二叉树相关算法

⑴ 有关二叉树递归的算法

靠，缩进全被网络搞乱了，自己排版

#include <iostream>
using namespace std;
//二叉树节点
struct BiTreeNode{
int data;
BiTreeNode *left;
BiTreeNode *right;
};
//写一个类，方便二叉树的建立和删除
class BiTree{
private:
void deleteAllNode(BiTreeNode *root);
public:
BiTreeNode *root;
BiTree();
~BiTree();
void CreateTree();
void deleteLeaves(BiTreeNode *root);
bool DepthOfTheNode(BiTreeNode *currentNode,BiTreeNode *p, int depthOfFather);
void FindMaxValue(BiTreeNode *currentNode, int *maxValue);
void ExchangeLeftAndRight(BiTreeNode *currentNode);
void OutputValueAndDepthByQIANXU(BiTreeNode *currentNode, int depthOfFather); //不好意思，用了拼音
};
BiTree::BiTree()
{
root = NULL;
}
BiTree::~BiTree()
{
deleteAllNode(root);
}
void BiTree::deleteAllNode(BiTreeNode *root)
{
if (root == NULL) return;
deleteAllNode(root->left);
deleteAllNode(root->right);
cout << root->data << ' '; //用来查看当前节点是不是被删除。
delete root;
}
//手动建立一个二叉树用于测试
// 1
// / \
// 2 3
// \ /
// 4 5
void BiTree::CreateTree()
{
if (root) return;
root = new BiTreeNode;
root->data = 1;
root->left = new BiTreeNode;
root->left->data = 2;
root->right = new BiTreeNode;
root->right->data = 3;
BiTreeNode *p;
p = root->left;
p->left = NULL;
p->right = new BiTreeNode;
p->right->data = 4;
p->right->left = p->right->right = NULL;
p= root->right;
p->left = new BiTreeNode;
p->left->data = 5;
p->left->left = p->left->right = NULL;
p->right = NULL;
}
//用递归算法删除叶子
void BiTree::deleteLeaves(BiTreeNode *root)
{
if (root == NULL) return;
if (!root->left && !root->right) return; //表示是根节点(或者出错，跑到叶子节点了，这种情况应该不会)，不删除

if (root->left) //当前节点有左子树
{
if (root->left->left || root->left->right) //左子树不是叶子
deleteLeaves(root->left);
else //当前节点的左子节点是叶子
{
delete root->left;
root->left = NULL;
}
}
if (root->right)
{
if (root->right->left || root->right->right)
deleteLeaves(root->right);
else //当前节点的右子节点是叶子
{
delete root->right;
root->right = NULL;
}
}
}
int depth = 0; //一个用来存储深度的全局变量，虽然在实际编程中这样用不好
//但一切为了方便。
//节点p的深度,递归法
bool BiTree::DepthOfTheNode(BiTreeNode *currentNode,BiTreeNode *p, int depthOfFather)
{
if (currentNode == NULL) return false;
if (currentNode == p) //当前节点为要找的节点
{
depth = depthOfFather + 1;
return true;;
}
if (DepthOfTheNode(currentNode->left, p, depthOfFather+1)) //找当前节点的左子树
return true;
else
return DepthOfTheNode(currentNode->right, p, depthOfFather+1);
}
//用递归找最大值，最大值存储在maxValue所指的内存 ,这里使用前序遍历
void BiTree::FindMaxValue(BiTreeNode *currentNode, int *maxValue)
{
if (currentNode == NULL) return;
*maxValue = *maxValue > currentNode->data ? *maxValue : currentNode->data;
FindMaxValue(currentNode->left, maxValue); //遍历左子树
FindMaxValue(currentNode->right, maxValue);
}
//交换左右，用前序遍历
void BiTree::ExchangeLeftAndRight(BiTreeNode *currentNode)
{
if (currentNode == NULL) return;
BiTreeNode *temp;
temp = currentNode->left;
currentNode->left = currentNode->right;
currentNode->right = temp;
ExchangeLeftAndRight(currentNode->left);
ExchangeLeftAndRight(currentNode->right);
}
//以前序次序输出一棵二叉树所有结点的数据值及结点所在层次
void BiTree::OutputValueAndDepthByQIANXU(BiTreeNode *currentNode, int depthOfFather)
{
if (currentNode == NULL) return;
cout << "节点：" << currentNode->data;
cout << "\t深度：" << depthOfFather+1 << endl;
OutputValueAndDepthByQIANXU(currentNode->left, depthOfFather+1);
OutputValueAndDepthByQIANXU(currentNode->right, depthOfFather+1);
}
int main()
{
BiTree bt;
bt.CreateTree();
//求p的深度
bt.DepthOfTheNode(bt.root, bt.root->left->right, 0);
cout << "深度:" << depth << endl;
//找最大值
int maxValue;
bt.FindMaxValue(bt.root, &maxValue);
cout << "最大值为：" << maxValue << endl;
//交换左右节点
bt.ExchangeLeftAndRight(bt.root);
//以前序次序输出一棵二叉树所有结点的数据值及结点所在层次
bt.OutputValueAndDepthByQIANXU(bt.root, 0);
//删除叶子节点
bt.deleteLeaves(bt.root);
return 0;
}

