最优二叉查找树(动态规划)

一、什么是最优二叉查找树

最优二叉查找树：

给定n个互异的关键字组成的序列K=，且关键字有序（k1

图一显示了给定上面的概率分布pi、qi，生成的两个二叉查找树的例子。图二就是在这种情况下一棵最优二叉查找树。

概率分布：

i012345

p i0.150.100.050.100.20

q i0.050.100.050.050.050.10

已知每个关键字以及虚拟键被搜索到的概率，可以计算出一个给定二叉查找树内一次搜索的期望代价。假设一次搜索的实际代价为检查的节点的个数，即所发现的节点的深度加1.计算一次搜索的期望代价等式为：

建立一棵二叉查找树，如果是的上式最小，那么这棵二叉查找树就是最优二叉查找树。

而且有下式成立：

二、最优二叉查找树的最优子结构

最优子结构：

如果一棵最优二叉查找树T有一棵包含关键字ki,..,kj的子树T'，那么这可子树T'对于关键字Ki,...,kj和虚拟键di-1,...dj的子问题也必定是最优的。可以应用剪贴法证明。

根据最优子结构，寻找最优解：

给定关键字ki,...,kj，假设kr(i<=r<=j)是包含这些键的一棵最优子树的根。其左子树包含关键字ki,...,kr-1和虚拟键di-1,...,dr-1，右子树包含关键字kr+1,...,kj和虚拟键dr,...dj。我们检查所有的候选根kr,就保证可以找到一棵最优二叉查找树。

递归解：

定义e[i,j]为包含关键字ki,...,kj的最优二叉查找树的期望代价，最终要计算的是e[1,n]。

当j = i - 1时，此时子树中只有虚拟键，期望搜索代价为e[i,i - 1] = qi-1.当j >= i时，需要从ki,...,kj中选择一个根kr，然后分别构造其左子树和右子树。下面需要计算以kr为根的树的期望搜索代价。然后选择导致最小期望搜索代价的kr做根。

现在需要考虑的是，当一棵树成为一个节点的子树时，期望搜索代价怎么变化？子树中每个节点深度都增加1.期望搜索代价增加量为子树中所有概率的总和。

对一棵关键字ki,...,kj的子树，定义其概率总和为：

因此，以kr为根的子树的期望搜索代价为：

而

因此e[i,j]可以进一步写为：

这样推导出最终的递归公式为：

三、代码实现（C++）：

[cpp]view plaincopyprint?

1.//最优二叉查找树

2.

3.#include

4.

https://www.sodocs.net/doc/851195589.html,ing namespace std;

6.

7.const int MaxVal = 9999;

8.

9.const int n = 5;

10.//搜索到根节点和虚拟键的概率

11.double p[n + 1] = {-1,0.15,0.1,0.05,0.1,0.2};

12.double q[n + 1] = {0.05,0.1,0.05,0.05,0.05,0.1};

13.

14.int root[n + 1][n + 1];//记录根节点

15.double w[n + 2][n + 2];//子树概率总和

16.double e[n + 2][n + 2];//子树期望代价

17.

18.void optimalBST(double *p,double *q,int n)

19.{

20.//初始化只包括虚拟键的子树

21.for (int i = 1;i <= n + 1;++i)

22. {

23. w[i][i - 1] = q[i - 1];

24. e[i][i - 1] = q[i - 1];

25. }

26.

27.//由下到上，由左到右逐步计算

28.for (int len = 1;len <= n;++len)

29. {

30.for (int i = 1;i <= n - len + 1;++i)

31. {

32.int j = i + len - 1;

33. e[i][j] = MaxVal;

34. w[i][j] = w[i][j - 1] + p[j] + q[j];

35.//求取最小代价的子树的根

36.for (int k = i;k <= j;++k)

37. {

38.double temp = e[i][k - 1] + e[k + 1][j] + w[i][j];

39.if (temp < e[i][j])

40. {

41. e[i][j] = temp;

42. root[i][j] = k;

43. }

44. }

45. }

46. }

47.}

48.

49.//输出最优二叉查找树所有子树的根

50.void printRoot()

51.{

52. cout << "各子树的根：" << endl;

53.for (int i = 1;i <= n;++i)

54. {

55.for (int j = 1;j <= n;++j)

56. {

57. cout << root[i][j] << " ";

58. }

59. cout << endl;

60. }

61. cout << endl;

62.}

63.

64.//打印最优二叉查找树的结构

65.//打印出[i,j]子树，它是根r的左子树和右子树

66.void printOptimalBST(int i,int j,int r)

67.{

68.int rootChild = root[i][j];//子树根节点

69.if (rootChild == root[1][n])

70. {

71.//输出整棵树的根

72. cout << "k" << rootChild << "是根" << endl;

73. printOptimalBST(i,rootChild - 1,rootChild);

74. printOptimalBST(rootChild + 1,j,rootChild);

75.return;

76. }

77.

78.if (j < i - 1)

79. {

80.return;

81. }

82.else if (j == i - 1)//遇到虚拟键

83. {

84.if (j < r)

85. {

86. cout << "d" << j << "是" << "k" << r << "的左孩子" << endl;

87. }

88.else

89. cout << "d" << j << "是" << "k" << r << "的右孩子" << endl;

90.return;

91. }

92.else//遇到内部结点

93. {

94.if (rootChild < r)

95. {

96. cout << "k" << rootChild << "是" << "k" << r << "的左孩子

" << endl;

97. }

98.else

99. cout << "k" << rootChild << "是" << "k" << r << "的右孩子

" << endl;

100. }

101.

