C++实现线索化二叉树的程序解析

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0 下载量 175 浏览量 更新于2024-11-07 收藏 716KB ZIP 举报
资源摘要信息:"C++中的二叉树实现及其线索化技术" 知识点一:二叉树的基础概念 二叉树是一种特殊的数据结构,其中每个节点最多有两个子节点,称为左子节点和右子节点。二叉树可以是空的,也可以是由一个根节点和两棵分别被称为左子树和右子树的二叉树组成。二叉树的特性使得它在实现快速查找和排序操作时非常高效。二叉树具有多种特殊形式,如完全二叉树、满二叉树、平衡二叉树等。 知识点二:二叉树的存储方式 在C++中实现二叉树通常有两种存储方式: 1. 链式存储:每个节点包含数据域和两个指向其子节点的指针域,通常定义为一个结构体或类。 2. 顺序存储:使用数组存储二叉树的节点,父节点和子节点之间存在特定的索引关系,但对于非完全二叉树,可能会存在空间浪费。 知识点三:二叉树的遍历方法 二叉树的遍历是按某种顺序访问树中的每个节点,而不遗漏。二叉树的遍历分为四种基本类型: 1. 前序遍历:先访问根节点,然后遍历左子树,最后遍历右子树。 2. 中序遍历:先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树。 3. 后序遍历:先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根节点。 4. 层次遍历:按照树的层次从上到下,从左到右访问每个节点。 知识点四:线索二叉树的概念 线索二叉树是一种通过线索化处理来提高遍历效率的数据结构。在二叉树的节点中,除了有指向左右子节点的指针外,还可能有指向前驱和后继的线索指针。当一个节点的左指针为空时,可以将其指向该节点的前驱节点(前驱线索),而当右指针为空时,可以将其指向该节点的后继节点(后继线索)。这样,在遍历时可以避免递归或使用栈等结构,实现更高效的遍历操作。 知识点五:二叉树的线索化实现 在C++中实现二叉树的线索化通常需要定义一个节点结构体,该结构体中包含数据域、左右子节点指针以及前驱和后继的线索指针。然后通过遍历二叉树,修改空的左右指针为对应的线索指针。线索化通常是在二叉树创建或某个特定操作后进行的。线索二叉树的创建通常涉及递归函数或者非递归的循环结构。 知识点六:C++中二叉树的实现代码要点 1. 定义二叉树节点类,包含数据域、指向左右子节点的指针以及线索指针。 2. 创建二叉树,可以使用递归函数插入节点。 3. 实现线索化函数,该函数根据节点的左右子节点是否为空来设置前驱和后继线索。 4. 实现二叉树的遍历函数,根据需要可以实现前序、中序、后序的线索遍历。 知识点七:C++代码示例 在具体的C++代码中,会定义一个二叉树节点的类(可能命名为`BinaryTreeNode`),并包含数据成员以及指向左右子节点的指针。线索化可以通过访问二叉树的根节点,并递归地线索化其左右子树来实现。对于遍历,可以创建一个辅助类(可能命名为`BinaryTreeInorder`),在该类中使用一个栈或迭代器来存储遍历过程中的节点,从而实现非递归的中序线索遍历。 请注意,具体代码实现细节、二叉树结构的定义以及遍历算法的编写,需要根据实际需求和特定的线索化策略来决定。

这是上题的代码:def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_stack.append(token) elif token == ')': top_token = op_stack.pop() while top_token != '(': postfix_list.append(top_token) top_token = op_stack.pop() else: # operator while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]: postfix_list.append(op_stack.pop()) op_stack.append(token) while op_stack: postfix_list.append(op_stack.pop()) return ' '.join(postfix_list) class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token.isalnum(): node = Node(token) operator_stack.append(node) else: right_node = operator_stack.pop() left_node = operator_stack.pop() node = Node(token) node.left_child = left_node node.right_child = right_node operator_stack.append(node) return operator_stack.pop() def evaluate_expression_tree(node, variable_values): if node.value.isalnum(): return variable_values[node.value] else: left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values) right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values) if node.value == '!': return not left_value elif node.value == '&': return left_value and right_value elif node.value == '|': return left_value or right_value expression = "!a & (b | c)" postfix_expression = infix_to_postfix(expression) expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression) variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True} result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values) print(result)

2023-06-12 上传

补全代码:from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 …… def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 …… def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 ……. def Height(self): #求二叉树高度的算法 …… def _Height1(self,t): #被Height方法调用 …… def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 ……. def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 …… def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 …… def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 …… def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 …… def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 …… def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 …… def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 …… def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 …… #主程序 ins=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt= ___ ___ ___ ___ bt= ___ ___ ___ ___ print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x= ___ ___ ___ ___ p=bt.FindNode(x) if p!=None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 中序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 后序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 层次序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print()

2023-05-30 上传