数据结构学习分享之链式二叉树(二)

news2024/10/6 0:26:08

💓博主CSDN主页:杭电码农-NEO💓

⏩专栏分类:数据结构学习分享⏪

🚚代码仓库:NEO的学习日记🚚

🌹关注我🫵带你了解更多数据结构的知识
  🔝🔝


在这里插入图片描述


数据结构第八课

  • 1. 前言🚩
  • 2. 求二叉树的高度🚩
  • 3. 查找值为X的节点🚩
  • 4. 二叉树的层序遍历🚩
    • 4.1 借助队列实现层序遍历🏁
    • 4.2 层序遍历的代码实现🏁
  • 5. 判断一个二叉树是不是完全二叉树🚩
    • 5.1 代码实现🏁
  • 6. 二叉树的销毁🚩
  • 7. 链式二叉树题目分享🚩
  • 8. 总结🚩


1. 前言🚩

本节是上一节二叉树知识的延申,这一节中会用到队列的相关知识和二叉树的结构配合使用,如果你还没有接触过队列,那么请先跳转栈和队列详解.如果对二叉树结构与一些基础问题感兴趣的可以跳转二叉树(一)

这里我们直接接着上一章往后介绍


2. 求二叉树的高度🚩

我们还是用之前的二叉树结构来分析:

在这里插入图片描述这里的空节点我们给赋值成了,1~7.方便我们识别

首先我们要想到的是,当这棵树为空树时,二叉树的高度应该是0,所以当数为空我们返回0,然而当树不等于空时,我们可以以大事化小,小事化了的思想,将当前树的高度转换成左右子树两个中的最大高度再加上一,然后左右子树中最大高度的树的高度又可以转换成我们刚刚的思想,就这样不断递归下去直接我们遇见空节点.

int BinaryTreeDepth(BTNode* root)//求树的高度(按第一层为1的标准)
{
	if (root == NULL)//树为空或节点为空时返回0
	{
		return 0;
	}
	//还有一种写法是:
	//return BinaryTreeDepth(root->left) > BinaryTreeDepth(root->right) ?
	//BinaryTreeDepth(root->left) + 1 : BinaryTreeDepth(root->right) + 1
	int left = BinaryTreeDepth(root->left);//将值保存起来,否则开辟的栈帧过多
	int right = BinaryTreeDepth(root->right);
	return left > right ? left + 1 : right + 1;
}

这里第一步的节点等于空还是有两个涵义,一是我们拿到的树本身就是空树,二是我们递归下去时,遇见了空节点.值得注意的是,这里有两种写法,但是第一种被注释的写法不太好,因为在三目操作符中会不断调用递归函数,这个方法会严重消耗栈帧,所以定义变量将它的值保存起来再比较是优解!


3. 查找值为X的节点🚩

首先我们查找到值后,应该将对应的节点返回到函数外面去,所以这里函数的返回值应该是BTNode*.还是一样的思想

  • 第一步,当树为空树时,里面根本没有节点,所以外面返回空,
  • 第二步,当树或节点不为空时,就应该判断当前节点对应的值是不是与X相同,如果当前节点的值与X相同就应该返回当前节点.
  • 第三步,当我们把一二步都走完后,走到第三步这个位置说明当前节点即不为空节点,并且当前节点对应的值也不为X,那么这时我们就应该去当前节点的左右子树去寻找.

现在来实现代码:

BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x)//查找值为x的节点,返回节点地址
{
	if (root == NULL)//空树或空节点就返回空
	{
		return NULL;
	}
	if (root->data == x)//对应上了就返回节点的地址
	{
		return root;
	}
	BTNode* left = BinaryTreeFind(root->left, x);
	if (left != NULL)//left会再次进入到此函数直到遇见NULL或对应值X
	{
		return left;//当left不为空时,代表left中一定存储着对应值X的地址
	}
	BTNode* right = BinaryTreeFind(root->right, x);
	if (right != NULL)
	{
		return right;
	}
	return NULL;//当左右子树都为空时,左右子树都不返回,这个节点下面所有的节点都不能与X对应上
}

这里需要解释的是当left不为空指针时,那么left一定是找到了与X值对应上的节点了,因为除了找到对应节点以外,其他情况都是返回空指针,我们就把找到的left返回到上一层函数后,上一层函数发现我们返回的值不为空,又会将这个节点地址返回到上上一层函数,就这样一直返回直到走完所有递归的函数

并且我们这样左子树判断后再定义右子树判断有一个好处,那就是如果左子树找到了,我们就不会走右子树,假如我们像下面这样写的话,不管左子树有没有找到,右子树都会走

    BTNode* left = BinaryTreeFind(root->left, x);
    BTNode* right = BinaryTreeFind(root->right, x);
    if (left != NULL)//left会再次进入到此函数直到遇见NULL或对应值X
	{
		return left;//当left不为空时,代表left中一定存储着对应值X的地址
	}
	if (right != NULL)
	{
		return right;
	}
	return NULL;

这里如果你感到很难理解,应该画一幅递归展开图来分析,假设这里这个图中我需要想找字符’E’.

