数据结构复习:二叉树与树的重点解析

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"复习要点-大连理工大学数据结构习题课件—树" 这篇资料主要涵盖了数据结构中的树和二叉树相关的复习要点,适用于考研或大学课程学习,特别是针对大连理工大学软件学院2010级本科生的2011-2012学年秋季学期。以下是对这些要点的详细解释: 1. **树与二叉树的概念**: - 树是一种非线性的数据结构,由n(n>=1)个有限节点组成,这些节点通过边连接形成层次关系,有一个特定的称为根的节点,其他节点可分为m(m>=0)个互不相交的子树。 - 二叉树是特殊类型的树,每个节点最多只有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。 2. **二叉树的性质**: - 包括节点数量、叶子节点(没有子节点的节点)、度(一个节点的子节点个数)、满二叉树和完全二叉树等的性质。 3. **二叉树的存储结构**: - **顺序存储结构**:通常使用数组实现,适用于完全二叉树,可以方便地访问节点的父节点和子节点。 - **链式存储结构**:使用链表实现,每个节点包含指向其左右子节点的指针,适用于所有类型的二叉树。 4. **二叉树的遍历**: - **递归算法**:前序遍历(根-左-右),中序遍历(左-根-右),后序遍历(左-右-根)。 - **非递归算法**:通常使用栈来模拟递归过程。 - **层次遍历**:使用队列,按照从上到下、从左到右的顺序访问节点。 5. **二叉树遍历算法的应用**: - 构造二叉树、统计节点和叶节点数量、计算二叉树高度、判断两棵树是否同构或交换左右子树等。 - 将完全二叉树的顺序存储转换为二叉链表。 6. **二叉搜索树(BST)**: - 左子树上的所有节点值小于根节点,右子树上的所有节点值大于根节点。 - 查找、插入和删除节点的递归和非递归算法,以及时间复杂度分析。 7. **平衡二叉树**: - 如AVL树和红黑树,确保树的高度平衡,提高查找效率。 - 插入和删除操作后的平衡化旋转和调整。 8. **堆**: - 堆是一种特殊的树形数据结构,满足堆属性(最大堆或最小堆)。 - siftDown和siftUp算法用于调整堆结构。 - 插入和删除节点的算法。 9. **Huffman树**: - 用于数据压缩的最优二叉树,具有最小带权路径长度。 - Huffman树的构造、存储表示以及Huffman编码的生成。 10. **树与森林**: - 树和森林之间的转换规则。 - 先根、后根和层次遍历森林的方法。 这些知识点对于理解和操作树状数据结构至关重要,不仅有助于解决实际问题,也是计算机科学中数据结构和算法的基础。掌握这些概念和算法能够为后续的编程和算法设计打下坚实基础。