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C++构建二叉树、搜索二叉树以及AVL树。

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简介：
C++构建了类模板，涵盖了二叉树、搜索二叉树以及AVL树等数据结构的详细实现，并包含了这些树形结构所对应的各种算法的完整实现。具体而言，这些算法包括了对二叉树的建立、输出操作，以及对搜索二叉树和AVL树进行的遍历操作，例如前序遍历、中序遍历和后序遍历。此外，还涵盖了插入新节点、删除节点以及在树中进行搜索等功能，以及对二叉树进行重构操作，计算树的高度，并统计叶子节点的总数等实用功能。

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  • 用C++实现二叉树、搜索二叉树和AVL树
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    本教程深入讲解了如何使用C++语言实现二叉树、搜索二叉树及自平衡的AVL树，适合希望掌握数据结构与算法的编程爱好者。 C++实现类模板包括二叉树、搜索二叉树、AVL树及其各种算法的实现（如建立、输出、前序遍历、中序遍历、后序遍历、插入、删除、搜索、重构、求树高和统计叶子总数等）。
     
  • 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; } } ```
     
  • 二叉排序树的搜索和构建
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    本文章介绍了二叉排序树的基础概念及其核心操作——搜索与构建的方法，并分析了它们的时间复杂度。适合编程学习者阅读。 老师提供的资源对数据结构入门的学生非常有帮助。
     
  • 二叉排序树搜索
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    简介：二叉排序树搜索是一种在二叉排序树数据结构中查找特定元素的操作方法，通过比较要查找的关键字与结点关键字的大小来高效定位目标节点。 输入一个整数t，表示有t组测试数据。 从第二行开始，每三行一组数据： - 第1行为序列的元素个数：n； - 第2行为输入的序列：s1 s2 … sn； - 第3行为三个键值：sKey iKey dKey。 输出格式如下： - 输出中序遍历的结果。 - 输出最小值和最大值，中间用空格分隔。 - 查找并输出sKey在当前树中的位置（如果存在），否则输出0。 - 删除dKey后重新排序的序列，中间以空格间隔显示。 - 插入iKey后的中序遍历结果。 示例输入： ``` 1 12 6 45 78 42 55 32 39 68 95 86 102 29 55 63 78 ``` 示例输出： ``` 29 32 39 42 45 55 66 68 78 86 95 102 29 102 1 29 32 39 42 45 55 66 68 78 86 95 102 29 32 39 42 45 55 63 66 68 78 86 95 102 4 29 32 39 42 45 55 63 66 68 86 95 0 ```
     
  • 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。
     
  • C++中二叉搜索树的实现
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    本篇文章详细介绍了如何在C++中实现二叉搜索树的数据结构，并提供了插入、删除和查找等操作的具体代码示例。 使用二叉链表和C++实现二叉搜索树，并提供插入、删除、遍历、求最小节点和最大节点等功能。
     
  • C++实现的AVL树、B树、红黑树、二叉搜索树、并查集、哈夫曼树和字典树合集
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    本项目包含了多种经典数据结构的C++实现，包括AVL树、B树、红黑树、二叉搜索树、并查集、哈夫曼树及字典树，适用于学习与实践。 本段落涵盖了AVL树、B树、红黑树、二叉搜索树、并查集、哈夫曼树以及字典树的实现方法。
     
  • 电话簿与二叉搜索树
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    本文探讨了如何使用二叉搜索树高效地实现电话簿系统，分析了该数据结构在快速查找、插入和删除联系人方面的优势。 电话本是一种用于存储联系人信息的数据结构，通常包含姓名、电话号码等关键字段。在信息技术领域，为了高效地管理这些信息，我们可以利用数据结构的优势，尤其是二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）。二叉搜索树是一种特殊的二叉树，其中每个节点都具有以下特性：1. 左子树中的所有节点值都小于当前节点值；2. 右子树中的所有节点值都大于当前节点值；3. 左右子树同样也分别是二叉搜索树。电话本采用二叉搜索树的优势在于快速查找、插入和删除联系人信息。 **插入联系人信息：** 当插入一个新联系人时，我们根据其姓名（通常作为键值）与树中现有节点进行比较。如果新姓名小于当前节点的姓名，则向左子树递归；若大于，则向右子树递归，直到找到一个空位插入新节点。这样确保了树的有序性，便于后续操作。 **删除联系人信息：** 删除操作稍微复杂些，分为三种情况： 1. 节点没有子节点（叶子节点）：直接删除即可。 2. 节点有一个子节点：用子节点替换该节点并删除原节点。 3. 节点有两个子节点：找到右子树中的最小值节点（或左子树的最大值节点），用它替换当前节点，然后删除那个最小值节点（或最大值节点）。 **修改联系人信息：** 修改操作类似于查找操作。根据姓名找到待修改的节点。一旦找到，则更新该节点的信息即可；如果找不到，可能表示输入有误。 **查找联系人信息：** 二叉搜索树的查找效率很高。从根节点开始，根据姓名与节点值进行比较，持续向下遍历直至找到目标节点或确定不存在。 理想情况下，树是平衡的（即左右子树高度差不超过1），这使得查找、插入和删除的时间复杂度为O(log n)；但在最坏的情况下，如果数据顺序导致树严重倾斜，则性能将退化至O(n)，类似链表。为了保持树的平衡，可以考虑使用自平衡二叉搜索树（如AVL树或红黑树）。它们在插入和删除后能自动调整结构以保证高效的性能。 电话本系统可能还需要支持其他功能，例如按名字排序显示、模糊查询等。通过中序遍历可实现升序打印所有联系人；而前序遍历或后续遍历可以辅助实现高级查询功能。 利用二叉搜索树实现实现电话本具有高效性和灵活性，能够满足各种操作需求，并且能适应数据规模的增长。设计电话本系统时合理选择数据结构和算法对于提高性能至关重要，在实践中结合实际情况选用适当的数据结构优化（如使用平衡二叉搜索树）可以进一步提升系统的整体性能。
     
  • 用Python实现二叉搜索树
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    本篇文章详细介绍了如何使用Python语言来构建和操作二叉搜索树数据结构。包括插入、删除以及查找节点的基本算法，并提供了相应的代码示例。适合编程爱好者和技术初学者学习实践。 二叉搜索树是一种用于键值对集合的实现方式，在此之前我们已经了解了基于列表的二分查找与哈希表这两种方法来获取键值对。这些数据结构都用来实现ADT（抽象数据类型）Map，而本节将要介绍的是另一种使用二叉树作为基础的数据存储形式。在深入探讨这种具体实现方式前，让我们先回顾一下Map接口的基本操作。 - `Map()`：创建一个空的Map集合。 - `put(key, val)`：向Map中添加新的键值对；如果该键已存在，则更新对应的值。 二叉搜索树的优势在于其高效的查找性能，这使得它成为一种在处理大量数据时非常有用的数据结构。
     
  • 用C语言构建二叉树
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    本教程详细介绍了使用C语言编程来构建和操作二叉树的数据结构。通过实例讲解了节点插入、遍历等基本操作方法。适合初学者学习数据结构与算法。 数据结构二叉树建立的实现程序：任意输入三个字母后加上“+ 双空格”，再依次输入一个字母并用双空格隔开，最后按回车键完成输入。