3. 平衡二叉树

本文介绍了一种算法,用于将输入的字符串转换为平衡二叉排序树,并展示了如何进行左旋90度的操作,同时提供了先序、中序和后序遍历的输出结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

成绩10开启时间2018年11月20日 星期二 08:00
折扣0.8折扣时间2018年12月10日 星期一 23:55
允许迟交关闭时间2018年12月20日 星期四 23:55

    程序输入一个字符串(只包含小写字母),请按照字符的输入顺序建立平衡二叉排序树,并分别输出二叉树的先序序列、中序序列和后序序列,最后输出该二叉树向左旋转 90 度后的结构。

例如:向左旋转 90 度后,以每层向里缩进 4 个空格的方式输出,输出结果为:

        i
    g
        f
a
        d
    c
        b

输入:agxnzyimk

输出:
Preorder: xigamknzy
Inorder: agikmnxyz
Postorder: agknmiyzx
Tree:
    z
        y
x
            n
        m
            k
    i
        g
            a

 测试输入关于“测试输入”的帮助期待的输出关于“期待的输出”的帮助时间限制关于“时间限制”的帮助内存限制关于“内存限制”的帮助额外进程关于“{$a} 个额外进程”的帮助
测试用例 1以文本方式显示
  1. agxnzyimk↵
以文本方式显示
  1. Preorder: xigamknzy↵
  2. Inorder: agikmnxyz↵
  3. Postorder: agknmiyzx↵
  4. Tree:↵
  5.     z↵
  6.         y↵
  7. x↵
  8.             n↵
  9.         m↵
  10.             k↵
  11.     i↵
  12.         g↵
  13.             a↵
1秒64M0
测试用例 2以文本方式显示
  1. asdfghjkl↵
以文本方式显示
  1. Preorder: gdafjhlks↵
  2. Inorder: adfghjkls↵
  3. Postorder: afdhksljg↵
  4. Tree:↵
  5.             s↵
  6.         l↵
  7.             k↵
  8.     j↵
  9.         h↵
  10. g↵
  11.         f↵
  12.     d↵
  13.         a↵
1秒64M0

 

#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
typedef struct Avnode
{
    char data;
    struct Avnode * lchild, *rchild;
}NODE;
NODE *root = NULL;

int Height(NODE*p){
    if(p == NULL) return 0;
    else{
        if(Height(p->lchild) > Height(p->rchild))   return Height(p->lchild)+1;
        else return Height(p->rchild)+1;
    }
}

NODE* LL(NODE *p){
    NODE *q;
    q = p->lchild;
    p->lchild = q->rchild;
    q->rchild = p;
    return q;
}

NODE* RR(NODE *p){
    NODE *q = p->rchild;
    p->rchild = q->lchild;
    q->lchild = p;
    return q;
}

NODE* LR(NODE *p){
    NODE *q = p->lchild, *q1 = q->rchild;
    q->rchild = q1->lchild;
    p->lchild = q1;
    q1->lchild = q;
    p->lchild = q1->rchild;
    q1->rchild = p;
    return q1;
}

NODE* RL(NODE *p){
    NODE *q = p->rchild, *q1 = p->rchild->lchild;
    q->lchild = q1->rchild;
    p->rchild = q1;
    q1->rchild = q;
    p->rchild = q1->lchild;
    q1->lchild = p;
    return q1;
}

NODE* Insert(char c, NODE *p){
    if(p == NULL){
        p = (NODE*)malloc(sizeof(NODE));
        p->data = c;
        p->lchild = NULL;
        p->rchild = NULL;
        return p;
    }
    else{
        if(c < p->data){
            p->lchild = Insert(c, p->lchild);
            if(Height(p->lchild) - Height(p->rchild) > 1){
                if(c < p->lchild->data){
                    p = LL(p);
                }
                else{
                    p = LR(p);
                }
            }
            return p;
        }
        else{
            p->rchild = Insert(c, p->rchild);
            if(Height(p->lchild) - Height(p->rchild) < -1){
                if(c > p->rchild->data){
                    p = RR(p);
                }
                else{
                    p = RL(p);
                }
            }
            return p;
        }
    }
}

void Inorder(NODE *head)
{
    if (head->lchild)
        Inorder(head->lchild);
    printf("%c", head->data);
    if (head->rchild)
        Inorder(head->rchild);
}


void Preorder(NODE *head)
{
    printf("%c", head->data);
    if (head->lchild)
        Preorder(head->lchild);
    if (head->rchild)
        Preorder(head->rchild);
}
void Postorder(NODE *head)
{
    if (head->lchild)
        Postorder(head->lchild);
    if (head->rchild)
        Postorder(head->rchild);
    printf("%c", head->data);
}


void Print(NODE *p, int depth){
    int i;
    if (p->rchild)
        Print(p->rchild, depth + 1);
    for (i = 0; i < depth; i++)
        printf("    ");
    printf("%c\n", p->data);
    if (p->lchild)
        Print(p->lchild, depth + 1);
}

int main()
{
    char c;
    while (1)
    {
        c = getchar();
        if (c == '\n')
            break;
        root = Insert(c, root);
    }
    
    printf("Preorder: ");
    Preorder(root);
    putchar('\n');
    printf("Inorder: ");
    Inorder(root);
    putchar('\n');
    printf("Postorder: ");
    Postorder(root);
    putchar('\n');
    printf("Tree:\n");
    Print(root, 0);
    return 0;
}

 

