下列存储形式中，（）是树的存储形式。

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第1题

下列存储形式中，（）不是树的存储形式。

A. 双亲表示法

B. 左子女右兄弟表示法

C. 广义表表示法

D. 顺序表示法

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第2题

下列存储形式中，哪个不是树的存储形式( )。

A．双亲表示法

B．位示图法

C．广义表表示法

D．孩子兄弟表示法

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第3题

在下列存储形式中，哪一个不是树的存储形式?( )

A．双亲表示法

B．孩子链表表示法

C．孩子兄弟表示法

D．顺序存储表示法

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第4题

在下列存储形式中，哪一个不是树的存储形式?( )【北方交通大学2001一、23(2分)】

A．双亲表示法

B．孩子链表表示法

C．孩子兄弟表示法

D．顺序存储表示法

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第5题

阅读下列函数说明和C函数，将应填入(n)处的字句写在对应栏内。[说明]

邻接表是图的一种顺序存储与链式存储结合的存储方法。其思想是：对于图G中的每个顶点 vi，将所有邻接于vi的顶点vj连成一个单链表，这个单链表就称为顶点vi的邻接表，其中表头称作顶点表结点VertexNode，其余结点称作边表结点EdgeNode。将所有的顶点表结点放到数组中，就构成了图的邻接表AdjList。邻接表表示的形式描述如下： define MaxVerNum 100 /*最大顶点数为100*/

typedef struct node{ /*边表结点*/

int adjvex; /*邻接点域*/

struct node *next; /*指向下一个边表结点的指针域*/ }EdgeNode;

typedef struct vnode{ /*顶点表结点*/

int vertex; /*顶点域*/

EdgeNode *firstedge; /*边表头指针*/

}VertexNode;

typedef VertexNode AdjList[MaxVerNum]; /*AdjList是邻接表类型*/

typedef struct{

AdjList adjlist; /*邻接表*/

int n; /*顶点数*/

}ALGraph; /*ALGraph是以邻接表方式存储的图类型*/

深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广。

下面的函数利用递归算法，对以邻接表形式存储的图进行深度优先搜索：设初始状态是图中所有顶点未曾被访问，算法从某顶点v出发，访问此顶点，然后依次从v的邻接点出发进行搜索，直至所有与v相连的顶点都被访问；若图中尚有顶点未被访问，则选取这样的一个点作起始点，重复上述过程，直至对图的搜索完成。程序中的整型数组visited[]的作用是标记顶点i是否已被访问。

[函数]

void DFSTraverseAL(ALGraph *G)/*深度优先搜索以邻接表存储的图G*/

{ int i;

for(i=0;i＜(1);i++) visited[i]=0;

for(i=0;i＜(1);i++)if((2)) DFSAL(G,i);

}

void DFSAL(ALGraph *G,int i) /*从Vi出发对邻接表存储的图G进行搜索*/

{ EdgeNode *p;

(3);

p=(4);

while(p!=NULL) /*依次搜索Vi的邻接点Vj*/

{ if(! visited[(5)]) DFSAL(G,(5));

p=p-＞next; /*找Vi的下一个邻接点*/

}

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第6题

下列关于数据结构的叙述中，正确的是______。

A．实际应用中，队列的顺序存储结构一般采用循环队列的形式

B．递推算法结构程序一般比递归算法结构程序更精练

C．树是一种线性结构

D．用一维数组存储二叉树，总是以先序遍历的顺序存储各结点

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第7题

阅读下列说明、图和C代码。

[说明5-1]

B树是一种多叉平衡查找树。一棵m阶的B树，或为空树，或为满足下列特性的m叉树：

①树中每个结点最多有m棵子树；

②若根结点不是叶子结点，则它至少有两棵子树；

⑧除根之外的所有非叶子结点至少有[m/2]棵子树；

④所有的非叶子结点中包含下列数据信息：

(n，A0，K1，A1，K2，A2， …，Kn，An)其中：Ki(i=1，2，…，n)为关键字，且Ki＜Ki+1(i=1，2，…，n-1)；Ai(i=0，1，…，n)为指向子树根结点的指针，且指针Ai-1，所指子树中所有结点的关键字均小于Ki，Ai+1，所指子树中所有结点的关键字均大于Ki，n为结点中关键字的数目。

⑤所有的叶子结点都出现在同一层次上，并且不带信息(可以看作是外部结点或查找失败的结点，实际上这些结点不存在，指向这些结点的指针为空)。

例如，一棵4阶B树如下图所示(结点中关键字的数目省略)。

B树的阶M、bool类型、关键字类型及B树结点的定义如下：

define M 4 /*B树的阶*/

typedef enum {FALSE=0,TRUE=1}bool；

typedef int ElemKeyType；

typedef struct BTreeNode {

int numkeys； /*结点中关键字的数日*/

struct BTreeNode*parent； /*指向父结点的指针，树根的父结点指针为空*/

struct BTreeNode *A[M]； /*指向子树结点的指针数组*/

ElemKeyType K[M]； /*存储关键字的数组，K[0]闲置不用*/

}BTreeNode；

函数SearchBtree(BTreeNode*root，ElemKcyTypeakey,BTreeNode：*pb)的功能是：在给定的一棵M阶B树中查找关键字akey所在结点，若找到则返回TRUE，否则返回 FALSE。其中，root是指向该M阶B树根结点的指针，参数ptr返回akey所在结点的指针，若akey不在该B树中，则ptr返回查找失败时空指针所在结点的指针。例如，在上图所示的4阶B树中查找关键字25时，ptr返回指向结点e的指针。

注；在结点中查找关键字akey时采用二分法。

[函数5-1]

bool SearchBtree(BTreeNode* root, ElemKeyType akey, BTreeNode **ptr)

{

int lw, hi, mid;

BTreeNode*p = root;

*ptr = NULL;

while ( p ) {

1w = 1; hi=(1);

while (1w ＜= hi) {

mid = (1w + hi)/2;

if (p -＞ K[mid] == akey) {

*ptr = p;

return TRUE;

}

else

if ((2))

hi=mid - 1;

else

1w = mid + 1;

}

*ptr = p;

p = (3);

}

return FALSE;

}

[说明5-2]

在M阶B树中插入一个关键字时，首先在最接近外部结点的某个非叶子结点中增加一个关键字，若该结点中关键字的个数不超过M-1，则完成插入；否则，要进行结点的“分裂”处理。所谓“分裂”，就是把结点中处于中间位置上的关键字取出来并插入其父结点中，然后以该关键字为分界线，把原结点分成两个结点。“分裂”过程可能会一直持续到树根，若树根结点也需要分裂，则整棵树的高度增加1。

例如，在上图所示的B树中插入关键字25时，需将其插入结点e中。由于e中已经有3个关键字，因此将关键字24插入结点e的父结点b，并以24为分界线将结点e分裂为e1和e2两个结点，结果如下图所示。