数据结构之自建算法库——二叉树的链式存储及基本运算

简介: 本文是数据结构基础系列(6):树和二叉树中第9课时二叉树的基本运算及其实现的例程。二叉树的链式存储算法库采用程序的多文件组织形式,包括两个文件:      1.头文件:btree.h,包含定义二叉树的链式存储数据结构的代码、宏定义、要实现算法的函数的声明;#ifndef BTREE_H_INCLUDED#define BTREE_H_INCLUDED#d

本文是数据结构基础系列(6):树和二叉树中第9课时二叉树的基本运算及其实现的例程。

二叉树的链式存储算法库采用程序的多文件组织形式,包括两个文件:
  
  1.头文件:btree.h,包含定义二叉树的链式存储数据结构的代码、宏定义、要实现算法的函数的声明;

#ifndef BTREE_H_INCLUDED
#define BTREE_H_INCLUDED

#define MaxSize 100
typedef char ElemType;
typedef struct node
{
    ElemType data;              //数据元素
    struct node *lchild;        //指向左孩子
    struct node *rchild;        //指向右孩子
} BTNode;
void CreateBTNode(BTNode *&b,char *str);        //由str串创建二叉链
BTNode *FindNode(BTNode *b,ElemType x);     //返回data域为x的节点指针
BTNode *LchildNode(BTNode *p);  //返回*p节点的左孩子节点指针
BTNode *RchildNode(BTNode *p);  //返回*p节点的右孩子节点指针
int BTNodeDepth(BTNode *b); //求二叉树b的深度
void DispBTNode(BTNode *b); //以括号表示法输出二叉树
void DestroyBTNode(BTNode *&b);  //销毁二叉树

#endif // BTREE_H_INCLUDED

  2.源文件:btree.cpp,包含实现各种算法的函数的定义

#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#include "btree.h"

void CreateBTNode(BTNode *&b,char *str)     //由str串创建二叉链
{
    BTNode *St[MaxSize],*p=NULL;
    int top=-1,k,j=0;
    char ch;
    b=NULL;             //建立的二叉树初始时为空
    ch=str[j];
    while (ch!='\0')    //str未扫描完时循环
    {
        switch(ch)
        {
        case '(':
            top++;
            St[top]=p;
            k=1;
            break;      //为左节点
        case ')':
            top--;
            break;
        case ',':
            k=2;
            break;                          //为右节点
        default:
            p=(BTNode *)malloc(sizeof(BTNode));
            p->data=ch;
            p->lchild=p->rchild=NULL;
            if (b==NULL)                    //p指向二叉树的根节点
                b=p;
            else                            //已建立二叉树根节点
            {
                switch(k)
                {
                case 1:
                    St[top]->lchild=p;
                    break;
                case 2:
                    St[top]->rchild=p;
                    break;
                }
            }
        }
        j++;
        ch=str[j];
    }
}
BTNode *FindNode(BTNode *b,ElemType x)  //返回data域为x的节点指针
{
    BTNode *p;
    if (b==NULL)
        return NULL;
    else if (b->data==x)
        return b;
    else
    {
        p=FindNode(b->lchild,x);
        if (p!=NULL)
            return p;
        else
            return FindNode(b->rchild,x);
    }
}
BTNode *LchildNode(BTNode *p)   //返回*p节点的左孩子节点指针
{
    return p->lchild;
}
BTNode *RchildNode(BTNode *p)   //返回*p节点的右孩子节点指针
{
    return p->rchild;
}
int BTNodeDepth(BTNode *b)  //求二叉树b的深度
{
    int lchilddep,rchilddep;
    if (b==NULL)
        return(0);                          //空树的高度为0
    else
    {
        lchilddep=BTNodeDepth(b->lchild);   //求左子树的高度为lchilddep
        rchilddep=BTNodeDepth(b->rchild);   //求右子树的高度为rchilddep
        return (lchilddep>rchilddep)? (lchilddep+1):(rchilddep+1);
    }
}
void DispBTNode(BTNode *b)  //以括号表示法输出二叉树
{
    if (b!=NULL)
    {
        printf("%c",b->data);
        if (b->lchild!=NULL || b->rchild!=NULL)
        {
            printf("(");
            DispBTNode(b->lchild);
            if (b->rchild!=NULL) printf(",");
            DispBTNode(b->rchild);
            printf(")");
        }
    }
}
void DestroyBTNode(BTNode *&b)   //销毁二叉树
{
    if (b!=NULL)
    {
        DestroyBTNode(b->lchild);
        DestroyBTNode(b->rchild);
        free(b);
    }
}

