数据结构二叉树c语言

时间: 2023-11-23 22:06:15 浏览: 26
以下是一个二叉树的C语言实现,包括二叉树的创建、插入、删除、查找等操作: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; } TreeNode; // 创建新结点 TreeNode* createNode(int val) { TreeNode* node = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); node->val = val; node->left = NULL; node->right = NULL; return node; } // 插入结点 TreeNode* insertNode(TreeNode* root, int val) { if (root == NULL) { return createNode(val); } if (val < root->val) { root->left = insertNode(root->left, val); } else { root->right = insertNode(root->right, val); } return root; } // 删除结点 TreeNode* deleteNode(TreeNode* root, int val) { if (root == NULL) { return NULL; } if (val < root->val) { root->left = deleteNode(root->left, val); } else if (val > root->val) { root->right = deleteNode(root->right, val); } else { if (root->left == NULL) { TreeNode* temp = root->right; free(root); return temp; } else if (root->right == NULL) { TreeNode* temp = root->left; free(root); return temp; } TreeNode* temp = root->right; while (temp->left != NULL) { temp = temp->left; } root->val = temp->val; root->right = deleteNode(root->right, temp->val); } return root; } // 查找结点 TreeNode* searchNode(TreeNode* root, int val) { if (root == NULL || root->val == val) { return root; } if (val < root->val) { return searchNode(root->left, val); } else { return searchNode(root->right, val); } } // 中序遍历 void inorderTraversal(TreeNode* root) { if (root == NULL) { return; } inorderTraversal(root->left); printf("%d ", root->val); inorderTraversal(root->right); } int main() { TreeNode* root = NULL; root = insertNode(root, 5); root = insertNode(root, 3); root = insertNode(root, 7); root = insertNode(root, 1); root = insertNode(root, 9); inorderTraversal(root); // 输出:1 3 5 7 9 root = deleteNode(root, 5); inorderTraversal(root); // 输出:1 3 7 9 TreeNode* node = searchNode(root, 7); if (node != NULL) { printf("Found node: %d\n", node->val); // 输出:Found node: 7 } return 0; } ```

