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🍉前言

在上一篇文章中我们讲了二叉树的顺序结构，但是普通二叉树因为结点不连续，没法使用顺序结构，这就需要使用链式结构进行存储。本文将讲解二叉树的链式结构及常见函数的实现

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🍉链式结构

一个结点分为三个部分：存放当前结点的数值的数据域、分别指向左、右子树的指针

typedef char BTDataType;
typedef struct BinaryTreeNode
{BTDataType _data;struct BinaryTreeNode* _left;struct BinaryTreeNode* _right;
}BTNode;

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🍉遍历二叉树

二叉树有三种遍历方式，通过递归实现
需要根据使用场景选择不同的遍历方式

🍌前序遍历

先访问根结点，接着是左子树，最后访问右子树（这里的“访问”指的是把结点的数值打印出来）
采用递归，那就要将大问题拆分为小问题，直到问题无法再继续拆分
●现在要访问左子树，那可以把问题拆解为“依次访问它的根结点、左子树、右子树”，拆解若干次之后，会抵达叶子结点，再往下就是空结点了，此时没法继续拆解问题，也就是到达递归的终点了，需要回归了
●右子树也同理

void BinaryTreePrevOrder(BTNode* root) {if (!root) {  cout << "NULL" << " ";  //为了方便观察，所以把NULL也打印出来return;}cout << root->_data << " ";BinaryTreePrevOrder(root->_left);BinaryTreePrevOrder(root->_right);
}

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有了前序遍历作为参照，那中后序遍历也就很轻松就能写出来了，只要调整一下打印语句的位置就ok了，下面直接上代码

🍌中序遍历

void BinaryTreePrevOrder(BTNode* root) {if (!root) {  cout << "NULL" << " ";  //为了方便观察，所以把NULL也打印出来return;}BinaryTreePrevOrder(root->_left);cout << root->_data << " ";BinaryTreePrevOrder(root->_right);
}

🍌后序遍历

void BinaryTreePrevOrder(BTNode* root) {if (!root) {  cout << "NULL" << " ";  //为了方便观察，所以把NULL也打印出来return;}BinaryTreePrevOrder(root->_left);BinaryTreePrevOrder(root->_right);cout << root->_data << " ";
}

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🍉计数

🍌求结点数

求结点数，可以转化为左子树结点数+右子树结点数+1（根结点本身），如果遇到空结点，那就返回0

int BinaryTreeSize(BTNode* root) {if (!root)return 0;return BinaryTreeSize(root->_left) + BinaryTreeSize(root->_right) + 1;
}

🍌求叶子结点数

和求结点数差不多，不过多了一个判断是否为叶子结点的语句，如果是，就返回1

//左右结点都为空返回1   
int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root) {if (!root)return 0;if (root->_left == NULL && root->_right == NULL)return 1;//不为空or只有一个子树为空return BinaryTreeLeafSize(root->_left) + BinaryTreeLeafSize(root->_right);
}

🍌求第k层结点数

这个的递归不太好找。
方法如下：
假设k为5，那么第k层相对于第一层就是第五层，而它相对第二层则是第四层，相对第三层是第三层……相对第五层就是第一层。也就是说要求第k层，实际上是求“第一层”的结点个数（有点像求一个数的阶乘时用到的递归思想）

int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k) {assert(k > 0);  //确保k为正数if (!root)return 0;if (k == 1)  //此时已经递归到了第k层return 1;return BinaryTreeLevelKSize(root->_left, k - 1) + BinaryTreeLevelKSize(root->_right, k - 1);
}

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🍉树的深度

深度是指从根结点到叶子结点的最长距离。这个问题可以拆解为求第二层的根结点到叶子结点的最长距离+1，再拆为第三层到叶子结点的最长距离+2……最后遇到空结点就可以停下来了
最后返回左子树和右子树二者深度的较大值
代码如下：

int BinaryTreeDepth(BTNode* root) {if (!root)return 0;int LeftSize = BinaryTreeDepth(root->_left);int RightSize = BinaryTreeDepth(root->_right);return LeftSize > RightSize ? LeftSize + 1 : RightSize + 1;
}

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🍉查找结点

要在二叉树里面查找值为x的结点。每次递归先找左子树，找到就返回，找不到就去找右子树。
下面两个条件满足其一，递归终止：①到空结点时返回NULL；②找到值为x的结点就返回该结点
代码如下：

BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x) {if (!root)return NULL;if (root->_data == x)return root;BTNode* ret = BinaryTreeFind(root->_left, x);if (ret)  //如果左子树找到指定结点，就不用找右子树了return ret;return BinaryTreeFind(root->_right, x);
}

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🍉构建二叉树

现在已知一个数组，它是某二叉树前序遍历的结果，该数组会用#表示空结点，现在要我们通过这个数组来构建原二叉树
●通过递归来构建。每次递归时数组当前位置的元素如果不为#，就创建一个结点，然后将它和双亲结点连起来。
●既然要让结点间能够连接起来，那函数就要返回结点或者NULL。这样在递归的过程中可以将新创建的结点或者NULL和双亲结点连接起来
●递归的停止条件就是遇到#，此时返回NULL，

BTNode* BinaryTreeCreate(BTDataType* a, int n, int pi) {  //n：数组大小  pi：指向数组下标if (a[pi] == '#') {++pi;return NULL;}BTNode* node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));node->_data = a[pi++];  //数组赋值给node之后记得++node->_left = BinaryTreeCreate(a, n, pi); //连接左子树node->_right = BinaryTreeCreate(a, n, pi); //连接右子树return node;  //返回根结点
}

这里要说一下这个pi，因为我们使用递归而非迭代，需要知道数组下标（即递归到哪个元素了），所以要传下标

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🍉销毁二叉树

要采用后序遍历销毁结点，如果采用前序或中序，根结点都不是最后销毁的，这样会导致无法找到某一边的子树。比如采用中序，销毁左子树后把根结点给销毁了，那就没法找到右子树了

void BinaryTreeDestory(BTNode** root) {assert(root);if (*root == NULL)return;BinaryTreeDestory(&(*root)->_left);BinaryTreeDestory(&(*root)->_right);free(*root);*root = NULL;
}

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🍉层序遍历

前面讲的前、中、后序遍历都属于深度优先遍历，以前序遍历为例，会先递推到最左下的结点，然后才回归，这是一个纵向的过程。
而层序遍历又称为广度优先遍历，顾名思义，就是一层一层遍历。这种遍历需要使用队列
具体的过程为：先让根结点入队，标记为队首front，然后将它的左右子树根结点入队（前提是结点不为空，如果为空那就不用入），再让队头的根结点出队，子树的根结点成为新的队头。
重复上面这个过程，直到队列为空
举个栗子：

代码如下：

void BinaryTreeLevelOrder(BTNode* root) {if (!root)return;Queue q;QueueInit(&q);QueuePush(&q, root);while (!QueueEmpty(&q)) {QDataType front = QueueFront(&q); //队首元素cout << QueueFront(&q)->_data << endl;QueuePop(&q);  //队首元素出队  然后要让它的左右子树入队if (root->_left)QueuePush(&q, front->_left);if (root->_left)QueuePush(&q, front->_right);}QueueDestroy(&q);
}

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🍉判断是否为完全二叉树

完全二叉树的特点就是结点连续，根据这个性质，我们采用层序遍历，不过这次层序遍历需要把空结点也入队。如果遇到空结点时后面的结点也全为空，那就是完全二叉树；反之，如果后面还有非空结点，那就不是
简而言之，我们要判断front为空结点时队列剩下的元素是否全为空
代码如下：

bool BinaryTreeComplete(BTNode* root) {if (!root)return true;Queue q;QueueInit(&q);QueuePush(&q, root);BTNode* front = root;while (!QueueEmpty(&q)){front = QueueFront(&q); if (front == NULL)  //队首是空结点，就是遇到的第一个空结点，跳出循环break;//空结点也要入队QueuePush(&q, front->_left);QueuePush(&q, front->_right);QueuePop(&q);  //队首元素出队}//到这里的时候说明已经遇到空结点//接下来要排查剩下的结点，看看是否有非空结点while (!QueueEmpty(&q)) {front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);if (front) {  //若遇到不为空的结点，说明不是完全二叉树QueueDestroy(&q);return false;}}//到这里说明全部都是空结点，那就是完全二叉树了QueueDestroy(&q);return true;
}

🍌补充

	while (!QueueEmpty(&q)) {front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);if (front) {  QueueDestroy(&q);return false;}}

我们已经将队首的结点pop掉，那后面的if语句还能否访问front？
答案是可以。因为front保存队首结点的值，而这个值是二叉树结点的地址，即指向二叉树的结点。（刚才上面那个图是为了方便理解，所以才把front的箭头指向队首）pop掉队首结点并不会影响树的结点，所以还是可以访问的

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🍉写在最后

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