二叉树结点度的有关运算

文章讨论了一种计算方法,利用树中各节点度数(包括度为2、3、4和1的节点)以及特定条件下(如20个度为4的节点等)确定一棵度为4的树T的叶节点个数,最终得出结论:在给出的条件下,树T有82个叶节点。

边数 = 度 = 结点数-1

=2*a+b+c=a+b+c-1

其中

a是度为度为2的点

b是度为1的点

c是叶节点

显然c=a+1

在一棵度为4的树T中,若有20个度为4的结点,10个度为3的结点,1个度为2的结点,10个度为1的结点,则树T的叶结点个数是:

20*4+10*3+1*2+10*1=结点个数-1=122

结点个数123

叶节点个数123-41=82

### 如何计算完全二叉树的节 对于完全二叉树,其节可以通过特定公式和方法来计算。以下是详细的解释: #### 节公式的推导 假设一棵完全二叉树的高为 \( h \),则这棵树的最大可能节可以表示为: \[ N_{\text{max}} = 2^{h} - 1 \] 这是当该二叉树是一棵满二叉树时的情况[^2]。 然而,在实际情况下,完全二叉树并不总是满的。因此,它的节范围应满足以下条件: \[ 2^{h-1} \leq N < 2^{h} \] #### 计算节的方法 一种常见的递归方法用于高效计算完全二叉树的节。具体逻辑如下: 1. **比较左右子树高** 首先从根节出发,分别获取左子树和右子树的高(记作 `left_h` 和 `right_h`)。如果发现 `right_h < left_h`,那么可以断定右子树一定是一个满二叉树;反之,若 `right_h == left_h`,则左子树必然是一个满二叉树[^4]。 2. **利用满二叉树性质优化计** 如果已知某部分是满二叉树,则可以直接通过公式快速得出这部分的节目而无需进一步遍历。例如,若确定某个子树的高为 \( k \),它作为满二叉树所含有的节即为 \( 2^k - 1 \)[^2]。 3. **递归处理剩余部分** 对于未被判定为满的部分继续采用相同策略进行分解直到达到叶子层次为止。 下面给出基于上述原理的一个Python实现例子: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def countNodes(root: TreeNode) -> int: if not root: return 0 # 辅助函某一侧最大深 def getDepth(node, direction='L'): depth = 0 while node: depth += 1 node = node.left if direction=='L' else node.right return depth l_depth = getDepth(root.left, 'L') r_depth = getDepth(root.right, 'R') if l_depth == r_depth: return (1 << l_depth) + countNodes(root.right) else: return (1 << r_depth) + countNodes(root.left) # 测试用例构建简单完全二叉树结构... root = TreeNode(1) root.left = TreeNode(2) root.right = TreeNode(3) root.left.left = TreeNode(4) root.left.right = TreeNode(5) print(countNodes(root)) # 输出应该得到的结果值。 ``` 此代码片段定义了一个辅助类以及核心功能函用来统计给定完全二叉树内的总节量,并且采用了位运算技巧加速幂次方操作[(1<<n)==pow(2,n)]提升效率。 --- ####
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