Ⅰ 二叉树实际应用场景有哪些
红黑二叉树(比MD5可是快多了) - .NET HASH表
STL HASH表
树 - 文件系统,
huffman编码- JPEG图象格式做成(主要用于压缩)这个应用够大了吧
还可以用于加密之类的
其他的不了解 可以查查其他的资料
Ⅱ 数据结构树和二叉树的实际应用
数据结构树和二叉树的实际应用：哈夫曼编码。
利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道的利用率，缩短信息传输的时间，降低传输成本。根据哈夫曼编码的原理，编写一个程序，在用户输入结点权值的基础上求哈夫曼编码。
从键盘输入若干字符及每个字符出现的频率，将字符出现的频率作为结点的权值，建立哈夫曼树，求出各字符的哈夫曼编码。
要求：输出存放哈夫曼树的数组HT的初态和终态；输出每个字符的哈夫曼编码；输入由上述若干字符组成的字符串，对电文进行编码并输出；输入电文的哈夫曼编码，进行译码并输出。
在计算机科学中，树是用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n（n>=0）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。(n = 0 时称为空树)
特点有：每个节点有零个或多个子节点；没有父节点的节点称为根节点；每一个非根节点有且只有一个父节点；除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树。
二叉树的性质：
二叉树的第ii层至多拥有2i−12i−1个节点数, ii>=1)；
深度为 kk的二叉树至多总共有 2k−12k−1 个节点数,(kk>=1)；
对任何一棵非空的二叉树TT，如果其叶片(终端节点)数为 n0n0，分支度为22的节点数为 n2n2，则 n0=n2+1。
(2)二叉树的应用范例扩展阅读：
树状图由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：
每个结点有零个或多个子结点；没有父结点的结点称为根结点；每一个非根结点有且只有一个父结点；除了根结点外，每个子结点可以分为多个不相交的子树；
单个结点是一棵树，树根就是该结点本身。
设T1,T2,..,Tk是树，它们的根结点分别为n1,n2,..,nk。用一个新结点n作为n1,n2,..,nk的父亲，则得到一棵新树，结点n就是新树的根。我们称n1,n2,..,nk为一组兄弟结点，它们都是结点n的子结点。我们还称T1,T2,..,Tk为结点n的子树。
空集合也是树，称为空树。空树中没有结点。
Ⅲ 二叉树的应用
一个单位有10个部门，每个部门都有一部电话，但是整个单位只有一根外线，当有电话打过来的时候，由转接员转到内线电话，已知各部门使用外线电话的频率为（次/天）
5 20 10 12 8 4 3 5 6 9
问应该如何设计个内线电话号码，使得接线员拨号次数尽可能少？
这是哈夫曼树的应用
Ⅳ 二叉树是用来干什么的在软件工程方面有什么用途，请帮小弟举几个实例。
二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。
在计算机科学中，二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”和“右子树”。
根据不同的用途可分为：
1、完全二叉树——若设二叉树的高度为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层有叶子结点，并且叶子结点都是从左到右依次排布，这就是完全二叉树。
2、满二叉树——除了叶结点外每一个结点都有左右子叶且叶子结点都处在最底层的二叉树。
3、平衡二叉树——平衡二叉树又被称为AVL树（区别于AVL算法），它是一棵二叉排序树，且具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
(4)二叉树的应用范例扩展阅读
深度为h的二叉树最多有个结点(h>=1)，最少有h个结点。对于任意一棵二叉树，如果其叶结点数为N0，而度数为2的结点总数为N2，则N0=N2+1。
有N个结点的完全二叉树各结点如果用顺序方式存储，则结点之间有如下关系为若I为结点编号则 如果I>1，则其父结点的编号为I/2。如果2*I<=N，则其左孩子（即左子树的根结点）的编号为2*I。若2*I>N，则无左孩子。如果2*I+1<=N，则其右孩子的结点编号为2*I+1。