⑵ 按照二叉树的递归定义,对二叉树遍历的常用算法有哪三种

/*1 、前序遍历二叉树的递归算法 */
void preorder(bintree t)
{
if (t) {
printf("%c",t->data);
preorder(t->lchild);
preorder(t->rchild);
}
}
/*2 、中序遍历二叉树的递归算法 */
void inorder(bintree t)
{
if (t) {
inorder(t->lchild);
printf("%c",t->data);
inorder(t->rchild);
}
}
/*3 、后序遍历二叉树的递归算法 */
void postorder(bintree t)
{
if (t) {
postorder(t->lchild);
postorder(t->rchild);
printf("%c",t->data);
}
}

⑶ 二叉树遍历的算法实现

从二叉树的递归定义可知，一棵非空的二叉树由根结点及左、右子树这三个基本部分组成。因此，在任一给定结点上，可以按某种次序执行三个操作：
⑴访问结点本身（N），
⑵遍历该结点的左子树（L），
⑶遍历该结点的右子树（R）。
以上三种操作有六种执行次序：
NLR、LNR、LRN、NRL、RNL、RLN。
注意：
前三种次序与后三种次序对称，故只讨论先左后右的前三种次序。 根据访问结点操作发生位置命名：
① NLR：前序遍历(PreorderTraversal亦称（先序遍历））
——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前。
② LNR：中序遍历(InorderTraversal)
——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之中（间）。
③ LRN：后序遍历(PostorderTraversal)
——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之后。
注意：
由于被访问的结点必是某子树的根，所以N(Node）、L(Left subtree）和R(Right subtree）又可解释为根、根的左子树和根的右子树。NLR、LNR和LRN分别又称为先根遍历、中根遍历和后根遍历。 1．先（根）序遍历的递归算法定义：
若二叉树非空，则依次执行如下操作：
⑴ 访问根结点；
⑵ 遍历左子树；
⑶ 遍历右子树。
2．中（根）序遍历的递归算法定义：
若二叉树非空，则依次执行如下操作：
⑴遍历左子树；
⑵访问根结点；
⑶遍历右子树。
3．后（根）序遍历得递归算法定义：
若二叉树非空，则依次执行如下操作：
⑴遍历左子树；
⑵遍历右子树；
⑶访问根结点。 用二叉链表做为存储结构，中序遍历算法可描述为：
void InOrder(BinTree T)
{ //算法里①~⑥是为了说明执行过程加入的标号
① if(T) { // 如果二叉树非空
② InOrder(T->lchild）；
③ printf(%c，T->data）； // 访问结点
④ InOrder(T->rchild);
⑤ }
⑥ } // InOrder 计算中序遍历拥有比较简单直观的投影法，如图
⑴在搜索路线中，若访问结点均是第一次经过结点时进行的，则是前序遍历；若访问结点均是在第二次（或第三次）经过结点时进行的，则是中序遍历（或后序遍历）。只要将搜索路线上所有在第一次、第二次和第三次经过的结点分别列表，即可分别得到该二叉树的前序序列、中序序列和后序序列。
⑵上述三种序列都是线性序列，有且仅有一个开始结点和一个终端结点，其余结点都有且仅有一个前驱结点和一个后继结点。为了区别于树形结构中前驱（即双亲）结点和后继（即孩子）结点的概念，对上述三种线性序列，要在某结点的前驱和后继之前冠以其遍历次序名称。
【例】上图所示的二叉树中结点C，其前序前驱结点是D，前序后继结点是E；中序前驱结点是E，中序后继结点是F；后序前驱结点是F，后序后继结点是A。但是就该树的逻辑结构而言，C的前驱结点是A，后继结点是E和F。
二叉链表基本思想
基于先序遍历的构造，即以二叉树的先序序列为输入构造。
注意：
先序序列中必须加入虚结点以示空指针的位置。
【例】
建立上图所示二叉树，其输入的先序序列是：ABD∮∮∮CE∮∮F∮∮。
构造算法
假设虚结点输入时以空格字符表示，相应的构造算法为：
void CreateBinTree (BinTree **T){ //构造二叉链表。T是指向根指针的指针，故修改*T就修改了实参（根指针）本身 char ch； if((ch=getchar())=='') *T=NULL； //读入空格，将相应指针置空 else{ //读人非空格 *T=(BinTNode *)malloc(sizeof(BinTNode））； //生成结点 （*T)->data=ch； CreateBinTree(&(*T)->lchild）； //构造左子树 CreateBinTree(&(*T)->rchild）； //构造右子树 }}
注意：
调用该算法时，应将待建立的二叉链表的根指针的地址作为实参。
示例