相关推荐

当然,下面是一个简单的平衡二叉树的C语言代码示例: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义二叉树节点结构 typedef struct Node { int data; // 节点值 struct Node* left; // 左子节点指针 struct Node* right; // 右子节点指针 int height; // 节点高度 } Node; // 计算节点的高度 int height(Node* node) { if (node == NULL) { return 0; } return node->height; } // 获取两个数中较大的值 int max(int a, int b) { return (a > b) ? a : b; } // 创建一个新节点 Node* createNode(int data) { Node* newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node)); newNode->data = data; newNode->left = NULL; newNode->right = NULL; newNode->height = 1; return newNode; } // 执行右旋操作 Node* rightRotate(Node* y) { Node* x = y->left; Node* T2 = x->right; x->right = y; y->left = T2; y->height = max(height(y->left), height(y->right)) + 1; x->height = max(height(x->left), height(x->right)) + 1; return x; } // 执行左旋操作 Node* leftRotate(Node* x) { Node* y = x->right; Node* T2 = y->left; y->left = x; x->right = T2; x->height = max(height(x->left), height(x->right)) + 1; y->height = max(height(y->left), height(y->right)) + 1; return y; } // 获取节点的平衡因子 int getBalanceFactor(Node* node) { if (node == NULL) { return 0; } return height(node->left) - height(node->right); } // 插入节点 Node* insertNode(Node* node, int data) { if (node == NULL) { return createNode(data); } if (data < node->data) { node->left = insertNode(node->left, data); } else if (data > node->data) { node->right = insertNode(node->right, data); } else { // 忽略插入相同的节点 return node; } node->height = 1 + max(height(node->left), height(node->right)); int balanceFactor = getBalanceFactor(node); // 左-左情况,执行右旋操作 if (balanceFactor > 1 && data < node->left->data) { return rightRotate(node); } // 右-右情况,执行左旋操作 if (balanceFactor < -1 && data > node->right->data) { return leftRotate(node); } // 左-右情况,先对左子节点进行左旋,再对当前节点进行右旋 if (balanceFactor > 1 && data > node->left->data) { node->left = leftRotate(node->left); return rightRotate(node); } // 右-左情况,先对右子节点进行右旋,再对当前节点进行左旋 if (balanceFactor < -1 && data < node->right->data) { node->right = rightRotate(node->right); return leftRotate(node); } return node; } // 中序遍历二叉树 void inorderTraversal(Node* root) { if (root != NULL) { inorderTraversal(root->left); printf("%d ", root->data); inorderTraversal(root->right); } } int main() { Node* root = NULL; root = insertNode(root, 10); root = insertNode(root, 20); root = insertNode(root, 30); root = insertNode(root, 40); root = insertNode(root, 50); root = insertNode(root, 25); printf("中序遍历结果:"); inorderTraversal(root); return 0; } 这段代码实现了一个平衡二叉树的插入和中序遍历操作。你可以根据需要自行修改和扩展。希望对你有所帮助!
平衡二叉树是一种特殊的二叉搜索树,它的任意节点左子树和右子树的高度差不超过1。下面是一个使用C语言实现的平衡二叉树的例子: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义二叉树的结构体 typedef struct Node { int data; struct Node* left; struct Node* right; int height; } Node; // 计算节点的高度 int getHeight(Node* node) { if (node == NULL) { return 0; } return node->height; } // 更新节点的高度 void updateHeight(Node* node) { int leftHeight = getHeight(node->left); int rightHeight = getHeight(node->right); node->height = (leftHeight > rightHeight ? leftHeight : rightHeight) + 1; } // 计算节点的平衡因子 int getBalanceFactor(Node* node) { return getHeight(node->left) - getHeight(node->right); } // 左旋转操作 Node* leftRotate(Node* node) { Node* temp = node->right; node->right = temp->left; temp->left = node; updateHeight(node); updateHeight(temp); return temp; } // 右旋转操作 Node* rightRotate(Node* node) { Node* temp = node->left; node->left = temp->right; temp->right = node; updateHeight(node); updateHeight(temp); return temp; } // 插入节点 Node* insertNode(Node* node, int data) { if (node == NULL) { node = (Node*)malloc(sizeof(Node)); node->data = data; node->left = NULL; node->right = NULL; node->height = 1; return node; } if (data < node->data) { node->left = insertNode(node->left, data); } else if (data > node->data) { node->right = insertNode(node->right, data); } updateHeight(node); int balanceFactor = getBalanceFactor(node); if (balanceFactor > 1 && data < node->left->data) { // LL情况,进行右旋转 return rightRotate(node); } if (balanceFactor < -1 && data > node->right->data) { // RR情况,进行左旋转 return leftRotate(node); } if (balanceFactor > 1 && data > node->left->data) { // LR情况,先左旋转再右旋转 node->left = leftRotate(node->left); return rightRotate(node); } if (balanceFactor < -1 && data < node->right->data) { // RL情况,先右旋转再左旋转 node->right = rightRotate(node->right); return leftRotate(node); } return node; } // 输出平衡二叉树 void printAVLTree(Node* node) { if (node == NULL) { return; } printf("%d ", node->data); printAVLTree(node->left); printAVLTree(node->right); } int main() { Node* root = NULL; root = insertNode(root, 10); root = insertNode(root, 20); root = insertNode(root, 30); root = insertNode(root, 40); root = insertNode(root, 50); root = insertNode(root, 25); printf("平衡二叉树的前序遍历结果为:"); printAVLTree(root); return 0; } 以上代码是一个平衡二叉树的C语言实现,主要包括计算节点高度、更新节点高度、计算平衡因子、左旋转、右旋转以及插入节点等操作。在使用时,可以通过调用insertNode函数插入节点,并通过printAVLTree函数输出平衡二叉树的前序遍历结果。
双序遍历(又称前后序遍历)是二叉树遍历的一种,它包括先序遍历和后序遍历两种遍历方式。在先序遍历过程中,先访问根节点,再对左子树进行先序遍历,最后对右子树进行先序遍历。在后序遍历过程中,先对左子树进行后序遍历,再对右子树进行后序遍历,最后访问根节点。 以下是双序遍历的C语言实现: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义二叉树节点结构体 typedef struct TreeNode { char data; struct TreeNode* left; struct TreeNode* right; } TreeNode; // 创建二叉树 TreeNode* createTree() { char data; scanf("%c", &data); if (data == '#') { return NULL; } else { TreeNode* node = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); node->data = data; node->left = createTree(); node->right = createTree(); return node; } } // 先序遍历 void preOrderTraversal(TreeNode* root) { if (root != NULL) { printf("%c ", root->data); preOrderTraversal(root->left); preOrderTraversal(root->right); } } // 后序遍历 void postOrderTraversal(TreeNode* root) { if (root != NULL) { postOrderTraversal(root->left); postOrderTraversal(root->right); printf("%c ", root->data); } } // 双序遍历 void doubleOrderTraversal(TreeNode* root) { if (root != NULL) { printf("%c ", root->data); doubleOrderTraversal(root->left); printf("%c ", root->data); doubleOrderTraversal(root->right); printf("%c ", root->data); } } int main() { TreeNode* root = createTree(); printf("先序遍历:"); preOrderTraversal(root); printf("\n"); printf("后序遍历:"); postOrderTraversal(root); printf("\n"); printf("双序遍历:"); doubleOrderTraversal(root); printf("\n"); return 0; } 在上面的代码中,我们使用了递归的方式实现了二叉树的双序遍历。在双序遍历中,每次遍历到一个节点时,都会先输出该节点的值,再对左子树进行遍历,输出该节点的值,再对右子树进行遍历,最后再输出该节点的值。这样就可以得到双序遍历的结果。
