二叉树的遍历算法实验报告

㈠ 用C语言编程实现二叉树的中序遍历算法

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
struct BiTNode *stack[100];
struct BiTNode//定义结构体
{
char data;
struct BiTNode *lchild,*rchild;
};
void later(struct BiTNode *&p) //前序创建树
{
char ch;
scanf("%c",&ch);
if(ch==' ')
p=NULL;
else
{
p=(struct BiTNode *)malloc(sizeof(struct BiTNode));
p->data=ch;
later(p->lchild);
later(p->rchild);
}
}
void print(struct BiTNode *p) //前序遍历（输出二叉树）
{
int i=-1;
while(1)
{
while(p!=NULL)
{
stack[++i]=p->rchild;/*printf("ok？\n");*/
printf("%c",p->data);
p=p->lchild;
}
if(i!=-1)
{
p=stack[i];
i--;
}
else
return;
}
}
void main()//主函数
{
struct BiTNode *p,*t;
later(p);
print(p);
}

㈡ 二叉树以二叉链表存储，结点数据类型为整型，试定义二叉链表的结构， 试编写算法，将二叉树所有结点的值

算法不难，会树的遍历就好理解了。
算法如下：
void MultiValue(Tree *r)
{
if(r == NULL)
return ;
r->data = (r->data)*10;
MultiValue(r->left);
MultiValue(r->right);
}

㈢ 二叉树的操作及其应用：1、以二叉链表作存储结构，试编写前序、中序、后序及层次顺序遍历二叉树的算法。 2

文件 main.cpp 代码如下：

#include<malloc.h> // malloc()等
#include<stdio.h> // 标准输入输出头文件，包括EOF(=^Z或F6)，NULL等
#include<stdlib.h> // atoi()，exit()
#include<math.h> // 数学函数头文件，包括floor()，ceil()，abs()等

#define ClearBiTree DestroyBiTree // 清空二叉树和销毁二叉树的操作一样

typedef struct BiTNode
{
int data; // 结点的值
BiTNode *lchild,*rchild; // 左右孩子指针
}BiTNode,*BiTree;

int Nil=0; // 设整型以0为空
void visit(int e)
{ printf("%d ",e); // 以整型格式输出
}
void InitBiTree(BiTree &T)
{ // 操作结果：构造空二叉树T
T=NULL;
}

void CreateBiTree(BiTree &T)
{ // 算法6.4：按先序次序输入二叉树中结点的值(可为字符型或整型，在主程中定义)，
// 构造二叉链表表示的二叉树T。变量Nil表示空(子)树。修改
int number;
scanf("%d",&number); // 输入结点的值
if(number==Nil) // 结点的值为空
T=NULL;
else // 结点的值不为空
{ T=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode)); // 生成根结点
if(!T)
exit(OVERFLOW);
T->data=number; // 将值赋给T所指结点
CreateBiTree(T->lchild); // 递归构造左子树
CreateBiTree(T->rchild); // 递归构造右子树
}
}

void DestroyBiTree(BiTree &T)
{ // 初始条件：二叉树T存在。操作结果：销毁二叉树T
if(T) // 非空树
{ DestroyBiTree(T->lchild); // 递归销毁左子树，如无左子树，则不执行任何操作
DestroyBiTree(T->rchild); // 递归销毁右子树，如无右子树，则不执行任何操作
free(T); // 释放根结点
T=NULL; // 空指针赋0
}
}

void PreOrderTraverse(BiTree T,void(*Visit)(int))
{ // 初始条件：二叉树T存在，Visit是对结点操作的应用函数。修改算法6.1
// 操作结果：先序递归遍历T，对每个结点调用函数Visit一次且仅一次
if(T) // T不空
{ Visit(T->data); // 先访问根结点
PreOrderTraverse(T->lchild,Visit); // 再先序遍历左子树
PreOrderTraverse(T->rchild,Visit); // 最后先序遍历右子树
}
}

void InOrderTraverse(BiTree T,void(*Visit)(int))
{ // 初始条件：二叉树T存在，Visit是对结点操作的应用函数
// 操作结果：中序递归遍历T，对每个结点调用函数Visit一次且仅一次
if(T)
{ InOrderTraverse(T->lchild,Visit); // 先中序遍历左子树
Visit(T->data); // 再访问根结点
InOrderTraverse(T->rchild,Visit); // 最后中序遍历右子树
}
}