设root是一根指针（即它的类型是BinTree），则调用CreateBinTree(&root）后root就指向了已构造好的二叉链表的根结点。
二叉树建立过程见
下面是关于二叉树的遍历、查找、删除、更新数据的代码（递归算法）： #include<iostream>#include<cstdio>#include<cmath>#include<iomanip>#include<cstdlib>#include<ctime>#include<algorithm>#include<cstring>#include<string>#include<vector>#include<list>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<set>usingnamespacestd;typedefintT;classbst{structNode{Tdata;Node*L;Node*R;Node(constT&d,Node*lp=NULL,Node*rp=NULL):data(d),L(lp),R(rp){}};Node*root;intnum;public:bst():root(NULL),num(0){}voidclear(Node*t){if(t==NULL)return;clear(t->L);clear(t->R);deletet;}~bst(){clear(root);}voidclear(){clear(root);num=0;root=NULL;}boolempty(){returnroot==NULL;}intsize(){returnnum;}TgetRoot(){if(empty())throwemptytree;returnroot->data;}voidtravel(Node*tree){if(tree==NULL)return;travel(tree->L);cout<<tree->data<<'';travel(tree->R);}voidtravel(){travel(root);cout<<endl;}intheight(Node*tree){if(tree==NULL)return0;intlh=height(tree->L);intrh=height(tree->R);return1+(lh>rh?lh:rh);}intheight(){returnheight(root);}voidinsert(Node*&tree,constT&d){if(tree==NULL)tree=newNode(d);elseif(ddata)insert(tree->L,d);elseinsert(tree->R,d);}voidinsert(constT&d){insert(root,d);num++;}Node*&find(Node*&tree,constT&d){if(tree==NULL)returntree;if(tree->data==d)returntree;if(ddata)returnfind(tree->L,d);elsereturnfind(tree->R,d);}boolfind(constT&d){returnfind(root,d)!=NULL;}boolerase(constT&d){Node*&pt=find(root,d);if(pt==NULL)returnfalse;combine(pt->L,pt->R);Node*p=pt;pt=pt->R;deletep;num--;returntrue;}voidcombine(Node*lc,Node*&rc){if(lc==NULL)return;if(rc==NULL)rc=lc;elsecombine(lc,rc->L);}boolupdate(constT&od,constT&nd){Node*p=find(root,od);if(p==NULL)returnfalse;erase(od);insert(nd);returntrue;}};intmain(){bstb;cout<<inputsomeintegers:;for(;;){intn;cin>>n;b.insert(n);if(cin.peek()==' ')break;}for(;;){cout<<inputdatapair:;intod,nd;cin>>od>>nd;if(od==-1&&nd==-1）break;b.update(od,nd);}}

⑷ 二叉树结点的算法

一个结点的度是指该结点的子树个数。
度为1就是指只有1个子树（左子树或者右子树）。
度为2的结点个数=叶结点个数-1=69
该二叉树的总结点数=70+80+69=219

⑸ 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;

}

⑹ 二叉树算法

二叉树是没有度为1的结点。
完全二叉树定义：
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
层从右向左连续缺若干结点，这就是完全二叉树。
完全二叉树叶子结点的算法：
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

