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  • 二叉树遍历

    概念  

     所谓遍历(Traversal)是指沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。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,是二叉树上进行其它运算之基础。

    算法与实现

      

    遍历方案

      
      从二叉树的递归定义可知,一棵非空的二叉树由根结点及左、右子树这三个基本部分组成。因此,在任一给定结点上,可以按某种次序执行三个操作:
      (1)访问结点本身(N),
      (2)遍历该结点的左子树(L),
      (3)遍历该结点的右子树(R)。
      以上三种操作有六种执行次序:
      NLR、LNR、LRN、NRL、RNL、RLN。
      注意:
      前三种次序与后三种次序对称,故只讨论先左后右的前三种次序。
      

    三种遍历的命名

      
      根据访问结点操作发生位置命名:
      ① NLR:前序遍历(PreorderTraversal亦称(先序遍历))
      ——访问结点的操作发生在遍历其左右子树之前。
      ② LNR:中序遍历(InorderTraversal)
      ——访问结点的操作发生在遍历其左右子树之中(间)。
      ③ LRN:后序遍历(PostorderTraversal)
      ——访问结点的操作发生在遍历其左右子树之后。
      注意:
      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。
      

    遍历算法

      
      1.中序遍历的递归算法定义:
      若二叉树非空,则依次执行如下操作:
      (1)遍历左子树;
      (2)访问根结点;
      (3)遍历右子树。
      2.先序遍历的递归算法定义:
      若二叉树非空,则依次执行如下操作:
      (1) 访问根结点;
      (2) 遍历左子树;
      (3) 遍历右子树。
      3.后序遍历得递归算法定义:
      若二叉树非空,则依次执行如下操作:
      (1)遍历左子树;
      (2)遍历右子树;
      (3)访问根结点。
      4.层次遍历
      

    中序遍历的算法实现

       
      用二叉链表做为存储结构,中序遍历算法可描述为:
      void InOrder(BinTree T)
      { //算法里①~⑥是为了说明执行过程加入的标号
      ① if(T) { // 如果二叉树非空
      ② InOrder(T->lchild);
      ③ printf("%c",T->data); // 访问结点
      ④ InOrder(T->rchild);
      ⑤ }
      ⑥ } // InOrder
      

    遍历序列

      
      1.遍历二叉树的执行踪迹
      三种递归遍历算法的搜索路线相同(如下图虚线所示)。
      具体线路为:
      从根结点出发,逆时针沿着二叉树外缘移动,对每个结点均途径三次,最后回到根结点。
      2.遍历序列
      A
      / \
      B C
      / / \
      D E F
      图
      (1) 中序序列(inorder traversal)
      中序遍历二叉树时,对结点的访问次序为中序序列
      【例】中序遍历上图所示的二叉树时,得到的中序序列为:
      D B A E C F
      (2) 先序序列(preorder traversal)
      先序遍历二叉树时,对结点的访问次序为先序序列
      【例】先序遍历上图所示的二叉树时,得到的先序序列为:
      A B D C E F
      (3) 后序序列(postorder traversal)
      后序遍历二叉树时,对结点的访问次序为后序序列
      【例】后序遍历上图所示的二叉树时,得到的后序序列为:
      D B E F C A
      (4)层次遍历(level traversal)二叉树的操作定义为:若二叉树为空,则退出,否则,按照树的结构,从根开始自上而下,自左而右访问每一个结点,从而实现对每一个结点的遍历

    注意事项

      (1)在搜索路线中,若访问结点均是第一次经过结点时进行的,则是前序遍历;若访问结点均是在第二次(或第三次)经过结点时进行的,则是中序遍历(或后序遍历)。只要将搜索路线上所有在第一次、第二次和第三次经过的结点分别列表,即可分别得到该二叉树的前序序列、中序序列和后序序列。
      (2)上述三种序列都是线性序列,有且仅有一个开始结点和一个终端结点,其余结点都有且仅有一个前趋结点和一个后继结点。为了区别于树形结构中前趋(即双亲)结点和后继(即孩子)结点的概念,对上述三种线性序列,要在某结点的前趋和后继之前冠以其遍历次序名称。
      【例】上图所示的二叉树中结点C,其前序前趋结点是D,前序后继结点是E;中序前趋结点是E,中序后继结点是F;后序前趋结点是F,后序后继结点是A。但是就该树的逻辑结构而言,C的前趋结点是A,后继结点是E和F。

