树->二叉树

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树变二叉树过程：
1.给兄弟加线
2.去掉长子外的线
3.层次调整
调整完结构唯一


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DS树--二叉树之最大路径
luoyeliufeng的博客
12-20 1796
DS树–二叉树之最大路径 题目描述 给定一颗二叉树的逻辑结构（先序遍历的结果，空树用字符‘0’表示，例如AB0C00D00），建立该二叉树的二叉链式存储结构 二叉树的每个结点都有一个权值，从根结点到每个叶子结点将形成一条路径，每条路径的权值等于路径上所有结点的权值和。编程求出二叉树的最大路径权值。如下图所示，共有4个叶子即有4条路径， 路径1权值=5 + 4 + 11 + 7 = 27 ...
DS二叉树--二叉树之最大路径
半濠春水的博客
01-11 1796
题目描述 给定一颗二叉树的逻辑结构（先序遍历的结果，空树用字符‘0’表示，例如AB0C00D00），建立该二叉树的二叉链式存储结构。二叉树的每个结点都有一个权值，从根结点到每个叶子结点将形成一条路径。 每条路径的权值等于路径上所有结点的权值和。编程求出二叉树的最大路径权值。 如下图所示，共有4个叶子即有4条路径， 路径1权值=5 + 4 + 11 + 7 = 27 路径2权值=5 + 4 + 11 + 2 = 22 路径3权值=5 + 8 + 13 = 26 路径4权值=5 + 8 + 4 + 1 = 1.
数据结构--二叉树--详解
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weixin_45796387的博客
03-20 13万+
本章目录1. 树概念及结构1.1树概念1.2树的表示2. 二叉树概念及结构3. 二叉树顺序结构及概念4. 二叉树链式结构及实现 1. 树概念及结构 1.1树概念 树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因 为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。 有一个特殊的结点，称为根结点，根节点没有前驱结点。 除根节点外，其余结点被分成是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱，可以有0个或多个后继。 因此，树是递归定义的
数据结构-非线性结构-树形结构：有序树 ----＞二叉树【动态数据结构】
u013250861的博客
05-03 1758
二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）排序二叉树(BST)的要求:顺序存储：将数据结构存储在固定的数组中，虽然在遍历速度上有一定的优势，但因所占空间比较大，是非主流二叉树 存储方式.二叉树通常以链式存储。链式存储：由于对节点的个数无法掌握，常见树的存储表示都转换成二叉树进行处理，子节点个数最多为2。 五、二叉树的遍历 1、广度优先遍历 2、深度优先遍历 三种深度优先遍历方式：...
数据结构-＞二叉树的介绍
weixin_53316121的博客
04-07 3254
一，树的概念和结构 1.1 概念 树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。看起来向一颗根朝上的倒挂着的树。 子树（分支）间不能有联系，否则不是树形结构。 1.2 相关的重要概念 用血缘关系来记忆树的概念 双亲节点或父节点 若一个节点含有子节点（有分支），则这个节点称为其子节点的父节点； 如上图：A是B的父节点 孩子节点或子节点 一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点； 如上图：B是A的孩子节点 节点的度 一个...
C++实现树 - 02 二叉树
Newin2020的博客
05-04 6638
写在前面： 这一讲我们来看看二叉树的实现，还不清楚树的结构的小伙伴建议先看看上面一讲关于树的定义。 二叉树的定义 二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。也就是说二叉树不允许存在度大于2的树。它有五种最基本的形态：二叉树可以是空集。根可以有空的左自树或者右子树；或者左右子树都是空。其中只有左子树或者右子树的叫做斜树。 二叉树的主要性质 性质 结论 性质一 在二叉树的 i 层上至多有 2 ^ ( i - 1 ) 个结点（ i >= 1 ） 性质二 深度为 k 的二叉树至多有 2.