102. printOptimalBST(i,rootChild - 1,rootChild);

103. printOptimalBST(rootChild + 1,j,rootChild);

104.}

105.

106.int main()

107.{

108. optimalBST(p,q,n);

109. printRoot();

110. cout << "最优二叉树结构：" << endl;

111. printOptimalBST(1,n,-1);

112.}

我们将表e、w以及root旋转45°，便于查看上述程序的计算过程。上述代码核心在于函数optimalBST，其计算顺序是从下到上、从左到右。首先是依据概率数组pi、qi初始化：给最下面的一行赋值。然后是三个for循环：从下到上计算表中每一行的值，可以充分利用前面计算出来的结果。如果每当计算e[i][j]的时候都从头开始计算w[i][j]，那么需要O(j-i)步加法，但是将这些值保存在表w[1...n+1][0...n]中，就避免这些复杂的计算。

输出结果：

动态规划专题(六)：树型动态规划

动态规划专题（六）：树型动态规划 （重庆巴蜀中学黄新军） 信息学竞赛中通常会出现这样的问题：给一棵树，要求以最少的代价（或取得最大收益）完成给定的操作。有很多问题都是在树和最优性的基础上进行了扩充和加强，从而变成了棘手的问题。这类问题通常规模较大，枚举算法的效率无法胜任，贪心算法不能得到最优解，因此要用动态规划解决。 和一般动态规划问题一样，这类问题的解决要考虑如下三步： 1、确立状态：几乎所以的问题都要保存以某结点为根的子树的情况，但是要根据具体问题考虑是否要加维，加几维，如何加维。 2、状态转移：状态转移的变化比较多，要根据具体问题具体分析，这也是本文例题分析的重点。 3、算法实现： 由于模型建立在树上，即为树型动态规划。 【例题1】二叉苹果树 【问题描述】 有一棵苹果树，如果树枝有分叉，一定是分2叉(就是说没有只有1个儿子的结点)，这棵树共有N个结点(叶子点或者树枝分叉点)，编号为1-N,树根编号一定是1。 我们用一根树枝两端连接的结点的编号来描述一根树枝的位置。下面是一颗有4个树枝的树： 现在这颗树枝条太多了，需要剪枝。但是一些树枝上长有苹果。给定需要保留的树枝数量，求出最多能留住多少苹果。 【文件输入】 第1行2个数，N和Q(1<=Q<=N,1

二叉排序树的基本操作的实现

二叉排序树的基本操作的实现

————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:

二叉排序树的基本操作的实现

一设计要求 1.问题描述 从磁盘读入一组数据,建立二叉排序树并对其进行查找、、遍历、插入、删除等基本操作。 2.需求分析 建立二叉排序树并对其进行查找,包括成功和不成功两种情况。 二概要设计 为了实现需求分析中的功能,可以从以下3方面着手设计。 1.主界面设计 为了方便对二叉排序树的基本操作，设计一个包含多个菜单选项的主控制子程序以实现二叉排序树的各项功能。本系统的主控制菜单运行界面如图1所示。 图1二叉排序树的基本操作的主菜单 2.存储结构的设计 本程序主要采二叉树结构类型来表示二叉排序树。其中二叉树节点由1个表示关键字的分量组成,还有指向该左孩子和右孩子的指针。 3.系统功能设计 本程序设置了5个子功能菜单，其设计如下。 1)建立二叉排序树。根据系统提示,输入节点的关键字,并以0作为结束的标识符。 该功能由Bｓtｒee Creａte（)函数实现。 2)插入二叉排序新的节点信息。每次只能够插入一个节点信息，如果该节点已 经存在,则不插入。该功能由Bstree Inｓerｔ(y)函数实现。 3)查询二叉排序树的信息。每次进行查询,成功则显示“查询到该节点”,不成功 则“显示查询不到该节点“该功能由Ｂsｔree Seaｒcｈ()函数实现。 4)删除二叉排序树的节点信息。可以对二叉排序树中不需要的节点进行删除， 删除的方式是输入关键字，查询到该节点后删除。该功能由ＢｓtreeＤelete() 函数实现。 5)遍历二叉排序树。遍历二叉排序树可以显示该二叉排序树的全部节点信息。 该功能由ｖoｉd Ｔraveｒse()实现。 三模块设计 1.模块设计 本程序包含两个模块:主程序模块和二叉排序树操作模块。其调用关系如图2

二叉排序树的建立及遍历的实现

课程设计任务书 题目: 二叉排序树的建立及遍历的实现 初始条件： 理论：学习了《数据结构》课程，掌握了基本的数据结构和常用的算法； 实践：计算机技术系实验室提供计算机及软件开发环境。 要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）1、系统应具备的功能： （1）建立二叉排序树； （2）中序遍历二叉排序树并输出排序结果； 2、数据结构设计； 3、主要算法设计； 4、编程及上机实现； 5、撰写课程设计报告，包括： （1）设计题目； （2）摘要和关键字； （3）正文，包括引言、需求分析、数据结构设计、算法设计、程序实现及测试、设计体会等； （4）结束语； （5）参考文献。 时间安排：2007年7月2日－7日（第18周） 7月2日查阅资料 7月3日系统设计，数据结构设计，算法设计 7月4日-5日编程并上机调试7月6日撰写报告 7月7日验收程序，提交设计报告书。 指导教师签名： 2007年7月2日 系主任（或责任教师）签名： 2007年7月2日 排序二叉树的建立及其遍历的实现

