深度优先遍历

本文介绍了深度优先遍历的概念,以及在不同数据结构中的应用,包括邻接矩阵和邻接表的时间复杂度分析。同时,文章还讨论了最小生成树的构建算法,如Prim和Kruskal算法,并简述了KMP字符串匹配和折半查找算法的工作原理。

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1.先序序列为a,b,c,d 的不同二叉树的个数是 (14) 。

  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • f(n)=c(n  2n)/n+1

2.在构建哈弗曼树时,要使树的带权路径长度最小,只需要遵循一个原则,那就是:权重越大的结点离树根越近。

树的带权路径长度为树中所有叶子结点的带权路径长度之和。通常记作 “WPL” 。例如图 1 中所示的这颗树的带权路径长度为:

WPL = 7 * 1 + 5 * 2 + 2 * 3 + 4 * 3

 

 3.

深度优先遍历序列为:2 1 5 6 3 4 7 8
若从3出发的深度优先遍历序列为:3 4 7 6 2 1 5 8
若从3出发的深度优先遍历序列为:1 2 6 3 4 7 8 5

 

深度优先时间复杂度
深度优先的时间复杂度主要也是消耗在了对顶点的访问以及探索顶点有多少条边。

邻接矩阵
如果采用临界矩阵的存储方法,所消耗的时间复杂度为:
访问V

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