C 非线性结构——树 万字详解(通俗易懂)

简介: C 数据结构与算法入门——树 内容分享。

目录

一、树的介绍

       1.定义 :

       2.相关概念 :

       3.简单分类 :

       4.相关应用 :

二、树的存储

       1.二叉树的存储 :

               1° 二叉树连续存储

               2° 二叉树链式存储(常用)

       2.普通树和森林的存储 :

               1° 普通树的存储

               2° 森林的存储

三、树的遍历

       1.二叉树先序遍历 :

       2.二叉树中序遍历 :

       3.二叉树后序遍历 :

四、树的还原

       1.概述

       2.已知先序和中序求后序 :

       3.已知中序和后序求原始二叉树 :    

五、树的程序演示

       1.静态创建与遍历

       2.动态创建与遍历


一、树的介绍

       1.定义 :

       没有父结点的结点称为根结点,一棵树中有且只有一个称为“根”的结点;并且有若干个互不相交的子树,这些子树本身也是一棵树。

       每个结点都只有有限个子结点或无子结点;每一个非根结点都有且只有一个父结点。

       2.相关概念 :

      父结点和子结点——针对于两个结点的关系,被指向的结点称为子结点,指向该结点的结点称为父结点。如下图所示 :

image.png      

深度——令根结点为树的第一层,从根结点开始到最底层结点的层数称为树的深度。如下图所示 :

image.png      

 3°叶子结点和非叶子结点——叶子结点指没有子结点的结点;非叶子结点指有子结点的结点,非叶子结点也叫非终端结点。如下图所示 :

image.png      

——某一个结点的子结点的个数,称为该结点的度;对应地,取一棵树中度最大的结点的度,称为这棵树的度。如下图所示 :

image.png

       3.简单分类 :

      一般树——任意一个结点的子结点的个数都不受限制。如下图所示 :

image.png      

二叉树——任意一个结点的子结点的个数最多有2个,且子结点的位置不可更改(即左子树和右子树),所以二叉树都是有序树

       Δ二叉树又可再分类 :

               一般二叉树

               满二叉树——在不增加树的层数的前提下,无法再向树中再多添加一个结点的二叉树,称为满二叉树。如下图所示 :

image.png              

完全二叉树——在满二叉树的前提下,从树的最下层最右边开始连续删除若干个结点,最后形成的树就是完全二叉树。即,除了最后一层外,其余层都是满结点。所以可以说,满二叉树就是完全二叉树的一种特例(一个结点不删)。完全二叉树如下图所示 :

image.png      

森林——n个互不相交的树的集合。(整体上称为森林)如下图所示 :

image.png

       4.相关应用 :

       树是数据库中数据组织的一种重要形式。

       操作系统中子父进程的关系本身就是一棵树。

        面向对象语言中类的继承关系本身就是一棵树。

        哈夫曼树(最优树)是对树的重要应用。

二、树的存储

       1.二叉树的存储 :

               1° 二叉树连续存储

               因为二叉树不是线性结构,因此——要用线性结构存储非线性结构,如果仅仅存储有效的结点,无法判断连续存储中谁先存谁后存的问题(解决方法——先序中序后序);而且,如果仅仅存储有效的结点,无法根据所存的结点推断出树原先的形状

               所以,连续存储时,必须要求当前二叉树提前转化为完全二叉树

               Δ完全二叉树的两个优点——

               将不存在的结点虚拟化,相当于每个结点都有编号,那么根据当前结点的编号就可以推算出当前结点在树的第几层。

               查找某个结点的父结点和字结点速度很快,判断某结点有没有子结点速度也很快。

               Δ完全二叉树的缺点——

               所需内存空间大,有内存的浪费。

               2° 二叉树链式存储(常用)

               链式存储,即像链表一样离散存储,如下图所示 :

image.png

               树中的每个结点都分为了三部分——第一部分指向左子结点;第二部分用于保存有效数据;第三部分指向右子结点

               链式存储可以轻松解决连续存储中遇到的两个难题,因此链式存储较为简单。并且,链式存储可以仅存放有效结点,减少了内存空间的浪费,n个结点最多只浪费n + 1个内存空间。(空指针域的浪费)

       2.普通树和森林的存储 :

               1° 普通树的存储

               同样是为了解决非线性结构用线性结构来存储的问题,常见的存储方式有4中——

               ①“双亲表示法” :