void PostOrderTraverse(BiTree T,void(*Visit)(int))
{ // 初始条件：二叉树T存在，Visit是对结点操作的应用函数
// 操作结果：后序递归遍历T，对每个结点调用函数Visit一次且仅一次
if(T) // T不空
{ PostOrderTraverse(T->lchild,Visit); // 先后序遍历左子树
PostOrderTraverse(T->rchild,Visit); // 再后序遍历右子树
Visit(T->data); // 最后访问根结点
}
}

void main()
{
BiTree T;
InitBiTree(T); // 初始化二叉树T
printf("按先序次序输入二叉树中结点的值,输入0表示节点为空，输入范例：1 2 0 0 3 0 0\n");
CreateBiTree(T); // 建立二叉树T
printf("先序递归遍历二叉树：\n");
PreOrderTraverse(T,visit); // 先序递归遍历二叉树T
printf("\n中序递归遍历二叉树：\n");
InOrderTraverse(T,visit); // 中序递归遍历二叉树T
printf("\n后序递归遍历二叉树：\n");
PostOrderTraverse(T,visit); // 后序递归遍历二叉树T
}

㈣ 二叉树遍历演示

四、 遍历二叉树 二叉树是一种非线性的数据结构，在对它进行操作时，总是需要逐一对每个数据元素实施 操作，这样就存在一个操作顺序问题，由此提出了二叉树的遍历操作。所谓遍历二叉树就 是按某种顺序访问二叉树中的每个结点一次且仅一次的过程。这里的访问可以是输出、比 较、更新、查看元素内容等等各种操作。
二叉树的遍历方式分为两大类：一类按根、左子树和右子树三个部分进行访问；另一类按 层次访问。下面我们将分别进行讨论。
1、 按根、左子树和右子树三部分进行遍历 遍历二叉树的顺序存在下面6种可能： TLR（根左右）, TRL（根右左） LTR（左根右）, RTL（右根左） LRT（左右根）, RLT（右左根） 其中，TRL、RTL和RLT三种顺序在左右子树之间均是先右子树后左子树，这与人们先左后右的习惯不同，因此，往往不予采用。余下的三种顺序TLR、LTR和LRT根据根访问的位置不同分别被称为先序遍历、中序遍历和后序遍历。（1）先序遍历若二叉树为空，则结束遍历操作；否则访问根结点；先序遍历左子树；先序遍历右子树。（2）中序遍历若二叉树为空，则结束遍历操作；否则中序遍历左子树；访问根结点；中序遍历右子树。（3）后序遍历若二叉树为空，则结束遍历操作；否则后序遍历左子树；后序遍历右子树；访问根结点。例如。以下是一棵二叉树及其经过三种遍历所得到的相应遍历序列二叉树的两种遍历方法：（1）对一棵二叉树中序遍历时，若我们将二叉树严格地按左子树的所有结点位于根结点的左侧，右子树的所有结点位于根右侧的形式绘制，就可以对每个结点做一条垂线，映射到下面的水平线上，由此得到的顺序就是该二叉树的中序遍历序列
（2）任何一棵二叉树都可以将它的外部轮廓用一条线绘制出来，我们将它称为二叉树的包线，这条包线对于理解二叉树的遍历过程很有用。 由此可以看出：（1）遍历操作实际上是将非线性结构线性化的过程，其结果为线性序列，并根据采用的遍历顺序分别称为先序序列、中序序列或后序序列；（2）遍历操作是一个递归的过程，因此，这三种遍历操作的算法可以用递归函数实现。（1）先序遍历递归算法
void PreOrder(BTree BT) {
if (BT) { Visit(BT);
PreOrder(BT->Lchild);
PreOrder(BT->Rchild);
}（2）中序遍历递归算法
void InOrder(BTree BT) {
if (BT) {
InOrder(BT->Lchild);
Visit(BT);
InOrder(BT->Rchild);
}
}（3）后序遍历递归算法
void PostOrder(BTree BT) {
if (BT) {
PostOrder(BT->Lchild);
PostOrder(BT->Rchild);
Visit(BT);
}
} 2 、按层次遍历二叉树 实现方法为从上层到下层，每层中从左侧到右侧依次访问每个结点。下面我们将给出一棵二叉树及其按层次顺序访问其中每个结点的遍历序列。
void LevelOreder(QBTree BT) {
for (i=1;i<=BT.n;i++)
if (BT.elem[i]!='#') Visite(BT.elem[i]);
}二叉树用链式存储结构表示时，按层遍历的算法实现访问过程描述如下：访问根结点，并将该结点记录下来；若记录的所有结点都已处理完毕，则结束遍历操作；否则重复下列操作。取出记录中第一个还没有访问孩子的结点，若它有左孩子，则访问左孩子，并将记录下来；若它有右孩子，则访问右孩子，并记录下来。 在这个算法中，应使用一个队列结构完成这项操作。所谓记录访问结点就是入队操作； 而取出记录的结点就是出队操作。这样一来，我们的算法就可以描述成下列形式：（1）访问根结点，并将根结点入队；（2）当队列不空时，重复下列操作：从队列退出一个结点；若其有左孩子，则访问左孩子，并将其左孩子入队；若其有右孩子，则访问右孩子，并将其右孩子入队；void LevelOrder(BTree *BT) {
if (!BT) exit;
InitQueue(Q); p=BT; //初始化
Visite(p); EnQueue(&Q,p); //访问根结点，并将根结点入队
while (!QueueEmpty(Q)) { //当队非空时重复执行下列操作
DeQueue(&Q,&p); //出队
if (!p->Lchild) {Visite(p->Lchild);EnQueue(&Q,p->Lchild); //处理左孩子<br> if (!p->Rchild) {Visite(p->Rchild);EnQueue(&Q,p->Rchild); //处理右孩子<br> }
