设计一个算法,求非空二叉树b的宽度(即具有节点最多的那一层的节点个数)

思想:假设二叉树采用二叉链存储结构,采用层次遍历的方法求出所有节点的层次,并将所有节点和对应的层次放在一个队列中。然后通过扫描队列求出各层的节点总数,最大的层节点总数即为二叉树的宽度。对应的算法如下:

int  BTWidth(BTNode *b)

{

struct

{

BTNode *data[MaxSize];//保存队列的节点指针

int level[MaxSize];//保存data中相同下标节点的层次

int front,rear;

}  Qu;//非循环队列

BTNode *p;

int  

为了设计一个递归算法二叉树宽度,我们需要考虑以下几个步骤: 首先,递归的核心在于对当前层和下一层的处理。对于每个节点,我们可以计算它所在的层次,并记录该层的最大宽度。在遍历过程中,我们会维护两个变量:`level_width` 存储当前层的最大宽度,`level_nodes` 存储当前层数的节点数目。 递归函数可以分为两部分: 1. 对于根节点(层次为1): - 初始化 `level_width = 1` 和 `level_nodes = 1` 2. 针对节点: - 调用递归函数处理左孩子和右孩子,获取它们的层次和宽度信息 - 更新 `level_width` 为左右孩子的最大宽度加上当前节点 - 如果当前层的节点数目大于已知的最大宽度,更新 `level_width` 递归结束条件通常是遇到节点或达到叶子节点层,这时我们返回当前层的宽度。 下面是一个伪代码示例: ```python def tree_width(root): if root is None: # 到达叶子节点层 return 0 def helper(node, level=1): nonlocal level_width, level_nodes # 计算当前节点的层次 level_nodes += 1 # 更新宽度,如果必要 if level_width < level_nodes: level_width = level_nodes # 递归处理左子树和右子树 left_width = helper(node.left, level + 1) if node.left else 0 right_width = helper(node.right, level + 1) if node.right else 0 # 返回当前节点宽度(包括自身) return max(left_width, right_width) + 1 return helper(root) ``` 运行这个递归函数会得到二叉树b的宽度以及每一层节点数量。
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