C#数据结构-二叉树-链式存储结构
对比上一篇文章“顺序存储二叉树”,链式存储二叉树的优点是节省空间。
二叉树的性质:
1、在二叉树的第i层上至多有2i-1个节点(i>=1)。
2、深度为k的二叉树至多有2k-1个节点(k>=1)。
3、对任何一棵二叉树T,如果其终结点数为n0,度为2的节点数为n2,则n0=n2+1。
4、具有n个节点的完全二叉树的深度为log2n+1。
5、对于一棵有n个节点的完全二叉树的节点按层序编号,若完全二叉树中的某节点编号为i,则若有左孩子编号为2i,若有右孩子编号为2i+1,母亲节点为i/2。
在此记录下链式二叉树的实现方式 :
/// <summary>
/// 树节点
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
public class TreeNode<T>
{
/// <summary>
/// 节点数据
/// </summary>
public T data { get; set; }
/// <summary>
/// 左节点
/// </summary>
public TreeNode<T> leftChild { get; set; }
/// <summary>
/// 右节点
/// </summary>
public TreeNode<T> rightChild { get; set; } public TreeNode()
{
data = default(T);
leftChild = null;
rightChild = null;
} public TreeNode(T item)
{
data = item;
leftChild = null;
rightChild = null;
}
}
/// <summary>
/// 二叉树 链表存储结构
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
public class LinkStorageBinaryTree<T>
{
/// <summary>
/// 树根节
/// </summary>
private TreeNode<T> head { get; set; } public LinkStorageBinaryTree()
{
head = null;
} public LinkStorageBinaryTree(T val)
{
head = new TreeNode<T>(val);
}
/// <summary>
/// 获取左节点
/// </summary>
/// <param name="treeNode"></param>
/// <returns></returns>
public TreeNode<T> GetLeftNode(TreeNode<T> treeNode)
{
if (treeNode == null)
return null;
return treeNode.leftChild;
}
/// <summary>
/// 获取右节点
/// </summary>
/// <param name="treeNode"></param>
/// <returns></returns>
public TreeNode<T> GetRightNode(TreeNode<T> treeNode)
{
if (treeNode == null)
return null;
return treeNode.rightChild;
}
/// <summary>
/// 获取根节点
/// </summary>
/// <returns></returns>
public TreeNode<T> GetRoot()
{
return head;
}
/// <summary>
/// 插入左节点
/// </summary>
/// <param name="val"></param>
/// <param name="node"></param>
/// <returns></returns>
public TreeNode<T> AddLeftNode(T val,TreeNode<T> node)
{
if (node == null)
throw new ArgumentNullException("参数错误");
TreeNode<T> treeNode = new TreeNode<T>(val);
TreeNode<T> childNode = node.leftChild;
treeNode.leftChild = childNode;
node.leftChild = treeNode;
return treeNode;
} /// <summary>
/// 插入右节点
/// </summary>
/// <param name="val"></param>
/// <param name="node"></param>
/// <returns></returns>
public TreeNode<T> AddRightNode(T val, TreeNode<T> node)
{
if (node == null)
throw new ArgumentNullException("参数错误");
TreeNode<T> treeNode = new TreeNode<T>(val);
TreeNode<T> childNode = node.rightChild;
treeNode.rightChild = childNode;
node.rightChild = treeNode;
return treeNode;
}
/// <summary>
/// 删除当前节点的 左节点
/// </summary>
/// <param name="node"></param>
/// <returns></returns>
public TreeNode<T> DeleteLeftNode(TreeNode<T> node)
{
if (node == null || node.leftChild == null)
throw new ArgumentNullException("参数错误");
TreeNode<T> leftChild = node.leftChild;
node.leftChild = null;
return leftChild;
} /// <summary>
/// 删除当前节点的 右节点
/// </summary>
/// <param name="node"></param>
/// <returns></returns>
public TreeNode<T> DeleteRightNode(TreeNode<T> node)
{
if (node == null || node.leftChild == null)
throw new ArgumentNullException("参数错误");
TreeNode<T> rightChild = node.rightChild;
node.rightChild = null;
return rightChild;
} /// <summary>
/// 先序遍历
/// </summary>
/// <param name="index"></param>
public void PreorderTraversal(TreeNode<T> node)
