实现二叉树各种遍历算法

简介: 实现二叉树各种遍历算法

目录



前言

提示:记得关注我哦!!!


一、题目

1.二叉树的各种遍历过程及遍历算法设计。

(1) 先序遍历二叉树;

(2) 中序遍历二叉树;

(3)后序遍历二叉树。


2.实现二叉树各种遍历算法

代码如下(示例):

#include<stdio.h>
#include<malloc.h>
#define MaxSize 100
typedef char ElemType;
typedef struct node
{
  ElemType data;
  struct node *lchild;
  struct node *rchild;
}BTNode;
void CreateBTree(BTNode *&b,char *str)
{
  BTNode * St[MaxSize],*p;
  int top=-1,k,j=0;char ch;
  b=NULL;
  ch=str[j];
  while(ch!='\0')
  {
    switch(ch)
    {
    case'(':top++;St[top]=p;k=1;break;
    case')':top--;break;
    case',':k=2;break;
    default:p=(BTNode *)malloc(sizeof(BTNode));
      p->data=ch;p->lchild=p->rchild=NULL;
      if(b==NULL)
        b=p;
      else
      {
        switch(k)
        {
                case 1:St[top]->lchild=p;break;
        case 2:St[top]->rchild=p;break;
        }
      }
    }
    j++;ch=str[j];
  }
}
void DestroyBTree(BTNode *&b)
{
  if(b!=NULL)
  {
    DestroyBTree(b->lchild);
        DestroyBTree(b->rchild);
    free(b);
  }
}
BTNode *FindNode(BTNode *b,ElemType x)
{
  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)
{
  return p->lchild;
}
BTNode *RchildNode(BTNode *p)
{
  return p->rchild;
}
int BTHeight(BTNode *b)
{
  int lchildh,rchildh;
  if(b==NULL)return(0);
  else
  {
    lchildh=BTHeight(b->lchild);
    rchildh=BTHeight(b->rchild);
    return(lchildh>rchildh)?(lchildh+1):(rchildh+1);
  }
}
void DispBTree(BTNode *b)
{
  if(b!=NULL)
  {
    printf("%c",b->data);
    if(b->lchild!=NULL||b->rchild!=NULL)
    {
      printf("(");
      DispBTree(b->lchild);
      if(b->rchild!=NULL)printf(",");
      DispBTree(b->rchild);
      printf(")");
    }
  }
}
#include"btree.cpp"
void PreOrder(BTNode *b)
{
  if(b!=NULL)
  {
    printf("%c",b->data);
    PreOrder(b->lchild);
    PreOrder(b->rchild);
  }
}
void PreOrderl(BTNode *b)
{
  BTNode *St[MaxSize],*p;
  int top = -1;
  if(b!=NULL)
  {
    top++;
    St[top]=b;
    while(top>-1)
    {
      p=St[top];
      top--;
      printf("%c",p->data);
      if(p->rchild!=NULL)
      {
        top++;
        St[top]=p->rchild;
      }
      if(p->lchild!=NULL)
      {
        top++;
        St[top]=p->lchild;
      }
    }
    printf("\n");
  }
}
void InOrder(BTNode *b)
{
  if(b!=NULL)
  {
    InOrder(b->lchild);
    printf("%c",b->data);
    InOrder(b->rchild);
  }
}
void InOrderl(BTNode *b)
{
  BTNode *St[MaxSize],*p;
  int top = -1;
  if(b!=NULL)
  {
    p=b;
    while(top>-1 || p!=NULL)
    {
      while(p!=NULL)
      {
        top++;
        St[top]=p;
        p=p->lchild;
      }
      if(top>-1)
      {
        p=St[top];
        top--;
        printf("%c",p->data);
        p=p->rchild;
      }
    }
    printf("\n");
  }
}
void PostOrder(BTNode *b)
{
  if(b!=NULL)
  {
    PostOrder(b->lchild);
    PostOrder(b->rchild);
    printf("%c",b->data);
  }
}
void PostOrderl(BTNode *b)
{
  BTNode *St[MaxSize],*p;
  int top = -1;
  bool flag;
  if(b!=NULL)
  {
    do
    {    while(b!=NULL)
      { 
        top++;
        St[top]=p;
        b=b->lchild;
      }
        p=NULL;
      flag=true;
      while(top!=-1&&flag)
      {
        b=St[top];
        if(b->rchild==p)
        {
            printf("%c",b->data);
            top--;
            p=b;
        }
        else
        {
          b=b->rchild;
          flag=false;
        }
      }
    }while(top!=-1);
    printf("\n");
  }
}
void TravLevel(BTNode *b)
{
  BTNode *Qu[MaxSize];
  int front,rear;
  front = rear=0;
  if(b!=NULL)printf("%c",b->data);
  rear++;
  Qu[rear]=b;
  while(rear!=front)
  {
    front=(front+1)%MaxSize;
    b=Qu[front];
    if(b->lchild!=NULL)
    {
      printf("%c",b->lchild->data);
      rear=(rear+1)%MaxSize;
      Qu[rear]=b->lchild;
    }
    if(b->rchild!=NULL)
    {
      printf("%c",b->rchild->data);
      rear=(rear+1)%MaxSize;
      Qu[rear]=b->rchild;
    }
  }
  printf("\n");
}
int main()
{
  BTNode *b;
  CreateBTree(b,"A(B(D,E(H(J,K(L,M(,N))))),C(F,G(,I)))");
  printf("二叉树b:");DispBTree(b);printf("\n");
  printf("层次遍历序列:");
  TravLevel(b);
  printf("先序遍历序列:\n");
  printf("   递归算法:");PreOrder(b);printf("\n");
  printf(" 非递归算法:");PreOrder(b);printf("\n");
  printf("中序遍历序列:\n");
  printf("   递归算法:");InOrder(b);printf("\n");
  printf(" 非递归算法:");InOrder(b);printf("\n");
  printf("后序遍历序列:\n");
  printf("   递归算法:");PostOrder(b);printf("\n");
  printf(" 非递归算法:");PostOrder(b);printf("\n");
  DestroyBTree(b);
  return 1;
}


