数据结构 – 树的度和结点数的关系

本文介绍了树的度的概念及计算方法,并通过一个具体的例子展示了如何计算树中叶子节点的数量。文章还提供了理解树结构及其性质的重要公式。

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一、概念

与图论中的“度”不同,树的度是如下定义的:有根树T中,结点x的子女数目称为x的度。也就是:在树中,结点有几个分叉,度就是几。

一个有用的小公式:树中结点数 = 总分叉数 +1。(这里的分叉数就是所有结点的度之和)

二、度的计算

1.设树T的度为4,其中度为1,2,3,4的节点个数分别为4,2,1,1,则T中的叶子数为?

解:

叶子的度数为0;那么设叶子数为x,则此树的总分叉数为1*4+2*2+3*1+4*1=15;此树的节点个数为16(此处涉及到一个公式;节点数=分叉数+1,由图形便可以观察出来)。又根据题目可以知道顶点数目还可以列出一个式子:4+2+1+1+x便可以得到等式:4+2+1+1+x=16;x=8为叶子数。

因为此题是数据结构中的问题:一般情况下都是有向树,所以叶子节点的度数为0,要区分于离散数学中的无向树叶子节点度为一。在数据结构中一般常用的公式为:二叉树:度为0的节点数=度为2的节点数+1(n0=n2+1)此公式可由上述计算思想推导(一般在二叉树那里的公式多一些,树中只要你明确定义,画出图来,便可以根据图形寻找出规律来)

转自:http://www.coder4.com/archives/3168

### C++ 中结构的概念解释 #### (Degree) 在数据结构中,节点的是指该节点拥有的子节点量。对于任意给定的节点 N: - 如果 N 是叶节点,则其为 0。 - 如果 N 不是叶节点,则其等于它所连接的孩子节点的量。 例如,在构建后缀的过程中,当更新较短的后缀时,会涉及到检查特定节点是否有以某个字符开头的后代节点[^1]。这表明了的重要性,因为只有具有适当的内部节点才能拥有这些后代关系。 #### 叶子结点 (Leaf Node) 叶子结点指的是没有任何子节点的终端节点。这类节点通常位于的最底层,并且它们不会作为其他任何节点的父亲或母亲角色存在。回到上述提到的例子中,当处理空字符串这一特殊情形下的后缀时,如果发现根节点(即显式的第零号节点)不存在符合条件的后代,则需创建一个新的叶节点来表示这个新的后缀路径。 下面是一个简单的二叉实现示例,展示了如何定义操作带有属性以及识别叶子结点的方法: ```cpp #include <iostream> using namespace std; struct TreeNode { int value; struct TreeNode *left, *right; // 子节点指针 // 构造函初始化成员变量 TreeNode(int val) : value(val), left(nullptr), right(nullptr){} }; // 计指定节点的 int getDegree(TreeNode* node){ if (!node) return 0; int degree = 0; if(node->left != nullptr) ++degree; if(node->right != nullptr) ++degree; return degree; } // 判断是否为叶子结点 bool isLeafNode(TreeNode* node){ return !node->left && !node->right; } ``` 通过以上代码片段可以更直观地理解什么是叶子结点。`getDegree()` 函用于计传入节点有多少个孩子;而 `isLeafNode()` 方法则用来判断某节点是不是叶子结点
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