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浙江大学计算机考研数据结构答案

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简介:
本资料为浙江大学计算机专业考研复习资源,专注于《数据结构》科目的历年真题及解析,适合备考浙大计算机研究生的数据结构学习与练习使用。 ### 数据结构知识点解析 #### 一、完全二叉树的高度计算 当一棵包含\(n\)个结点的树构成完全二叉树时,其高度最小为\[h = \lfloor\log_2{n}\rfloor + 1\]。例如,如果有一棵含有16个结点的完全二叉树,则它的高度为4(因为\(\lfloor\log_2{16}\rfloor + 1 = 4\))。 #### 二、二叉树的遍历方法 1. **前序遍历**:访问顺序是根节点 → 左子树 → 右子树。例如,序列“abdfgceh”表示该方式下的结果。 2. **后序遍历**:访问顺序为左子树 → 右子树 → 根节点。“fgdbheca”即为此种方法的结果。 3. **层次遍历**:按照从上到下、从左到右的顺序依次访问每个结点。使用队列实现: ```c void level_order(tree_pointer ptr) { int front = 0, rear = 0; tree_pointer queue[MAX_QUEUE_SIZE]; if (!ptr) return; // 如果树为空则返回 addq(front, &rear, ptr); // 将根结点加入队列 for (;;) { ptr = deleteq(&front, rear); // 从队列头部取出结点 if (ptr) { printf(%d, ptr->data); // 输出结点数据 if (ptr->left_child) addq(front, &rear, ptr->left_child); // 左子节点入队 if (ptr->right_child) addq(front, &rear, ptr->right_child); // 右子节点入队 } else break; // 队列为空,遍历结束 } } ``` #### 三、图的表示与遍历方法 1. **邻接表**:通过链表来存储每个顶点的所有相邻顶点。例如,“V1,V2,V3,V4,V5,V6”表示一个包含六个顶点的图。 2. **邻接表遍历**: - 使用栈进行深度优先搜索,其中`top`为栈顶指针初始化为-1。 - `top = graph[top].count`和`!graph[k].count`的具体含义不明确。 #### 四、赫夫曼树构建算法 1. **构建过程**:根据给定的\(n\)个权值\(\{w_1, w_2, \ldots, w_n\}\),构造二叉树集合F,每棵树中只有一个带权重为\(w_i\)的根结点。 - 从集合F选择两棵根节点权值最小的树作为左、右子树并合并成一棵新树,其根节点权值为其左右子树之和,并将这两棵树移除同时加入新的二叉树。重复此步骤直至仅剩一棵赫夫曼树。 #### 五、完全二叉树结点数与斐波那契数列的关系 1. **归纳证明**: - 当\(h = 0\)时,\(N_h = F_{2-1} = 0\)。 - 当\(h = 1, h = 2\)时,验证等式成立。 - 假设对所有\(k \geq 0\), \(N_k = F_{k+2}-1\) 成立,则证明对于\(k + 1\)也成立。 #### 六、图的邻接表与逆邻接表示 1. **无向图**:在无向图中,邻接表和逆邻接表实质上是一致的。 2. **最短路径问题**:使用动态规划计算顶点\(o\)到其他各顶点的距离。 #### 七、二叉树遍历代码实现 1. **中序遍历**: - 先找到第一个结点(即最左侧节点)。 - 按照左子树 → 当前结点 → 右子树的顺序进行递归访问。 2. **前序遍历**:从根开始,依次访问当前结点及其左、右子树。 以上知识点涵盖了完全二叉树的高度计算、各种遍历方法、赫夫曼编码构建及图的相关概念。这些内容是数据结构中非常基础且重要的部分,在解决计算机科学问题时具有重要作用。

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    本资料为浙江大学计算机专业考研复习资源,专注于《数据结构》科目的历年真题及解析,适合备考浙大计算机研究生的数据结构学习与练习使用。 ### 数据结构知识点解析 #### 一、完全二叉树的高度计算 当一棵包含\(n\)个结点的树构成完全二叉树时,其高度最小为\[h = \lfloor\log_2{n}\rfloor + 1\]。例如,如果有一棵含有16个结点的完全二叉树,则它的高度为4(因为\(\lfloor\log_2{16}\rfloor + 1 = 4\))。 #### 二、二叉树的遍历方法 1. **前序遍历**:访问顺序是根节点 → 左子树 → 右子树。例如,序列“abdfgceh”表示该方式下的结果。 2. **后序遍历**:访问顺序为左子树 → 右子树 → 根节点。“fgdbheca”即为此种方法的结果。 3. **层次遍历**:按照从上到下、从左到右的顺序依次访问每个结点。使用队列实现: ```c void level_order(tree_pointer ptr) { int front = 0, rear = 0; tree_pointer queue[MAX_QUEUE_SIZE]; if (!ptr) return; // 如果树为空则返回 addq(front, &rear, ptr); // 将根结点加入队列 for (;;) { ptr = deleteq(&front, rear); // 从队列头部取出结点 if (ptr) { printf(%d, ptr->data); // 输出结点数据 if (ptr->left_child) addq(front, &rear, ptr->left_child); // 左子节点入队 if (ptr->right_child) addq(front, &rear, ptr->right_child); // 右子节点入队 } else break; // 队列为空,遍历结束 } } ``` #### 三、图的表示与遍历方法 1. **邻接表**:通过链表来存储每个顶点的所有相邻顶点。例如,“V1,V2,V3,V4,V5,V6”表示一个包含六个顶点的图。 2. **邻接表遍历**: - 使用栈进行深度优先搜索,其中`top`为栈顶指针初始化为-1。 - `top = graph[top].count`和`!graph[k].count`的具体含义不明确。 #### 四、赫夫曼树构建算法 1. **构建过程**:根据给定的\(n\)个权值\(\{w_1, w_2, \ldots, w_n\}\),构造二叉树集合F,每棵树中只有一个带权重为\(w_i\)的根结点。 - 从集合F选择两棵根节点权值最小的树作为左、右子树并合并成一棵新树,其根节点权值为其左右子树之和,并将这两棵树移除同时加入新的二叉树。重复此步骤直至仅剩一棵赫夫曼树。 #### 五、完全二叉树结点数与斐波那契数列的关系 1. **归纳证明**: - 当\(h = 0\)时,\(N_h = F_{2-1} = 0\)。 - 当\(h = 1, h = 2\)时,验证等式成立。 - 假设对所有\(k \geq 0\), \(N_k = F_{k+2}-1\) 成立,则证明对于\(k + 1\)也成立。 #### 六、图的邻接表与逆邻接表示 1. **无向图**:在无向图中,邻接表和逆邻接表实质上是一致的。 2. **最短路径问题**:使用动态规划计算顶点\(o\)到其他各顶点的距离。 #### 七、二叉树遍历代码实现 1. **中序遍历**: - 先找到第一个结点(即最左侧节点)。 - 按照左子树 → 当前结点 → 右子树的顺序进行递归访问。 2. **前序遍历**:从根开始,依次访问当前结点及其左、右子树。 以上知识点涵盖了完全二叉树的高度计算、各种遍历方法、赫夫曼编码构建及图的相关概念。这些内容是数据结构中非常基础且重要的部分,在解决计算机科学问题时具有重要作用。
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