树--复制二叉树
RXY24601的博客
10-18 1590
否则①申请新节点空间，复制根节点②递归复制左子树③递归复制右子树。如果是空树，递归结束。
数据结构-----平衡二叉树
m0_73633088的博客
10-02 9810
前面去构建一个二叉排序树，非常简单，只需要排序就行了，那构建一个平衡二叉树不仅仅要考虑到排序问题，还要考虑到左右子树高度不大于1才行，下面我介绍一种通过旋转的方法来去构建平衡二叉树。
树结构-二叉树
yunfan
09-07 2858
0 前言 树形结构是一类重要的非线性数据结构。其中以树和二叉树最为常见，直观来看，树是以分支关系定义的层次结构。树结构在客观世界中广泛存在，如人类社会的族谱和各种社会组织结构都可以用树来形象表示。树在计算机领域中也得到广泛应用，如在编译程序时，可用树来表示源程序的语法结构。又如在数据库系统中，树形结构也是信息的重要组织形式之一。本文主要讨论二叉树的存储结构及其各种操作。 1 二叉树基本概念 1.1 二叉树的定义 二叉树(Binary Tree) 是一张常见的树型结构。 定义：有且...
【数据结构】--- 二叉树的递归遍历和非递归遍历【C语言实现】
mike_jun的博客
07-17 3万+
目录 1. 创建一颗二叉树 2.递归前序遍历二叉树 3.递归中序遍历二叉树 4.递归后序遍历二叉树 5. 测试递归打印二叉树代码 6. 非-递归前序遍历二叉树 7.非-递归实现中序遍历二叉树 8.非 - 递归实现后序遍历【较为复杂的方法】 9.非 - 递归实现后序遍历【简单的方法】 10. 二叉树的层次遍历 11. 最后：附全部代码： 对于二叉树的非递归 深度优先遍历，使用的都是栈 对于二叉树的层次遍历，使用的是队列 1. 创建一颗二叉树 依据前序遍...
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【C语言->数据结构与算法】->树与二叉树概念&哈夫曼树的构造
01-07
树&二叉树&哈夫曼树Ⅰ 树A. 树的概念B. 树的表达形式（存储结构）C. 树的遍历a. 广度优先遍历（队列）b. 深度优先遍历（堆栈）Ⅱ. 二叉树A. 二叉树的有关概念B. 二叉树中相关公式C. 二叉树的存储结构Ⅲ 哈夫曼树及...
平衡二叉树 （从问题 -> 解决方案 -> 抽象出概念（如左旋右旋） -> 改进解决方案）.zip
12-18
解决实际问题过程是： 问题 -> 解决方案 -> 抽象出概念（如左旋右旋） -> 改进解决方案 咱们拿到的都是：抽象概念 和 改进后的解决方案(代码)，直接学习概念 太晦涩，时间稍微允许 就需要 走完 解决问题的这个过程...
c语言基础-c语言编程基础之树操作-反转二叉树.zip
03-17
TreeNode* right = invertTree(root->right); root->left = right; root->right = left; return root; } ``` 这段代码首先检查当前节点是否为空，如果为空则返回NULL。然后，递归地反转左子树和右子树，接着...
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数据结构--二叉树--思维导图.pdf
08-29
"数据结构--二叉树--思维导图" 二叉树是一种常见的数据结构，它是一种树形结构，每个节点最多有两个孩子节点，分别是左子树和右子树。二叉树可以用来存储大量数据，并且可以快速地查找、插入和删除数据。 二叉树的...
