二叉树的定义算法

A. 二叉树是什么意思

二叉树是一类非常重要的树形结构，它可以递归地定义如下：二叉树T是有限个结点的集合，它或者是空集，或者由一个根结点u以及分别称为左子树和右子树的两棵互不相交的二叉树u(1)和u(2)组成。若用n,n1和n2分别表示T，u(1)和u(2)的结点数，则有n=1+n1+n2 。u(1)和u(2)有时分别称为T的第一和第二子树。

B. 二叉树基本算法

#include <iostream.h>
typedef struct BiTNode
{
char data;
int bit;
struct BiTNode *lchild,*rchild,*parent;
}BiTNode;

void InitBT(BiTNode *&t)//1、初始化，不带头结点
{
t=NULL;
}

/*void InitBT(BiTNode *t)//初始化，带头结点
{
t=new BiTNode;
t->lchild=t->rchild=t->parent=NULL;
}*/

int EmptyBT(BiTNode *t)//判断队空
{
if(t==0)
return 1;
else
return 0;
}

BiTNode *creatBT(BiTNode *t,int b)//2、创建二叉树
{
BiTNode *p;
char ch;
cin>>ch;
if(ch=='#')return 0;
else
{
p=new BiTNode;
p->data=ch;
p->parent=t;
p->bit=b;
t=p;
t->lchild=creatBT(t,0);
t->rchild=creatBT(t,1);
}
return t;
}

void preorder(BiTNode *t)//3、先序遍历
{
if(!EmptyBT(t))
{
cout<<t->data;
preorder(t->lchild);
preorder(t->rchild);
}
}

void inorder(BiTNode *t)//中序遍历
{
if(!EmptyBT(t))
{
inorder(t->lchild);
cout<<t->data;
inorder(t->rchild);
}
}

void postorder(BiTNode *t)//后序遍历
{
if(!EmptyBT(t))
{
postorder(t->lchild);
postorder(t->rchild);
cout<<t->data;
}
}

void coutBT(BiTNode *t,int &m,int &n,int &i)//4、计算二叉树中叶子结点、度为2的结点和度为1的结点的个数
{
if(!EmptyBT(t))
{
if((t->lchild==0) && (t->rchild==0))
m++;//叶子结点
else if((t->lchild!=0) && (t->rchild!=0))
i++;//度为2的结点
else
n++;//度为1的结点
coutBT(t->lchild,m,n,i);
coutBT(t->rchild,m,n,i);
}
}

void coutNode(BiTNode *t,int &k)//5、求二叉树中结点个数
{
if(!EmptyBT(t))
{
k++;
coutNode(t->lchild,k);
coutNode(t->rchild,k);
}
}

int BTdepth(BiTNode *t)//6、求二叉树的深度
{
int i,j;
if(EmptyBT(t))
return 0;
else
{
i=BTdepth(t->lchild);
j=BTdepth(t->rchild);
return (i>j?i:j)+1;
}
}

int Xdepth(BiTNode *t,char x)//7、查找x的层数
{
int num1,num2,n;
if(t==NULL)
return 0;
else{
if(t->data==x)
return 1;
num1=Xdepth(t->lchild,x);
num2=Xdepth(t->rchild,x);
n=num1+num2;
if(num1!=0||num2!=0)
n++;
return n;
}
}

static int flag;
void SearchChild(BiTNode *t,int k)//8、查找第k个结点的左右孩子
{
if(!EmptyBT(t))
{
if(k==0)
{
cout<<"位置不能为0!"<<endl;
return;
}
else
{
flag++;
if(flag==k)
{
if(t->lchild==0)
cout<<"无左孩子! ";
else
cout<<"左孩子为："<<(t->lchild->data)<<" ";
if(t->rchild==0)
cout<<"无右孩子!"<<endl;
else
cout<<"右孩子为："<<(t->rchild->data)<<endl;
}
else
{
SearchChild(t->lchild,k);
SearchChild(t->rchild,k);
}
}
}
}

int Xancestor(BiTNode *t,char x)//9、查找x结点祖先
{
int n,num1,num2;
if(t==NULL)
return 0;
else
{
if(t->data==x)
return 1;
num1=Xancestor(t->lchild,x);
num2=Xancestor(t->rchild,x);
n=num1+num2;
if(n!=0)
{
n++;
cout<<t->data<<" "<<endl;
}
}
}

