BinaryTree

#include <iostream>
#include <cstdlib>

template<typename T>
struct BTNode {
  T data;
  BTNode<T> *leftchild, *rightchild;
  BTNode(): leftchild(NULL), rightchild(NULL) {}
  BTNode(T x, BTNode<T> *l = NULL, BTNode<T> *r = NULL)
    : data(x), leftchild(l), rightchild(r) {}
};

template<typename T>
class BTree {
public:
  BTree(): root(NULL) {}
  BTree(T value): refvalue(value), root(NULL) {}
  BTree(BTree<T>& s);
  ~BTree() { destroy(root); }
  bool is_empty() { return root == NULL; }
  BTNode<T> *parent(BTNode<T> *current) {
    return (root == NULL || root == current)? NULL: parent(root, current);
  }
  BTNode<T> *leftchild(BTNode<T> *current) {
    return (current != NULL)? current->leftchild: NULL;
  }
  BTNode<T> *rightchild(BTNode<T> *current) {
    return (current != NULL)? current->rightchild: NULL;
  }
  int height() const { return height(root); }
  int size() const { return size(root); }
  BTNode<T> *get_root() const { return root; }
  void preorder(void (*visit)(BTNode<T> *p)) {
    preorder(root, visit);
  }
  void inorder(void (*visit)(BTNode<T> *P)) {
    inorder(root, visit);
  }
  void postorder(void (*visit)(BTNode<T> *p)) {
    postorder(root, visit);
  }
  void levelorder(void (*visit)(BTNode<T> *P));
  int insert(const T& x);
  BTNode<T> *find(T& x) const;
protected:
  BTNode<T> *root;
  T refvalue;
  void create_btree(std::istream& in, BTNode<T>*& subtree);
  bool insert(BTNode<T>*& subtree, const T& x);
  void destroy(BTNode<T>*& subtree);
  bool find(BTNode<T> *subtree, const T& x) const;
  BTNode<T> *copy(BTNode<T> *node);
  int height(BTNode<T> *subtree) const;
  int size(BTNode<T> *subtree) const;
  BTNode<T> *parent(BTNode<T> *subtree, BTNode<T> *current);
  BTNode<T> *find(BTNode<T> *subtree, const T& x) const;
  void travel(BTNode<T> *subtree, std::ostream& out);
  void preorder(BTNode<T>& subtree, void (*visit)(BTNode<T> *ptr));
  void inorder(BTNode<T>& subtree, void (*visit)(BTNode<T> *ptr));
  void postorder(BTNode<T>& subtree, void (*visit)(BTNode<T> *ptr));

  friend std::istream& operator>>(std::istream& in, BTree<T>& tree);
  friend std::istream& operator<<(std::istream& out, BTree<T>& tree);
};

template<typename T>
void BTree<T>::destroy(BTNode<T>*& subtree) {
  if (subtree != NULL) {
    destroy(subtree->leftchild);
    destroy(subtree->rightchild);
    delete subtree;
  }
}

template<typename T>
BTNode<T> *BTree<T>::parent(BTNode<T> *subtree, BTNode<T> *current) {
  if (subtree == NULL) return NULL;
  if (subtree->leftchild == current || subtree->rightchild == current)
    return subtree;
  BTNode<T> *p;
  if ((p = parent(subtree->leftchild, current)) != NULL)
    return p;
  else return parent(subtree->rightchild, current);
}

template<typename T>
void BTree<T>::travel(BTNode<T> *subtree, std::ostream& out) {
  if (subtree != NULL) {
    out << subtree->data << " ";
    travel(subtree->leftchild, out);
    travel(subtree->rightchild, out);
  }
}

template<typename T>
std::istream& operator>>(std::istream& in, BTree<T>& tree) {
  create_btree(in, tree.root);
  return in;
}

template<typename T>
std::ostream& operator<<(std::ostream& out, BTree<T>& tree) {
  out < " pre_oder travel\n ";
  tree.travel(tree.root, out);
  out << std::endl;
  return out;
}