}
五、典型二叉树的操作算法 1、 输入一个二叉树的先序序列，构造这棵二叉树 为了保证唯一地构造出所希望的二叉树，在键入这棵树的先序序列时，需要在所有空二叉 树的位置上填补一个特殊的字符，比如，'#'。在算法中，需要对每个输入的字符进行判 断，如果对应的字符是'#'，则在相应的位置上构造一棵空二叉树；否则，创建一个新结 点。整个算法结构以先序遍历递归算法为基础，二叉树中结点之间的指针连接是通过指针 参数在递归调用返回时完成。算法：BTree Pre_Create_BT( ) {
getch(ch);
if (ch=='#') return NULL; //构造空树
else { BT=(BTree)malloc(sizeof(BTLinklist)); //构造新结点
BT->data=ch;
BT->lchild =Pre_Create_BT( ); //构造左子树
BT->rchild =Pre_Create_BT( ); //构造右子树
return BT;
}
} 2、 计算一棵二叉树的叶子结点数目 这个操作可以使用三种遍历顺序中的任何一种，只是需要将访问操作变成判断该结点是否 为叶子结点，如果是叶子结点将累加器加1即可。下面这个算法是利用中序遍历实现的。算法：void Leaf(BTree BT,int *count) {
if (BT) {
Leaf(BT->child,&count); //计算左子树的叶子结点个数
if (BT->lchild==NULL&&BT->rchild==NULL) (*count)++;
Leaf(BT->rchild,&count); //计算右子树的叶子结点个数
}
} 3、 交换二叉树的左右子树 许多操作可以利用三种遍历顺序的任何一种，只是某种遍历顺序实现起来更加方便一 些。而有些操作则不然，它只能使用其中的一种或两种遍历顺序。将二叉树中所有结点的左右子树进行交换这个操作就属于这类情况。算法：void change_left_right(BTree BT) {
if (BT) {
change_left_right(BT->lchild);
change_left_right(BT->rchild);
BT->lchild<->BT->rchild;
}
} 4 、求二叉树的高度 这个操作使用后序遍历比较符合人们求解二叉树高度的思维方式。首先分别求出左右子树 的高度，在此基础上得出该棵树的高度，即左右子树较大的高度值加1。算法：int hight(BTree BT) { //h1和h2分别是以BT为根的左右子树的高度
if (BT==NULL) return 0;
else {
h1=hight(BT->lchild);
h2=hight(BT->right);
return max{h1,h2}+1;
}
} 六、树、森林与二叉树的转换 1、 树、森林转换成二叉树 将一棵树转换成二叉树的方法： 将一棵树转换成二叉树实际上就是将这棵树用孩子兄弟表示法存储即可，此时，树中的每个结点最多有两个指针：一个指针指向第一个孩子，另一个指针指向右侧第一个兄弟。当你将这两个指针看作是二叉树中的左孩子指针和孩子右指针时，就是一棵二叉树了。 特点：一棵树转换成二叉树后，根结点没有右孩子。 将森林转换成二叉树的方法与一棵树转换成二叉树的方法类似，只是把森林中所有树的根 结点看作兄弟关系，并对其中的每棵树依依地进行转换。 2 、二叉树还原成树或森林 这个过程实际上是树、森林转换成二叉树的逆过程，即将该二叉树看作是树或森林的孩子兄弟表示法。比如，若二叉树为空，树也为空；否则，由二叉树的根结点开始，延右指针向下走，直到为空，途经的结点个数是相应森林所含树的棵数；若某个结点的左指针非空，说明这个结点在树中必有孩子，并且从二叉树中该结点左指针所指结点开始，延右指针向下走，直到为空，途经的结点个数就是这个结点的孩子数目。
第 3 节 哈夫曼树及其应用 1、哈夫曼树的定义及特点
在二叉树中，一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径。这三棵二叉树的带权路径长度分别为：WPL1=10*2+11*2+3*3+6*3+7*3+9*3=117WPL2=3*1+6*2+7*3+9*4+10*5+11*5=177WPL3=9*1+7*2+6*3+3*4+10*5+11*5=158哈夫曼树的一个重要特点是：没有度为1的结点。
2、构造哈夫曼树的过程：
（1）将给定的n个权值{w1,w2,...,wn}作为n个根结点的权值构造一个具有n棵二叉树的森林{T1,T2,...,Tn}，其中每棵二叉树只有一个根结点；（2）在森林中选取两棵根结点权值最小的二叉树作为左右子树构造一棵新二叉树，新二叉树的根结点权值为这两棵树根的权值之和；（3）在森林中，将上面选择的这两棵根权值最小的二叉树从森林中删除，并将刚刚新构造的二叉树加入到森林中；（4）重复上面（2）和（3），直到森林中只有一棵二叉树为止。这棵二叉树就是哈夫曼树。 例如： 假设有一组权值{5,29,7,8,14,23,3,11}，下面我们将利用这组权值演示构造哈夫曼树的过程。
它的带权的路径长度为：WPL=(23+29)*2+(11+14)*3+(3+5+7+8)*4=2713．判定树 在很多问题的处理过程中，需要进行大量的条件判断，这些判断结构的设计直接影响着 程序的执行效率。例如，编制一个程序，将百分制转换成五个等级输出。大家可能认为 这个程序很简单，并且很快就可以用下列形式编写出来：if (socre<60) printf("bad");
else if (socre<70) printf("pass");
else if (score<80) printf("general");
else if (score<90) printf("good");
esle printf("very good"); 在实际应用中，往往各个分数段的分布并不是均匀的。下面就是在一次考试中某门课程的各分数段的分布情况：