void BTNodePath(BiTNode *t)//10、输出所有叶子结点路径
{
if(!EmptyBT(t))
{
if((t->lchild==0) && (t->rchild==0))
{
cout<<t->data<<"的路径为：";
for(BiTNode *p=t;p!=0;p=p->parent)
cout<<p->data;
cout<<endl;
}
else
{
BTNodePath(t->lchild);
BTNodePath(t->rchild);
}
}
}

void BTNodebit(BiTNode *t)//11、输出所有叶子结点编码
{
if(!EmptyBT(t))
{
if((t->lchild==0) && (t->rchild==0))
{
cout<<t->data<<"的编码为：";
for(BiTNode *p=t;p->parent!=0;p=p->parent)
cout<<p->bit;
cout<<endl;
}
else
{
BTNodebit(t->lchild);
BTNodebit(t->rchild);
}
}
}

void main()
{
BiTNode *t;
int m,n,i,d,q,k;
char x;
cout<<"1、初始化..."<<endl;
InitBT(t);

cout<<"2、创建二叉树..."<<endl;
t=creatBT(t,0);

cout<<"3.1、先序遍历..."<<endl;
preorder(t);
cout<<endl;
cout<<"3.2、中序遍历..."<<endl;
inorder(t);
cout<<endl;
cout<<"3.3、后序遍历..."<<endl;
postorder(t);
cout<<endl;

m=n=i=0;
cout<<"4、计算叶子结点，度为1的结点和度为2的结点的个数..."<<endl;
coutBT(t,m,n,i);
cout<<"叶子结点个数为："<<m<<endl;
cout<<"度为1的结点个数为："<<n<<endl;
cout<<"度为2的结点个数为："<<i<<endl;

q=0;
cout<<"5、计算结点个数..."<<endl;
coutNode(t,q);
cout<<"结点个数为："<<q<<endl;

d=0;
cout<<"6、计算深度..."<<endl;
d=BTdepth(t);
cout<<"深度为："<<d<<endl;

cout<<"7、求x的层数..."<<endl;
cout<<"输入x：";
cin>>x;
if(Xdepth(t,x)==0)
cout<<"x不存在！"<<endl;
else
cout<<Xdepth(t,x)<<endl;

cout<<"8、输入要查找孩子的结点在先序遍历中的位置k（不等于0）：";
cin>>k;
SearchChild(t,k);
if(k>flag)
cout<<"位置超出长度!"<<endl;

cout<<"9、查询结点的所有祖先，请输入结点x：";
cin>>x;
int num;
num=Xancestor(t,x);
if(num==0)
cout<<"结点不存在！"<<endl;
if(num==1)
cout<<"根结点无祖先！"<<endl;

cout<<"10、输出所有叶子结点路径（叶→根）："<<endl;
BTNodePath(t);

cout<<"11、输出所有叶子结点编码（叶→根）："<<endl;
BTNodebit(t);
}

C. 二叉树算法是什么

二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点)，二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。

二叉树的第i层至多有2^（i 1）个结点；深度为k的二叉树至多有2^k 1个结点；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。二叉树算法常被用于实现二叉查找树和二叉堆。

二叉树是每个节点最多有两个子树的有序树。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。

(3)二叉树的定义算法扩展阅读：

二叉树也是递归定义的，其结点有左右子树之分，逻辑上二叉树算法有五种基本形态：

1、空二叉树——(a)

2、只有一个根结点的二叉树——(b);

3、右子树为空的二叉树——(c);

4、左子树为空的二叉树——(d);

5、完全二叉树——(e)