在这里插入图片描述

递归展开图:

在这里插入图片描述

这里就很好的体现出这样写代码的优势,左子树找到后就直接返回不会进入右子树了


4. 二叉树的层序遍历🚩

层序遍历:除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外,还可以对二叉树进行层序遍历。设二叉树的根节点所在层数为1,层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发,首先访问第一层的树根节点,然后从左到右访问第2层上的节点,接着是第三层的节点,以此类推,自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历。

层序遍历的顺序:

在这里插入图片描述


4.1 借助队列实现层序遍历🏁

我们已经了解了层序遍历的顺序,我们自己画一个二叉树的图模拟一下怎样借助队列来实现层序遍历:

在这里插入图片描述
基本步骤是:

  1. 先将根入队列
  2. 当前节点出队列后,将次此节点的左右孩子入队列
  3. 一直这样循环往复直到队列为空,说明最后一层已经没有节点了,遍历结束

我们再来画个图理解一下:

在这里插入图片描述

一直这样循环往复直到队列为空!


4.2 层序遍历的代码实现🏁

void BinaryTreeLevelOrder(BTNode* root)//层序遍历,需要使用队列
{
	if (root == NULL)
	{
		return;
	}
	Queue q;
	QueueInit(&q);//先定义一个队列后初始化它,再将根入队
	QueuePush(&q, root);
	while (!QueueEmpty(&q))//当队列不为空时就继续
	{
		BTNode* front = QueueFront(&q);//将队头出来并打印
		QueuePop(&q);//取出队头元素并保存在front后将队头删除掉
		printf("%c ", front->data);
		if (front->left != NULL)//若孩子不为空就将孩子入队
		{
			QueuePush(&q, front->left);
		}
		if (front->right != NULL)
		{
			QueuePush(&q, front->right);
		}
	}
	printf("\n");
	QueueDestroy(&q);//使用完后销毁队列
}

这样我们就可以将二叉树以层序遍历的方式打印出来:

在这里插入图片描述


5. 判断一个二叉树是不是完全二叉树🚩

判断二叉树是否为完全实际上需要借助我们刚刚介绍的层序遍历的内容,那么怎么判断呢?这里我先不剧透,我们先用一个完全二叉树和一个非完全二叉树来走一走层序遍历看看有没有规律.

1. 完全二叉树的层序遍历

在这里插入图片描述


2. 非完全二叉树的层序遍历:

在这里插入图片描述


我们可以发现一个规律,就是完全二叉树在队列中只要遇见了第一个NULL,那么队列后面的内容就全是NULL,而非完全二叉树在队列中遇见了第一个NULL后,后面还会遇见非空元素


5.1 代码实现🏁

// 判断二叉树是否是完全二叉树
bool BinaryTreeComplete(BTNode* root)
{
	Queue q;
	QueueInit(&q);
	QueuePush(&q, root);
	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode* front = QueueFront(&q);
		QueuePop(&q);

		if (front == NULL)//当遇见第一个NULL时就直接跳出循环来到下面的语句
		{
			break;
		}
		else
		{
			QueuePush(&q, front->left);
			QueuePush(&q, front->right);
		}
	}

	// 遇到空了以后,检查队列中剩下的节点
	// 1、剩下全是空,则是完全二叉树
	// 2、剩下存在非空,则不是完全二叉树
	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode* front = QueueFront(&q);
		QueuePop(&q);

		if (front)//如果不为空就返回false
		{
			QueueDestroy(&q);
			return false;
		}
	}

	QueueDestroy(&q);
	return true;//全部节点都走完了没有发现非空,说明队列里全是空就返回true.
}

代码的详解已经注释出来了,如果你还不太理解的话,可以直接手动画一个二叉树再来画图判断


6. 二叉树的销毁🚩

这里销毁二叉树右两种写法,一种是传二级指针在函数中将我们事先创建的节点给销毁了,第二种是传一级指针,我们就需要在main函数中将root置空.这里也是用递归的思想.

