平衡二叉树题目,平衡二叉树一定是完全二叉树

http://www.itjxue.com  2023-01-20 00:43  来源:未知  点击次数: 

平衡二叉树问题

平衡因子一般是左子树的高度减去右子树的高度,因此从图上看,应刚插入的是31

从这个结点向根回溯,直到找到一个平衡因子的绝对值大于1的就停止(如果到根都没有就不用旋转)

然后向来路回退,根据来路连续三个结点的形状决定旋转的类型

你的图上32是+1、35是+1,30是-2,注意30、35、32这三个结点的路线是先右后左,因此旋转类型为先左后右双旋转

具体步骤如下:首先32和35向右旋转,35成为32的右子树,32的右子树给35

然后30和32向左旋转,30成为32的左子树,32的左子树成为30的右子树

【讨论】数据结构平衡二叉树题求解?

平衡二叉树,属于二叉排序树(左子树所有节点均小于它根节点的值,而右子树相反),所以构造树的时候按照二叉排序树,不断插入,就会发现插入51时,出现不平衡。

数据结构,第六题第2小题怎样构造平衡二叉树(出现相同关键字了)

这个问题,如果参考教材有规定就好处理。大多数教材,对二叉排序树来讲,是不可以有相同的关键字的。如果没有规定,可以这样去考虑,在插入第二个77时,不插入因为已存在77.这样就好处理了。对于第二问,同样平衡二叉树首先必须是二叉排序树。结果为:

67

/ \

27 87

/ \ / \

17 47 77 97

/ / \

07 37 57

题目3. 平衡二叉树算法查找树中某节点的时间复杂度是多少?

平均查找的时间复杂度为O(log n)。

平衡树的查找过程和排序树的相同。在查找过程中和给定值进行比较关键字个数不超过树的深度。

如果二叉树的元素个数为n,那么不管是对树进行插入节点、查找、删除节点都是log(n)次循环调用就可以了。它的时间复杂度相对于其他数据结构如数组等是最优的。

是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。常用算法有红黑树、AVL、Treap、伸展树等。

扩展资料:

二叉树也是递归定义的,其结点有左右子树之分,逻辑上二叉树算法有五种基本形态:

(1)空二叉树——(a)

(2)只有一个根结点的二叉树——(b);

(3)右子树为空的二叉树——(c);

(4)左子树为空的二叉树——(d);

(5)完全二叉树——(e)

注意:尽管二叉树与树有许多相似之处,但二叉树不是树的特殊情形。

参考资料来源:百度百科-二叉树算法

2010年计算机专业统考的一题关于平衡二叉树

插入48之后属于右左双旋转的情况,按照图示的方法先做右单旋转,再做左单旋转

右单旋转:以37为轴,53顺时针旋转(向下),原本是37左孩子的48成为53的左孩子

24的右孩子由53变为37

左单旋转:仍然以37为轴,24逆时针旋转(向下),成为37的左孩子

(如有误敬请指正)

平衡二叉树

以前做的。

一、 需求分析

1. 本程序是是利用平衡二叉树实现一个动态查找表,实现动态查找表的三种基本功能:查找、插入和删除。

2. 初始,平衡二叉树为空树,可以按先序输入平衡二叉树,以输入0结束,中间以回车隔开,创建好二叉树后,可以对其查找,再对其插入,输入0结束插入,再可以对其删除,输入0结束,每次插入或删除一个结点后,更新平衡二叉树的显示。

3. 本程序以用户和计算机的对话方式执行,根据计算机终端显示:“提示信息”下,用户可由键盘输入要执行的操作。

4. 测试数据(附后)

二、 概要设计

1. 抽象数据类型动态查找表的定义如下:

ADT DynamicSearchTable{

数据结构D:D是具有相同特性的数据元素的集合。各个数据元素含有类型相同,可惟一标识数据元素的关键字。

数据关系R:数据元素同属一个集合。

基本操作P:

InitDSTable(DT);

操作结果:构造一个空的动态查找表DT。

DestroyDSTable(DT);

初试条件:动态查找表DT存在。

操作结果: 销毁动态查找表DT。

SearchDSTable(DT,key);