注意：尽管二叉树与树有许多相似之处，但二叉树不是树的特殊情形。

D. 二叉树的定义

二叉树在图论中是这样定义的：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。

E. 完全二叉树的定义，性质和详细的解释

完全二叉树定义完全二叉树(Complete Binary Tree)若设二叉树的深度为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 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的，有N个结点的二叉树，当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树。若一棵二叉树至多只有最下面的两层上的结点的度数可以小于2，并且最下层上的结点都集中在该层最左边的若干位置上，则此二叉树成为完全二叉树。完全二叉树特点叶子结点只可能在最大的两层上出现,对任意结点，若其右分支下的子孙最大层次为L，则其左分支下的子孙的最大层次必为L 或 L+1；出于简便起见,完全二叉树通常采用数组而不是链表存储,其存储结构如下:var tree:array[1..n]of longint;{n:integer;n>=1}对于tree[i]，有如下特点：（1）若i为奇数且i>1，那么tree的左兄弟为tree[i-1]；（2）若i为偶数且i<n，那么tree的右兄弟为tree[i+1]；（3）若i>1，tree的双亲为tree[i div 2]；（4）若2*i<=n，那么tree的左孩子为tree[2*i]；若2*i+1<=n，那么tree的右孩子为tree[2*i+1]；（5）若i>n div 2,那么tree[i]为叶子结点（对应于（3））；（6）若i<(n-1) div 2.那么tree[i]必有两个孩子（对应于（4））。（7）满二叉树一定是完全二叉树，完全二叉树不一定是满二叉树完全二叉树第i层至多有2^（i-1）个节点，共i层的完全二叉树最多有2^i-1个节点。4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。总结起来，就是 n0=[n/2]，其中[]表示上取整。可根据完全二叉树的结点总数计算出叶子结点数。

F. 二叉树的基本概念

二叉树是递归定义的，其结点有左右子树之分，逻辑上二叉树有五种基本形态：
(1)空二叉树——如图(a)；
(2)只有一个根结点的二叉树——如图(b)；
(3)只有左子树——如图(c)；
(4)只有右子树——如图(d)；
(5)完全二叉树——如图(e)。
注意：尽管二叉树与树有许多相似之处，但二叉树不是树的特殊情形。 (1)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。
(2)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。
(3)平衡二叉树——平衡二叉树又被称为AVL树（区别于AVL算法），它是一棵二叉排序树，且具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。 树的结点：包含一个数据元素及若干指向子树的分支；
孩子结点：结点的子树的根称为该结点的孩子；
双亲结点：B 结点是A 结点的孩子，则A结点是B 结点的双亲；
兄弟结点：同一双亲的孩子结点； 堂兄结点：同一层上结点；
祖先结点: 从根到该结点的所经分支上的所有结点子孙结点：以某结点为根的子树中任一结点都称为该结点的子孙
结点层：根结点的层定义为1；根的孩子为第二层结点，依此类推；
树的深度：树中最大的结点层
结点的度：结点子树的个数
树的度： 树中最大的结点度。
叶子结点：也叫终端结点，是度为 0 的结点；
分枝结点：度不为0的结点；
有序树：子树有序的树，如：家族树；
无序树：不考虑子树的顺序； (1) 在非空二叉树中，第i层的结点总数不超过 , i>=1；
(2) 深度为h的二叉树最多有 个结点(h>=1)，最少有h个结点；
(3) 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；
(4) 具有n个结点的完全二叉树的深度为
(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，则其左儿子（即左子树的根结点）的编号为2*I；若2*I>N，则无左儿子；
如果2*I+1<=N，则其右儿子的结点编号为2*I+1；若2*I+1>N，则无右儿子。
(6)给定N个节点，能构成h(N)种不同的二叉树。
h(N)为卡特兰数的第N项。h(n)=C(2*n，n)/(n+1)。
(7)设有i个枝点，I为所有枝点的道路长度总和，J为叶的道路长度总和J=I+2i 二叉树不是树的一种特殊情形，尽管其与树有许多相似之处，但树和二叉树有两个主要差别：
1. 树中结点的最大度数没有限制，而二叉树结点的最大度数为2；
2. 树的结点无左、右之分，而二叉树的结点有左、右之分。

G. 1. 二叉树是树吗它的定义为什么是递归的 2. 三种根序遍历主要思路是什么 3

1. 二叉树（Binary tree）是一种算法结构，是树形结构的一种。因为存储结构及其算法都较为简单，好理解，所以应用比较广泛。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（root）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。在二叉树中，一个元素也称作一个结点。

2. 递归是算法的一种，它是指一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的方法。而二叉树从算法定义上看，或者是实际编程，3种遍历方式，都符合递归算法的特征。

3. 二叉树递归遍历分为先序遍历、中序遍历和后序遍历。

   先序遍历为：根节点+左子树+右子树

   中序遍历为：左子树+根节点+右子树

   后序遍历为：左子树+右子树+根节点

   （你只要记住根节点在哪里就是什么遍历，且都是先左再右）

   举个例子，如二叉树：

   

