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由构造方式，显然，huffman树的儿子结点总是成对出现的。因此，一个父节点，要么一个儿子都没有，要么有两个儿子。下面是递归计算wpl(weighted path length)的代码：void calc_wpl(htn *root, int path_count, int *wpl) //root是整个huffman树的根结点{ if(root->leftc==N

从数据的存储结构看，最大堆/最小堆是一个数组。从数据的逻辑结构看，最大堆/最小堆是一棵完全二叉树。堆有以下三种基本操作：1.初始化：将一个无序的序列初始化成堆。从最后一个非叶子结点开始，自右向左，自下向上，对每一个根结点执行siftdown操作。O(N)。2.插入。在数组的末尾插入新的元素，然后执行siftup操作。O(logN)。3.删除。删除指定位置的元素，用数组末

以下是打印二叉树树形结构的要求：第二部分为表达式树的显示，如样例输出所示。如果该二叉树是一棵满二叉树，则最底部的叶子结点，分别占据横坐标的第1、3、5、7……个位置（最左边的坐标是1），然后它们的父结点的横坐标，在两个子结点的中间。如果不是满二叉树，则没有结点的地方，用空格填充（但请略去所有的行末空格）。每一行父结点与子结点中隔开一行，用斜杠（/）与反斜杠（\）来表示树的关系。/出现的横坐标位

二叉树本身就是用递归定义的，因此采用递归方法实现dfs的三种遍历不仅容易理解而且代码简洁。若用非递归实现，则要采用栈去模拟：保存计算的上下文，使得计算在返回上一级时有路可循。注意每一个结点都要当作根结点来看待。//前序遍历//递归实现：根左右void preOrder1(BinTree *root){ if (root != NULL) {

给出后缀表达式，建立表达式树。后缀表达式中只有操作数和操作符，我们知道，操作数一定是表达式树的叶子结点，操作符一定是父结点。这个过程与计算后缀表达式的值的过程极为类似。操作数，作为叶子结点，可以看作是左右儿子都为NULL的父结点，因此也可以看作一棵二叉树。因此算法是，建立一个二叉树栈，扫描后缀表达式：1.若遇到操作数，把其作为左右儿子都为NULL的二叉树，根

题目给出了某棵二叉树的中根序列和后根序列，要求输出前根序列。例如，中根序列是9、5、32、67，后根序列是9、32、67、5，则二叉树是它的前根序列是5、9、67、32。我们知道，中根序列的顺序是“左根右”，后根序列的顺序是“左右根”。因此：1.后根序列的最后一个元素是根。2.由1确定根之后，这个根将中根序列分为左右两个部分：左边是左子树的中根序列，

照例先上题目7:树的转换查看提交统计提问总时间限制: 5000ms 内存限制: 65536kB描述我们都知道用“左儿子右兄弟”的方法可以将一棵一般的树转换为二叉树，如：    0                             0  / | \                          / 1  2  3

广度优先搜索(Breadth First Search, BFS)是对树的逐层遍历，或者说，是对树的横向遍历。bfs是盲目的。bfs常被用来求解达到某目标所需的最少步骤数。例如poj3278，给定两个自然数n与k，每一步的移动有三种可能，n+1、n-1和n*2，问，从n出发，到达k所需要的最小移动次数。举个例子，n=5，k=17，则bfs步骤如下：