完全二叉树和二叉树性质「建议收藏」

完全二叉树和二叉树性质「建议收藏」一.完全二叉树特点:1.叶子节点只能出现在最下面2层2.层序遍历时连续的二.二叉树性质第i层,最多有2的(i-1)次方个节点深度为k,最多有2的k次方-1个结点叶子节点为n0,度为2的结点为n2,则n0=n2+1n个节点的完全二叉树,深度为log[(2,n)+1]取下地板n个节点的完全二叉树,按层序编号,任一结点ia.i=1,则结点为根,若i&…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

转载请附上链接:https://blog.csdn.net/qq_37978862/article/details/105069350

一.完全二叉树

特点:

1.叶子节点只能出现在最下面2层
2.层序遍历时连续的

二. 二叉树性质

  1. 第i层,最多有2的(i-1)次方 个节点
  2. 深度为k,最多有2的k次方-1个结点
  3. 叶子节点为n0,度为2 的结点为n2,则n0 = n2+1
  4. n个节点的完全二叉树,深度为log [(2,n)+1 ] 取下地板
  5. n个节点的完全二叉树,按层序编号,任一结点i
a.  i=1,则结点为根,若i>1 则双亲为节点【i/2】取下地板
b.  2i>n,则结点i无左孩子,否则左孩子结点为2i
c . 2i+1>n,则结点无右孩子,否则右孩子为节点2i+1
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/142704.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • Chrome安装Hackbar插件

    Chrome安装Hackbar插件首先现在Hackbar插件:https://github.com/Mr-xn/hackbar2.1.3将其中的压缩包拖拽到Chrome的扩展程序。点击详细信息在下面的“来源”处点击一个链接:会跳转到给插件在Chrome中安装的文件位置,打开hackbar-panel.js文件将三处disable_hackbar()函数替换成init(),保存即可。完成…

    2022年6月5日
    28
  • CentOS6 更换yum源的方法

    CentOS6 更换yum源的方法

    2021年6月4日
    146
  • SecureCRT中文乱码问题完美解决「建议收藏」

    SecureCRT中文乱码问题完美解决「建议收藏」使用SecureCRT的时候,发现中文一直是乱码:上网搜查时编码问题,于是就把编码改为了UTF-8:然而并没有解决问题,中文变成了?:编码修正后,还是不行,点击Font,发现字符集是西文,马上修改成中文GB2312确定保存后,中文正常显示了:小结:影响中文显示一般先考虑编码方式,再考虑字符集设置。…

    2022年7月17日
    18
  • 十八万字《python从零到精通教程》第二版,贴心保姆教你从零变大神,学不会找我「建议收藏」

    文章目录一.pycharm下载安装二.python下载安装三.pycharm上配置python四.配置镜像源让你下载嗖嗖的快4.1pycharm内部配置4.2手动添加镜像源4.3永久配置镜像源五.插件安装(比如汉化?)5.1自动补码神器第一款5.2自动补码神器第二款5.2汉化pycharm5.3其它插件六.美女背景七.自定义脚本开头八、这个前言一定要看九、python入门十、python缩进十一、Python注释1.单行注释2.多行注释十二、Python变量1.变量定义理解2.变量名命名3.分配多个

    2022年4月10日
    37
  • springmvc向后端传值_在j2ee中,使用servlet过滤器时

    springmvc向后端传值_在j2ee中,使用servlet过滤器时如题,这个是以前做的笔记,现在搬到博客上……packagecom.ruide.action;​importjava.util.HashMap;importjava.util.Ma

    2022年8月16日
    6
  • matlab支持向量回归,支持向量回归 MATLAB代码

    matlab支持向量回归,支持向量回归 MATLAB代码支持向量回归MATLAB代码(2013-05-3116:30:35)标签:教育支持向量机和神经网络都可以用来做非线性回归拟合,但它们的原理是不相同的,支持向量机基于结构风险最小化理论,普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实,支持向量机的泛化能力强于神经网络,而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应…

    2022年6月6日
    95

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号