数据结构-平衡二叉B树.zip

二叉平衡树的 PPT，内容结构还挺清晰的，尤其适合你刚开始接触这块的时候。PPT 开头就用大白话解释了什么是二叉平衡树，不会一上来就丢一堆定义，看着不累，吸收也快。 查找性能这块讲得也挺细，像是“为什么平衡比不平衡查得快？”、“树高怎么影响效率？”这些点都有涉及。看完之后，你再看AVL或者红黑树，思路会更顺。 构造部分讲了怎么一步步把普通的二叉树调成平衡树，还搭配图示，像左旋、右旋的逻辑，看一遍就能明白个七七八八。不只是讲原理，实际代码实现也能举一反三。 如果你想继续深入，可以看看这几个资源：二叉平衡树查找、二叉查找树基础方法，还有Python 实现源码，都蛮实用的。 ，适合想快速掌握平衡树核

查找时比较关键字次数约为log(n)，最小节点数为φ^(h+2)/5 - 1，最大深度为logφ(√5(n+1)) - 2。

一般情况下，作为二叉排序树的存储结构，我们选择二叉链表。typedef struct BiTNode { //结点结构struct BiTNode lchild, rchild; //左右孩子指针} BiTNode, *BiTree; TElemType data;

二叉排序树的查找逻辑，讲真，真的是数据结构里比较经典也比较高频的考点。PPT 的内容结构挺清晰，直接上来就是查找的三种情况，配图标注也比较直观，适合入门复习都用。你要是刚开始学二叉树，看这个基本能立住框架。 二叉排序树的查找分三种情况：相等就命中，小了往左找，大了往右找——不复杂，但得理解好它的递归逻辑。PPT 里没写代码，但照这个逻辑自己写个searchBST函数也不难。 如果你在写二叉查找树相关的课程设计、算法题，或者刷题卡住了，推荐你搭配这个课程设计实例一起看，思路更清晰。Python 实现源码也有，可以直接拿来跑。 对了，PPT 看完建议顺手把二叉树基础方法复习一下，多操作都能共用，是

二叉排序树可以是空树，或者左子树所有节点值小于根节点，右子树所有节点值大于根节点。左右子树本身也是二叉排序树，中序遍历时节点值有序。在数据结构的第六章中详细介绍了其排序和查找功能。

生成二叉排序树的过程及其特点：在查找时，若树中不存在相同键值的节点，则进行插入操作。插入规则如下：若树为空，则将节点作为根节点；否则，在左子树或右子树上查找，直到找到一个空的位置进行插入。第六章讨论排序和查找问题。

平衡二叉树的课程设计项目，代码结构清晰，逻辑也蛮直观的。前后端都有，想搞个毕业设计或课程作业的你可以直接拿来用，省不少事。项目里用到的语言也比较多，比如C++、Java、Python这些主流的都有，不挑技术栈。 整个资源库不仅有数据结构，还有不少和Web、移动端、AI、大数据相关的源码，挺全的。你要是打算从 0 到 1 做个像样的系统，直接用里面的骨架改一改就行，思路也有，代码也不难。 哦对了，还有蛮多例子可以参考，比如《数据结构课程设计实例构建二叉树》和《Java 实现二叉树先序遍历的代码示例》，对于初学者来说友好，照着练练手挺好上手的。 如果你卡在某个点，作者还挺乐意交流的，评论区或者私信

二叉查找树（BST），又称二叉排序树，是一种特殊的二叉树数据结构。每个节点包含一个键（key）、一个关联的值，以及左右子节点的指针。左子树中的所有节点的键小于当前节点，右子树中的所有节点的键大于当前节点。Python代码定义了Node和BST两个类：Node类用于节点创建，包含data属性存储键值，lchild和rchild分别指向左右子节点；BST类包含核心方法：search用于查找节点，insert用于插入节点，delete用于删除节点，以及preOrderTraverse用于先序遍历树结构。

二叉树和二叉查找树是计算机科学中重要的数据结构概念，在数据存储、检索和排序等领域有广泛应用。二叉树每个节点最多有两个子节点，分别为左子节点和右子节点。二叉查找树（BST）是二叉树的特殊形式，其特点包括：1. 每个节点的左子树只包含比节点小的元素；2. 每个节点的右子树只包含比节点大的元素；3. 左右子树也必须分别是二叉查找树。BST的定义通过Node对象实现，包括数据元素、左右子节点引用和显示节点数据的方法。创建BST类表示根节点为null的空树，并实现节点插入操作，根据节点元素大小更新父节点的子节点引用，以实现数据插入。