               用结构体类型表示结点类型,在该结构体类型的数组中,每个结点元素分为两部分,一部分用于存放当前结点的数据,另一部分用于存放父结点的下标(其中,由于根结点没有父结点,因此根结点元素中存放的下标为-1)。如下图所示 :

image.png

               ②“孩子表示法” :

               孩子表示法是一个“数组 + 链表”的格式,与双亲表示法类似,仍然是一个结构体类型的数组,只不过每个元素的第二部分变成了一个指针域,可以将子结点挂载到后面形成链表如下图所示:

image.png

               ③“双亲孩子表示法” :

               “双亲表示法”求父结点方便“孩子表示法”求子结点方法。而“双亲孩子表示法”则同时兼具了“双亲表示法”和“孩子表示法”的优点。在“双亲孩子表示法”中,每个结点元素被分成了三部分,第一部分用于存储当前结点本身的有效数据,第二部分用于存储父结点的下标,第三部分是用于挂载子结点的指针域。说白了,就是把上面两种方法合起来了。如下图所示 :

image.png

               ④二叉树表示法 : (常用)

               “双亲孩子表示法”虽然牛逼,但是不易通过程序来实际操作,因此平时使用更多的是“二叉树表示法”,顾名思义,就是将当前树转化为一棵二叉树,再进行存储。

               一棵普通树转化为一棵二叉树的方法如下 :

               任意一个结点需要满足两个条件——左指针域指向它的第一个孩子(第一个子结点)右指针域指向指向它的下一个兄弟如下图所示 :

image.png

               2° 森林的存储

               森林的存储和普通树类似,都使用了二叉树表示法,需要将森林先转换为二叉树。

               森林转化为二叉树的方法同普通树转化为二叉树的方法类似 :

               唯一不同的地方在于,需要先将森林中的树互相看作兄弟,那么就将森林转化为了一棵“没有根结点的树”;然后再按照普通树转化为二叉树的方法进行转化即可。如下图所示 :

image.png

三、树的遍历

       1.二叉树先序遍历 :

               先序遍历遵循三个原则——

               ①先访问根结点;
               ②再遍历左子树;
               ③再遍历右子树;

               举个例子——如下图所示 :

image.png

               上图是一棵普通二叉树,如果对它进行先序遍历,访问结果如何呢?

               首先访问整棵树的根结点A

               然后先序访问A的左子树;A的左子树的根结点是D,所以接下来要访问D;

               接着访问D的左子树;D的左子树的根结点是I,所以接下来要访问I;接着访问I的左子树,因为I的左子树为空,所以接着访问I的右子树;因为I的右子树也为空,所以“I”这棵树访问完毕;I子树访问完毕,代表D的左子树访问完毕,接下来要访问D的右子树;

               又因为D的右子树也是一棵子树,所以要先访问该子树的根结点E;因为E子树的左子树为空,右子树也为空,所以E子树访问完毕;E子树访问完毕,代表D子树的左右子树都访问完毕;D子树访问完毕,代表A树的左子树访问完毕。

               接下来要访问A的右子树B;先访问根结点B

               然后再访问B子树的左子树;因为B子树的左子树也是一棵树,所以要访问B子树的左子树的根结点F

               接着,访问F子树的左子树J;先访问根结点J,因为J的左右子树都为空,所以J子树访问完毕;

               J子树访问完毕,代表F的左子树访问完毕,接下来要访问F子树的右子树;又因为F子树的右子树也是一棵树,所以接下里要访问根结点G;因为G子树的左右子树都为空,所以G子树访问完毕;G子树访问完毕,代表F子树的右子树访问完毕;F子树的右子树访问完毕,代表F子树访问完毕,代表B子树的左子树访问完毕;

               接下来要访问B子树的右子树,首先访问B子树的右子树的根结点C

               再访问C子树的左子树,C子树的左子树为H,访问根结点H,因为H子树的左右子树均为空,所以H子树访问完毕;H子树访问完毕,代表了C子树的左子树访问完毕,接下来访问C子树的右子树;又因为C子树的右子树为空,所以C子树访问完毕;C子树访问完毕,代表B子树的右子树访问完毕;B子树的右子树访问完毕,代表B子树访问完毕;B子树访问完毕,代表A树的右子树访问完毕;A树的右子树访问完毕,代表A树访问完毕,即整棵树访问完毕。

               最后的访问顺序是——ADIEBFJGCH。如下图所示 :

image.png

               先序遍历的底层原理 :  

               用到了递归的思想!当我们想先序遍历某棵树时,必须首先去先序遍历该树的左子树,而要想遍历该树的左子树,又得去先序遍历该左子树的左子树,依次递归下去,直到某棵左子树的左子树为空了,再去遍历该子树的右子树,然后再递归回去,直到把整棵树遍历完毕。

       2.二叉树中序遍历 :

               中序遍历遵循三个原则——

               ①先遍历左子树;
               ②再访问根结点;
               ③再遍历右子树;

               举个例子——如下图所示 :

image.png

               上图是一棵普通二叉树,如果对它进行中序遍历,访问结果如何呢?
               