  3.在建立算法库过程中,为了完成测试,再同一项目(project)中建立一个源文件(如main.cpp),编制main函数,完成相关的测试工作。

#include <stdio.h>
#include "btree.h"

int main()
{
    BTNode *b,*p,*lp,*rp;;
    printf("  (1)创建二叉树:");
    CreateBTNode(b,"A(B(D,E(H(J,K(L,M(,N))))),C(F,G(,I)))");
    printf("\n");
    printf("  (2)输出二叉树:");
    DispBTNode(b);
    printf("\n");
    printf("  (3)查找H节点:");
    p=FindNode(b,'H');
    if (p!=NULL)
    {
        lp=LchildNode(p);
        if (lp!=NULL)
            printf("左孩子为%c ",lp->data);
        else
            printf("无左孩子 ");
        rp=RchildNode(p);
        if (rp!=NULL)
            printf("右孩子为%c",rp->data);
        else
            printf("无右孩子 ");
    }
    else
        printf(" 未找到!");
    printf("\n");
    printf("  (4)二叉树b的深度:%d\n",BTNodeDepth(b));
    printf("  (5)释放二叉树b\n");
    DestroyBTNode(b);
    return 0;
}

注:在main函数中,创建的用于测试的二叉树如下——
这里写图片描述

目录
相关文章
|
21天前
|
算法 数据处理 C语言
C语言中的位运算技巧,涵盖基本概念、应用场景、实用技巧及示例代码,并讨论了位运算的性能优势及其与其他数据结构和算法的结合
本文深入解析了C语言中的位运算技巧,涵盖基本概念、应用场景、实用技巧及示例代码,并讨论了位运算的性能优势及其与其他数据结构和算法的结合,旨在帮助读者掌握这一高效的数据处理方法。
31 1
|
24天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
76 4
|
22天前
|
存储 算法 搜索推荐
Python 中数据结构和算法的关系
数据结构是算法的载体,算法是对数据结构的操作和运用。它们共同构成了计算机程序的核心,对于提高程序的质量和性能具有至关重要的作用
|
22天前
|
数据采集 存储 算法
Python 中的数据结构和算法优化策略
Python中的数据结构和算法如何进行优化?
|
1月前
|
算法
数据结构之路由表查找算法(深度优先搜索和宽度优先搜索)
在网络通信中,路由表用于指导数据包的传输路径。本文介绍了两种常用的路由表查找算法——深度优先算法(DFS)和宽度优先算法(BFS)。DFS使用栈实现,适合路径问题;BFS使用队列,保证找到最短路径。两者均能有效查找路由信息,但适用场景不同,需根据具体需求选择。文中还提供了这两种算法的核心代码及测试结果,验证了算法的有效性。
96 23
|
1月前
|
算法
数据结构之蜜蜂算法
蜜蜂算法是一种受蜜蜂觅食行为启发的优化算法,通过模拟蜜蜂的群体智能来解决优化问题。本文介绍了蜜蜂算法的基本原理、数据结构设计、核心代码实现及算法优缺点。算法通过迭代更新蜜蜂位置,逐步优化适应度,最终找到问题的最优解。代码实现了单链表结构,用于管理蜜蜂节点,并通过适应度计算、节点移动等操作实现算法的核心功能。蜜蜂算法具有全局寻优能力强、参数设置简单等优点,但也存在对初始化参数敏感、计算复杂度高等缺点。
59 20
|
21天前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
49 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
数据结构实验之二叉树实验基础
本实验旨在掌握二叉树的基本特性和遍历算法,包括先序、中序、后序的递归与非递归遍历方法。通过编程实践,加深对二叉树结构的理解,学习如何计算二叉树的深度、叶子节点数等属性。实验内容涉及创建二叉树、实现各种遍历算法及求解特定节点数量。
81 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 C++
数据结构之鲸鱼算法
鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)是由伊朗研究员Seyedali Mirjalili于2016年提出的一种基于群体智能的全局优化算法,灵感源自鲸鱼捕食时的群体协作行为。该算法通过模拟鲸鱼的围捕猎物和喷出气泡网的行为,结合全局搜索和局部搜索策略,有效解决了复杂问题的优化需求。其应用广泛,涵盖函数优化、机器学习、图像处理等领域。鲸鱼算法以其简单直观的特点,成为初学者友好型的优化工具,但同时也存在参数敏感、可能陷入局部最优等问题。提供的C++代码示例展示了算法的基本实现和运行过程。
49 0
|
1月前
|
算法 vr&ar 计算机视觉
数据结构之洪水填充算法(DFS)
洪水填充算法是一种基于深度优先搜索(DFS)的图像处理技术,主要用于区域填充和图像分割。通过递归或栈的方式探索图像中的连通区域并进行颜色替换。本文介绍了算法的基本原理、数据结构设计(如链表和栈)、核心代码实现及应用实例,展示了算法在图像编辑等领域的高效性和灵活性。同时,文中也讨论了算法的优缺点,如实现简单但可能存在堆栈溢出的风险等。
41 0
下一篇
DataWorks