4．前缀编码 在电文传输中，需要将电文中出现的每个字符进行二进制编码。在设计编码时需要遵守两 个原则：（1）发送方传输的二进制编码，到接收方解码后必须具有唯一性，即解码结果与发送方发送的电文完全一样；（2）发送的二进制编码尽可能地短。下面我们介绍两种编码的方式。
（1）等长编码 这种编码方式的特点是每个字符的编码长度相同（编码长度就是每个编码所含的二进制位 数）。假设字符集只含有4个字符A，B，C，D，用二进制两位表示的编码分别为00，01，10，11。若现在有一段电文为：ABACCDA，则应发送二进制序列：00010010101100，总长度为14位。当接收方接收到这段电文后，将按两位一段进行译码。这种编码的特点是译码简单且具有唯一性，但编码长度并不是最短的。（2）不等长编码 在传送电文时，为了使其二进制位数尽可能地少，可以将每个字符的编码设计为不等长的，使用频度较高的字符分配一个相对比较短的编码，使用频度较低的字符分配一个比较长的编码。例如，可以为A，B，C，D四个字符分别分配0，00，1，01，并可将上述电文用二进制序列：000011010发送，其长度只有9个二进制位，但随之带来了一个问题，接收方接到这段电文后无法进行译码，因为无法断定前面4个0是4个A，1个B、2个A，还是2个B，即译码不唯一，因此这种编码方法不可使用。（1）利用字符集中每个字符的使用频率作为权值构造一个哈夫曼树；（2）从根结点开始，为到每个叶子结点路径上的左分支赋予0，右分支赋予1，并从根到叶子方向形成该叶子结点的编码。假设有一个电文字符集中有8个字符，每个字符的使用频率分别为{0.05,0.29,0.07,0.08,0.14,0.23,0.03,0.11}，现以此为例设计哈夫曼编码。
哈夫曼编码设计过程为：
（1）为方便计算，将所有字符的频度乘以100，使其转换成整型数值集合，得到{5,29,7,8,14,23,3,11}；
（2）以此集合中的数值作为叶子结点的权值构造一棵哈夫曼树，如图5-27所示；
（3）由此哈夫曼树生成哈夫曼编码，如图5-28所示。
最后得出每个字符的编码为：比如，发送一段编码：0000011011010010， 接收方可以准确地通过译码得到：⑥⑥⑦⑤②⑧。