摘要：我所设计的课题为排序二叉树的建立及其遍历的实现，它的主要功能是将输入的数据 组合成排序二叉树，并进行，先序，中序和后序遍历。设计该课题采用了C语言程序设计，简洁而方便，它主要运用了建立函数，调用函数，建立递归函数等等方面来进行设计。 关键字：排序二叉树，先序遍历，中序遍历，后序遍历 0．引言 我所设计的题目为排序二叉树的建立及其遍历的实现。排序二叉树或是一棵空树；或是具有以下性质的二叉树：（1）若它的左子树不空，则作子树上所有的结点的值均小于它的根结点的值；（2）若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；(3）它的左，右子树也分别为二叉排序树。对排序二叉树的建立需知道其定义及其通过插入结点来建立排序二叉树，遍历及其输出结果。 该设计根据输入的数据进行建立排序二叉树。对排序二叉树的遍历，其关键是运用递归 调用，这将极大的方便算法设计。 1．需求分析 建立排序二叉树，主要是需要建立节点用来存储输入的数据，需要建立函数用来创造排序二叉树，在函数内，需要进行数据比较决定数据放在左子树还是右子树。在遍历二叉树中，需要建立递归函数进行遍历。 该题目包含两方面的内容，一为排序二叉树的建立；二为排序二叉树的遍历，包括先序遍历，中序遍历和后序遍历。排序二叉树的建立主要运用了循环语句和递归语句进行，对遍历算法运用了递归语句来进行。 2．数据结构设计 本题目主要会用到建立结点，构造指针变量，插入结点函数和建立排序二叉树函数，求深度函数，以及先序遍历函数，中序遍历函数和后序遍历函数，还有一些常用的输入输出语句。对建立的函明确其作用，先理清函数内部的程序以及算法在将其应用到整个程序中，在建立排序二叉树时，主要用到建立节点函数，建立树函数，深度函数，在遍历树是，用到先序遍历函数，中序遍历函数和后序遍历函数。

树型动态规划(C++版)

树型动态规划 补充二叉树的遍历的相关知识： 在二叉树的应用中，常常要求在树中查找具有某种特征的结点，或者对全部结点逐一进 行某种处理。这就是二叉树的遍历问题。所谓二叉树的遍历是指按一定的规律和次序访问树 中的各个结点，而且每个结点仅被访问一次。“访问”的含义很广，可以是对结点作各种处 理，如输出结点的信息等。遍历一般按照从左到右的顺序，共有3 种遍历方法，先（根）序遍历，中（根）序遍历，后（根）序遍历。 先序遍历的操作定义如下： 若二叉树为空，则空操作，否则 ①访问根结点 ②先序遍历左子树 ③先序遍历右子树 先序遍历右图结果为：124753689 中序遍历的操作定义如下： 若二叉树为空，则空操作，否则 ①中序遍历左子树 ②访问根结点 ③中序遍历右子树 中序遍历右图结果为：742513869 后序遍历的操作定义如下： 若二叉树为空，则空操作，否则 ①后序遍历左子树 ②后序遍历右子树 ③访问根结点 后序遍历右图结果为：745289631 满二叉树： 一棵深度为h且有 2^h-1个结点的二叉树。 满二叉树一定为完全二叉树，但是完全二叉树不一定为满二叉树。 若设二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数，第 h 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。 满二叉树有如下性质： 如果一颗树深度为h，最大层数为k，且深度与最大层数相同，即k=h; 1、它的叶子数是：2^(h-1) 2、第k层的结点数是：2^(k-1) 3、总结点数是：2^k-1 (2的k次方减一) 4、总节点数一定是奇数。 完全二叉树：

若设二叉树的深度为h，除第h 层外，其它各层(1～h-1) 的结点数都达到最大个数，第h 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。 1、二叉树的序遍历 题目描述Description 求一棵二叉树的前序遍历，中序遍历和后序遍历 输入描述Input Description 第一行一个整数n，表示这棵树的节点个数。 接下来n行每行2个整数L和R。第i行的两个整数Li和Ri代表编号为i的节点的左儿子编号和右儿子编号。 输出描述Output Description 输出一共三行，分别为前序遍历，中序遍历和后序遍历。编号之间用空格隔开。 样例输入Sample Input 5 2 3 4 5 0 0 0 0 0 0 样例输出Sample Output 1 2 4 5 3 4 2 5 1 3 4 5 2 3 1 #include #include using namespace std; struct node{ int l; int r; }; int i,n,r,l; node tree[1000]; void work1(int x)

实现二叉排序树的各种算法

wyf 实现二叉排序树的各种算法 一.需求分析 (1)系统概述： 本系统是针对排序二叉树设计的各种算法，提供的功能包括有：（1）插入新结点（2）前序、中序、后序遍历二叉树（3）中序遍历的非递归算法（4）层次遍历二叉树（5）在二叉树中查找给定关键字(函数返回值为成功1,失败0) 二.总体设计 (1)系统模块结构图