⑺ 求二叉树的基本算法和各种遍历算法

#include<iostream.h>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define OK 1
#define ERROR 0
#define OVERFLOW -2
typedef char TElemType;
typedef int Status;
typedef struct BiTNode{
TElemType data;
struct BiTNode *lchild,*rchild;
}BiTNode,*BiTree;
Status CreateBiTree(BiTree &T) //按先序次序输入二叉树中结点的值，构造二叉树链表
{
char ch;
ch=getchar();
if(ch==' ')
T=NULL;
else
{
if(!(T=(BiTNode *)malloc(sizeof(BiTNode))))
exit(OVERFLOW);
T->data=ch;
CreateBiTree(T->lchild);
CreateBiTree(T->rchild);
}
return OK;
}
Status PreOrder(BiTree T) //先序遍历的递归算法
{
if(T)
{
cout<<T->data;
PreOrder(T->lchild);
PreOrder(T->rchild);
}
return OK;
}
Status InOrder(BiTree T) //中序遍历的递归算法
{
if(T)
{
InOrder(T->lchild);
cout<<T->data;
InOrder(T->rchild);
}
return OK;
}
Status PostOrder(BiTree T) //后续遍历的递归函数
{
if(T)
{
PostOrder(T->lchild);
PostOrder(T->rchild);
cout<<T->data;
}
return OK;
}
Status BiTreeLevelOrder(BiTree T) //层序遍历的非递归函数
{
int front=0,rear=0;
BiTree p,Q[20];
if(T)
{
rear++;
Q[rear]=T;
}
while(front!=rear)
{
front++;
p=Q[front];
cout<<p->data;
if(p->lchild)
{
rear++;
Q[rear]=p->lchild;
}
if(p->rchild)
{
rear++;
Q[rear]=p->rchild;
}
}
return OK;
}
Status BiTreeNodeSum(BiTree T) //计算二叉树的结点数
{

if(T==NULL)
return 0;
else
return 1+BiTreeNodeSum(T->lchild)+BiTreeNodeSum(T->rchild);
}
Status BiTreeLeafSum(BiTree T) //计算二叉树的叶子结点数
{
if(T==NULL)
return 0;
else
if(T->lchild==NULL&&T->rchild==NULL)
return 1;
else
return BiTreeLeafSum(T->lchild)+BiTreeLeafSum(T->rchild);
}
Status BiTreeDeep(BiTree T) //计算二叉树的深度
{
if(T==NULL)
return 0;
else
return (BiTreeDeep(T->lchild)>BiTreeDeep(T->rchild))?(BiTreeDeep(T->lchild)+1):(BiTreeDeep(T->rchild)+1);
}

void main() //主函数
{
BiTree T;
cout<<"input Bitree char:"<<endl;
CreateBiTree(T);
cout<<"先序遍历为："<<endl;
PreOrder(T);
cout<<endl;
cout<<"中序遍历为："<<endl;
InOrder(T);
cout<<endl;
cout<<"后序遍历为："<<endl;
PostOrder(T);
cout<<endl;
cout<<"层序遍历为："<<endl;
BiTreeLevelOrder(T);
cout<<endl;
BiTreeNodeSum(T);
cout<<"二叉树的结点数："<<BiTreeNodeSum(T)<<endl;
BiTreeLeafSum(T);
cout<<"二叉树的叶子结点数为："<<BiTreeLeafSum(T)<<endl;
BiTreeDeep(T);
cout<<"二叉树的深度为："<<BiTreeDeep(T)<<endl;
}

⑻ 二叉树相关算法的实验验证 [ 实验目的] 验证二叉树的链接存储结构及其上的基本操作。（c++）

浅谈数据结构-二叉树

二叉树是树的特殊一种，具有如下特点：1、每个结点最多有两颗子树，结点的度最大为2。2、左子树和右子树是有顺序的，次序不能颠倒。3、即使某结点只有一个子树，也要区分左右子树。

一、特殊的二叉树及特点

1、斜树

所有的结点都只有左子树（左斜树），或者只有右子树（右斜树）。这就是斜树，应用较少

基本思想：先后序遍历左子树，然后再后序遍历右子树，最后再访问根结点即左—右—根。

图中后序遍历结果是：4，8，7，5，2，6，3，1。

后序递归遍历代码实现，如下所示。

后序遍历的非递归实现是三种遍历方式中最难的一种。因为在后序遍历中，要保证左孩子和右孩子都已被访问，并且左孩子在右孩子之前访问才能访问根结点，这就为流程控制带来了难题。下面介绍一种思路。

要保证根结点在左孩子和右孩子访问之后才能访问，因此对于任一结点p，先将其入栈。若p不存在左孩子和右孩子，则可以直接访问它，或者p存在左孩子或右孩子，但是其左孩子和右孩子都已经被访问过了，则同样可以直接访问该结点。若非上述两种情况，则将p的右孩子和左孩子依次入栈，这样就保证了每次取栈顶元素的时候，左孩子在右孩子之前别访问，左孩子和右孩子都在根结点前面被访问。

五、二叉树的建立

其实而二叉树的建立就是二叉树的遍历，只不过将输入内容改为建立结点而已，比如，利用前序遍历建立二叉树

⑼ 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
}

⑽ 二叉树的遍历算法

这里有二叉树先序、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{L,R}
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