template<typename T>
void BTree<T>::inorder(BTNode<T>& subtree, void (*visit)(BTNode<T> *p)) {
  if (subtree != NULL) {
    inorder(subtree->leftchild, visit);
    visit(subtree);
    inorder(subtree->rightchild, visit);
  }
}

template<typename T>
void BTree<T>::preorder(BTNode<T>& subtree, void (*visit)(BTNode<T> *p)) {
  if (subtree != NULL) {
    visit(subtree);
    preorder(subtree->leftchild, visit);
    preorder(subtree->rightchild, visit);
  }
}

template<typename T>
void BTree<T>::postorder(BTNode<T>& subtree, void (*visit)(BTNode<T> *p)) {
  if (subtree != NULL) {
    postorder(subtree->leftchild, visit);
    postorder(subtree->leftchild, visit);
    visit(subtree);
  }
}

template<typename T>
int BTree<T>::size(BTNode<T> *subtree) const {
  if (subtree == NULL)
    return 0;
  else return 1 + size(subtree->leftchild) + size(subtree->rightchild);
}

template<typename T>
int BTree<T>::height(BTNode<T> *subtree) const {
  if (subtree == NULL)
    return 0;
  else {
    int i = height(subtree->leftchild);
    int j = height(subtree->rightchild);
    return (i < j)? j + 1: i + 1;
  }
}

template<typename T>
BTNode<T> *BTree<T>::copy(BTNode<T> *node) {
  if (node == NULL)
    return NULL;
  BTNode<T> *temp = new BTNode<T>;
  temp->data = node->data;
  temp->leftchild = copy(node->leftchild);
  temp->rightchild = copy(node->rightchild);
  return temp;
}

template<typename T>
BTree<T>::BTree(const BTree<T>& s) {
  root = copy(s.root);
}


template<typename T>
int operator==(const BTree<T>& s, const BTree<T>& t) {
  return equal(s.root, t.root);
}

template<typename T>
bool equal(BTNode<T> *a, BTNode<T> *b) {
  if (a == NULL && b == NULL)
    return true;
  if (a != NULL && b != NULL && a->data == b->data
      && equal(a->leftchild, b->leftchild)
      && equal(a->rightchild, b->rightchild))
    return true;

  else return false;
}


// build a tree via preorder travel
template<typename T>
void BTree<T>::create_btree(std::istream& in, BTNode<T>*& subtree) {
  T elem;
  if (!in.eof()) {
    in >> elem;
    //  terminate if refvalue = "#"
    if (elem != refvalue) {
      subtree = new BTNode<T>(elem);
      if (!subtree) {
        std::cerr << "memory alloc error !" << std::endl;
        exit(1);
      }
      create_btree(in, subtree->leftchild);
      create_btree(in, subtree->rightchild);
    }
    else subtree = NULL;
  }
}