// 二叉树销毁
//void BinaryTreeDestory(BTNode** root)传二级指针就不用在main函数中将root置空
void BinaryTreeDestory(BTNode* root)//后序遍历释放所有节点(先释放了根会找不到儿子)
{
	if (root == NULL)
	{
		return;
	}
	BinaryTreeDestory(root->left);
	BinaryTreeDestory(root->right);
	free(root);
}

7. 链式二叉树题目分享🚩

这一块的OJ题考的也是比较多的,这里我给大家分享几道:

  1. 单值二叉树 力扣965题
  2. 检查两颗树是否相同 力扣100题
  3. 对称二叉树 力扣101题
  4. 二叉树的前序遍历 力扣144题
  5. 二叉树的中序遍历 力扣94题
  6. 二叉树的后序遍历 力扣145题
  7. 另一颗树的子树 力扣572题
  8. 二叉树的构建以及遍历 牛客网试题

题目的讲解会在后面给大家一一做出来!


8. 总结🚩

总体来说链式二叉树这个部分还是有一点难度了,这里的思想基本上都是递归,其实不要认为递归难,对于链式二叉树而言,使用非递归的方法来解题才难!这一模块最重要的还是画图分析,并且要有把大事化小,把小事化了的态度.

🔎 下期预告:八大排序详解 🔍

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/559993.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

ClickHouse:(二)数据类型

1.整型 固定长度的整型分为:有符号和无符合整型 有符号整型无符号整型类型范围类型范围Int8 -128 : 127 UInt8 0 : 255 Int16 -32768 : 32767 UInt16 0 : 65535 Int32 -2147483648 : 2147483647 UInt32 0 : 4294967295 Int64 -9223372036854775808 : 9223372036854…

SpringSecurity框架|荣耀磨练

🙈作者简介:练习时长两年半的Java up主 🙉个人主页:程序员老茶 🙊 ps:点赞👍是免费的,却可以让写博客的作者开兴好久好久😎 📚系列专栏:Java全栈,…

Unity之使用Photon Server + PUN2 开发局域网多人游戏

一.前言 Photon Engine是一款跨平台的实时多人游戏引擎,它提供了可靠的基础设施和工具,使开发者能够轻松地构建和部署多人游戏。Photon Engine支持多种平台,包括PC、移动设备和Web,同时还提供了多种语言的SDK,如C++、C#、Java、JavaScript等,使得开发者可以使用自己熟悉…

多元回归预测

多元回归就像线性回归(一个变量预测一个值)一样,但是具有多个独立值,这意味着我们试图基于两个或多个变量来预测一个值。 比如在线性回归中我们可以根据发动机排量的大小预测汽车的二氧化碳排放量,但是通过多元回归&a…

Kotlin泛型<in, out, where>概念及示例

Kotlin泛型<in, out, where>概念及示例 在 Kotlin 中&#xff0c;泛型用于指定类、接口或方法可以操作的对象类型。 in in关键字用于指定泛型类型是“输入”类型&#xff0c;这意味着它将仅用作函数或类的参数。 interface ReadOnly {fun read(): Any }class ReadW…

设计模式期末复习随笔

1.以下是23种GOF设计模式对应的设计原则&#xff1a; 工厂方法模式&#xff08;Factory Method Pattern&#xff09;&#xff1a;遵循开闭原则&#xff0c;客户端不需要修改就能够新增产品类型。 抽象工厂模式&#xff08;Abstract Factory Pattern&#xff09;&#xff1a;遵…

【严重】Kibana 8.7.0 任意代码执行漏洞

漏洞描述 Kibana是用于Elasticsearch的数据可视化仪表板。Kibana在8.7.0版本引入了Synthetic监控功能&#xff0c;用户可配置编写playwright中的javascript代码实现web应用监控。 具备Kibana登录权限的攻击者可利用此功能编写恶意playwright脚本&#xff0c; 从而在Kibana主机…

5.28 深圳活动|Jina AI 生态助力云原生场景下的 AIGC 应用开发

亚马逊云科技 Community Day 将于 5 月 28 日 在深圳南山区海德酒店 11 楼举办&#xff0c;Jina AI 软件工程师付杰将带来 《Jina AI 生态助力云原生场景下的 AIGC 应用开发》 的主题演讲。 Community Day 是亚马逊云科技全球品牌和社区旗舰活动&#xff0c;由社区领导者发起&a…

5个替代Zendesk的全面指南!