初试条件:动态查找表DT存在,key为和关键字类型相同的给定值。

操作结果: 若DT中存在其关键字等于key的数据元素,则函数值为该元素的值或表中的位置,否则为“空”。

InsertDSTable(DT,e);

初试条件:动态查找表DT存在,e为待插入的数据元素。

操作结果: 若DT中不存在其关键字等于e. key的数据元素,则插入e到DT。

DeleteDSTable(DT,key);

初试条件:动态查找表DT存在,key为和关键字类型相同的给定值。

操作结果: 若DT中存在其关键字等于key的数据元素,则删除之。

TraverseDSTable(DT,Visit());

初试条件:动态查找表DT存在,Visit()是结点操作的应用函数。

操作结果: 按某种次序对DT的每个结点调用函数Visit()一次且至多

一次。一但Visit()失败,则操作失败。

}ADT DynamicSearchTable

2. 本程序包含两个模块:

Void main(){

Do{

接受命令(根据提示输入终点城市和起点城市的序号);

处理命令;

}while(“命令”=“退出”);

}

3.本程序只有两个模块,调用关系简单

主程序模块

平衡二叉树的模块

三、 详细设计

1. 根据题目要求和查找的基本特点,其结点类型

typedef struct BSTnode{

int data;

int bf;

struct BSTnode *lchild,*rchild;

}BSTnode,*bstree;

#define LH +1

#define EH 0

#define RH -1

/-----------------------------************对平衡二叉树的操作

bstree InsertAVL(bstree T, int e);

////////在平衡二叉树中插入结点。

int FindAVL(bstree p,int e);

////////查找平衡二叉树中是否有结点e。

bstree DeleteAVL(bstree T,int e)

////////删除平衡平衡二叉树的结点e,并保持平衡二叉树的性质。

int Preordertraverse(bstree T)

////////按先序遍历平衡二叉树。

/------------------------************平衡二叉树的操作的详细算法

bstree InsertAVL(bstree T, int e)

{

bstree p;

//插入新结点,树长高置taller为TRUE

if(!T) {

T=(bstree)malloc(sizeof(BSTnode));

T-data=e;

T-lchild=T-rchild=NULL;

T-bf=EH;

taller=TRUE;

}

else {

//树中存在和e有相同关键字的结点则不再插入

if(e==T-data){

taller=FALSE;

return NULL;

}

//值小于则继续在树的左子树中搜索

if(e T-data){

//插入到左子树且左子树长高

p=InsertAVL(T-lchild,e);

if(p){

T-lchild=p;

if(taller) {

switch(T-bf){ //检查*T的平衡度

case LH: //原本左子树比右子树高,需要做左平衡处理

T=LeftBalance(T);

taller=FALSE;

break;

case EH: //原本左子树和右子树同高,现因左子树争高而使树增高

T-bf=LH;

taller=TRUE;

break;

case RH: //原本右子树比左子树高,现在左右子树等高

T-bf=EH;

taller=FALSE;

break;

}///////switch(T-bf)

}///////if(taller)

}/////if(p)

}///////if(e T-data)

//继续在*T的右子树中搜索

else{

//插入到右子树且使右子树长高

p=InsertAVL(T-rchild,e);

if (p){

T-rchild=p;

if(taller) {

switch(T-bf){ //检查*T的平衡度

case LH: //原本左子树比右子树高,现在左右子树等高

T-bf=EH;

taller=FALSE;

break;

case EH: //原本左子树和右子树同高,现因右子树增高而使树增高

T-bf=RH;

taller=TRUE;

break;

case RH: //原本右子树比左子树高,需要做右平衡处理

T=RightBalance(T);

taller=FALSE;

break;

}//////switch(T-bf)

}/////if(taller)

}/////if (p)

}//////if(e T-data)

}///////else

return T;

}

int Preordertraverse(bstree T){

if(T){

printf(" %d %d\n",T-data,T-bf);

Preordertraverse(T-lchild);

Preordertraverse(T-rchild);

}

return 1;

}

int FindAVL(bstree p,int e){

if(p==NULL)return NULL;

else if(e==p-data) return true;

else if(ep-data){

p=p-lchild;

return FindAVL(p, e);