㈤ 二叉树的层次遍历以及用层次遍历算法显示所有叶子节点

#include <iostream>
using namespace std;
struct segtree{int a,b;} tree[10001];
void buildtree(int l,int r,int root = 0) //建树 { tree[root].a=l; tree[root].b=r; if (l==r) return; int mid=(l+r)>>1; root<<=1; buildtree(l,mid,root+1); buildtree(l,mid,root+2);}
void dfs(int level,int root = 0){ for (int i=1;i<level;i++) cout<<' '; cout<<"Lv"<<level<<" : ["<<tree[root].a<<","<<tree[root].b<<"]\n"; if (tree[root].a!=tree[root].b) { root<<=1; dfs(level+1,root+1); dfs(level+1,root+2); }}
struct {int root,level;} st[100001];
void bfs(){ int top=1,first=0; st[first].root=0; st[first].level=1; while (first<top) { for (int i=st[first].level;i>1;i--) cout<<' '; cout<<"Lv"<<st[first].level<<" : ["<<tree[st[first].root].a<<","<<tree[st[first].root].b<<"]\n"; if (tree[st[first].root].a!=tree[st[first].root].b) { st[top].root=st[first].root*2+1; st[top++].level=st[first].level+1; st[top].root=st[first].root*2+2; st[top++].level=st[first].level+1; } first++; }}
int main(){ int t,i; cout<<"以[1,9]线段树为例，生成一个二叉树。\n\n"; buildtree(1,9); cout<<"以深度遍历该树（深搜）：\n"; dfs(1); cout<<"以深度遍历该树（宽搜）：\n"; bfs(); system("pause"); return 0;}

㈥ java实现二叉树层次遍历

import java.util.ArrayList;

public class TreeNode {
private TreeNode leftNode;
private TreeNode rightNode;
private String nodeName;
public TreeNode getLeftNode() {
return leftNode;
}

public void setLeftNode(TreeNode leftNode) {
this.leftNode = leftNode;
}

public TreeNode getRightNode() {
return rightNode;
}

public void setRightNode(TreeNode rightNode) {
this.rightNode = rightNode;
}

public String getNodeName() {
return nodeName;
}

public void setNodeName(String nodeName) {
this.nodeName = nodeName;
}
public static int level=0;

public static void findNodeByLevel(ArrayList<TreeNode> nodes){
if(nodes==null||nodes.size()==0){
return ;
}
level++;
ArrayList<TreeNode> temp = new ArrayList();
for(TreeNode node:nodes){
System.out.println("第"+level+"层:"+node.getNodeName());
if(node.getLeftNode()!=null){
temp.add(node.getLeftNode());
}
if(node.getRightNode()!=null){
temp.add(node.getRightNode());
}
}
nodes.removeAll(nodes);
findNodeByLevel(temp);
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
TreeNode root = new TreeNode();
root.setNodeName("root");
TreeNode node1 = new TreeNode();
node1.setNodeName("node1");

