二叉树链式结构的实现-二叉树的前序 中序 后序 层序遍历

一、二叉树的结构了解

二叉树是:

  1. 空树
  2. 非空:根节点,根节点的左子树、根节点的右子树组成的。

前序: 根 左子树 右子树 --》先根
中序:左子树 根 右子树 --》中根
后序:左子树 右子树 根 --》后根
层序:一层一层访问

image.png

二、二叉树的构建

BTNode* BuyNode(BTDataType x)
{
	BTNode* node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));
	if (node == NULL)
	{
		perror("malloc fail");
		return NULL;
	}

	node->data = x;
	node->left = NULL;
	node->right = NULL;
	return node;
}

// 通过前序遍历的数组"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树
BTNode* BinaryTreeCreate(BTDataType* a,int* pi)//pi访问下标
{
	if (a[*pi] == '#')
	{
		(*pi)++;
		return NULL;
	}

	BTNode* root = BuyNode(a[*pi]);
	(*pi)++;

	root->left = BinaryTreeCreate(a, pi);
	root->right = BinaryTreeCreate(a, pi);
	return root;
}

三、二叉树的遍历

**二叉树遍历(Traversal)**是按照某种特定的规则,依次对二叉树中的节点进行相应的操作,并且每个节点只操作一次。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。 遍历是二叉树上最重要的运算之一,也是二叉树上进行其它运算的基础。

(一)前序、中序以及后序遍历

二叉树的遍历有前序/中序/后序的递归结构遍历

1. 前序遍历(Preorder Traversal 亦称先序遍历)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前。
2. 中序遍历(Inorder Traversal)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之中(间)。
3. 后序遍历(Postorder Traversal)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之后。

由于被访问的结点必是某子树的根,所以N(Node)、L(Left subtree)和R(Right subtree)又可解释为根、根的左子树和根的右子树**。NLR、LNR和LRN分别又称为先根遍历、中根遍历和后根遍历。**

举例:先序遍历

image.png

(二)计算二叉树的结点个数

二叉树的结点个数

//int size = 0;//全局变量

//二叉树结点个数--遍历计数
int BTreeSize(BTNode* root)
{

	/*if (root->data == NULL)
	{
		return size;//全部变量
	}
	++size;
	BTreeSize(root->left);
	BTreeSize(root->right);
	return size;*/

	return root == NULL ? 0 : BTreeSize(root->left) + BTreeSize(root->right) + 1;
}

叶子结点个数

//叶子结点个数    (完全二叉树才能只看左边)
int BTreeLeafSize(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		return 0;
	}
	if (root->left == NULL && root->right==NULL)
	{
		return 1;
	}
	return BTreeLeafSize(root->left)
		+ BTreeLeafSize(root->right);
}

求二叉树的高度


// 求二叉树的高度

//方法一
//int BTreeHeight(BTNode* root)
//{
//	if (root == NULL)
//		return 0;
//
//	return BTreeHeight(root->left) > BTreeHeight(root->right)
//		? BTreeHeight(root->left) + 1 : BTreeHeight(root->right) + 1;
//}
//方法一:只知道left和right哪个大,然后再计算了一次大的量+1
//注意考虑时间复杂度

int BTreeHeight(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
		return 0;

	int leftHeight = BTreeHeight(root->left);
	int rightHeight = BTreeHeight(root->right);

	return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;
}

第K层的结点个数

转换成左子树的第k-1层和右子树的第k-1层

image.png

int BTreeLevrelKSize(BTNode* root, int k)
{
	assert(k > 0);

	if (root == NULL)
	{
		return 0;
	}

	if (k == 1)
	{
		return 1;
	}

	return BTreeLevelKSize(root->left, k - 1) + BTreeLevrelKSize(root->right, k - 1);
}

二叉树查找值为x的结点

//二叉树查找值为 x的结点

BTNode* BTreeFind(BTNode* root, BTDataType x)
{
	if (root == NULL)
		return NULL;
	if (root->data == x)
		return root;

	BTNode* left =  BTreeFind(root->left, x);
	if (!left)
		return left;

	BTNode* right = BTreeFind(root->right, x);
	if (!right)
		return right;
	return NULL;
}

(三)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(一层一层访问)。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。
image.png
创建一个队列的queue.h queue.c略

#include "quue.h"
void LevelOrder(BTNode* root)
{
	Queue q;
	QueueInit(&q);

	if(root)
		QueuePush(&q, root);
	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode* front = QueueFront(&q);
		QueuePop(&q);
		printf("%d ", front->data);

		if(front->left)
			QueuePush(&q, front->left);

		if(front->right)
			QueuePush(&q, front->right);
	}
	printf("\n");
	QueueDestroy(&q);
}

int main()
{
	BTNode* root = CreatBinaryTree();
	LevelOrder(root);
	return 0;
}

判断二叉树是否是完全二叉树

// 判断二叉树是否是完全二叉树
int BinaryTreeComplete(BTNode* root)
{
	Queue q;
	QueueInit(&q);

	if (root)
		QueuePush(&q, root);

	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode* front = QueueFront(&q);
		QueuePop(&q);

		// 遇到空就跳出
		if (front == NULL)
			break;

		QueuePush(&q, front->left);
		QueuePush(&q, front->right);
	}

	// 检查后面的节点有没有非空
	// 有非空,不是完全二叉树
	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode* front = QueueFront(&q);
		QueuePop(&q);

		if (front)
		{
			QueueDestroy(&q);
			return false;
		}
	}

	QueueDestroy(&q);
	return true;
}

四、二叉树的销毁

//后序
void TreeDestory(root)
{
    if(root == NULL)
        return;
    TreeDestory(root->left);
    TreeDestory(root->right);
    free(root);
}

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