Ⅳ 二叉树在实际项目中的应用有哪些
实际上，在项目中是有硬性有的，所以说在很多地方都被找到了正规的一些发展地区的方向和它的功能
Ⅵ 求“二叉树及其应用”的论文
实验六
二叉树及其应用（一）
题一：二叉树采用二叉链表结构表示。设计并实现如下算法：后序递归建树，先序非递归遍历该树。
题二：二叉树采用二叉链表结构表示。设计并实现如下算法：输入某棵二叉树的广义表形式，建立该二叉树，并按层次遍历该二叉树。
实验七
二叉树及其应用（二）
题一：二叉树采用二叉链表结构表示。设计并实现如下算法：求一棵二叉树的深度和双分支结点的个数。
题二：二叉树采用二叉链表结构表示。设计并实现如下算法：按输入的关键字序列建立一棵二叉排序树，并删除该二叉排序树上的一个结点。
我们搞NOIP时用pascal做过此类问题
你如果也是用的这个语言的话
可以去下载NOIP的辅导资料来看看
Ⅶ 二叉树在计算机科学与技术中的应用有哪些
霍夫曼编码：这是一种数据压缩方法，利用一棵霍夫曼树（本质为二叉树）来压缩一组数据。
优先级队列：它使用一棵二叉树来记录集合中元素的优先级，并将其排序，为解决问题提供更好的方案。
事件调度：主要使用二叉搜索树，这能够使得查找信息更加高效。
数据库系统：主要使用B树，这能够使插入和删除操作更加高效。
用户界面：在图形用户界面中，窗口按树形结构组织，如windows系统。
文件系统：文件按树形结构组织，如windows系统。
人工智能：比如棋类这种逻辑类的游戏，可以把步骤生成决策树。
以上如果需要详细了解，可直接网络相关名词。
Ⅷ 什么是二叉树，举一个二叉树的例子
树是一种重要的非线性数据结构，直观地看，它是数据元素（在树中称为结点）按分支关系组织起来的结构，很象自然界中的树那样。树结构在客观世界中广泛存在，如人类社会的族谱和各种社会组织机构都可用树形象表示。树在计算机领域中也得到广泛应用，如在编译源程序如下时，可用树表示源源程序如下的语法结构。又如在数据库系统中，树型结构也是信息的重要组织形式之一。一切具有层次关系的问题都可用树来描述。树结构的特点是：它的每一个结点都可以有不止一个直接后继，除根结点外的所有结点都有且只有一个直接前趋。以下具体地给出树的定义及树的数据结构表示。树是由一个或多个结点组成的有限集合，其中：⒉剩下的结点被分成n>=0个互不相交的集合T1、T2、......Tn，而且， 这些集合的每一个又都是树。树T1、T2、......Tn被称作根的子树(Subtree)。1.树的度——也即是宽度，简单地说，就是结点的分支数。以组成该树各结点中最大的度作为该树的度，如上图的树，其度为3;树中度为零的结点称为叶结点或终端结点。树中度不为零的结点称为分枝结点或非终端结点。除根结点外的分枝结点统称为内部结点。2.树的深度——组成该树各结点的最大层次，如上图，其深度为4；3.森林——指若干棵互不相交的树的集合，如上图，去掉根结点A，其原来的二棵子树T1、T2、T3的集合{T1,T2,T3}就为森林；4.有序树——指树中同层结点从左到右有次序排列，它们之间的次序不能互换，这样的树称为有序树，否则称为无序树。树的表示方法有许多，常用的方法是用括号：先将根结点放入一对圆括号中，然后把它的子树由左至右的顺序放入括号中，而对子树也采用同样的方法处理；同层子树与它的根结点用圆括号括起来，同层子树之间用逗号隔开，最后用闭括号括起来。如上图可写成如下形式：二叉树也是递归定义的，其结点有左右子树之分，逻辑上二叉树有五种基本形态：注意：尽管二叉树与树有许多相似之处，但二叉树不是树的特殊情形。(1)完全二叉树——只有最下面的两层结点度小于2，并且最下面一层的结点都集中在该层最左边的若干位置的二叉树；(2)满二叉树——除了叶结点外每一个结点都有左右子女且叶结点都处在最底层的二叉树,。(1) 在二叉树中，第i层的结点总数不超过2^(i-1)；(2) 深度为h的二叉树最多有2h-1个结点(h>=1)，最少有h个结点；(3) 对于任意一棵二叉树，如果其叶结点数为N0，而度数为2的结点总数为N2，(5)有N个结点的完全二叉树各结点如果用顺序方式存储，则结点之间有如下关系：若I为结点编号则 如果I<>1，则其父结点的编号为I/2；如果2*I<=N，则其左儿子（即左子树的根结点）的编号为2*I；若2*I>N，则无左儿子；如果2*I+1<=N，则其右儿子的结点编号为2*I+1；若2*I+1>N，则无右儿子。(2)链表存储方式，如：5.普通树转换成二叉树：凡是兄弟就用线连起来，然后去掉父亲到儿子的连线，只留下父母到其第一个子女的连线。