   这棵树的先序遍历为：1 2 3 4 5

   中序遍历为：2 1 4 3 5

   后序遍历为：2 4 5 4 1

H. 什么是二叉树

二叉树（Binary tree）是树形结构的一个重要类型。是指树中节点的度不大于2的有序树，它是一种最简单且最重要的树。

二叉树的递归定义为：二叉树是一棵空树，或者是一棵由一个根节点和两棵互不相交的，分别称作根的左子树和右子树组成的非空树；左子树和右子树又同样都是二叉树。

1. 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。

2. 二叉树特点是每个结点最多只能有两棵子树，且有左右之分。

3. 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（root）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。在二叉树中，一个元素也称作一个结点。

I. 二叉排序树定义

二叉排序树（Binary Sort Tree），又称二叉查找树（Binary Search Tree），亦称二叉搜索树。是数据结构中的一类。在一般情况下，查询效率比链表结构要高。

定义一：

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它的根结点的值；
（3）左、右子树也分别为二叉排序树；
（4）没有键值相等的结点。

定义二：

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；
（3）左、右子树也分别为二叉排序树。

定义三：

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它的根结点的值；
（3）左、右子树也分别为二叉排序树；

【注】：以上的三种定义在不同的数据结构教材中均有不同的定义方式 但是都是正确的 在开发时需要根据不 同的需求进行进行选择。

插入删除：
与次优二叉树相对，二叉排序树是一种动态树表。其特点是：树的结构通常不是一次生成的，而是在查找过程中，当树中不存在关键字等于给定值的结点时再进行插入。新插入的结点一定是一个新添加的叶子结点，并且是查找不成功时查找路径上访问的最后一个结点的左孩子或右孩子结点。

J. 什么是二叉树

二叉树 (binary tree) 是另一种树型结构，它的特点是每个结点至多只有二棵子 树 (即二叉树中不存在度大于 2的结点 )，并且，二叉树的子树有左右之分，其次序不能任意颠倒 . 二叉树是一种数据结构 :

Binary_tree=(D,R)

其中： D是具有相同特性的数据元素的集合 ;若 D等于空 ,则 R等于空称为空的二叉树 ;若 D等于空则 R是 D上某个二元关系 H的集合，即 R={H}，且
(1) D 中存在唯一的称为根的元素 r，它的关系 H下无前驱 ;
(2) 若 D-{r}不等于空，则 D-{r}={Dl,Dr}，且 Dl交 Dr等于空 ;
(3) 若 Dl不等于空 ,则在 Dl中存在唯一的元素 xl,〈 r,xl〉属于 H，且存在 Dl上的关系 Hl属于 H； 若 Dr不等于空 ,则在 Dr中存在唯一的元素 xr,〈 r,xr〉 >属于 H, 且存 Dr上的关 系 Hr属于 H； H={r,xl,＜ r,xr＞ ,Hl, Hr};
(4) (Dl, Hl) 是一棵合本定义的二叉树，称为根 r的左子树 ,(Dr,Hr)是一棵符合定义的二叉树，称为根的右子树。

其中，图 6.2 是各种形态的二叉树 .

(1) 为空二叉树 (2)只有一个根结点的二叉树 (3)右子树为空的二叉树 (4)左子树为空的二叉树 (5)完全二叉树

二叉树的基本操作：

(1)INITIATE(BT ） 初始化操作。置 BT为空树。

(2)ROOT(BT)\ROOT(x) 求根函数。求二叉树 BT的根结点或求结点 x所在二叉树的根结点。
若 BT是空树或 x不在任何二叉树上，则函数值为 “空 ”。

(3)PARENT(BT,x) 求双亲函数。求二叉树 BT中结点 x的双亲结点。若结点 x是二叉树 BT 的根结点
或二叉树 BT中无 x结点，则函数值为 “空 ”。

(4)LCHILD(BT,x) 和 RCHILD(BT,x) 求孩子结点函数。分别求二叉树 BT中结点 x的左孩 子和右孩子结点。
若结点 x为叶子结点或不在二叉树 BT中，则函数值为 “空 ”。

(5)LSIBLING(BT,x) 和 RSIBING(BT,x) 求兄弟函数。分别求二叉树 BT中结点 x的左兄弟和右兄弟结点。
若结点 x是根结点或不在 BT中或是其双亲的左 /右子树根 ,则函树值 为 “空 ”。

