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利用权重路径长度，数据结构采用树和二叉树形式。

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简介：
带权路径长度指的是，从树根节点出发，经过每个节点所沿途的路径长度，并乘以该节点上所携带的权重值。 树的带权路径长度（Weighted Path Length of Tree，通常简记为WPL）则定义为树中所有叶子节点所对应的带权路径长度的总和。 假如树包含n个叶子节点，并且每个叶子节点都具有不同的权重值，其中wi代表第i个叶子节点的权重（i从1到n），li表示第i个叶子节点上的带权值与路径长度的乘积。那么 WPL 的计算公式为：WPL = 5*2 + 5*2 + 2*3 + 4*3 + 7*2 = 5255247。

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  • 加权路径长度-数据结构：树和二叉树
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    本篇文章介绍了在数据结构中的树与二叉树的概念及其加权路径长度的计算方法。通过具体实例讲解了如何优化树的形态以降低其WPL值，提升算法效率。适合初学者了解基础理论及应用实践。 结点的带权路径长度是从树根到该节点之间的路径长度与该节点上所带权重值的乘积。整个树的带权路径长度是所有叶子节点的带权路径长度之和，也称为WPL（Weighted Path Length of Tree）。 假设一棵树上有n个叶子结点，并且每个叶子结点带有权值为wi（i＝1,2,…,n），li表示带权重wi的叶子结点的带权路径长度。则 WPL = 5×2 + 5×2 + 2×3 + 4×3 + 7×2 = 52。
     
  • 二叉树的数据结构与树形输出
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    本文章介绍了二叉树的基本数据结构，并展示了如何实现和输出不同形态的树形结构。读者将学习到构建及展示二叉树的关键技术。 数据结构二叉树的树形输出方法
     
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    简介：本文探讨了二叉树在计算机科学中的数据结构应用，包括搜索、排序及内存管理等方面的具体实现方法与优势。 一、实验目的： 1. 掌握二叉树的定义及存储表示方法，并熟悉建立二叉树的算法； 2. 理解并掌握先序遍历、中序遍历以及后序遍历三种不同的二叉树遍历方式。 二、问题描述 1. 收集自己家族至少追溯到祖爷爷辈份以上的族谱信息。 2. 根据收集的信息建立一个深度不少于四的族谱二叉树结构； 3. 按照该二叉树的具体形态输出其图形表示； 4. 使用先序遍历、中序遍历和后序遍历三种不同的算法对上述构建好的二叉树进行访问。 5. 设定一个人的名字，查找此人在所建立的族谱二叉树中的具体位置，并打印出从根节点到该结点的所有路径信息； 6. 计算并输出整个二叉树的最大深度以及所有叶子节点的相关信息。
     
  • 树和二叉树的数据结构PPT教程
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    本PPT教程旨在详细介绍树与二叉树的数据结构原理及应用。内容涵盖基本概念、常见操作、遍历方法以及实际案例分析，适合初学者快速掌握相关知识。 详细的树和二叉树的教程包含以下部分代码示例： **二叉树头文件.h** ```c // 二叉树的二叉链表存储表示 typedef struct BiTNode { TElemType data; // 数据域，用于存放结点的数据元素 struct BiTNode *lchild, *rchild; // 左右孩子指针 } BiTNode, *BiTree; // 定义二叉树节点类型 BitNode 和指向该类型的指针类型 BiTree typedef BiTree SElemType; // 在顺序栈中，元素为指向二叉树结点的指针 typedef BiTree QElemType; // 在循环队列中，元素同样为指向二叉树结点的指针 #include 循环队列头文件.h #include 顺序栈头文件.h // 包含自定义顺序栈操作函数 ``` 这段代码描述了如何用C语言实现一个简单的二叉树数据结构，并引入了一些辅助的数据类型，如用于存储节点信息的基本结构体`BiTNode`和指向该类型的指针类型`BiTree`。此外还展示了在使用这种数据结构时可能需要的其他定义（顺序栈中的元素为指向二叉树结点的指针以及循环队列中同样使用的定义）。
     