二叉树很象一株倒悬着的树，从树根到大分枝、小分枝、直到叶子把数据联系起来，这种数据结构就叫做树结构，简称树。树中每个分叉点称为结点，起始结点称为树根，任意两个结点间的连接关系称为树枝，结点下面不再有分枝称为树叶。结点的前趋结点称为该结点的"双亲"，结点的后趋结点称为该结点的"子女"或"孩子"，同一结点的"子女"之间互称"兄弟"。二、二叉树：二叉树是一种十分重要的树型结构。它的特点是，树中的每个结点最多只有两棵子树，即树中任何结点的度数不得大于2。二叉树的子树有左右之分，而且，子树的左右次序是重要的，即使在只有一棵子树的情况下，也应分清是左子树还是右子树。定义：二叉树是结点的有限集合，这个集合或是空的，或是由一个根结点和两棵互不相交的称之为左子树和右子树的二叉树组成。对满二叉树，从第一层的结点(即根)开始，由下而上，由左及右，按顺序结点编号，便得到满二叉树的一个顺序表示。据此编号，完全二叉树定义如下：一棵具有n个结点，深度为K的二叉树，当且仅当所有结点对应于深度为K的满二叉树中编号由1至n的那些结点时，该二叉树便是完全二叉树。图4是一棵完全二叉树。遍历是对树的一种最基本的运算，所谓遍历二叉树，就是按一定的规则和顺序走遍二叉树的所有结点，使每一个结点都被访问一次，而且只被访问一次。由于二叉树是非线性结构，因此，树的遍历实质上是将二叉树的各个结点转换成为一个线性序列来表示。设L、D、R分别表示遍历左子树、访问根结点和遍历右子树， 则对一棵二叉树的遍历有三种情况：DLR（称为先根次序遍历），LDR（称为中根次序遍历），LRD （称为后根次序遍历）。
Ⅸ 数据结构树和二叉树有哪些实际应用
一个单位有10个部门，每个部门都有一部电话，但是整个单位只有一根外线，当有电话打过来的时候，由转接员转到内线电话，已知各部门使用外线电话的频率为（次/天）
5 20 10 12 8 4 3 5 6 9
问应该如何设计个内线电话号码，使得接线员拨号次数尽可能少？
这是哈夫曼树的应用。
一种数据结构，用于保存和处理树状的数据，如家谱。
应用极为广泛，因为根据数据结构的理论，任何复杂的树够可以转换为二叉中并进行处理。
二叉树再排序、查找、大规模数据索引方面有很多很多应用。
二叉树排序是简单算法排序中速度最快的。
树的一个大类是自平衡二叉搜索树 (self-balanced BST), 变种特别多:RB 树是每个节点是红色或者黑色, 颜色隔代遗传AVL 树是每个节点包含平衡因子, 等于左高-右高Splay 树是每个节点带个父节点的指针Treap 是每个节点都带个随机的 priority number, parent priority >= child priority。
自平衡二叉搜索树在面试中经常出现, 但做网页的互联网码农却很少用得上，如果是当 Map 用, 往往还不如直接上哈希表. 如果是当排序用, 不如直接用排序算法... 不过也有有用的时候, 例如查找一个数字的上下界。
树的另一个大类是 Trie, 特点是能保证字典序, 存储词典的空间压缩率高, 能做前缀搜索. 在正则匹配, 数据压缩, 构建索引都可能用到. Trie 也有不少变种:Double Array - trie 的一个经典实现。
每个节点可以存一段字符串而不限于一个字符Judy Array - 基于 256-ary radix tree, 用了 20 种压缩方式, 极其复杂...Burst Trie - 如果一个子树足够小, 就用 binary 堆的方式存储,。
不过压缩效果一般HAT Trie - 压缩率高而且不容易出现 CPU cache miss, 查速接近哈希表而耗内存少得多. 节点可以是以下三种之一: Array Hash, 序列化的 Bucket, 传统 Trie nodeMARISA Trie - 压缩率最高, 支持 mmap 载入, 也是用了很多压缩技巧的复杂实现, 就是构建比较花时间, 也不能动态更新。
Ⅹ C语言 二叉树的应用，跪求高手。
二叉树的前序、中序、后序遍历
#include<malloc.h>
//
malloc()等
#include<stdio.h>
//
标准输入输出头文件，包括EOF(=^Z或F6)，NULL等
#include<stdlib.h>
//
atoi()，exit()
#include<math.h>
//
数学函数头文件，包括floor()，ceil()，abs()等
#define
ClearBiTree
DestroyBiTree
//
清空二叉树和销毁二叉树的操作一样
typedef
struct
BiTNode