(2)数据结构设计 typedef struct BiTNode{ ElemType data; struct BiTNode *lchild,*rchild;//左右孩子指针} BiTNode,*BiTree; typedef BiTree SElemType; typedef BiTree QElemType; typedef struct {

QElemType *base; // 初始化的动态分配存储空间 int front; // 头指针,若队列不空,指向队列头元素 int rear; // 尾指针,若队列不空,指向队列尾元素的下一个位置 }SqQueue; typedef struct { SElemType *base; // 在栈构造之前和销毁之后，base的值为NULL SElemType *top; // 栈顶指针 int stacksize; // 当前已分配的存储空间，以元素为单位 }SqStack; // 顺序栈 Status InitStack(SqStack &S) { // 构造一个空栈S，该栈预定义大小为STACK_INIT_SIZE // 请补全代码 S.base = (SElemType * )malloc(STACK_INIT_SIZE * sizeof(SElemType)); if(!S.base) return (ERROR); S.top = S.base ;

数据结构二叉排序树的实现(用顺序和二叉链表作存储结构)课程设计

一、设计题目 1、题目：二叉排序树的实现 (用顺序和二叉链表作存储结构 ) 2、要求（功能）： 1) 以回车('\n')为输入结束标志,输入数列L，生成一棵二叉排序树T； 2) 对二叉排序树T作中序遍历，输出结果； 3) 输入元素x,查找二叉排序树T,若存在含x的结点,则删除该结点,并作中序遍历(执行操作2)；否则输出信息“无x”； 二、需求分析 建立排序二叉树，主要是建立节点来存储输入的数据，需要建立函数来创造排序二叉树。 该题目包括三方面的容：一个是二叉排序树的建立，而是二叉树的中序遍历，三是二叉树元素的查找并删除。 三、数据结构设计 在写算法之前，应对数据结构进行设计。本体主要会用到指针变量，插入节点函数和建立二叉树，以及中序遍历函数，还有一些输入输出语句。 四、算法设计 算法设计思想

二插链表作存储结构：建立二插排序树采用边查找边插入的方式。查找函数采用递归的方式进行查找。如果查找成功则不应再插入原树，否则返回当前结点的上一个结点。然后利用插入函数将该元素插入原树。 对二叉树进行中序遍历采用递归函数的方式。在根结点不为空的情况下，先访问左子树，再访问根结点，最后访问右子树。 删除结点函数，采用边查找边删除的方式。如果没有查找到，则不对树做任何的修改；如果查找到结点，则分四种情况分别进行讨论：1、该结点左右子树均为空；2、该结点仅左子树为空；3、该结点仅右子树为空；4、该结点左右子树均不为空。 在进行算法设计时，应将题目分为五个函数模块： 1、中序遍历，符合升序输出 void inorder(node *&root) { if(root!=NULL) { inorder(root->left); cout<data<<' '; inorder(root->right); } }

二叉树查找

二叉树查找 //树表的查找 #include using namespace std; typedef struct node{ int key; struct node *lchild; struct node *rchild; }bstnode;//二叉树节点 //二叉树的生成 int insert(bstnode *&p,int k) { if(p==NULL)//原来的数时空树 { p=new bstnode; p->key=k; p->lchild=NULL; p->rchild=NULL; return 1; } else if(k==p->key) return 0;//树中存在相同的节点，返回0 else if(kkey) return insert(p->lchild,k); else return insert(p->rchild,k); } //二叉树的创建 bstnode *creat(int *a,int n) { bstnode *p=NULL;//初始化空数 int i=0; while(i

bstnode * search_bst(bstnode *p,int k) { if(p==NULL||p->key==k) return p; if(kkey) return search_bst(p->lchild,k); else return search_bst(p->rchild,k); } bool search(bstnode *p,int k) { bstnode *bt; bt=search_bst(p,k); if(bt==NULL) return 0; else return 1; } //二叉树的删除操作 void delete1(bstnode*p,bstnode*&r)//当被删除的节点p有左右节点的时候的删除{ bstnode *q; if(r->rchild!=NULL) delete1(p,r->rchild);//递归找到最右下节点 else { p->key=r->key;//将r的关键字幅值 q=r; r=r->lchild;//直接将其左子树的根节点放到被删除节点的位置上 delete q; } } void delete_node(bstnode *&p)//删除节点 { bstnode *q; if(p->rchild==NULL)//没有右子树 { q=p; p=p->lchild; delete q; } else if(p->lchild==NULL) { q=p;

最优二叉查找树_动态规划

最优二叉查找树 【源程序】 //本程序测试用例为课本例题 #include #define INF 1000000000 //将这两个二维数组定义为全局变量，从而可以避免在函数之间进行参数的传递double C[100][100]; int R[100][100]; doubleOptimalBST(double p[], int n) { inti, j, k, d; int mink; //注意这里min 和sum一定要定义成double类型，否则赋不上值！！doublemin,sum; for(i=1; i<=n; i++) { C[i][i-1]=0; C[i][i]=p[i-1]; R[i][i]=i; } C[n+1][n]=0; for(d=1; d

} return C[1][n]; } int main() { int n; double p[100]; printf("请输入字符个数："); scanf("%d",&n); printf("\n"); printf("请输入每个字符的查找概率："); for(inti=0; i

动态规划讲解大全(含例题及答案)