先访问A的左子树D,又因为D不是一棵空树,所以要先访问D的左子树I,因为I的左子树为空,所以最先访问的是I子树的根结点I

               接着,再访问I子树的右子树,因为I子树的右子树为空,所以I子树访问完毕;I子树访问完毕,代表D子树的左子树访问完毕,接下来访问根结点D

               继续,遍历D的右子树,因为D的右子树E的左子树为空,所以接下来访问E子树的根结点E

               然后,遍历E的右子树,因为E的右子树H的左子树为空,所以要访问根结点H;又因为H子树的右子树也为空,所以H子树遍历完毕;H子树遍历完毕,代表E子树的右子树遍历完毕;E子树的右子树遍历完毕,代表E子树遍历完毕,代表D子树的右子树遍历完毕;D子树的右子树遍历完毕,代表D子树遍历完毕,代表A树的左子树遍历完毕;

               所以接下来要访问A树的根结点A

               继续,访问A树的右子树B,因为B子树的左子树不为空,所以要访问B子树的左子树F;又因为F的左子树为空,所以访问根结点F;又因为F子树的右子树为空,所以F子树遍历完毕;

               F子树遍历完毕,代表B子树的左子树遍历完毕,接下来访问B子树的根结点B;最后,遍历B子树的右子树,因为B子树的右子树为空,所以B子树遍历完毕;B子树遍历完毕,代表A树的右子树遍历完毕,整棵树遍历完毕。

               最后的访问顺序是——IDEHAFB。如下图所示 :

image.gif编辑

       3.二叉树后序遍历 :

               后序遍历遵循三个原则——

               ①先遍历左子树;
               ②再遍历右子树;
               ③再访问根结点;

               举个例子——如下图所示 :

image.png

               上图是一棵普通二叉树,如果对它进行后序遍历,访问结果如何呢?
               
先访问A树的左子树D,因为D也有左子树,所以先访问D树的左子树I;又因为I子树的左右子树均为空,所以最先访问的是I子树的根结点I

               I子树访问完毕,代表D子树的左子树访问完毕;接下来访问D子树的右子树H,H与I同理,所以要访问根结点H

               H子树访问完毕,代表D子树的右子树访问完毕;接下来访问D子树的根结点D

               D子树访问完毕,代表A树的左子树遍历完毕,接下来要遍历A树的右子树B;B子树的左子树F不为空,所以要先遍历F子树;又因为F子树的左子树为空,所以接下来访问F子树的右子树的根结点G

               G子树访问完毕,代表F子树的右子树访问完毕,所以接下来访问F子树的根结点F

               F子树遍历完毕,代表B子树的左子树遍历完毕,接下来要遍历B子树的右子树C,所以接下来要访问的是B子树的右子树C的根结点C

               C子树遍历完毕,代表B子树的右子树遍历完毕,接下来访问根结点B

               B子树遍历完毕,代表A树的右子树遍历完毕,所以最后访问的是A树的根结点A;整棵树后序遍历完毕。

               最后的访问顺序是——IHDGFCBA。如下图所示 :

image.png

               其实,总结一下不难发现——二叉树的先序遍历,中序遍历和后序遍历,最大的区别就是对根结点的访问顺序不同先序遍历先访问根结点(根左右);中序遍历中间访问根结点(左根右);后序遍历最后访问根结点(左右根);而三者对于左右树的访问顺序是一致的,都是先左后右

四、树的还原

       1.概述

               无论是先序,中序还是后序遍历,仅通过一棵二叉树的一种遍历结果,都无法还原出原本的二叉树。但是,假若我们可以得知某个二叉树的先序序列和中序序列,或者中序序列和后序序列,我们就可以推算出原始的唯一确定的一棵二叉树。(PS : 通过先序序列和后序序列也无法还原出原始的二叉树,即必须有一个是中序序列)。

       2.已知先序和中序求后序 :

               已知某棵二叉树的先序序列和中序序列,要想求出对应的后序序列,本质上还是要先还原出原始的二叉树,然后再去求它的后序序列。

               Δ方法 :

