TAILIEUCHUNG - Lecture Data Structures & Algorithms: Chapter 7

Lecture Data Structures & Algorithms: Chapter 7 - Trees presented the concept of trees, binary tree and representation, binary tree traversal, binary search tree. | Data Structures & Algorithms 1 Trees 1. THE CONCEPT OF TREES 2. BINARY TREE AND REPRESENTATION 3. BINARY TREE TRAVERSAL 4. BINARY SEARCH TREE 1. THE CONCEPT OF TREES A tree is a set of one or more nodes T: there is a specially designated node called a root The remaining nodes are partitioned into n disjointed set of nodes T1, T2, ,Tn, each of which is a tree. 1. THE CONCEPT OF TREES Example 1. THE CONCEPT OF TREES It’s not a tree Tree 1. THE CONCEPT OF TREES: Some terminology Root Child (left,right) Parent Leaf node Subtree Ancestor of a node Descendant of a node 1. THE CONCEPT OF TREES Degree of a Node of a Tree The degree of a node of a tree is the number of subtrees having this node as a root. Degree of a Tree The degree of a tree is defined as the maximum of degree of the nodes of the tree Level of a Node level of the root node as 1, and incrementing it by 1 as we move from the root towards the subtrees. 2. BINARY TREE AND REPRESENTATION BINARY TREE no node can have a degree of more than 2. The maximum number of nodes at level i will be 2i−1 If k is the depth of the tree then the maximum number of nodes that the tree can have is 2k − 1 = 2k−1 + 2k−2 + + 20 2. BINARY TREE AND REPRESENTATION BINARY TREE A full binary tree is a binary of depth k having 2k − 1 nodes. If it has < 2k − 1, it is not a full binary tree What is the height h of a full tree with N nodes? The max height of a tree with N nodes is N (same as a linked list) The min height of a tree with N nodes is log(N+1) 2. BINARY TREE AND REPRESENTATION 3=22-1 7=23-1 15=24-1 full binary 2. BINARY TREE AND REPRESENTATION struct node { int data; node *left; node *right; }; Tree traversal Used to print out the data in a tree in a certain order inorder (LDR ) Postorder (LRD ) preorder (DLR ) Pre-order traversal Print the data at the root Recursively print out all data in the left subtree Recursively print out all data in the right subtree Preorder, Postorder and Inorder Preorder traversal node, left, right .

• Cơ sở dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu
• Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Cơ sở dữ liệu
• Lecture Data Structures
• Data Algorithms
• Công nghệ thông tin
• cấu trúc dữ liệu và giải thuât
• bài giảng cấu trúc dữ liệu và giải thuât
• tài liệu cấu trúc dữ liệu và giải thuât
• giáo trình cấu trúc dữ liệu và giải thuât
• bài tập cấu trúc dữ liệu và giải thuât
• Bài giảng Cấu trúc dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Cấu trúc dữ liệu cây AVL
• Cấu trúc dữ liệu cây
• Thuật toán DSW
• Cây nhị phân tìm kiếm
• Cấu trúc dữ liệu cây đỏ đen
• Cấu trúc dữ liệu cho nút cây đỏ đen
• Phép biến đổi cây đỏ đen cân bằng
• giáo trình cấu trúc dữ liệu
• bài tập cấu trúc dữ liệu
• đề cương cấu trúc dữ liệu
• lập trình dữ liệu
• Vị trí cấu trúc dữ liệu
• Áp dụng tin học
• Quan hệ giải thuật
• Cấu trúc dữ liệu cơ bản
• Đánh giá cấu trúc dữ liệu
• Định nghĩa kiểu dữ liệu
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Đánh giá thuật toán
• Thiết kế cấu trúc dữ liệu
• Kiểu dữ liệu trừu tượng
• Kiểu dữ liệu cây
• Phân loại cây
• Cấu trúc dữ liệu giải thuật
• Bài giảng Cấu trúc dữ liệu giải thuật
• Ngôn ngữ lập trình
• Cấu trúc chương trình
• Cấu trúc điều khiển
• Tài liệu Cấu trúc dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu căn bản
• Khái niệm cấu trúc dữ liệu
• Độ phức tạp thuật toán
• tiếp cận lập trình
• thuật toán
• thuật toán trong cấu trúc dữ liệu
• cấu trúc dữ liệu động
• kỹ thuật sắp xếp