根结点的度不大于2。有了根结点之后，每个顶点定义了唯一的父结点，和最多2个子结点。然而，没有足够的信息来区分左结点和右结点。如果不考虑连通性，允许图中有多个连通分量，这样的结构叫做森林。

遍历是对树的一种最基本的运算，所谓遍历二叉树，就是按一定的规则和顺序走遍二叉树的所有结点，使每一个结点都被访问一次，而且只被访问一次。由于二叉树是非线性结构，因此，树的遍历实质上是将二叉树的各个结点转换成为一个线性序列来表示。

设L、D、R分别表示遍历左子树、访问根结点和遍历右子树， 则对一棵二叉树的遍历有三种情况：DLR（称为先根次序遍历），LDR（称为中根次序遍历），LRD （称为后根次序遍历）。