1本程序在vc++6.0编译通过并能正常运行。 2主界面 程序已经尽量做到操作简便了,用户只需要根据提示一步步进行操作就行了。 六思考和总结: 这个课程设计的各个基本操作大部分都在我的综合性实验中实现了,所以做这个主要攻克插入和删除这两个算法!其中插入在书本上已经有了,其中的右平衡算法虽然没有给出,但通过给出的左平衡算法很容易就可以写出右平衡算法。所以最终的点就在于删除算法的实现!做的过程中对插入算法进行了非常非常多次的尝试!花了非常多的时间,这其中很多时候是在对程序进行单步调试,运用了VC6。0的众多良好工具,也学到了很多它的许多好的调试手段。 其中删除算法中最难想到的一点是:在用叶子结点代替要删除的非叶子结点后,应该递归的运用删除算法去删除叶子结点!这就是整个算法的核心,其中很强烈得体会到的递归的强大,递归的最高境界(我暂时能看到的境界)! 其它的都没什么了。选做的那两个算法很容易实现的: 1合并两棵平衡二叉排序树:只需遍历其中的一棵,将它的每一个元素插入到另一棵即可。 2拆分两棵平衡二叉排序树:只需以根结点为中心,左子树独立为一棵,右子树独立为一棵,最后将根插入到左子树或右子树即可。 BSTreeEmpty(BSTree T) 初始条件:平衡二叉排序树存在。 操作结果:若T为空平衡二叉排序树,则返回TRUE,否则FALSE. BSTreeDepth(BSTree T) 初始条件:平衡二叉排序树存在。 操作结果:返回T的深度。 LeafNum(BSTree T) 求叶子结点数,非递归中序遍历 NodeNum(BSTree T) 求结点数,非递归中序遍历 DestoryBSTree(BSTree *T) 后序遍历销毁平衡二叉排序树T R_Rotate(BSTree *p) 对以*p为根的平衡二叉排序树作右旋处理,处理之后p指向新的树根结点 即旋转处理之前的左子树的根结点 L_Rotate(BSTree *p) 对以*p为根的平衡二叉排序树作左旋处理,处理之后p指向新的树根结点, 即旋转处理之前的右子树的根结点 LeftBalance(BSTree *T) 对以指针T所指结点为根的平衡二叉排序树作左平衡旋转处理, 本算法结束时,指针T指向新的根结点 RightBalance(BSTree *T) 对以指针T所指结点为根的平衡二叉排序树作右平衡旋转处理, 本算法结束时,指针T指向新的根结点 Insert_AVL(BSTree *T, TElemType e, int *taller) 若在平衡的二叉排序树T中不存在和e有相同的关键字的结点, 则插入一个数据元素为e的新结点,并返回OK,否则返回ERROR. 若因插入而使二叉排序树失去平衡,则作平衡旋转处理 布尔变量taller反映T长高与否 InOrderTraverse(BSTree T) 递归中序遍历输出平衡二叉排序树 SearchBST(BSTree T, TElemType e, BSTree *f, BSTree *p) 在根指针T所指的平衡二叉排序树中递归的查找其元素值等于e的数据元素, 若查找成功,则指针p指向该数据元素结点,并返回TRUE,否则指针p 指向查找路径上访问的最后一个结点并返回FALSE,指针f指向T的双亲, 其初始调用值为NULL Delete_AVL(BSTree *T, TElemType e, int *shorter)平衡二叉排序树中删除元素值为e的结点,成功返回OK,失败返回ERROR PrintBSTree_GList(BSTree T) 以广义表形式打印出来 PrintBSTree_AoList(BSTree T, int length) 以凹入表形式打印,length初始值为0 Combine_Two_AVL(BSTree *T1, BSTree T2) 合并两棵平衡二叉排序树 Split_AVL(BSTree T, BSTree *T1, BSTree *T2) 拆分两棵平衡二叉树 } (2)存储结构的定义: typedef struct BSTNode { TElemType data; int bf; //结点的平衡因子 struct BSTNode *lchild, *rchild;//左.右孩子指针 }BSTNode, *BSTree;
平衡二叉树(如AVL树、红黑树等)是一类特殊的二叉搜索树,它们的关键特性包括: 1. **高度平衡**:在平衡二叉树中,任何一个节点的两个子树的高度差最多为1。这种平衡使得查找、插入和删除操作的时间复杂度保持在O(log n)左右,其中n是树中节点的数量。 2. **旋转操作**:为了维持平衡,当插入或删除一个节点可能导致不平衡时,平衡二叉树通过旋转操作(左旋或右旋)来调整结构。比如,在AVL树中,如果某个节点的左子树比右子树高两层,就需要进行一次右旋操作。 3. **递归定义**:平衡二叉树通常采用递归的方式来描述其结构。例如,AVL树的定义是所有节点满足两个条件:左子树的高度减去1小于等于右子树的高度,以及右子树的高度减去1也小于等于左子树的高度。 4. **自平衡**:这意味着在任何时刻,无论从哪个节点开始向下遍历,左子树和右子树的高度之差都是有限的。这保证了即使大量插入或删除操作后,仍然能保持较好的性能。 5. **查找、插入和删除的稳定性**:虽然平衡二叉树的操作需要维护平衡,但这些操作的平均时间复杂度是恒定的,因此在大规模数据下仍能提供高效的服务。 6. **插入和删除后的更新**:当对一棵平衡二叉树进行修改后,通常会触发一系列的旋转操作来重新调整树的结构,并使其恢复到平衡状态。 相关问题: 1. 平衡二叉树如何处理插入和删除节点后可能的不平衡情况? 2. 描述一下AVL树和红黑树的主要区别是什么? 3. 平衡二叉树与普通的二叉搜索树相比,有何优势?
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值