动态规划讲解大全 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著名的最优化原理(principle of optimality)，把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，逐个求解，创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划。1957年出版了他的名著Dynamic Programming，这是该领域的第一本著作。 动态规划问世以来，在经济管理、生产调度、工程技术和最优控制等方面得到了广泛的应用。例如最短路线、库存管理、资源分配、设备更新、排序、装载等问题，用动态规划方法比用其它方法求解更为方便。 虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题，但是一些与时间无关的静态规划(如线性规划、非线性规划)，只要人为地引进时间因素，把它视为多阶段决策过程，也可以用动态规划方法方便地求解。 动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法，而不是一种特殊算法。不象前面所述的那些搜索或数值计算那样，具有一个标准的数学表达式和明确清晰的解题方法。动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题，由于各种问题的性质不同，确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的设计方法对不同的问题，有各具特色的解题方法，而不存在一种万能的动态规划算法，可以解决各类最优化问题。因此读者在学习时，除了要对基本概念和方法正确理解外，必须具体问题具体分析处理，以丰富的想象力去建立模型，用创造性的技巧去求解。我们也可以通过对若干有代表性的问题的动态规划算法进行分析、讨论，逐渐学会并掌握这一设计方法。 基本模型 多阶段决策过程的最优化问题。 在现实生活中，有一类活动的过程，由于它的特殊性，可将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。当然，各个阶段决策的选取不是任意确定的，它依赖于当前面临的状态，又影响以后的发展，当各个阶段决策确定后，就组成一个决策序列，因而也就确定了整个过程的一条活动路线，如图所示：（看词条图） 这种把一个问题看作是一个前后关联具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程，这种问题就称为多阶段决策问题。 记忆化搜索 给你一个数字三角形, 形式如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 找出从第一层到最后一层的一条路,使得所经过的权值之和最小或者最大. 无论对与新手还是老手，这都是再熟悉不过的题了，很容易地，我们写出状态转移方程：f(i, j)=a[i, j] + min{f(i+1, j)，f(i+1, j + 1)} 对于动态规划算法解决这个问题，我们根据状态转移方程和状态转移方向，比较容易地写出动态规划的循环表示方法。但是，当状态和转移非常复杂的时候，也许写出循环式的动态规划就不是那么

数据结构课程设计报告二叉排序树的实现

课程设计 课程名称数据结构课程设计 题目名称二叉排序树的实现 学院应用数学学院 专业班级 学号 学生 指导教师 2013 年 12 月 26 日

1.设计任务 1）实现二叉排序树，包括生成、插入，删除； 2）对二叉排序树进行先根、中根、和后根非递归遍历； 3）每次对树的修改操作和遍历操作的显示结果都需要在屏幕上 用树的形状表示出来。 4）分别用二叉排序树和数组去存储一个班(50人以上)的成员信 息(至少包括学号、、成绩3项),对比查找效率，并说明 为什么二叉排序树效率高（或者低）。 2. 函数模块： 2.1.主函数main模块功能 1.通过bstree CreatTree()操作建立二叉排序树。 2.在二叉排序树t过操作bstree InsertBST(bstree t,int key,nametype name,double grade)插入一个节点。 3. 从二叉排序树t过操作void Delete(bstree &p)删除任意节点。 4. 在二叉排序树t过操作bstnode *SearchBST(bstree t,keytype key)查 找节点。 5. 在二叉排序树t过操作p=SearchBST(t,key)查询，并修改节点信息 6. 非递归遍历二叉排序树。 7. 定义函数void compare()对数组和二叉排序树的查找效率进行比较比 较。 2.2创建二叉排序树CreatTree模块 从键盘中输入关键字及记录，并同时调用插入函数并不断进行插入。最后，返回根节点T。 2.3删除模块： 二叉排序树上删除一个阶段相当于删去有序系列中的一个记录，只要在删除某个节点之后依旧保持二叉排序树的性质即可。假设二叉排序树上删除节点为*p（指向节点的指针为p），其双亲节点为*f（节点指针为f）。若*p节点为叶子节点，则即左右均为空树，由于删去叶子节点不破坏整棵树的结构，则只需修改其双亲节点的指针即可；若*p节点只有左子树或只有右子树，此时只要令左子树或右子树直接成为其双亲节点*f的左子树即可；若*p节点的左子树和右子树均不为空，其一可以令*p的左子树为*f的左子树，而*p的右子树为*s的右子树，其二可以令*p的直接前驱（或直接后继）替代*p，然后再从二叉排序树中删去它的直接前驱（或直接后继）。在二叉排序树中删除一个节点的算法为 void DeleteData(bstree &t,keytype key) 若二叉排序树t中存在关键字等于key的数据元素，则删除该数据元素节点，并返回TRUE，否则返回FALSE。 2.4插入模块 二叉排序树是一种动态树表，其特点是树的结构通常不是一次生成的，而是在查找的过程中，当树中不存在关键字等于给定值得节点时在进行插入。