总结

我是不会飞的飞鸟,肝文不易,如果本次文章对你有帮助点赞关注支持一下,谢谢!


相关文章
|
18天前
|
算法
分享一些提高二叉树遍历算法效率的代码示例
这只是简单的示例代码,实际应用中可能还需要根据具体需求进行更多的优化和处理。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。
|
21天前
|
存储 缓存 算法
如何提高二叉树遍历算法的效率?
选择合适的遍历算法,如按层次遍历树时使用广度优先搜索(BFS),中序遍历二叉搜索树以获得有序序列。优化数据结构,如使用线索二叉树减少空指针判断,自定义节点类增加辅助信息。利用递归与非递归的特点,避免栈溢出问题。多线程并行遍历提高速度,注意线程安全。缓存中间结果,避免重复计算。预先计算并存储信息,提高遍历效率。综合运用这些方法,提高二叉树遍历算法的效率。
45 5
|
21天前
|
算法
树的遍历算法有哪些?
不同的遍历算法适用于不同的应用场景。深度优先搜索常用于搜索、路径查找等问题;广度优先搜索则在图的最短路径、层次相关的问题中较为常用;而二叉搜索树的遍历在数据排序、查找等方面有重要应用。
25 2
|
24天前
|
机器学习/深度学习 JSON 算法
二叉树遍历算法的应用场景有哪些?
【10月更文挑战第29天】二叉树遍历算法作为一种基础而重要的算法,在许多领域都有着不可或缺的应用,它为解决各种复杂的问题提供了有效的手段和思路。随着计算机科学的不断发展,二叉树遍历算法也在不断地被优化和扩展,以适应新的应用场景和需求。
26 0
|
2月前
|
存储 算法 关系型数据库
数据结构与算法学习二一:多路查找树、二叉树与B树、2-3树、B+树、B*树。(本章为了解基本知识即可,不做代码学习)
这篇文章主要介绍了多路查找树的基本概念,包括二叉树的局限性、多叉树的优化、B树及其变体(如2-3树、B+树、B*树)的特点和应用,旨在帮助读者理解这些数据结构在文件系统和数据库系统中的重要性和效率。
24 0
数据结构与算法学习二一:多路查找树、二叉树与B树、2-3树、B+树、B*树。(本章为了解基本知识即可,不做代码学习)
|
2月前
|
存储 算法 搜索推荐
数据结构与算法学习十七:顺序储存二叉树、线索化二叉树
这篇文章主要介绍了顺序存储二叉树和线索化二叉树的概念、特点、实现方式以及应用场景。
27 0
数据结构与算法学习十七:顺序储存二叉树、线索化二叉树
|
2月前
|
存储 算法
数据结构与算法学习十六:树的知识、二叉树、二叉树的遍历(前序、中序、后序、层次)、二叉树的查找(前序、中序、后序、层次)、二叉树的删除
这篇文章主要介绍了树和二叉树的基础知识,包括树的存储方式、二叉树的定义、遍历方法(前序、中序、后序、层次遍历),以及二叉树的查找和删除操作。
28 0
|
2月前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于game-based算法的动态频谱访问matlab仿真
本算法展示了在认知无线电网络中,通过游戏理论优化动态频谱访问,提高频谱利用率和物理层安全性。程序运行效果包括负载因子、传输功率、信噪比对用户效用和保密率的影响分析。软件版本:Matlab 2022a。完整代码包含详细中文注释和操作视频。
|
13天前
|
算法 数据安全/隐私保护 索引
OFDM系统PAPR算法的MATLAB仿真,对比SLM,PTS以及CAF,对比不同傅里叶变换长度
本项目展示了在MATLAB 2022a环境下,通过选择映射(SLM)与相位截断星座图(PTS)技术有效降低OFDM系统中PAPR的算法实现。包括无水印的算法运行效果预览、核心程序及详尽的中文注释,附带操作步骤视频,适合研究与教学使用。
|
21天前
|
算法 数据挖掘 数据安全/隐私保护
基于FCM模糊聚类算法的图像分割matlab仿真
本项目展示了基于模糊C均值(FCM)算法的图像分割技术。算法运行效果良好,无水印。使用MATLAB 2022a开发,提供完整代码及中文注释,附带操作步骤视频。FCM算法通过隶属度矩阵和聚类中心矩阵实现图像分割,适用于灰度和彩色图像,广泛应用于医学影像、遥感图像等领域。