Zendesk是一种广受欢迎的客户支持软件解决方案&#xff0c;适用于各种规模的企业。然而&#xff0c;还有其他几种产品可以取代Zendesk&#xff0c;提供类似甚至更好的功能。在本文中&#xff0c;我们将探索市场上一些最好的Zendesk替代方案。 1、Zoho Desk Zoho Desk是一款基…

SpringBoot拦截器-解决java.io.IOException: Stream closed问题

1.SpringBoot拦截器是什么 SpringBoot拦截器和过滤器是Spring Boot的一种机制&#xff0c;用于对请求和响应进行操作的拦截&#xff0c;是AOP编程的一种体现。该方法可以在不改变代码基本业务和逻辑的前提下对SpringBoot的一些操作进行拦截、过滤和更改。 SpirngBoot拦截器&a…

检错纠错理论——海明码与海明距离

概念解释 先说明几个概念&#xff08;非严谨定义&#xff09; 码字&#xff1a;一个包含了数据位和校验位的n位单元&#xff0c;也就是“一种”编码 编码&#xff1a;由码字组成的可以表达传递信息的集合&#xff0c;这里不是指编码的过程&#xff0c;而是一个名词。一个编码…

Unity 环境雾与其它设置

开启雾 window->Rendering->Lighting->Environment Fog Color&#xff1a;雾的颜色。Fog Mode&#xff1a;雾效的模式Fog Density&#xff1a;雾效的浓度&#xff0c;取值范围0~1&#xff0c;数值越大雾效浓度越高。。Linear Fog Start&#xff1a;线性雾效开始距离&…

谈谈 Dapr 的优缺点,应用场景,以及未来的发展趋势,生态成熟度

谈谈 Dapr 的优缺点&#xff0c;应用场景&#xff0c;以及未来的发展趋势&#xff0c;生态成熟度 优点缺点应用场景未来发展趋势生态成熟度 本文采用 GPT4 生成&#xff0c;仅供参考。 Dapr 是一个分布式应用程序运行时&#xff0c;其目标是提供一组通用的功能&#xff0c;可以…

我找到了一个生信分析专用服务器!

写在前面 生信分析离不开计算资源&#xff0c;从事生信工作开始&#xff0c;我都在寻找可以满足我开展分析的服务器&#xff0c;不过在寻找过程中发现了以下问题&#xff1a; 如何获得计算资源、部署分析环境、安装生物信息学软件以及保障计算资源的安全和稳定。 当前面临的主要…

SSM框架学习-请求映射路径、请求参数、json数据传送参数以及日期型参数传递

1. 请求映射路径 在进行多人开发&#xff0c;每个人设置不同的请求路径&#xff0c;要解决冲突问题 设置模块名作为请求路径前缀 两种方式 方式一&#xff1a; public class BookController {//请求路径映射RequestMapping("/book/save")ResponseBodypublic String …

新一代企业数字化联盟成立,甄知科技与众多企业“强强联手”搭建品牌服务生态

5月18日&#xff0c;新一代企业数字化联盟&#xff08;以下简称“新一代联盟”&#xff09;成立大会在上海举行。该联盟由包括甄云科技、得帆信息、甄知科技、盖雅工场、甄零科技、易立德信息、鼎医、数划云在内的8家创新型数字化软件科技企业发起&#xff0c;旨在希望通过强强…

【Java入门】数据类型与变量

前言 &#x1f4d5;作者简介&#xff1a;热爱跑步的恒川&#xff0c;致力于C/C、Java、Python等多编程语言&#xff0c;热爱跑步&#xff0c;喜爱音乐的一位博主。 &#x1f4d7;本文收录于Java入门篇系列&#xff0c;该专栏主要讲解&#xff1a;什么是java、java的数据类型与变…

PyCharm 点击运行,没有执行所有的py文件内容

&#xff08;JDD_KK原创&#xff09; 基于 Pycharm&#xff0c;python3 问题&#xff1a;编写了一个测试工程&#xff0c;创建了多个.py文件。 多个py文件为&#xff1a; data_test/test_datademo.py interface_test/test_interface1.py test_test/test_test.py web_test/test…

【LCD 应用编程】获取LCD屏幕参数信息(分辨率、像素深度、RGB格式)

目录 一、LCD显示的基本原理 1、认识 FrameBuffer 2、理解LCD的分辨率和深度 二、接口函数 ioctl 1、函数声明 2、结构体介绍 三、获取LCD屏的信息&#xff08;分辨率、深度&#xff09; 一、LCD显示的基本原理 1、认识 FrameBuffer FrameBuffer 是帧缓冲&#xff0c;…

[VPX611]基于 6U VPX 总线架构的SATA3.0 高性能数据存储板

板卡概述 VPX611 是一款基于6UVPX 总线架构的高性能数据存储板&#xff0c;该板卡采用2 片XilinxKintex-7 系列FPGA 作为主控单元&#xff0c;FPGA 内嵌RAID 控制器&#xff0c;最大支持8 个mSATA 盘&#xff0c;最大存储容量可以达到8TByte&#xff0c;持续数据写入带宽可以达…