               根据先序遍历“根左右”的特点,先序序列中先出现的结点一定是根结点

              根据中序遍历“左根右”的特点,每个根结点的左面的结点一定位于该根结点的左子树上;每个根结点的右面的结点一定位于该根结点的右子树上。若中序序列中,某个根结点的左面或右面没有其他非根结点,说明该根结点的左子树或右子树为空。

               Δ举栗 :

               若已知某二叉树的先序序列为: ABDGHCEFI;中序序列为:GDHBAECIF。请画出该二叉树的初始形态,并求出其后序序列。

               答 :

               首先,根据先序序列“根左右”的特点,先序序列中第一个结点为A,说明A结点是整棵二叉树的根结点

               其次,根据中序遍历“左根右”的特点,中序序列中A结点左面的结点“GDHB”就一定在A结点的左子树上,而A结点右面的结点“ECIF”就一定在A结点的右子树上

               我们先来看A树的左子树。已知“GDHB”一定在A树的左子树上,那么谁是A树左子树的根结点?回到先序序列,“GDHB”在先序序列中先出现的是B结点,所以B结点就是A树左子树的根结点;再来到中序序列,“GDHB”中,“GDH”均在B的左面,说明B结点的左子树不为空且由“GDH”这三个结点组成;而“GDH”中,最先在先序序列出现的是D结点,说明D结点就是B子树的根结点;继续,再来到中序序列,“GDH”中,G在D左面,H在D右面,所以可知D的左子树和右子树分别为G和H;D子树搞定,则B子树的左子树搞定,又因为在中序序列中,B和A直接没有其他的结点了,说明B子树的右子树为空,至此整个A树的左子树可以画出来,如下图所示 :

image.png

              我们再来看A树的右子树。已知“ECIF”一定在A结点的右子树上,因为在先序序列中,C最先出现,所以A结点右子树的根结点就是C;又因为中序序列“ECIF”中,E在C的左面,“IF”在C的右面,所以C子树的左子树为E,而“IF”一定在C子树的右子树上;又因为“IF”在先序序列中F先出现,所以F为C子树右子树的根结点,而中序序列中“IF”I在F的左面,则表示I是F结点的左子树。至此,我们可画出原始的完整的二叉树——A树的模样,如下图所示 :  

image.png

               接着,我们可以根据还原出的二叉树,写出它的后序序列——GHDBEIFCA

       3.已知中序和后序求原始二叉树 :    

               已知中序和后序求原始二叉树的方法,与已知先序和中序求原始二叉树的方法类似。只不过不同的地方在于——先序序列中是谁先出现谁是根结点;而后序序列中是谁后出现谁是根结点,反过来了。对于中序序列,仍然是根结点左面的结点位于该根结点的左子树上,根结点右面的结点位于该根结点的右子树上。

               Δ方法 :

               根据后序遍历“左右根”的特点,后序序列中最后出现的结点一定是整棵树的根结点

              根据中序遍历“左根右”的特点,每个根结点的左面的结点一定位于该根结点的左子树上;每个根结点的右面的结点一定位于该根结点的右子树上。若中序序列中,某个根结点的左面或右面没有其他非根结点,说明该根结点的左子树或右子树为空。

               Δ举栗 :

               若已知某二叉树的中序序列为:BDCEAFHG;后序序列为:DECBHGFA。请画出该二叉树的初始形态,并求出其先序序列。

               答 :

               首先,根据后序遍历“左右根”的特点,后序序列中最后一个结点为A,说明A结点是整棵二叉树的根结点

               其次,根据中序序列“左根右”的特点,中序序列中A结点左面的结点“BDCE”就一定在A结点的左子树上,而A结点右面的结点“FHG”就一定在A结点的右子树上

               我们先来看A树的左子树。"BDCE"这几个结点中,最后在后序序列出现的是B结点,说明B结点就是A树左子树的根结点;再回到中序序列,B结点左面没有其他结点,说明B结点的左子树为空,而B结点右边是"DCE"结点,说明B结点的右子树由“DCE”结点构成;继续,“DCE”中,最后在后序序列出现的是C结点,说明C结点是B结点的右子树的根结点;又因为中序序列中D在C左面,E在C右面,说明D和E分别为C结点的左右子树;至此,C子树搞定——>B子树的右子树搞定——>B子树搞定——>A子树的左子树搞定。我们可以先画出A树目前的样子,如下图所示 :