这是一个基于系统分析与设计课程期末报告与比赛成果的综合性城市交通违规智能监控与数据可视化平台项目_该项目整合了后端Flask应用与MySQL数据库用于处理超速摄像头数据生成GeoJ.zip
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基于Python的汽车之家网站的舆情分析系统-623t8wg0-860【附源码+数据库+万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
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12-26
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法，确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果，分析舆情数据，提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读，提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比，分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果，提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向，展望舆情
第二十四节-图生图openpose工作流.json
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快速排序1．试找出分别满足下面条件的所有二叉树： 先序遍历：根节点->左子树->右子树 中序遍历：左子树->根节点->右子树 后序遍历：左子树->右子树->根节点 （1）先序序列和中序序列相同； 左子树不存在，即右斜树；只有根节点；空二叉树 （2）中序序列和后序序列相同； 右子树不存在，即左斜树；只有根节点；空二叉树 （2）先序序列和后序序列相同； 只有根节点和空二叉树 （3）先序、中序、后序序列均相同。 只有根节点和空二叉树
12-04
### 先序和中序序列相同的二叉树 先序遍历的顺序是根节点 -> 左子树 -> 右子树，中序遍历的顺序是左子树 -> 根节点 -> 右子树。若先序和中序序列相同，意味着在遍历过程中，左子树为空，因为只有这样才能保证根节点之后紧接着就是右子树的遍历，符合两种遍历顺序相同的条件。所以，满足先序和中序序列相同的二叉树是所有节点最多只有右子树的二叉树（即每个节点要么没有子节点，要么只有右子节点）。 ### 中序和后序序列相同的二叉树 中序遍历顺序是左子树 -> 根节点 -> 右子树，后序遍历顺序是左子树 -> 右子树 -> 根节点。若中序和后序序列相同，说明在遍历过程中，右子树为空，因为只有这样才能保证根节点在左子树遍历完后就被访问，符合两种遍历顺序相同的条件。所以，满足中序和后序序列相同的二叉树是所有节点最多只有左子树的二叉树（即每个节点要么没有子节点，要么只有左子节点）。 ### 先序和后序序列相同的二叉树 先序遍历顺序是根节点 -> 左子树 -> 右子树，后序遍历顺序是左子树 -> 右子树 -> 根节点。若先序和后序序列相同，那么这棵二叉树要么只有一个根节点，要么每个非叶子节点只有一个子节点（可以是左子节点或右子节点）。因为只有这样，才能保证先序和后序遍历的顺序一致。 ### 先序、中序和后序序列均相同的二叉树 结合前面三种情况的分析，要使先序、中序和后序序列均相同，这棵二叉树只能是每个节点最多只有一个子节点的二叉树，并且由于先序和中序相同要求无左子树，中序和后序相同要求无右子树，所以只能是只有一个节点的二叉树，即空树或者只有根节点的二叉树。 以下是 Python 代码实现对上述几种情况的验证： ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def preorder_traversal(root): if not root: return [] return [root.val] + preorder_traversal(root.left) + preorder_traversal(root.right) def inorder_traversal(root): if not root: return [] return inorder_traversal(root.left) + [root.val] + inorder_traversal(root.right) def postorder_traversal(root): if not root: return [] return postorder_traversal(root.left) + postorder_traversal(root.right) + [root.val] # 示例：只有右子树的二叉树 tree1 = TreeNode(1, right=TreeNode(2, right=TreeNode(3))) pre1 = preorder_traversal(tree1) in1 = inorder_traversal(tree1) print("先序和中序相同验证：", pre1 == in1) # 示例：只有左子树的二叉树 tree2 = TreeNode(1, left=TreeNode(2, left=TreeNode(3))) in2 = inorder_traversal(tree2) post2 = postorder_traversal(tree2) print("中序和后序相同验证：", in2 == post2) # 示例：每个非叶子节点只有一个子节点的二叉树 tree3 = TreeNode(1, left=TreeNode(2)) pre3 = preorder_traversal(tree3) post3 = postorder_traversal(tree3) print("先序和后序相同验证：", pre3 == post3) # 示例：只有一个节点的二叉树 tree4 = TreeNode(1) pre4 = preorder_traversal(tree4) in4 = inorder_traversal(tree4) post4 = postorder_traversal(tree4) print("先序、中序和后序相同验证：", pre4 == in4 == post4) ```
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