Question

判断两棵树是相等 最好能用递归算！！ 非二叉树！！！！

注意不是二叉树！！！！！！不是二叉树！！！！！！不是二叉树！！！！！！
我自己想出来了！
贴出来
public:
bool IsEqual(Tree<T> &tree);
private:
bool IsEqual(TreeNode<T> *p,TreeNode<T> *q);
/********************************************************************************************/
template<class T>
bool Tree<T>::IsEqual(Tree<T>& tree)
{
return IsEqual(root,tree.root);
}
template<class T>
bool Tree<T>::IsEqual(TreeNode<T> *p, TreeNode<T> *q)
{
return (p==NULL&&q==NULL)||(p!=NULL&&q!=NULL)&&(p->data==q->data)&&IsEqual(p->child,q->child)&&IsEqual(p->sibling,q->sibling);
}
其他零碎的就不贴了！！！！！！！

Answer 1

因为现实世界中存在这“树”这种结构——族谱、等级制度、目录分类等等，而为了研究这类问题，必须能够将树储存，而如何储存将取决于所需要的操作。这里有个问题，是否允许存在空树。有些书认为树都是非空的，因为树表示的是一种现实结构，而0不是自然数；我用过的教科书都是说可以有空树，当然是为了和二叉树统一。这个没有什么原则上的差别，反正就是一种习惯。

二叉树
二叉树可以说是人们假想的一个模型，因此，允许有空的二叉树是无争议的。二叉树是有序的，左边有一个孩子和右边有一个的二叉树是不同的两棵树。做这个规定，是因为人们赋予了左孩子和右孩子不同的意义，在二叉树的各种应用中，你将会清楚的看到。下面只讲解链式结构。看各种讲数据结构的书，你会发现一个有趣的现象：在二叉树这里，基本操作有计算树高、各种遍历，就是没有插入、删除——那树是怎么建立起来的？其实这很好理解，对于非线性的树结构，插入删除操作不在一定的法则规定下，是毫无意义的。因此，只有在具体的应用中，才会有插入删除操作。

节点结构
数据域、左指针、右指针肯定是必须的。除非很少用到节点的双亲，或者是资源紧张，建议附加一个双亲指针，这将会给很多算法带来方便，尤其是在这个“空间换时间”的时代。

template class T>

struct BTNode

{

BTNode(T data = T(), BTNodeT>* left = NULL, BTNodeT>* right = NULL, BTNodeT>* parent = NULL)

: data(data), left(left), right(right), parent(parent) {}

BTNodeT> *left, *right, *parent;

T data;

};

基本的二叉树类
template class T>

class BTree

{

public:

BTree(BTNodeT> *root = NULL) : root(root) {}

~BTree() { MakeEmpty(); }

void MakeEmpty() { destroy(root); root = NULL; }

protected:

BTNodeT> *root；

private:

void destroy(BTNodeT>* p)

{

if (p)

{

destroy(p->left);

destroy(p->right);

delete p;

}

}

}

二叉树的遍历
基本上有4种遍历方法，先、中、后根，逐层。当初我对这个很迷惑，搞这么多干什么？到了后面才明白，这是不同的应用需要的。例如，判断两个二叉树是否相等，只要子树根节点不同，那么就不等，显然这时要用先序遍历；而删除二叉树，必须先删除左右子树，然后才能删除根节点，这时就要用后序遍历。

实际上，搞这么多遍历方法，根本原因是在内存中储存的树是非线性结构。对于用数组储存的二叉树，这些名目繁多的方法都是没有必要的。利用C++的封装和重载特性，这些遍历方法能很清晰的表达。

1. 前序遍历......

追问

- -！拷也拷点有用的呀！！！你这是二叉链表 存储结构，我要的是树，应该用孩子兄弟链表的存储结构！！这个问题 我前几天已经想出来了！！！！

Answer 2

n3的方法：fi，j表示A树的i节点和B树的j节点，那么：fi,j=(fson[i],son[j])and起来，这里可以用网络流来做dp