image.png

               我们再来看A树的右子树。 “FHG”这几个结点中,最后在后序序列中出现的是F结点,说明F结点是A树右子树的根结点;又因为在中序序列中,“FHG”,F结点左面没有其他结点,说明F结点的左子树为空;F结点右面是“HG”结点,说明F结点的右子树不为空且由“HG”结点构成;根据后序序列中G结点后出现,说明G结点是F结点右子树的根结点。而中序序列中G结点右面没有其他结点,说明G结点的右子树为空,又因为H位于G左面,说明H是G结点的左子树的根结点。至此,G子树搞定——>F子树搞定——>A子树的右子树搞定。现在我们可以画出A树完整的原始的样子,如下图所示 :

image.png

五、树的程序演示

       1.静态创建与遍历

               以链式二叉树为例——

               将如下二叉树静态创建出来并分别进行先序,中序和后序的遍历 :

image.png

               代码如下 :

# include <stdio.h># include <malloc.h>typedefstructBTreeNode{
chardata;
structBTreeNode*pLeftChild;
structBTreeNode*pRightChild;
} BTN, *PBTN;      //B代表Binary,二进制PBTNcreate_Tree(void);
voidpreTraversing(PBTN);   //preorder,先序遍历voidinTraversing(PBTN);    //inorder,中序遍历voidpostTraversing(PBTN);  //postorder,后序遍历intmain(void)
{
PBTNpTree=create_Tree();
printf("\n先序序列:");
preTraversing(pTree);
printf("\n中序序列:");
inTraversing(pTree);
printf("\n后序序列:");
postTraversing(pTree);
return0;
}
PBTNcreate_Tree(void)
{
PBTNpA= (PBTN) malloc(sizeof(BTN));
PBTNpB= (PBTN) malloc(sizeof(BTN));
PBTNpC= (PBTN) malloc(sizeof(BTN));
PBTNpD= (PBTN) malloc(sizeof(BTN));
PBTNpE= (PBTN) malloc(sizeof(BTN));
pA->data='A';
pA->pLeftChild=pB;
pA->pRightChild=pC;
pB->data='B';
pB->pLeftChild=pB->pRightChild=NULL;
pC->data='C';
pC->pLeftChild=pD;
pC->pRightChild=pE;
pD->data='D';
pD->pLeftChild=pD->pRightChild=NULL;
pE->data='E';
pE->pLeftChild=pE->pRightChild=NULL;
returnpA;
}
voidpreTraversing(PBTNpRoot)
{
if (NULL!=pRoot)
    {
printf("%c  ", pRoot->data);
if (NULL!=pRoot->pLeftChild)
preTraversing(pRoot->pLeftChild);
if (NULL!=pRoot->pRightChild)
preTraversing(pRoot->pRightChild);
    }
}
voidinTraversing(PBTNpRoot)
{
if (NULL!=pRoot)
    {
if (NULL!=pRoot->pLeftChild)
inTraversing(pRoot->pLeftChild);
printf("%c  ", pRoot->data);
if (NULL!=pRoot->pRightChild)
inTraversing(pRoot->pRightChild);
    }
}
voidpostTraversing(PBTNpRoot)
{
if (NULL!=pRoot)
    {
if (NULL!=pRoot->pLeftChild)
postTraversing(pRoot->pLeftChild);
if (NULL!=pRoot->pRightChild)
postTraversing(pRoot->pRightChild);
printf("%c  ", pRoot->data);
    }
}

image.gif

               运行结果 :

image.png

       2.动态创建与遍历

               动态创建二叉树,即二叉树的结点分配由程序员自主设计。

               代码如下 :