最优二叉查找树

二叉查找树（BST，Binary Search Tree），又名二叉搜索树或二叉检索树，是一颗满足如下条件的树： 1、每个节点包含一个键值 2、每个节点有最多两个孩子 3、对于任意两个节点x和y，它们满足下述搜索性质: a、如果y在x的左子树里，则key[y] <= key[x] b、如果y在x的右子树里，则key[y] >= key[x] 最优二叉查找树（Optimal BST，Optimal Binary Search Tree） 最优二叉查找树是使查找各节点平均代价最低的二叉查找树。具体来说就是：给定键值序列K = ，k1 < k2 <.. < kn，其中键值ki,被查找的概率为pi，要求以这些键值构建一颗二叉查找树T，使得查找的期望代价最低（查找代价为检查的节点数）。 下面是对于查找期望代价的解释： 对于键值ki, 如果其在构造的二叉查找树里的深度（离开树根的分支数）为depthT(ki)，则搜索该键值的代价= depthT(ki) +1（需要加上深度为0的树根节点）。由于每个键值被查找的概率分别为pi，i=1,2,3…,n。所以查找期望代价为： E[T的查找代价] = ∑i=1~n(depthT(ki) +1)*pi 时间复杂度 1、穷举 穷举构造最优二叉查找树，其实就是这样的一个问题： 给一个拥有n个数的已排序的节点，可以将其构造成多少种不同的BST（用来找到一个最优的二叉查找树）？ 设可以构造成T(n)个，那么枚举每一个元素作为根节点的情况，当第一个元素作为根节点时，其余n-1个构成右子树，无左子树，是n-1情况时的子问题，共T(n-1)种；当第二个元素作为根节点时，左子树有1个元素，右子树有n-2个元素，根据乘法原理共有T(1)T(n-2)种情况……依此类推得到：T(n)= (0)T(n-1)+T(1)T(n-2)+T(2)T(n-3)+ ......+T(n-2)T(1)+T(n-1)T(0)；此外，有T(0)=T(1)=1。 下面来求解T(n)： 定义函数f(x) = T(0) + T(1)*x + T(2)*x2 + ...... 那么有： f(x)2 = (T(0)2) + (T(0)T(1) + T(1)T(0)) · x + (T(0)T(2) + T(1)T(1) + T(2)T(0)) · x2 + ......

二叉排序树运算-数据结构与算法课程设计报告_l

合肥学院 计算机科学与技术系 课程设计报告 2009 ～2010 学年第二学期 课程 数据结构与算法 课程设计 名称 二叉排序树运算学生姓名顾成方 学号0704011033 专业班级08计科(2) 指导教师王昆仑张贯虹 2010 年 5 月

题目：（二叉排序树运算问题）设计程序完成如下要求：对一组数据构造二叉排序树，并在二叉排序树中实现多种方式的查找。基本任务：⑴选择合适的储存结构构造二叉排序树；⑵对二叉排序树T作中序遍历，输出结果；⑶在二叉排序树中实现多种方式的查找，并给出二叉排序树中插入和删除的操作。 ⑷尽量给出“顺序和链式”两种不同结构下的操作，并比较。 一、问题分析和任务定义 本次程序需要完成如下要求：首先输入任一组数据，使之构造成二叉排序树，并对其作中序遍历，然后输出遍历后的数据序列；其次，该二叉排序树能实现对数据（即二叉排序树的结点）的查找、插入和删除等基本操作。 实现本程序需要解决以下几个问题： 1、如何构造二叉排序树。 2、如何通过中序遍历输出二叉排序树。 3、如何实现多种查找。 4、如何实现插入删除等操作。 二叉排序树的定义：

⑴其左子树非空，则左子树上所有结点的值均小于根结点的值。 ⑵若其右子树非空，则右子树上所有结点的值大于根结点的值。 ⑶其左右子树也分别为二叉排序树。 本问题的关键在于对于二叉排序树的构造。根据上述二叉排序树二叉排序树的生成需要通过插入算法来实现：输入（插入）的第一个数据即为根结点；继续插入，当插入的新结点的关键值小于根结点的值时就作为左孩子，当插入的新结点的关键值大于根结点的值时就作为右孩子；在左右子树中插入方法与整个二叉排序树相同。当二叉排序树建立完成后，要插入新的数据时，要先判断已建立的二叉排序树序列中是否已有当前插入数据。因此，插入算法还要包括对数据的查找判断过程。 本问题的难点在于二叉排序树的删除算法的实现。删除前，首先要进行查找，判断给出的结点是否已存在于二叉排序树之中；在删除时，为了保证删除结点后的二叉树仍为二叉排序树，要考虑各种情况，选择正确

二叉排序树的实现_课程设计报告

中北大学 数据结构 课程设计说明书 2011年12月20日

1.设计任务概述：

功能描述： (1)以回车('\n')为输入结束标志,输入数列L，生成一棵二叉排序树T； (2)对二叉排序树T作中序遍历，输出结果； (3)输入元素x,查找二叉排序树T,若存在含x的结点,则删除该结点,并作中序遍历(执行操作2)；否则输出信息“无x”。 2.本设计所采用的数据结构 二叉树及二叉链表 3.功能模块详细设计 详细设计思想 建立二叉排序树采用边查找边插入的方式。查找函数采用递归的方式进行查找。如果查找到相等的则插入其左子树。然后利用插入函数将该元素插入原树。 对二叉树进行中序遍历采用递归函数的方式。在根结点不为空的情况下，先访问左子树，再访问根结点，最后访问右子树。 删除结点函数，采用边查找边删除的方式。如果没有查找到，进行提示；如果查找到结点则将其左子树最右边的节点的数据传给它，然后删除其左子树最右边的节点。 核心代码 （1）主菜单模块 int main(){ LNode root=NULL; int Num,a,x; printf("\n\n *******************************\n"); printf(" ************主菜单*************\n"); printf(" *1:进行中序排列*\n"); printf(" *2:进行删除操作