TreeNode node3 = new TreeNode();
node3.setNodeName("node3");

TreeNode node7 = new TreeNode();
node7.setNodeName("node7");
TreeNode node8 = new TreeNode();
node8.setNodeName("node8");

TreeNode node4 = new TreeNode();
node4.setNodeName("node4");

TreeNode node2 = new TreeNode();
node2.setNodeName("node2");

TreeNode node5 = new TreeNode();
node5.setNodeName("node5");
TreeNode node6 = new TreeNode();
node6.setNodeName("node6");

root.setLeftNode(node1);

node1.setLeftNode(node3);

node3.setLeftNode(node7);
node3.setRightNode(node8);

node1.setRightNode(node4);

root.setRightNode(node2);

node2.setLeftNode(node5);
node2.setRightNode(node6);

ArrayList<TreeNode> nodes = new ArrayList<TreeNode>();
nodes.add(root);
findNodeByLevel(nodes);

}

}

㈦ 二叉树遍历程序

二叉树的遍历有3种方式：

a
/ \
/ \
b e
/ \ \
/ \ \
c d f

（先序）先根遍历：（根左右）先访问根，再访问左子树，最后访问右子树，则可得如下的序列：abcdef

（中序）中根遍历：（左根右）先访问左子树，再访问根，最后访问右子树，则可得如下的序列：cbdaef

（后序）后根遍历：（左右根）先访问左子树，再访问右子树，最后访问根，则可得如下的序列：cdbfea

本文给出二叉树先序、中序、后序三种遍历的非递归算法，此三个算法可视为标准算法。

1.先序遍历非递归算法
#define maxsize 100
typedef struct
{
Bitree Elem[maxsize];
int top;
}SqStack;

void PreOrderUnrec(Bitree t)
{
SqStack s;
StackInit(s);
p=t;

while (p!=null || !StackEmpty(s))
{
while (p!=null) //遍历左子树
{
visite(p->data);
push(s,p);
p=p->lchild;
}//endwhile

if (!StackEmpty(s)) //通过下一次循环中的内嵌while实现右子树遍历
{
p=pop(s);
p=p->rchild;
}//endif

}//endwhile

}//PreOrderUnrec

2.中序遍历非递归算法
#define maxsize 100
typedef struct
{
Bitree Elem[maxsize];
int top;
}SqStack;

void InOrderUnrec(Bitree t)
{
SqStack s;
StackInit(s);
p=t;
while (p!=null || !StackEmpty(s))
{
while (p!=null) //遍历左子树
{
push(s,p);
p=p->lchild;
}//endwhile

if (!StackEmpty(s))
{
p=pop(s);
visite(p->data); //访问根结点
p=p->rchild; //通过下一次循环实现右子树遍历
}//endif

}//endwhile

}//InOrderUnrec

3.后序遍历非递归算法
#define maxsize 100
typedef enum tagtype;
typedef struct
{
Bitree ptr;
tagtype tag;
}stacknode;

typedef struct
{
stacknode Elem[maxsize];
int top;
}SqStack;

void PostOrderUnrec(Bitree t)
{
SqStack s;
stacknode x;
StackInit(s);
p=t;

do
{
while (p!=null) //遍历左子树
{
x.ptr = p;
x.tag = L; //标记为左子树
push(s,x);
p=p->lchild;
}

while (!StackEmpty(s) && s.Elem[s.top].tag==R)
{
x = pop(s);
p = x.ptr;
visite(p->data); //tag为R，表示右子树访问完毕，故访问根结点
}

if (!StackEmpty(s))
{
s.Elem[s.top].tag =R; //遍历右子树
p=s.Elem[s.top].ptr->rchild;
}
}while (!StackEmpty(s));
}//PostOrderUnrec