{
//递归的终止条件
if (head == null)
{
Console.WriteLine("当前树为空");
return;
}
if (node != null)
{
Console.Write(node.data+ " ");
PreorderTraversal(node.leftChild);
PreorderTraversal(node.rightChild);
}
} /// <summary>
/// 中序遍历
/// </summary>
/// <param name="index"></param>
public void MiddlePrefaceTraversal(TreeNode<T> node)
{
//递归的终止条件
if (head == null)
{
Console.WriteLine("当前树为空");
return;
}
if (node != null)
{
MiddlePrefaceTraversal(node.leftChild); Console.Write(node.data + " "); MiddlePrefaceTraversal(node.rightChild);
}
} /// <summary>
/// 后序遍历
/// </summary>
/// <param name="index"></param>
public void AfterwordTraversal(TreeNode<T> node)
{
//递归的终止条件
if (head == null)
{
Console.WriteLine("当前树为空");
return;
}
if (node != null)
{
AfterwordTraversal(node.leftChild);
AfterwordTraversal(node.rightChild);
Console.Write(node.data + " ");
}
} public void LevelTraversal()
{
if (head == null)
return;
//使用队列先入先出
Queue<TreeNode<T>> queue = new Queue<TreeNode<T>>();
queue.Enqueue(head); while (queue.Any())
{
TreeNode<T> item = queue.Dequeue();
Console.Write(item.data +" ");
if (item.leftChild != null)
queue.Enqueue(item.leftChild);
if (item.rightChild != null)
queue.Enqueue(item.rightChild);
}
}
/// <summary>
/// 校验节点是否是叶子节点
/// </summary>
/// <param name="node"></param>
/// <returns></returns>
public bool ValidLeafNode(TreeNode<T> node)
{
if (node == null)
throw new ArgumentNullException("参数错误");
if (node.leftChild != null && node.rightChild != null)
{
Console.WriteLine($"节点 {node.data} 不是叶子节点");
return false;
}
Console.WriteLine($"节点 {node.data} 是叶子节点");
return true;
}
}
遍历方式在顺序存储一文中已经用图表示过,在此不做重复说明。
现在测试下:
LinkStorageBinaryTree<string> linkStorageBinary = new LinkStorageBinaryTree<string>("A");
TreeNode<string> tree1 = linkStorageBinary.AddLeftNode("B", linkStorageBinary.GetRoot());
TreeNode<string> tree2 = linkStorageBinary.AddRightNode("C", linkStorageBinary.GetRoot());
TreeNode<string> tree3 =linkStorageBinary.AddLeftNode("D", tree1);
linkStorageBinary.AddRightNode("E",tree1);
linkStorageBinary.AddLeftNode("F", tree2);
linkStorageBinary.AddRightNode("G", tree2); //先序遍历
Console.Write("先序遍历:");
linkStorageBinary.PreorderTraversal(linkStorageBinary.GetRoot());
Console.WriteLine(); //中序遍历
Console.Write("中序遍历:");
linkStorageBinary.MiddlePrefaceTraversal(linkStorageBinary.GetRoot());
Console.WriteLine(); //中序遍历
Console.Write("后序遍历:");
linkStorageBinary.AfterwordTraversal(linkStorageBinary.GetRoot());
Console.WriteLine(); //层次遍历
Console.Write("层次遍历:");
linkStorageBinary.LevelTraversal(); linkStorageBinary.ValidLeafNode(tree1);
linkStorageBinary.ValidLeafNode(tree3);
Console.ReadKey();
输出:
先序遍历:A B D E C F G
中序遍历:D B E A F C G
后序遍历:D E B F G C A
层次遍历:A B C D E F G 节点 B 不是叶子节点
节点 D 是叶子节点
C#数据结构-二叉树-链式存储结构的更多相关文章
- javascript实现数据结构:线性表--线性链表(链式存储结构)
上一节中, 线性表的顺序存储结构的特点是逻辑关系上相邻的两个元素在物理位置上也相邻,因此可以随机存取表中任一元素,它的存储位置可用一个简单,直观的公式来表示.然后,另一方面来看,这个特点也造成这种存储 ...
- [置顶] ※数据结构※→☆线性表结构(queue)☆============优先队列 链式存储结构(queue priority list)(十二)
优先队列(priority queue) 普通的队列是一种先进先出的数据结构,元素在队列尾追加,而从队列头删除.在优先队列中,元素被赋予优先级.当访问元素时,具有最高优先级的元素最先删除.优先队列具有 ...
- c数据结构 -- 线性表之 复杂的链式存储结构
复杂的链式存储结构 循环链表 定义:是一种头尾相接的链表(即表中最后一个结点的指针域指向头结点,整个链表形成一个环) 优点:从表中任一节点出发均可找到表中其他结点 注意:涉及遍历操作时,终止条件是判断 ...
