寒假训练--树与二叉树--数据结构实验之二叉树的建立与遍历

本文介绍如何根据先序序列构建二叉树,并实现中序、后序遍历。同时,计算叶子节点数量及二叉树深度,提供完整的C语言实现代码。

数据结构实验之二叉树的建立与遍历

Time Limit: 1000MS Memory limit: 65536K

题目描述

       已知一个按先序序列输入的字符序列,如abc,,de,g,,f,,,(其中逗号表示空节点)。请建立二叉树并按中序和后序方式遍历二叉树,最后求出叶子节点个数和二叉树深度。

输入

 输入一个长度小于50个字符的字符串。

输出

输出共有4行:
第1行输出中序遍历序列;
第2行输出后序遍历序列;
第3行输出叶子节点个数;
第4行输出二叉树深度。

示例输入

abc,,de,g,,f,,,

示例输出

cbegdfacgefdba35

提示

 

来源

 ma6174

示例程序

DBEFCA
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
typedef struct node{
    char data ;
    node *lchild , *rchild ;
}*tree;
//建立一个先序的二叉树
void low(tree &t)
{
    char ch ;
    scanf("%c", &ch);
    if(ch==',') t = NULL ;
    else
    {
        t = new node;
        t->data = ch ;
        low(t->lchild);
        low(t->rchild);
    }
    return ;
}
//中序遍历
void mid(tree t)
{
    if(t)
    {
        mid(t->lchild);
        printf("%c", t->data);
        mid(t->rchild);
    }
    return ;
}
//后序遍历
void high(tree t)
{
    if(t)
    {
        high(t->lchild);
        high(t->rchild);
        printf("%c", t->data);
    }
}
int leaf(tree t,int &num)
{
    if(t)
    {
        if(!t->lchild && !t->rchild)
        {
            num++;
            return 0;
        }
        if(t->lchild) leaf(t->lchild,num);
        if(t->rchild) leaf(t->rchild,num);
    }
    return 0;
}
int getdepth(tree t)
{
    int depth = 0;
    if(!t)return depth ;
    int nl = getdepth(t->lchild);
    int nr = getdepth(t->rchild);
    if(nr > nl)
        depth = nr+1;
    else
        depth = nl+1;
    return depth ;
}
int main()
{
    int num = 0 ;
    tree head ;
    low(head);
    mid(head);
    printf("\n");
    high(head);
    printf("\n");
    leaf(head,num);
    printf("%d\n", num);
    printf("%d\n", getdepth(head));
    return 0;
}

标题基于Python的自主学习系统后端设计实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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