(6)CRT_BT(x,LBT,RBT) 建树操作。生成一棵以结点 x为根，二叉树 LBT和 RBT分别为左， 右子树的二叉树。

(7)INS_LCHILD(BT,y,x) 和 INS_RCHILD(BT,x) 插入子树操作。将以结点 x为根且右子树为空的二叉树
分别置为二叉树 BT中结点 y的左子树和右子树。若结点 y有左子树 /右子树，则插入后是结点 x的右子树。

(8)DEL_LCHILD(BT,x) 和 DEL-RCHILD(BT,x) 删除子树操作。分别删除二叉树 BT中以结点 x为根的左子树或右子树。
若 x无左子树或右子树，则空操作。

(9)TRAVERSE(BT) 遍历操作。按某个次序依此访问二叉树中各个结点，并使每个结点只被访问一次。

(10)CLEAR(BT) 清除结构操作。将二叉树 BT置为空树。

5.2.2 二叉树的存储结构

一 、顺序存储结构
连续的存储单元存储二叉树的数据元素。例如图 6.4(b)的完全二叉树 , 可以向量 (一维数组 ) bt(1:6)作它的存储结构，将二叉树中编号为 i的结点的数据元素存放在分量 bt[i]中 ,如图 6.6(a) 所示。但这种顺序存储结构仅适合于完全二叉树 ,而一般二叉树也按这种形式来存储 ,这将造成存 贮浪费。如和图 6.4(c)的二叉树相应的存储结构图 6.6(b)所示，图中以 “0”表示不存在此结点 .

二、 链式存储结构
由二叉树的定义得知二叉树的结点由一个数据元素和分别指向左右子树的两个分支构成 ,则表 示二叉树的链表中的结点至少包含三个域 :数据域和左右指针域 ,如图 (b)所示。有时 ,为了便于找 到结点的双亲 ,则还可在结点结构中增加一个指向其双亲受的指针域，如图 6.7(c)所示。

5.3 遍历二叉树

遍历二叉树 (traversing binary tree)的问题， 即如何按某条搜索路径巡访树中每个结点，使得每个结点均被访问一次，而且仅被访问一次。 其中常见的有三种情况：分别称之为先 (根 )序遍历，中 (根 )序遍历和后 (根 )序遍历。

5.3.1 前序遍历

前序遍历运算：即先访问根结点，再前序遍历左子树，最后再前序遍历右子树。前序遍历运算访问二叉树各结点是以根、左、右的顺序进行访问的。例如：

按前序遍历此二叉树的结果为： Hello!How are you?

proc preorder(bt:bitreprtr)
if (bt<>null)[
print(bt^);
preorder(bt^.lchild);
preorder(bt^.rchild);]
end;

5.3.2 中序遍历

中序遍历运算：即先中前序遍历左子树，然后再访问根结点，最后再中序遍历右子树。中序遍历运算访问二叉树各结点是以左、根、右的顺序进行访问的。例如：

按中序遍历此二叉树的结果为： a*b-c

proc inorder(bt:bitreprtr)
if (bt<>null)[
inorder(bt^.lchild);
print(bt^);
niorder(bt^.rchild);]
end;

5.3.3 后序遍历

后序遍历运算：即先后序遍历左子树，然后再后序遍历右子树，最后访问根结点。后序遍历运算访问二叉树各结点是以左、右、根的顺序进行访问的。例如：

按后序遍历此二叉树的结果为： Welecome to use it!

proc postorder(bt:bitreprtr)
if (bt<>null)[
postorder(bt^.lchild);
postorder(bt^.rchild);]
print(bt^);
end;

五、例：
1.用顺序存储方式建立一棵有31个结点的满二叉树，并对其进行先序遍历。
2.用链表存储方式建立一棵如图三、4所示的二叉树，并对其进行先序遍历。
3.给出一组数据：R={10.18,3,8,12,2,7,3}，试编程序，先构造一棵二叉树，然后以中序遍历访问所得到的二叉树，并输出遍历结果。
4.给出八枚金币a,b,c,d,e,f,g,h，编程以称最少的次数，判定它们蹭是否有假币，如果有，请找出这枚假币，并判定这枚假币是重了还是轻了。

中山纪念中学三鑫双语学校信息学竞赛组编写 2004.7.15