㈧ 二叉树的层次遍历算法

二叉树的层次遍历算法有如下三种方法：

给定一棵二叉树，要求进行分层遍历，每层的节点值单独打印一行，下图给出事例结构：

之后大家就可以自己画图了，下面给出程序代码：

[cpp] view plain

void print_by_level_3(Tree T) {

vector<tree_node_t*> vec;

vec.push_back(T);

int cur = 0;

int end = 1;

while (cur < vec.size()) {

end = vec.size();

while (cur < end) {

cout << vec[cur]->data << " ";

if (vec[cur]->lchild)

vec.push_back(vec[cur]->lchild);

if (vec[cur]->rchild)

vec.push_back(vec[cur]->rchild);

cur++;

}

cout << endl;

}

}

最后给出完成代码的测试用例：124##57##8##3#6##

[cpp] view plain

#include<iostream>

#include<vector>

#include<deque>

using namespace std;

typedef struct tree_node_s {

char data;

struct tree_node_s *lchild;

struct tree_node_s *rchild;

}tree_node_t, *Tree;

void create_tree(Tree *T) {

char c = getchar();

if (c == '#') {

*T = NULL;

} else {

*T = (tree_node_t*)malloc(sizeof(tree_node_t));

(*T)->data = c;

create_tree(&(*T)->lchild);

create_tree(&(*T)->rchild);

}

}

void print_tree(Tree T) {

if (T) {

cout << T->data << " ";

print_tree(T->lchild);

print_tree(T->rchild);

}

}

int print_at_level(Tree T, int level) {

if (!T || level < 0)

return 0;

if (0 == level) {

cout << T->data << " ";

return 1;

}

return print_at_level(T->lchild, level - 1) + print_at_level(T->rchild, level - 1);

}

void print_by_level_1(Tree T) {

int i = 0;

for (i = 0; ; i++) {

if (!print_at_level(T, i))

break;

}

cout << endl;

}

void print_by_level_2(Tree T) {

deque<tree_node_t*> q_first, q_second;

q_first.push_back(T);

while(!q_first.empty()) {

while (!q_first.empty()) {

tree_node_t *temp = q_first.front();

q_first.pop_front();

cout << temp->data << " ";

if (temp->lchild)

q_second.push_back(temp->lchild);

if (temp->rchild)

q_second.push_back(temp->rchild);

}

cout << endl;

q_first.swap(q_second);

}

}

void print_by_level_3(Tree T) {

vector<tree_node_t*> vec;

vec.push_back(T);

int cur = 0;

int end = 1;

while (cur < vec.size()) {

end = vec.size();

while (cur < end) {

cout << vec[cur]->data << " ";

if (vec[cur]->lchild)

vec.push_back(vec[cur]->lchild);

if (vec[cur]->rchild)

vec.push_back(vec[cur]->rchild);

cur++;

}

cout << endl;

}

}

int main(int argc, char *argv[]) {

Tree T = NULL;

create_tree(&T);

print_tree(T);

cout << endl;

print_by_level_3(T);

cin.get();

cin.get();

return 0;

}

㈨ 设二叉树以二叉链表存储，试设计算法，实现二叉树的层序遍历。

按层次遍历算法如下：
#include <iostream>
using namespace std;

typedef struct treenode { //树结点结构
int data;
struct treenode *left;
struct treenode *right;
}TreeNode;

typedef struct stack{ //栈结点结构
TreeNode *node;
struct stack *next;
}STACK;

void Traversal(TreeNode *root)
{
STACK *head = NULL;
STACK *tail = NULL;
if (root != NULL) //根结点入栈
{
head = new STACK();
head->next = NULL;
head->node = root;
tail = head;
}
while(head != NULL)
{
STACK *temp;
if (head->node->left != NULL) //栈顶结点的左结点入栈
{
temp = new STACK();
temp->next = NULL;
temp->node = head->node->left;
tail->next = temp;
tail = temp;
}

if (head->node->right != NULL) //栈顶结点的右结点入栈
{
temp = new STACK();
temp->next = NULL;
temp->node = head->node->right;
tail->next = temp;
tail = temp;
}
cout<<head->node->data<<endl; //结点出栈
temp = head;
head = head->next;
delete(head);
}
}