{
int
data;
//
结点的值
BiTNode
*lchild,*rchild;
//
左右孩子指针
}BiTNode,*BiTree;
int
Nil=0;
//
设整型以0为空
void
visit(int
e)
{
printf("%d
",e);
//
以整型格式输出
}
void
InitBiTree(BiTree
&T)
{
//
操作结果：构造空二叉树T
T=NULL;
}
void
CreateBiTree(BiTree
&T)
{
//
算法6.4：按先序次序输入二叉树中结点的值(可为字符型或整型，在主程中定义)，
//
构造二叉链表表示的二叉树T。变量Nil表示空(子)树。修改
int
number;
scanf("%d",&number);
//
输入结点的值
if(number==Nil)
//
结点的值为空
T=NULL;
else
//
结点的值不为空
{
T=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));
//
生成根结点
if(!T)
exit(OVERFLOW);
T->data=number;
//
将值赋给T所指结点
CreateBiTree(T->lchild);
//
递归构造左子树
CreateBiTree(T->rchild);
//
递归构造右子树
}
}
void
DestroyBiTree(BiTree
&T)
{
//
初始条件：二叉树T存在。操作结果：销毁二叉树T
if(T)
//
非空树
{
DestroyBiTree(T->lchild);
//
递归销毁左子树，如无左子树，则不执行任何操作
DestroyBiTree(T->rchild);
//
递归销毁右子树，如无右子树，则不执行任何操作
free(T);
//
释放根结点
T=NULL;
//
空指针赋0
}
}
void
PreOrderTraverse(BiTree
T,void(*Visit)(int))
{
//
初始条件：二叉树T存在，Visit是对结点操作的应用函数。修改算法6.1
//
操作结果：先序递归遍历T，对每个结点调用函数Visit一次且仅一次
if(T)
//
T不空
{
Visit(T->data);
//
先访问根结点
PreOrderTraverse(T->lchild,Visit);
//
再先序遍历左子树
PreOrderTraverse(T->rchild,Visit);
//
最后先序遍历右子树
}
}
void
InOrderTraverse(BiTree
T,void(*Visit)(int))
{
//
初始条件：二叉树T存在，Visit是对结点操作的应用函数
//
操作结果：中序递归遍历T，对每个结点调用函数Visit一次且仅一次
if(T)
{
InOrderTraverse(T->lchild,Visit);
//
先中序遍历左子树
Visit(T->data);
//
再访问根结点
InOrderTraverse(T->rchild,Visit);
//
最后中序遍历右子树
}
}
void
PostOrderTraverse(BiTree
T,void(*Visit)(int))
{
//
初始条件：二叉树T存在，Visit是对结点操作的应用函数
//
操作结果：后序递归遍历T，对每个结点调用函数Visit一次且仅一次
if(T)
//
T不空
{
PostOrderTraverse(T->lchild,Visit);
//
先后序遍历左子树
PostOrderTraverse(T->rchild,Visit);
//
再后序遍历右子树
Visit(T->data);
//
最后访问根结点
}
}
void
main()
{
BiTree
T;
InitBiTree(T);
//
初始化二叉树T
printf("按先序次序输入二叉树中结点的值,输入0表示节点为空，输入范例：1
2
0
0
3
0
0\n");
CreateBiTree(T);
//
建立二叉树T
printf("先序递归遍历二叉树：\n");
PreOrderTraverse(T,visit);
//
先序递归遍历二叉树T
printf("\n中序递归遍历二叉树：\n");
InOrderTraverse(T,visit);
//
中序递归遍历二叉树T
printf("\n后序递归遍历二叉树：\n");
PostOrderTraverse(T,visit);
//
后序递归遍历二叉树T
}