图的建立与遍历数据结构
时间: 2023-08-18 07:06:12 浏览: 51
好的,我可以为您介绍一些图的建立与遍历中常用的数据结构。
1. 邻接矩阵:
邻接矩阵是一个二维数组,其中每个元素表示两个节点之间是否有边相连。如果节点i和节点j之间有边相连,则邻接矩阵中第i行第j列和第j行第i列的元素都为1。邻接矩阵的优点是查询两个节点之间是否有边的关系非常方便,但是对于稀疏图来说,邻接矩阵会浪费很多空间。
2. 邻接表:
邻接表是一种链表的形式,其中每个节点都代表一个实体,每个节点都包含一个链表,链表中存储了与该节点相连的其他节点。邻接表的优点是适用于大多数图,并且存储空间比邻接矩阵更小,但是查询两个节点之间是否有边的关系需要遍历链表。
3. 深度优先遍历使用的数据结构:
深度优先遍历使用的数据结构是栈,用于存储待遍历的节点。每次访问一个节点时,将该节点的所有相邻节点入栈,然后从栈中取出一个节点进行访问,直到栈为空。
4. 广度优先遍历使用的数据结构:
广度优先遍历使用的数据结构是队列,用于存储待遍历的节点。每次访问一个节点时,将该节点的所有相邻节点入队列,然后从队列中取出一个节点进行访问,直到队列为空。
希望这些信息能对您有所帮助。
相关问题
Huffman树建立与中序遍历数据结构实验以c➕➕语言为例
好的,下面是Huffman树建立与中序遍历的C++代码示例:
```c++
#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;
struct Node {
char ch; // 字符
int freq; // 频率
Node* left;
Node* right;
Node(char c, int f, Node* l = nullptr, Node* r = nullptr) : ch(c), freq(f), left(l), right(r) {}
};
// 定义比较器
struct cmp {
bool operator()(Node* a, Node* b) {
return a->freq > b->freq;
}
};
// 构建Huffman树
Node* buildHuffmanTree(string str) {
// 统计字符频率
int freq[128] = {0};
for (char c : str) {
freq[c]++;
}
// 构建小根堆
priority_queue<Node*, vector<Node*>, cmp> pq;
for (int i = 0; i < 128; i++) {
if (freq[i] > 0) {
pq.push(new Node(i, freq[i]));
}
}
// 构建Huffman树
while (pq.size() > 1) {
Node* left = pq.top();
pq.pop();
Node* right = pq.top();
pq.pop();
Node* parent = new Node('\0', left->freq + right->freq, left, right);
pq.push(parent);
}
return pq.top();
}
// 中序遍历Huffman树
void inorderTraversal(Node* root) {
if (root == nullptr) {
return;
}
inorderTraversal(root->left);
cout << root->ch << ":" << root->freq << " ";
inorderTraversal(root->right);
}
int main() {
string str = "abacdbdcefb";
Node* root = buildHuffmanTree(str);
inorderTraversal(root);
return 0;
}
```
这段代码实现了Huffman树的构建,并且输出了Huffman树的中序遍历结果,即按照字符的字典序输出每个节点的字符和频率。
如何用先序遍历建立二叉树数据结构
以下是使用先序遍历建立二叉树的Python代码:
```python
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
class Solution:
def buildTree(self, preorder: List[int]) -> TreeNode:
if not preorder:
return None
root = TreeNode(preorder[0])
stack = [root]
for i in range(1, len(preorder)):
if preorder[i] < stack[-1].val:
stack[-1].left = TreeNode(preorder[i])
stack.append(stack[-1].left)
else:
while stack and preorder[i] > stack[-1].val:
last = stack.pop()
last.right = TreeNode(preorder[i])
stack.append(last.right)
return root
```
其中,TreeNode类表示二叉树的节点,buildTree函数接收一个先序遍历的列表,返回一个二叉树的根节点。具体实现过程如下:
1. 如果先序遍历列表为空,则返回None。
2. 创建根节点,将其入栈。
3. 从第二个元素开始遍历先序遍历列表,如果当前元素小于栈顶元素的值,则将其作为栈顶元素的左子节点,并将其入栈。
4. 如果当前元素大于栈顶元素的值,则不断弹出栈顶元素,直到栈为空或者当前元素小于栈顶元素的值。将当前元素作为最后一个弹出的节点的右子节点,并将其入栈。
5. 遍历完先序遍历列表后,返回根节点。
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