# include <stdio.h># include <malloc.h># include <stdlib.h>typedefstructBTreeNode{
chardata;
structBTreeNode*pLeftChild, *pRightChild;
} BTN, *PBTN;      //B代表Binary,二进制PBTNcreate_Tree(PBTN);
voidpreTraversing(PBTN);   //preorder,先序遍历voidinTraversing(PBTN);    //inorder,中序遍历voidpostTraversing(PBTN);  //postorder,后序遍历intmain(void)
{
PBTNpTree=NULL;
pTree=create_Tree(pTree);
printf("\n先序序列:");
preTraversing(pTree);
printf("\n中序序列:");
inTraversing(pTree);
printf("\n后序序列:");
postTraversing(pTree);
return0;
}
PBTNcreate_Tree(PBTNpRoot)
{
charvalue; //临时变量,用于表示当前结点的数据域PBTNp;     //临时变量,用于表示当前结点的指针printf("请输入结点的值:value = ");
scanf("%c", &value);
getchar();
/* getchar()这行代表很重要,因为Windows操作系统中,输入Enter键达到的效果是"\r\n",所以需要getchar()函数来吃掉后面的'\n',不然会直接将剩下的\n赋值给下一次调用create_Tree函数时的value,使得运行结果达不到预期。*/if ('#'==value)
returnNULL;
/*当用户输入'#'时,返回NULL给主调函数,表示上一级结点没有左孩子或者右孩子。*/p= (PBTN) malloc(sizeof(BTN));
if (NULL!=p)
    {
p->data=value;
    }
else    {
printf("动态分配内存失败!");
exit(-1);
    }
if (!pRoot)
pRoot=p;  //如果当前根结点为空,就创建根结点。printf("\n请输入%c结点的左子树的根结点\n", value);  
p->pLeftChild=create_Tree(pRoot);         //递归创建左子树printf("\n请输入%c结点的右子树的根结点\n", value);
p->pRightChild=create_Tree(pRoot);        //递归创建右子树returnp;
}
voidpreTraversing(PBTNpRoot)
{
if (NULL!=pRoot)
    {
printf("%c  ", pRoot->data);
if (NULL!=pRoot->pLeftChild)
preTraversing(pRoot->pLeftChild);
if (NULL!=pRoot->pRightChild)
preTraversing(pRoot->pRightChild);
    }
}
voidinTraversing(PBTNpRoot)
{
if (NULL!=pRoot)
    {
if (NULL!=pRoot->pLeftChild)
inTraversing(pRoot->pLeftChild);
printf("%c  ", pRoot->data);
if (NULL!=pRoot->pRightChild)
inTraversing(pRoot->pRightChild);
    }
}
voidpostTraversing(PBTNpRoot)
{
if (NULL!=pRoot)
    {
if (NULL!=pRoot->pLeftChild)
postTraversing(pRoot->pLeftChild);
if (NULL!=pRoot->pRightChild)
postTraversing(pRoot->pRightChild);
printf("%c  ", pRoot->data);
    }
}

image.gif

               运行效果 : (如下GIF图)

image.png

               最后该二叉树的遍历结果如下图所示 :

image.png

               可以看到,其实up就是把上面静态构建二叉树的实例又给大家演示了一遍😂。当然,为了确定我们的程序能正常运行,这次up瞎写一个,如下GIF图所示 :  

image.png

               最后遍历的结果如下图所示 :

image.png

               我们可以根据先序序列和中序序列画出我们设计的二叉树,如下图所示 :

image.png

               嗯,看着还不错。

目录
相关文章
|
7月前
|
存储 算法 数据安全/隐私保护
第二章 线性表【数据结构与算法】【精致版】
第二章 线性表【数据结构与算法】【精致版】
133 0
|
2月前
|
存储
【初阶数据结构】树与二叉树:从零开始的奇幻之旅
【初阶数据结构】树与二叉树:从零开始的奇幻之旅
|
7月前
【一刷《剑指Offer》】面试题 18:树的子结构
【一刷《剑指Offer》】面试题 18:树的子结构
|
7月前
|
算法 搜索推荐 Java
「程序员必须掌握的算法」字典树「上篇」
「程序员必须掌握的算法」字典树「上篇」
|
7月前
|
存储 算法
【408数据结构与算法】—树和二叉树(二十七)
【408数据结构与算法】—树和二叉树(二十七)
|
机器学习/深度学习 算法
2022 数据结构与算法《王道》学习笔记 (十二)树和二叉树 详细总结
2022 数据结构与算法《王道》学习笔记 (十二)树和二叉树 详细总结
|
存储 算法 搜索推荐
C 单链表及其相关算法 万字详解(通俗易懂)
C 数据结构与算法入门——单链表 内容分享(包含单链表常见算法的讲解)。
66 0
C 单链表及其相关算法 万字详解(通俗易懂)
|
存储 算法
数据结构与算法(十三)B+树
数据结构与算法(十三)B+树
56 0
|
算法 C语言
数据结构与算法(十四)哈夫曼树
数据结构与算法(十四)哈夫曼树
139 0
|
存储 机器学习/深度学习 算法
数据结构 | 有关树和二叉树的详解【内附考点精析】
树和二叉树的基本概念和性质,内附精致讲解图和推理过程
241 0
数据结构 | 有关树和二叉树的详解【内附考点精析】