数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念,它关注如何有效地存储和组织数据以及对数据进行操作和管理。C语言是一种功能强大且广泛应用于系统和应用程序开发的编程语言,也是学习数据结构的常用语言之一。 在C语言中,常用的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树等。下面我将简单介绍这些数据结构的基本概念和实现方式: 1. 数组(Array):是一种线性数据结构,可以在内存中连续存储多个元素。通过索引可以快速访问数组中的元素,但插入和删除操作较慢。 2. 链表(Linked List):是一种通过指针在内存中连接起来的数据结构。链表的插入和删除操作比较快,但访问元素需要遍历链表。 3. 栈(Stack):是一种后进先出(LIFO)的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作。 4. 队列(Queue):是一种先进先出(FIFO)的数据结构,只能在队尾插入元素,在队头删除元素。 5. 树(Tree):是一种非线性的数据结构,由节点和边组成。常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树和平衡二叉树等。 在C语言中,可以使用结构体来定义和表示数据结构。例如,可以定义一个链表节点的结构体: struct ListNode { int val; // 节点的值 struct ListNode *next; // 指向下一个节点的指针 }; 然后通过操作指针来进行链表的插入、删除和遍历等操作。 这只是数据结构的基础概念和C语言实现方式的简要介绍,实际上还有很多其他的数据结构和算法。如果你对某个具体的数据结构或算法有更深入的了解,我可以为你提供更详细的解答。
数据结构是计算机科学中用于组织和存储数据的方法。常见的数据结构类型包括集合、线性结构(如数组、链表、栈、队列)、树形结构(如二叉树、堆、AVL树)、图状结构等。数据结构可以通过逻辑结构描述数据元素之间的关系,同时也可以通过存储结构在计算机中进行表示。 C语言面试中,数据结构的理解和掌握是非常重要的。面试官通常会提问关于数据结构的问题,包括算法的实现和相关概念的理解。在面试时,你需要熟悉常见的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树等,并能够灵活运用它们解决问题。此外,你还需要了解数据结构在C语言中的实现方式,掌握指针的使用和相关操作。 在面试过程中,你可能会被要求实现一些常见的数据结构和算法,例如链表的反转、树的遍历、排序算法等。为了取得好的面试表现,你需要对这些问题有深入的理解,并且能够用C语言进行正确的实现。掌握数据结构和算法不仅可以帮助你在面试中脱颖而出,还对你日后的编程能力和职业发展有很大的帮助。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [c语言基础面试题(04-数据结构).docx](https://download.csdn.net/download/qq_38163468/13134573)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [数据结构各章节算法实现(C语言版).docx](https://download.csdn.net/download/liuning940307/31954796)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [嵌入式C语言面试题汇总(超经典).pdf](https://download.csdn.net/download/weixin_47312141/12609166)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
平衡二叉树是一种特殊的二叉搜索树,它的左右子树的高度差不超过1,这样可以保证平衡二叉树的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)。 平衡二叉树有很多种,其中比较常见的有AVL树、红黑树、B树等。在本文中,我们主要介绍AVL树。 AVL树是一种严格平衡的二叉搜索树,它的每个节点的左右子树高度差不超过1。当节点的高度差超过1时,就需要通过旋转操作来重新平衡。AVL树的特点是:对于一个节点,其左右子树的高度差不超过1,且左右子树都是AVL树。 插入操作 插入操作是AVL树中比较复杂的操作,因为插入一个节点可能导致整个树失去平衡。下面是AVL树的插入操作: 1. 在AVL树中插入一个节点,首先按照二叉搜索树的规则找到插入的位置。 2. 如果插入节点后,其父节点的左右子树高度差不超过1,则不需要进行旋转操作,直接返回。 3. 如果插入节点后,其父节点的左右子树高度差超过1,则需要进行旋转操作。 4. 如果插入节点在父节点的左子树中,并且插入节点的左子树高度大于插入节点的右子树高度,则进行右旋操作;如果插入节点在父节点的右子树中,并且插入节点的右子树高度大于插入节点的左子树高度,则进行左旋操作。 5. 如果插入节点在父节点的左子树中,并且插入节点的左子树高度小于插入节点的右子树高度,则进行左右旋转操作;如果插入节点在父节点的右子树中,并且插入节点的右子树高度小于插入节点的左子树高度,则进行右左旋转操作。 删除操作 删除操作也是AVL树中比较复杂的操作,因为删除一个节点可能导致整个树失去平衡。下面是AVL树的删除操作: 1. 在AVL树中删除一个节点,首先按照二叉搜索树的规则找到要删除的节点。 2. 如果要删除的节点没有子节点,则直接删除即可。 3. 如果要删除的节点只有一个子节点,则将子节点替换成要删除的节点。 4. 如果要删除的节点有两个子节点,则先找到要删除节点的后继节点(即右子树中最小的节点),将后继节点的值赋给要删除的节点,然后将后继节点删除。 5. 删除一个节点可能会导致整个树失去平衡,因此需要进行旋转操作。 6. 如果删除节点后,其父节点的左右子树高度差不超过1,则不需要进行旋转操作,直接返回。 7. 如果删除节点后,其父节点的左右子树高度差超过1,则需要进行旋转操作。 8. 如果删除节点在父节点的左子树中,并且删除节点的左子树高度大于删除节点的右子树高度,则进行右旋操作;如果删除节点在父节点的右子树中,并且删除节点的右子树高度大于删除节点的左子树高度,则进行左旋操作。 9. 如果删除节点在父节点的左子树中,并且删除节点的左子树高度小于删除节点的右子树高度,则进行左右旋转操作;如果删除节点在父节点的右子树中,并且删除节点的右子树高度小于删除节点的左子树高度,则进行右左旋转操作。 总结 AVL树是一种严格平衡的二叉搜索树,它的每个节点的左右子树高度差不超过1。插入和删除操作可能会导致整个树失去平衡,需要通过旋转操作来重新平衡。AVL树比较适合用于读取操作比较频繁的场景,因为它的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)。
《数据结构(C语言版)》是严蔚敏编著的一本经典教材,主要介绍了数据结构的基本概念、常用算法以及C语言中的实现。 该书共分为9个章节,具体目录如下: 第一章:绪论 本章主要介绍了数据结构的基本概念、逻辑结构与存储结构的关系以及算法复杂度等内容,为后续章节的学习打下了基础。 第二章:线性表 本章讲解了线性表的基本概念及实现方式,包括顺序表和链表等。详细介绍了线性表操作的各种算法和实现方法,并提供相应的C语言代码。 第三章:栈与队列 本章介绍了栈和队列的基本概念、特性以及实现方式。分别介绍了顺序栈、链栈、顺序队列和链队列等的操作和实现方法。 第四章:串 本章讲述了串的概念和各种操作,包括模式匹配、子串查找等。给出了串操作的C语言代码实现。 第五章:数组与广义表 本章介绍了数组和广义表的概念、特性以及相关操作,包括数组的插入、删除、查找等操作以及广义表的遍历等。 第六章:树与二叉树 本章详细介绍了树和二叉树的基本概念以及常用的算法和遍历方式,包括树的构建、遍历、二叉树的插入、删除、查找等操作。 第七章:图 本章讲解了图的基本概念、表示方法以及常见的图算法,如深度优先搜索、广度优先搜索等。还介绍了图的最小生成树、最短路径等算法。 第八章:查找 本章围绕查找问题展开,包括静态查找和动态查找两大类,分别介绍了线性表、树和哈希表等不同的查找方法。 第九章:排序 本章介绍了常见的排序算法,包括插入排序、选择排序、归并排序、快速排序等。详细介绍了各种排序算法的原理和实现方式。 《数据结构(C语言版)》作为一本经典的教材,具有详细的内容和清晰的讲解,反映了数据结构与算法的基本理论和实践应用。该书适合计算机专业学生、编程爱好者以及从事软件开发等相关工作的人员阅读和学习。