<think>我们被要求详细介绍二叉树(binary tree)。结合用户提供的引用内容,我们可以从以下几个方面展开: 1. 二叉树的定义和基本概念(包括节点、根、子树等) 2. 二叉树的性质(如第i层最多有2^(i-1)个节点,深度为k的二叉树最多有2^k-1个节点等) 3. 特殊类型的二叉树(满二叉树、完全二叉树、完美二叉树等,注意引用[3]中提到的术语区别) 4. 二叉树的存储结构(通常用链式存储,如引用[1][2][4]中的节点结构) 5. 二叉树的遍历(深度优先:前序、中序、后序;广度优先:层次遍历) 6. 二叉树的构建(如引用[1]中的手动构建和引用[4]中的插入构建) 7. 二叉树的应用 由于用户要求详细,我们将每个部分都进行适当的展开。 注意:用户提供的引用中,引用[3]提到了满二叉树和完全二叉树的区别,并引入了完美二叉树的概念,我们需要明确这些术语。 下面开始组织内容: </think>### 二叉树(Binary Tree)详解 二叉树是一种重要的非线性数据结构,其特点是每个节点最多有两个子节点:**左子节点**和**右子节点**。这种结构天然支持递归定义,在算法设计和数据处理中具有广泛应用。 --- #### 一、二叉树核心概念 1. **节点结构** 每个节点包含三个部分: ```java class TreeNode { int data; // 节点存储的数据 TreeNode left; // 左子节点指针 TreeNode right; // 右子节点指针 } ``` 引用示例代码:[^4] 2. **基本术语** - **根节点(Root)**:树的起始节点(如`tree.root`)[^1] - **叶子节点(Leaf)**:左右子节点均为空的节点 - **深度(Depth)**:从根节点到当前节点的路径长度 - **高度(Height)**:从当前节点到最深叶子节点的路径长度 - **度(Degree)**:节点的子节点数量(二叉树中最大为2) 3. **特殊二叉树类型** | 类型 | 定义 | 示例 | |------|------|------| | **满二叉树(Full Binary Tree)** | 每个节点有0或2个子节点 | `A(B,C)` | | **完全二叉树(Complete Binary Tree)** | 除最后一层外全满,最后一层从左向右填充 | `A(B(D,E),C(F))` | | **完美二叉树(Perfect Binary Tree)** | 所有叶子节点在同一层,且每层都被填满 | `A(B(D,E),C(F,G))` [^3] | --- #### 二、二叉树存储结构 1. **链式存储(主流方式)** - 节点通过指针链接(如上文Java代码实现)[^4] - 优点:动态内存分配,插入删除灵活 - 缺点:指针占用额外空间 2. **顺序存储(数组实现)** - 根节点索引:`i=0` - 左子节点索引:`2i+1` - 右子节点索引:`2i+2` - 适用场景:完全二叉树存储优化 --- #### 三、二叉树遍历算法 1. **深度优先遍历(DFS)** ```java // 前序遍历:根 → 左 → 右 void preOrder(TreeNode node) { if (node == null) return; System.out.print(node.data + " "); // 访问根 preOrder(node.left); // 遍历左子树 preOrder(node.right); // 遍历右子树 } ``` - **中序遍历**:左 → 根 → 右(二叉搜索树可输出有序序列)[^1] - **后序遍历**:左 → 右 → 根(常用于表达式树求值) 2. **广度优先遍历(BFS)** 使用队列实现层次遍历: ```java void levelOrder(TreeNode root) { Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>(); queue.add(root); while (!queue.isEmpty()) { TreeNode node = queue.poll(); System.out.print(node.data + " "); if (node.left != null) queue.add(node.left); if (node.right != null) queue.add(node.right); } } ``` --- #### 四、二叉树构建方法 1. **手动构建(静态)** 直接连接节点(适用于固定结构): ```java BinaryTree tree = new BinaryTree(); tree.root = new Node(1); tree.root.left = new Node(2); tree.root.right = new Node(3); // 引用[1]示例 ``` 2. **插入构建(动态)** 根据规则递归插入(如二叉搜索树): ```java void insert(TreeNode node) { if (root == null) root = node; else if (node.data < current.data) current.left = insert(current.left, node); else current.right = insert(current.right, node); } // 引用[4]逻辑简化版 ``` --- #### 五、二叉树关键性质 1. **节点数量关系** - 第 $i$ 层最多有 $2^{i-1}$ 个节点 - 深度为 $k$ 的树最多有 $2^k - 1$ 个节点 2. **高度与节点关系** 对于 $n$ 个节点的二叉树: - 最小高度:$\lfloor \log_2n \rfloor + 1$ - 最大高度:$n$(退化为链表) 3. **特殊性质** 在二叉搜索树中(BST): - 左子树所有节点值 $<$ 根节点值 - 右子树所有节点值 $>$ 根节点值 --- #### 六、二叉树应用场景 1. **数据检索**:二叉搜索树实现$O(\log n)$查找 2. **表达式解析**:算术表达式的语法树表示 3. **文件系统**:目录树结构建模 4. **游戏AI**:决策树实现行为选择 5. **压缩算法**:哈夫曼编码构建最优前缀树 ---
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