*\n"); printf(" *3:退出*\n"); printf(" *******************************\n"); printf("请输入要进行操作的数字以0结束：\n"); 运行结果 （3）中序遍历模块 void view(LNode p){

实验报告 实验三 二叉排序树的建立和查找

实验三二叉排序树的建立和查找 一、实验目的 1．掌握二叉排序树的建立算法 2．掌握二叉排序树查找算法。 二、实验环境 操作系统和C语言系统 三、预习要求 复习二叉排序树的生成及查找算法，编写完整的程序。 四、实验内容 实现二叉排序树上的查找算法。具体实现要求：用二叉链表做存储结构，输入键值序列，建立一棵二叉排序树并在二叉排序树上实现查找算法。 五、参考算法 #include #include typedef int InfoType; typedef int KeyType; /*假定关键字类型为整数*/ typedef struct node /*结点类型*/ { KeyType key; /*关键字项*/ InfoType otherinfo; /*其它数据域，InfoType视应用情况而定，下面不处理它*/ struct node *lchild,*rchild; /*左右孩子指针*/ }BSTNode; typedef BSTNode *BSTree; /*BSTree是二叉排序树的类型*/ BSTNode *SearchBST(BSTree T,KeyType key) { /*在二叉排序树T上查找关键字为key的结点，成功时返回该结点位置，否则返回NULL*/ if(T==NULL||key==T->key) /*递归的终结条件*/ return T; /*若T为空，查找失败；否则成功，返回找到的结点位置*/ if(keykey) return SearchBST(T->lchild,key);

else return SearchBST(T->rchild,key); /*继续在右子树中查找*/ } void InsertBST(BSTree *T,int key) { /*插入一个值为key的节点到二叉排序树中*/ BSTNode *p,*q; if((*T)==NULL) { /*树为空树*/ (*T)=(BSTree)malloc(sizeof(BSTNode)); (*T)->key=key; (*T)->lchild=(*T)->rchild=NULL; } else { p=(*T); while(p) { q=p; if(p->key>key) p=q->lchild; else if(p->keyrchild; else { printf("\n 该二叉排序树中含有关键字为%d的节点!\n",key); return; } } p=(BSTree)malloc(sizeof(BSTNode)); p->key=key; p->lchild=p->rchild=NULL; if(q->key>key) q->lchild=p; else q->rchild=p; } } BSTree CreateBST(void) { /*输入一个结点序列，建立一棵二叉排序树，将根结点指针返回*/

树形动规题型分析

树形动规题型分析北京大学李煜东

Ural1039 没有上司的舞会 题目大意：Ural大学有N个职员，编号为1~N。他们的关系就像一棵以校长为根的树，父结点就是子结点的直接上司。每个职员有一个快乐指数。现在有个周年庆宴会，要求与会职员的快乐指数最大。但是，没有职员愿和直接上司一起与会。 F[i][0]表示以i为根的子树，i不参加舞会时的最大快乐指数。 F i0= s∈Son i Max(F s0,F[s][1]) F[i][1]表示以i为根的子树，i参加舞会时的最大快乐指数。 F i1=Happy i+ s∈Son i F s0 通过DFS求出F数组，目标就是Max(F[1][0],F[1][1])。

Nescafé8 创世纪 题目大意：上帝手中有着N(N<=1000000)种被称作“世界元素”的东西，现在他要把它们中的一部分投放到一个新的空间中去建造世界。每种世界元素都可以限制另外一种世界元素，上帝希望所有被投放的世界元素都有至少一个没有被投放的世界元素能够限制它。 上帝希望知道他最多可以投放多少种世界元素？ 每个世界元素的出度都是1(只能限制另外一种)，所以题目中的限制条件构成内向树森林。 如果题目中的限制条件构成的图是一棵树，那么DP方法和上一题类似：F[i][0]表示i没有被投放时，以i为根的子树里最多可以投放多少种世界元素。 F[i][1]表示i被投放时，以i为根的子树里最多可以投放多少种世界元素。 F i0=s∈Son i Max(F s0,F[s][1]) F i1=Max F s0+s′∈Son i,s′≠s Max F s′0,F s′1|s∈Son i 如果是内向树，那么任意枚举基环上的一条边，先把它断开(不使用这个限制条件)，在剩余的树上进行树状动规；然后再强制使用这个限制条件，再进行一次树状动规。

二叉排序树

6.5 二叉排序树★3◎4 1．二叉排序树定义 二叉排序树（Binary Sort Tree）或者是一棵空树；或者是具有下列性质的二叉树：（1）若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于根结点的值；若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于根结点的值。 （2）左右子树也都是二叉排序树，如图6-2所示。 2．二叉排序树的查找过程 由其定义可见，二叉排序树的查找过程为： （1）若查找树为空，查找失败。 （2）查找树非空，将给定值key与查找树的根结点关键码比较。 （3）若相等，查找成功，结束查找过程，否则： ①当给值key小于根结点关键码，查找将在以左孩子为根的子树上继续进行，转（1）。 ②当给值key大于根结点关键码，查找将在以右孩子为根的子树上继续进行，转（1）。 3．二叉排序树插入操作和构造一棵二叉排序树 向二叉排序树中插入一个结点的过程：设待插入结点的关键码为key，为将其插入，先要在二叉排序树中进行查找，若查找成功，按二叉排序树定义，该插入结点已存在，不用插入；查找不成功时，则插入之。因此，新插入结点一定是作为叶子结点添加上去的。构造一棵二叉排序树则是逐个插入结点的过程。对于关键码序列为：｛63，90，70，55，67，42，98，83，10，45，58｝，则构造一棵二叉排序树的过程如图6-3所示。 4．二叉排序树删除操作 从二叉排序树中删除一个结点之后，要求其仍能保持二叉排序树的特性。 设待删结点为*p（p为指向待删结点的指针），其双亲结点为*f，删除可以分三种情况，如图6-4所示。