以下是使用C语言实现先序线索二叉树的代码: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义二叉树结点结构 typedef struct TreeNode { char data; struct TreeNode* left; struct TreeNode* right; int leftTag; // 左线索标志,0表示指向左子树,1表示指向前驱结点 int rightTag; // 右线索标志,0表示指向右子树,1表示指向后继结点 } TreeNode; // 创建一个新结点 TreeNode* createNode(char data) { TreeNode* newNode = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); newNode->data = data; newNode->left = NULL; newNode->right = NULL; newNode->leftTag = 0; newNode->rightTag = 0; return newNode; } // 构建先序线索二叉树 void createPreThread(TreeNode* root, TreeNode** pre) { if (root == NULL) { return; } if (root->left == NULL) { root->left = *pre; root->leftTag = 1; } if (*pre != NULL && (*pre)->right == NULL) { (*pre)->right = root; (*pre)->rightTag = 1; } *pre = root; if (root->leftTag == 0) { createPreThread(root->left, pre); } if (root->rightTag == 0) { createPreThread(root->right, pre); } } // 先序遍历先序线索二叉树 void preOrderTraversal(TreeNode* root) { TreeNode* current = root; while (current != NULL) { printf("%c ", current->data); if (current->leftTag == 0) { current = current->left; } else { current = current->right; } } } int main() { // 创建二叉树结点 TreeNode* root = createNode('A'); TreeNode* nodeB = createNode('B'); TreeNode* nodeC = createNode('C'); TreeNode* nodeD = createNode('D'); TreeNode* nodeE = createNode('E'); TreeNode* nodeF = createNode('F'); // 构建二叉树 root->left = nodeB; root->right = nodeC; nodeB->left = nodeD; nodeB->right = nodeE; nodeC->right = nodeF; // 创建先序线索二叉树 TreeNode* pre = NULL; createPreThread(root, &pre); // 先序遍历先序线索二叉树 printf("先序遍历先序线索二叉树:"); preOrderTraversal(root); return 0; } 这段代码使用先序遍历的方式构建了一个先序线索二叉树,并实现了对先序线索二叉树进行先序遍历输出。你可以根据需要修改数据类型或结点的值来适应不同的场景。
数据结构是计算机科学中的重要基础学科,掌握好数据结构对于程序设计至关重要。为了帮助学习者更好地理解和掌握数据结构,电子书成为一种很好的学习资源。 数据结构C语言版电子书是一本通过C语言来介绍和实践数据结构概念的电子教材。这本电子书包含了数据结构的基本概念、常用数据结构的实现以及相关算法的应用等内容。 首先,电子书通过简洁明了的语言和清晰的实例,详细介绍了数据结构的基本概念,如数组、链表、栈、队列、树等。对于每种数据结构,电子书都给出了它的定义、特点以及基本操作,还通过实例演示了如何使用C语言来实现这些数据结构。 其次,电子书还深入讲解了常用数据结构的实现方式。比如,对于树这种数据结构,电子书通过介绍二叉树、平衡二叉树、堆等特殊类型的树结构,帮助读者理解不同类型的树结构的特点和使用场景。 此外,电子书还通过讲解与数据结构相关的算法,如排序算法、查找算法等,帮助读者掌握如何应用数据结构来解决实际问题。通过具体的例子和代码实现,读者可以更好地理解算法和数据结构之间的关系。 总之,数据结构C语言版电子书是一本很好的学习资源,它以C语言为工具,通过简洁的语言、清晰的实例和丰富的练习,帮助读者深入理解数据结构的概念和应用,提升他们在程序设计中的能力。无论是初学者还是有一定基础的读者,都可以从这本电子书中获得丰富而有用的知识和经验。
算法和数据结构是计算机科学中非常重要的两个概念。算法是解决问题或执行任务的一系列步骤或指令的有序集合。数据结构是组织和存储数据的方式。 在C语言中,我们可以使用各种算法和数据结构来解决问题。以下是一些常见的算法和数据结构: 1. 线性数据结构: - 数组(Array):在内存中以连续的方式存储多个相同类型的元素。 - 链表(Linked List):通过指针将多个节点连接起来的数据结构。 - 栈(Stack):一种后进先出(LIFO)的数据结构。 - 队列(Queue):一种先进先出(FIFO)的数据结构。 2. 树形数据结构: - 二叉树(Binary Tree):每个节点最多有两个子节点的树形结构。 - 二叉搜索树(Binary Search Tree):一种特殊的二叉树,左子节点的值小于等于父节点,右子节点的值大于等于父节点。 - 堆(Heap):一种完全二叉树,具有特定的堆属性,如最大堆或最小堆。 3. 图形数据结构: - 图(Graph):由节点和边组成的数据结构,用于表示对象之间的关系。 - 邻接矩阵(Adjacency Matrix):使用二维数组表示图的关系。 - 邻接表(Adjacency List):使用链表或数组列表表示图的关系。 常见的算法包括排序算法(如冒泡排序、插入排序、快速排序等)、查找算法(如线性查找、二分查找等)、图算法(如深度优先搜索、广度优先搜索等)等。 以上只是一些常见的算法和数据结构,C语言提供了许多功能和库来实现它们。程序员可以根据实际问题选择合适的算法和数据结构来解决问题。