- c数据结构 -- 线性表之 顺序存储结构 于 链式存储结构 (单链表)
线性表 定义:线性表是具有相同特性的数据元素的一个有限序列 类型: 1:顺序存储结构 定义:把逻辑上相邻的数据元素存储在物理上相邻的存储单元中的存储结构 算法: #include <stdio. ...
- C++编程练习(6)----“实现简单的队列的链式存储结构“
队列的链式存储结构,其实就是线性表的单链表,只不过它只能尾进头出.简称链队列. 实现代码如下: /* LinkQueue.h 头文件 */ #include<iostream> #defi ...
- C++编程练习(4)----“实现简单的栈的链式存储结构“
如果栈的使用过程中元素数目变化不可预测,有时很小,有时很大,则最好使用链栈:反之,如果它的变化在可控范围内,使用顺序栈会好一些. 简单的栈的链式存储结构代码如下: /*LinkStack.h*/ #i ...
- C++编程练习(2)----“实现简单的线性表的链式存储结构“
单链表采用链式存储结构,用一组任意的存储单元存放线性表的元素. 对于查找操作,单链表的时间复杂度为O(n). 对于插入和删除操作,单链表在确定位置后,插入和删除时间仅为O(1). 单链表不需要分配存储 ...
- java资料——顺序存储结构和链式存储结构(转)
顺序存储结构 主要优点 节省存储空间,随机存取表中元素 缺 点 插入和删除操作需要移动元素 在计算机中用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的各个数据元素,称作线性表的顺序存储结构. 顺序存储结 ...
- C++线性表的链式存储结构
C++实现线性表的链式存储结构: 为了解决顺序存储不足:用线性表另外一种结构-链式存储.在顺序存储结构(数组描述)中,元素的地址是由数学公式决定的,而在链式储存结构中,元素的地址是随机分布的,每个元素 ...
随机推荐
- layui表单提交与ajax访问webapi
啊啊啊啊 这个东西实在很蛋疼啊 每次访问webapi就很老火 这里就一下 以后忘记的话就来查阅 不多说 直接开始 首先html页面 新建一个基于layui的form表单页面LayuiForm.csh ...
- redis重点ppt
- 测试:OGG初始化同步表,源端抽取进程scn<源端事务的start_scn时,这个变化是否会同步到目标库中?
一.测试目标 疑问,OGG初始化同步表,源端抽取进程开始抽取的scn<源端事务的start_scn时,这个变化是否会同步到目标库中? 二.实验测试 如下进行测试! session 1 SQL&g ...
- Linux 笔记2
1.linux的usr目录相当于windows下Program Files目录,存放的应用程序2.在centos 6.4按ctrl+alt+F2切换到命令行,ctr+alt+F8切换到图像界面,ctr ...
- Linear basis
Linear basis is a relatively easy to learn but may not be useful algorithm. Below are two blogs that ...
- Microsoft Visual C++ 2005 SP1无法安装
安装时出现需要Microsoft Visual C++ 2005 Redistributble对话框, 里面说Command line option syntax error . Type Comma ...
- PID算法的C语言实现
1.根据我控制算法类文章中关于PID的理论的一些描述,同时也根据网络上一些其他的PID文章,以及自己最近一个项目的实践后,总结了几套基于C语言的PID算法,由于网络中很少有人进行分享完整的PID算法实 ...
- 解决NUC972使用800*480屏幕时,tslib触摸屏校准时,坐标不对称问题
1.ADC_CONF寄存器中的ADCSAMPCNT的值,设置计数器值以延长ADC起始信号周期以获得更多采样精确转换的时间 2.内核驱动配置好触摸屏ADC的驱动后,调整autoconfig.h中的CON ...
- 通过Tomcat Manager拿shell
一.通过弱口令登录Tomcat后台 二.制作木马.war 1安装JDK 2.写一个jsp小马(我的小马是6.jsp) 3.cmd进小马的目录,然后运行 jar cvf shell.war 6.jsp ...
- 工作一年半被裁掉,机缘巧合拿到阿里P7offer,得亏我看过这份“突击”面试宝典
前言 不论是校招还是社招都避免不了各种⾯试.笔试,如何去准备这些东⻄就显得格外重要.不论是笔试还是⾯试都是有章可循的,我这个"有章可循"说的意思只是说应对技术⾯试是可以提前准备,所 ...