第6章 树型结构

一、树的基本概念

  1. 树:由 (n(n>=0)) 个结点构成的有限集合
  2. 根:有且仅有一个特定的结点
  3. 结点的度:结点拥有的子女数
  4. 树的度:所有结点度的最大值
  5. 度为 (0) 的结点:终端结点(叶子结点)
  6. 度不为 (0) 的结点:非终端结点(分支结点)
  7. 树枝:连接两个结点的线段
  8. 结点的层次:根结点为第 (1) 层,根的子女结点为第 (2)
  9. 树的高度:树中结点最大层次树
  10. 有序树:任意结点的子树看成是从左到右有次序,不能随意交换,否则为无序树
  11. 森林:(m(m>=0)) 棵互不相交的树构成的集合(在森林的每棵树之上加一个共同的根,森林则成了一棵树)

二、树类的定义

三、树的存储结构 (大概率不考)

  1. 树的三种常用存储结构:双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法

3.1 双亲表示法

  1. 树的结点包含两个信息:结点的值 (data) 和体现结点之间相互关系的属性——该结点的双亲 (parent)

3.1.1 树的存储结构(双亲表示法)

#define MAXSIZE 100 // 树中结点个数的最大值
typedef char datatype;   // 结点值的类型
// 结点的类型
typedef struct node {
    datatype data;
    int parent; // 结点双亲的下标
} node;
// 树的类型
typedef struct tree {
    node treelist[MAXSIZE]; // 存放结点的数组
    int length, root; // 树中实际所含结点的个数及根节点的位置
} tree;

3.2 孩子表示法

3.3 孩子兄弟表示法

四、树的遍历

  1. 前序遍历:首先访问根结点,再从左到右依次按前序遍历的方式访问根结点的每一棵子树

  2. 后序遍历:首先按后序遍历的方式访问根结点的每一棵子树,然后再访问根结点

  3. 层序遍历:首先访问第一层上的根结点,然后从左到右依次访问第二层上的所有结点,……,最后访问树中最低一层的所有结点。

  4. 图树的遍历:

  5. 树的遍历常用操作:

    1. 树的前续遍历的递归算法
    2. 树的后序遍历的递归算法
    3. 按前序遍历顺序建立一颗 (3) 度树
    4. 树的层次遍历算法

五、树的线性表示(大纲未规定)

  1. 注:仅凭借树的某种遍历序列有时无法唯一地确定一棵树,但只要在遍历序列的基础上加上一些附加信息,即可唯一地确定一棵树

5.1 树的括号表示

  1. 常用操作:

    1. 树的括号表示到树的孩子表示的转换算法
  2. 图树的括号表示:

5.2 树的层号表示

  1. 常用操作:

    1. 树的层号表示到树的扩充孩子表示的转换算法
  2. 图树的层号表示:

六、算法设计题

七、错题集

  1. 树最适合用来表示具有有序性和层次性的数据

  2. 在选择存储结构时,既要考虑数据值本身的存储,还需要考虑数据间关系的存储

  3. (真题)对于一颗具有 (n) 个结点的树,该树中所有结点的度数之和为 (n-1)

  4. 已知一棵度为 (m) 的树中有 (n_1) 个度为 (1) 的结点, (n_2) 个度为 (2) 的结点,……,(n_m) 个度为

    (m) 的结点,问该树中有多少个叶子结点?

    1. 树中结点总数 (n=n_0+n_1+n_2+…+n_m)

    2. 树中结点的度数之和为 (n-1),且有:(n-1=n_1+2*n_2+3*n_3+cdots+m*n_m) (用上题 (3) 的定理)

    3. 所以叶子结点个数为:(n_0=1+n_2+2*n_3+cdots+(m-1)*n_m)

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文章来源: 博客园

原文链接: https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/13768110.html

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