  • 二叉树数据结构的应用示例
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    本篇文章将详细介绍二叉树这一重要的数据结构，并通过具体实例阐述其在计算机科学中的应用。从基础概念到实际操作，带领读者深入理解二叉树的价值和功能。 C++ 数据结构中的二叉树应用实例详细介绍了二叉树的应用场景和技术细节。这段文字通过具体的例子深入浅出地讲解了如何在实际项目中使用二叉树这一数据结构，帮助读者更好地理解和掌握其特性与优势。
     
  • 平衡二叉查找树——AVL树数据结构
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    简介：AVL树是一种自平衡二叉搜索树，通过维护每个节点的平衡因子来确保插入和删除操作后的树高度保持最小，从而保证O(logn)的时间复杂度。 在计算机科学领域内，AVL树是最早被发明的自平衡二叉查找树。这种类型的树的一个显著特点是：任何节点的两个子树的高度差不会超过1，因此它也被称为高度平衡树。当进行增加或删除操作时，可能需要通过执行一次或多次旋转来重新调整以保持其平衡状态。AVL树的名字来源于它的两位发明者G. M. Adelson-Velsky和E. M. Landis，在他们于1962年发表的论文《信息组织算法》中首次介绍了这种数据结构。
     
  • 二叉树的构建-二叉树的构建-二叉树的构建-二叉树的构建-二叉树的构建-二叉树的构建
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    这段内容似乎重复了多次“二叉树的构建”，可能需要具体化或明确一下是想了解关于二叉树构建的具体方面。不过，根据提供的标题，可以给出一个一般性介绍： 本教程详细讲解如何从零开始构建一颗二叉树，涵盖基础概念、节点插入及遍历方法等关键步骤。 ```cpp void preorder1(bitree *root) { bitree *p, *s[100]; int top = 0; p = root; while ((p != NULL) || (top > 0)) { while (p != NULL) { cout << p->data << ; s[++top] = p; p = p->lchild; } p = s[top--]; p = p->rchild; } } void inorder1(bitree *root) { bitree *p, *s[100]; int top = 0; p = root; while ((p != NULL) || (top > 0)) { while (p != NULL) { s[++top] = p; p = p->lchild; } p = s[top--]; cout << p->data << ; p = p->rchild; } } ```
     
  • 关于树和二叉树的数据结构实验报告
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    本实验报告深入探讨了数据结构中的树与二叉树概念，通过一系列编程练习和算法实现，分析其特性和应用场景，旨在加深对这两种重要数据结构的理解。 掌握树的相关概念：包括树的定义、结点度数、树的度数、分支节点、叶子节点、儿子节点、双亲节点以及树的深度与森林的概念。 理解二叉树的基本知识，涵盖二叉树本身及其两种特殊形态——满二叉树和完全二叉树的具体定义。 熟悉哈夫曼树的相关内容：包括其定义、构造过程及基于此生成编码的方法。
     
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    本文章讲解如何使用Python语言编写算法来计算二叉树的最大深度，适合编程初学者和进阶学习者参考。 Python求二叉树深度 1. 代码实现 ```python class BinaryTreeNode(object): # 创建二叉树结点的函数 def __init__(self, data=None): self.data = data self.LChild = None self.RChild = None class BinaryTree(object): # 创建二叉树的函数 def CreateBinaryTree(self, Root): data = input(请输入节点数据：) if data == #: Root = None else: Root = BinaryTreeNode(data) Root.LChild = self.CreateBinaryTree(Root.LChild) Root.RChild = self.CreateBinaryTree(Root.RChild) return Root ``` 注意，在`__init__`方法中，将默认参数添加为 `data=None` 以避免未初始化时可能出现的错误。此外，输入提示信息也进行了修改以便于理解。
     
  • 数据结构二叉检索树.cpp
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    本代码实现了一个二叉检索树的数据结构及其基本操作，包括插入、删除和查找功能，适用于学习与实践数据结构中的二叉搜索算法。 二叉检索树是一种重要的数据结构，在《数据机构与算法分析（C++版）》第三版或第二版中有详细讲解。该书由Clifford A. Shaffer编写，是重庆大学相关课程的使用教材之一。