}////左子树上查找

else {

p=p-rchild;

return FindAVL( p, e);

}////右子树上查找

}

bstree DeleteAVL(bstree T,int e){

//删除后要保证该二叉树还是平衡的

int n,m=0;/////标记

bstree q;

if(!T)return NULL;

else {

if(e==T-data) {////直接删除

n=Delete(T,e);

m=n;

if(m!=0) {

q=T;

DeleteAVL(T,m);

q-data=m;}

}

else {

if(eT-data){////在左子树上寻找

DeleteAVL(T-lchild,e);

if(shorter){

switch(T-bf){

case LH:T-bf=EH;shorter=true;break;

case EH:T-bf=RH;shorter=false;break;

case RH:Delete_Rightbalance(T);shorter=true;break;

}////switch(T-bf)

}/////if(shorter)

}/////if(eT-data)

else{ /////////在右子树上寻找

DeleteAVL(T-rchild,e);

if(shorter)

switch(T-bf){

case LH:Delete_Leftbalance(T);shorter=true;break;

case EH:T-bf=LH;shorter=false;break;

case RH:T-bf=EH;shorter=true;break;

}////////switch(T-bf)

}////////在右子数上寻找完

}////////在左右子上完

}///////////删除完

return T;

}

2. 主程序和其他伪码算法

void main(){

while(e!=0){

if(e!=0) InsertAVL(T,e);

}

while(d!=0){

if(d!=0) InsertAVL(T,d);

Preordertraverse(T);

}

c=FindAVL(T,t);

if(c==1)printf("有要查找的节点\n");

else printf("无要查找的节点\n");

do{

DeleteAVL(T,b);

Preordertraverse(T);

}while(b==1);

}

///右旋

bstree R_Rotate(bstree p){

bstree lc;

lc=p-lchild;

p-lchild=lc-rchild;

lc-rchild=p;

p=lc;

return p;

}

////左旋

bstree L_Rotate(bstree p){

bstree rc;

rc=p-rchild;

p-rchild=rc-lchild;

rc-lchild=p;

p=rc;

return p;

}

/////左平衡处理

bstree LeftBalance(bstree T){

bstree lc,rd;

lc=T-lchild; //lc指向*T的左子树根结点

switch(lc-bf) { //检查*T的左子树平衡度,并做相应的平衡处理

case LH: //新结点插入在*T的左孩子的左子树上,要做单右旋处理

T-bf=lc-bf=EH;

T=R_Rotate(T);

break;

case RH: //新结点插入在*T的左孩子的右子树上,要做双旋处理

rd=lc-rchild; //rd指向*T的左孩子的右子树根

switch(rd-bf){ //修改*T及其左孩子的平衡因子

case LH:

T-bf=RH;

lc-bf=EH;

break;

case EH:

T-bf=lc-bf=EH;

break;

case RH:

T-bf=EH;

lc-bf=LH;

break;

}//////////switch(rd-bf)

rd-bf=EH;

T-lchild=L_Rotate(T-lchild); //对*T的左孩子做左旋平衡处理

T=R_Rotate(T); //对*T做右旋处理

}////////switch(lc-bf)

return T;

}

////右平衡处理

bstree RightBalance(bstree T)

{

bstree rc,ld;

rc=T-rchild; //rc指向*T的右子树根结点

switch(rc-bf) { //检查*T的右子树平衡度,并做相应的平衡处理

case RH: //新结点插入在*T的右孩子的右子树上,要做单右旋处理

T-bf=rc-bf=EH;

T=L_Rotate(T);

break;

case LH: //新结点插入在*T的右孩子的左子树上,要做双旋处理

ld=rc-lchild; //ld指向*T的右孩子的左子树根

switch(ld-bf){ //修改*T及其右孩子的平衡因子

case LH:

T-bf=EH;

rc-bf=RH;

break;

case EH:

T-bf=rc-bf=EH;

break;

case RH:

T-bf=LH;

rc-bf=EH;

break;

}///switch(ld-bf)

ld-bf=EH;

T-rchild=R_Rotate(T-rchild); //对*T的右孩子做右旋平衡处理

T=L_Rotate(T); //对*T做左旋处理

}/////switch(rc-bf)

return T;