（1）*p结点为叶结点，由于删去叶结点后不影响整棵树的特性，所以，只需将被删结点的双亲结点相应指针域改为空指针，如图6-4（a）所示。 （2）*p结点只有右子树或只有左子树，此时，只需将或替换*f结点的*p子树即可，如图6-4（b）、（c）所示。 （3）*p结点既有左子树又有右子树，可按中序遍历保持有序地进行调整，如图6-4（d）、（e）所示。 设删除*p结点前，中序遍历序列为： ① P为F的左子女时有：…，Pi子树，P，Pj，S子树，Pk，Sk子树，…，P2，S2子树，P1，S1子树，F，…。 ②P为F的右子女时有：…，F，Pi子树，P，Pj，S子树，Pk，Sk子树，…，P2，S2子树，P1，S1子树，…。 则删除*p结点后，中序遍历序列应为： ①P为F的左子女时有：…，Pi子树，Pj，S子树，Pk，Sk子树，…，P2，S2子树，P1，S1子树，F，…。 ② P为F的右子女时有：…，F，Pi子树，Pj，S子树，Pk，Sk子树，…，P2，S2子树，

§7.4动态规划与离散系统最优控制

§ 7.4 动态规划与离散系统最优控制 1. 动态规划基本原理 最优性原则应有如此性质: 即无论(整个过程的)初始状态和初始决策如何，其余(后段)各决策对于由第一个决策(后)所形成的状态作为(后段)初始状态来说，必须也是一个最优策略。 A B C D E 最优性原则 图7.5

用式表示 1() ()min{(,())(())},1,2,,n n n n n u x J x R x u x J u x n N -=+= 阶段变量n (分析次序) 状态变量x 决策变量()n u x 决策组11{,, ,}n n u u u - 损失(效益)函数:(,)n R x u 对x 用决策n u 所付代价(效益) 后部最优策略函数()n J x 由x 至终最小损失(最大效益)

A 到D 的最短路线 解 3阶段的决策过程， 在CD 段(首), (分析)阶段变量1n =; 7.6 图A 2C 1 B D 2 B 3 B 1 C 3 C 4 5 55 6 3 3) b (A 2 C 1B D 2 B 3 B 1 C 3 C 4 4 5 55 55 66677 7 3 3 (a) 3 =n 1 =n 2 =n

111111*********()(,)3,();()(,)5,();()(,)3,(). J C R C D u C D J C R C D u C D J C R C D u C D ========= 在BC 段(首), (分析)阶段变量2n =； 21111,2,3 ()min{(,)()} min{73,65,53}8i i i J B R B C J C ==+=+++=，213()u B C =； 22211,2,3 ()min{(,)()} min{63,55,73}9i i i J B R B C J C ==+=+++=，221()u B C =； 23311,2,3 ()min{(,)()} min{53,65,73}8 i i i J B R B C J C ==+=+++=，231()u B C =；

二叉搜索树

二叉搜索树 锁定 本词条由“科普中国”百科科学词条编写与应用工作项目审核。

在二叉排序树b中查找x的过程为： 若b是空树，则搜索失败，否则： 若x等于b的根结点的数据域之值，则查找成功；否则： 若x小于b的根结点的数据域之值，则搜索左子树；否则： 查找右子树。 Status SearchBST(BiTree T, KeyType key, BiTree f, BiTree &*p){ //在根指针T所指二叉排序树中递归地查找其关键字等于key的数据元素，若查找成功，//则指针p指向该数据元素结点，并返回TRUE，否则指针指向查找路径上访问的最后//一个结点并返回FALSE，指针f指向T的双亲，其初始调用值为NULL if(!T){ p=f; return FALSE;} //查找不成功 else if EQ(key, T->data.key) {P=T; return TRUE;} //查找成功 else if LT(key,T->data.key) return SearchBST(T->lchild, key, T, p); //在左子树中继续查找 else return SearchBST(T->rchild, key, T, p); //在右子树中继续查找 pascal语言实现 type Link = ^tree; Tree = record D :longint; Left :link; Right :link; End; function search(n :longint;t :link):boolean; Begin If t^.d < n then begin If t^.right = nil then exit(false) else exit(search(n,t^.right)); End; If t^.d > n then begin If t^.left = nil then exit(false) else exit(search(n,t^.left)); End; Exit(true); End; 插入算法 向一个二叉排序树b中插入一个结点s的算法，过程为： 若b是空树，则将s所指结点作为根结点插入，否则： 若s->data等于b的根结点的数据域之值，则返回，否则： 若s->data小于b的根结点的数据域之值，则把s所指结点插入到左子树中，否则：把s所指结点插入到右子树中。