最新推荐

C语言数据结构之平衡二叉树(AVL树)实现方法示例

主要介绍了C语言数据结构之平衡二叉树(AVL树)实现方法,结合实例形式分析了C语言平衡二叉树的相关定义与使用技巧,需要的朋友可以参考下

二叉树的遍历 C语言 数据结构课设

用c语言实现的二叉树的遍历,是数据结构中的经典案例。里面含有设计报告和源代码。代码拷贝出来即可运行。

数据结构(C语言版)(第2版)课后习题答案 李冬梅

数据结构(C语言版)(第2版)课后习题答案 李冬梅 2015.3 目 录 第1章 绪论 1 第2章 线性表 5 第3章 栈和队列 13 第4章 串、数组和广义表 26 第5章 树和二叉树 33 第6章 图 43 第7章 查找 54 第8章 排序 65

数据结构(C语言版)--二叉树的遍历

实验目的和要求: 掌握使用turboc2软件上机调试二叉树的基本方法; 掌握二叉树链表的结构和二叉树的建立过程; 掌握递归程序设计的特点和编程方法。

数据结构树与二叉树汇总

数据结构树与二叉树汇总,是学习数据结构树的算法,很好的资料

定制linux内核(linux2.6.32)汇编.pdf

定制linux内核(linux2.6.32)汇编.pdf

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

图像处理进阶:基于角点的特征匹配

# 1. 图像处理简介 ## 1.1 图像处理概述 图像处理是指利用计算机对图像进行获取、存储、传输、显示和图像信息的自动化获取和处理技术。图像处理的主要任务包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割、目标识别与提取等。 ## 1.2 图像处理的应用领域 图像处理广泛应用于医学影像诊断、遥感图像处理、安检领域、工业自动化、计算机视觉、数字图书馆、人脸识别、动作捕捉等多个领域。 ## 1.3 图像处理的基本原理 图像处理的基本原理包括数字图像的表示方式、基本的图像处理操作(如灰度变换、空间滤波、频域滤波)、图像分割、特征提取和特征匹配等。图像处理涉及到信号与系统、数字

Cannot resolve class android.support.constraint.ConstraintLayout

如果您在Android Studio中遇到`Cannot resolve class android.support.constraint.ConstraintLayout`的错误,请尝试以下解决方案: 1. 确认您的项目中是否添加了ConstraintLayout库依赖。如果没有,请在您的build.gradle文件中添加以下依赖: ```groovy dependencies { implementation 'com.android.support.constraint:constraint-layout:<version>' } ``` 其中`<version>`为您想要

Solaris常用命令_多路径配置.doc

Solaris常用命令_多路径配置.doc