}

int Delete(bstree T,int e){

//删除结点

bstree p,q;

e=0;

p=T;

if(!T-rchild) {//右子数为空需要重接它的左子数

T=T-lchild;

free(p);

shorter=true;

}

else if(!T-lchild) {//重接它的右子数

T=T-rchild;

free(p);

shorter=true;

}

else{ //左右子数均不空

q=T-lchild;

while(q-rchild!=NULL){//转左,然后向右到尽头

q=q-rchild;

}

e=q-data;

}

return e;

}

void Delete_Rightbalance(bstree T){

///////////删除在左子树上的,相当于插入在右子树

bstree rc=T-rchild,ld;

switch(rc-bf){

case LH://///////双旋 ,先右旋后左旋

ld=rc-lchild;

rc-lchild=ld-rchild;

ld-rchild=rc;

T-rchild=rc-lchild;

rc-lchild=T;

switch(ld-bf) {

case LH:T-bf=EH;

rc-bf=RH;

break;

case EH:T-bf=rc-bf=EH;

break;

case RH:T-bf=LH;

rc-bf=EH;

break;

}

ld-bf=EH;

T=rc;

shorter=true;break;

case EH:///////删除在左子树,相当于插入在右子树,左单旋

T-rchild=rc-lchild;

rc-lchild=T;

rc-bf=LH;

T-bf=RH;

T=rc;

shorter=EH;break;

case RH:///////删除在左子树,相当于插入在右子树,左单旋

T-rchild=rc-lchild;

rc-lchild=T;

rc-bf=T-bf=EH;

T=rc;

shorter=true;break;

}

}

void Delete_Leftbalance(bstree T)/////删除右子树上的,相当于插入在左子树上

{

bstree p1,p2;

p1=T-lchild;

switch(p1-bf) {

case LH:T-lchild=p1-rchild;//////右旋

p1-rchild=T;

p1-bf=T-bf=EH;

T=p1;

shorter=true;

break;

case EH:T-lchild=p1-rchild;///////右旋

p1-rchild=T;

p1-bf=RH;

T-bf=LH;

T=p1;

shorter=false;

break;

case RH:p2=p1-rchild;//////////右双旋

p1-rchild=p2-lchild;

p2-lchild=p1;

T-lchild=p2-rchild;

p2-rchild=T;

switch(p2-bf){

case LH:T-bf=RH;p1-bf=EH;break;

case EH:T-bf=EH;p1-bf=EH;break;

case RH:T-bf=EH;p1-bf=LH;break;

}

p2-bf=EH;

T=p2;

shorter=true;break;

}

}

3. 函数的调用关系图

Main

InsertAVL Preordertraverse FindAVL DeleteAVL

四、 调试分析

1. 在开始对平衡二叉树的插入后,再做平衡处理时,特别是在做双向旋转平衡处理后的更新时,费了一些时间;

2. 在做平衡二叉树的删除时,当删除结点左右孩子均在时,开始直接用左子树的最大数代替,然后直接删除结点,结果导致删除了将要删除的结点及其孩子均删除了,后来将要删除的结点用左子树的最大树代替后,对左子树的最大结点做好标记,然后再做对其做删除处理。

3. 本程序算法基本简单,没有多大困难,就是在分析做双旋平衡处理的更新时,开始思路有些混乱,后来就好了;

五、 用户手册

1. 本程序的运行环境为DOS操作系统,执行文件为Balanced Tree.exe。

2. 进入演示程序后,按广度遍历输入平衡二叉树,中间以回车键隔开,输入0为结束;再输入要插入的结点,输入0结束,再输入要查找的结点,最后可以输入要删除的结点,输入0结束

六、 测试结果

先按广度遍历创建平衡二叉树(亦可一个一个的插入二叉树的结点)(50 20 60 10 30 55 70 5 15 25 58 90) ,输入0结束,然后可插入结点(39),其会显示插入后的二叉树,输入0,不再插入;输入要查找结点(6),输入要删除的结点(20),其显示如下:

七、 附录

Balance Tree.cpp

(责任编辑:IT教学网)

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