    二叉链表的构造

      

    1. 基本思想

      
      基于先序遍历的构造,即以二叉树的先序序列为输入构造。
      注意:
      先序序列中必须加入虚结点以示空指针的位置。
      【例】
      建立上图所示二叉树,其输入的先序序列是:ABD∮∮∮CE∮∮F∮∮。
      

    2. 构造算法

      
      假设虚结点输入时以空格字符表示,相应的构造算法为:
      void CreateBinTree (BinTree *T)
      { //构造二叉链表。T是指向根指针的指针,故修改*T就修改了实参(根指针)本身
      char ch;
      if((ch=getchar())=='') *T=NULL; //读人空格,将相应指针置空
      else{ //读人非空格
      *T=(BinTNode *)malloc(sizeof(BinTNode)); //生成结点
      (*T)->data=ch;
      CreateBinTree(&(*T)->lchild); //构造左子树
      CreateBinTree(&(*T)->rchild); //构造右子树
      }
      }
      注意:
      调用该算法时,应将待建立的二叉链表的根指针的地址作为实参。
      

    3. 示例

      
      设root是一根指针(即它的类型是BinTree),则调用CreateBinTree(&root)后root就指向了已构造好的二叉链表的根结点。
      二叉树建立过程见http://student.zjzk.cn/course_ware/data_structure/web/flashhtml/erchashujianli.htm
      下面是关于二叉树的遍历、查找、删除、更新数据的代码(递归算法):
      #include <iostream>
      using namespace std;
      typedef int T;
      class bst{
      struct Node{
      T data;
      Node* L;
      Node* R;
      Node(const T& d, Node* lp=NULL, Node* rp=NULL):data(d),L(lp),R(rp){}
      };
      Node* root;
      int num;
      public:
      bst():root(NULL),num(0){}
      void clear(Node* t){
      if(t==NULL) return;
      clear(t->L);
      clear(t->R);
      delete t;
      }
      ~bst(){clear(root);}
      void clear(){
      clear(root);
      num = 0;
      root = NULL;
      }
      bool empty(){return root==NULL;}
      int size(){return num;}
      T getRoot(){
      if(empty()) throw "empty tree";
      return root->data;
      }
      void travel(Node* tree){
      if(tree==NULL) return;
      travel(tree->L);
      cout << tree->data << ' ';
      travel(tree->R);
      }
      void travel(){
      travel(root);
      cout << endl;
      }
      int height(Node* tree){
      if(tree==NULL) return 0;
      int lh = height(tree->L);
      int rh = height(tree->R);
      return 1+(lh>rh?lh:rh);
      }
      int height(){
      return height(root);
      }
      void insert(Node*& tree, const T& d){
      if(tree==NULL)
      tree = new Node(d);
      else if(ddata)
      insert(tree->L, d);
      else
      insert(tree->R, d);
      }
      void insert(const T& d){
      insert(root, d);
      num++;
      }
      Node*& find(Node*& tree, const T& d){
      if(tree==NULL) return tree;
      if(tree->data==d) return tree;
      if(ddata)
      return find(tree->L, d);
      else
      return find(tree->R, d);
      }
      bool find(const T& d){
      return find(root, d)!=NULL;
      }
      bool erase(const T& d){
      Node*& pt = find(root, d);
      if(pt==NULL) return false;
      combine(pt->L, pt->R);
      Node* p = pt;
      pt = pt->R;
      delete p;
      num--;
      return true;
      }
      void combine(Node* lc, Node*& rc){
      if(lc==NULL) return;
      if(rc==NULL) rc = lc;
      else combine(lc, rc->L);
      }
      bool update(const T& od, const T& nd){
      Node* p = find(root, od);
      if(p==NULL) return false;
      erase(od);
      insert(nd);
      return true;
      }
      };
      int main()
      {
      bst b;
      cout << "input some integers:";
      for(;;){
      int n;
      cin >> n;
      b.insert(n);
      if(cin.peek()=='\n') break;
      }
      b.travel();
      for(;;){
      cout << "input data pair:";
      int od, nd;
      cin >> od >> nd;
      if(od==-1&&nd==-1) break;
      b.update(od, nd);
      b.travel();
      }
      }
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