队列
做了限制线性表，在一端增长，在另外一端删除的线性表。 先进先出。
允许增加的一端，队尾，
允许删除的一端，队头
循环队列：
队空，head==tail
满队 ，tail+1 == head;
作用： 做缓冲区(速度不匹配)
树
有n节点的有限集合。
根(最上面)，叶子节点(最下面的节点)，分支节点(中间节点)
树的度：结点中最大的度为树的度
树的高度：从当前节点到最远叶子节点的路径上的节点总数（叶子节点高度为 1，根节点高度等于二叉树的总高度）。
树的深度：从根节点到当前节点的路径上的节点总数（根节点深度为 1，叶子节点深度等于其层级）。
所有的N叉树都可以旋转成二叉树
二叉树，树的度为2.
二叉树树的特性
任意二叉树，i层上最多有2^(i-1)个结点
深度为K的二叉树至多有2^k-1个结点
有n个结点的完全二叉树深度为（logn/log2）+1（向下取整）
所有类型的二叉树都满足：n=n0+n1+n2
原因：总节点数 = 叶子节点数 + 1 子节点节点数 + 2 子节点节点数。
叶子节点数 = 2 子节点节点数 + 1（此公式对所有二叉树均成立，无论是否为特殊类型）。
完全二叉树的\(n_1\)只能是 0 或 1（因最后一层叶子节点靠左排列，不会出现 "单个子节点在右侧" 的情况）：
若 n 为奇数（总节点数为奇）：\(n_1 = 0\)，则\(n_0 = (n + 1)/2\)，\(n_2 = (n - 1)/2\)；
若 n 为偶数（总节点数为偶）：\(n_1 = 1\)，则\(n_0 = n/2\)，\(n_2 = n/2 - 1\)。
特殊的二叉树：斜树
满二叉树：除叶子节点外，所有内部节点都有 2 个子节点，且叶子节点都在同一层级。
-
总节点数 = \(2^h - 1\)（h 为树的高度）；
-
叶子节点数 = \(2^{h-1}\)（占总节点数的一半）；
-
不存在仅含 1 个子节点的节点。
完全二叉树：按 "层序遍历顺序" 给节点编号（1~n，n 为总节点数），每个节点的编号都与满二叉树对应位置一致。青春版的满二叉树
二叉树的遍历
广度遍历（从上往下，从左往右）
cs
void Levelordertrav(TreeNode* root, SeqQue* sq)
{
if (root == NULL)
{
return;
}
EnterSeqQue(sq, &root);
DATATYPE data = 0;
while (!IsEmptySeqQue(sq))
{
(data) = *GetHeadSeqQue(sq);
QuitSeqQue(sq);
printf("%c", data->data);
if (NULL != data->left)
EnterSeqQue(sq, &data->left);
if (NULL != data->right)
EnterSeqQue(sq, &data->right);
}
}深度遍历
用递归的方法：
前序（根左右）
cs
void PreOrderTravel(TreeNode* root)
{
if (NULL == root)
{
return;
}
else
{
printf("%c", root->data);
PreOrderTravel(root->left);
PreOrderTravel(root->right);
}
}中序（左根右）
cs
void MidOrderTravel(TreeNode* root)
{
if (NULL == root)
{
return;
}
else
{
MidOrderTravel(root->left);
printf("%c", root->data);
MidOrderTravel(root->right);
}
}后序（左右根）
cs
void LastOrderTravel(TreeNode* root)
{
if (NULL == root)
{
return;
}
else
{
LastOrderTravel(root->left);
LastOrderTravel(root->right);
printf("%c", root->data);
}
}哈夫曼树
带权路径（WPL）最小的树
-
节点的权值（Weight）
为每个节点赋予的一个 "数值属性"，代表该节点的 "重要性" 或 "出现频率"（如在数据压缩中，权值可表示字符的出现次数）。
-
路径长度（Path Length）
从树的根节点到某一节点的路径上，所经过的 "边的数量"。例如：根节点到其直接子节点的路径长度为 1，到孙节点的路径长度为 2。
-
带权路径长度（Weighted Path Length, WPL）
哈夫曼树的核心评价指标，分为节点的带权路径长度 和树的带权路径长度：
- 节点的带权路径长度 = 该节点的权值 × 根节点到该节点的路径长度；
- 树的带权路径长度 = 所有叶子节点的带权路径长度之和（注意：内部节点的权值不参与计算，仅关注叶子节点）。
哈夫曼树的构建步骤
核心是 "每次选两个权值最小的节点合并"
-
初始化：生成初始叶子节点
将所有给定的权值分别作为 "独立的节点"（每个节点均为叶子节点，无父节点和子节点），并将这些节点放入一个优先队列（最小堆） 中（便于快速获取权值最小的节点）。
初始队列：2, 3, 5, 7（堆顶为 2，权值最小）。
-
迭代合并：生成内部节点
重复以下操作，直到队列中仅剩 1 个节点（即根节点）：
- 步骤 1：从队列中取出权值最小的两个节点（记为 A 和 B，A 的权值 ≤ B 的权值）；
- 步骤 2：创建一个新的内部节点 C，其权值 = A 的权值 + B 的权值；
- 步骤 3：将 A 作为 C 的左子节点，B 作为 C 的右子节点（左、右顺序可互换，不影响 WPL，但影响后续编码）；
- 步骤 4：将新节点 C 放入优先队列中。
以 {2, 3, 5, 7} 为例，具体合并过程：
- 第 1 次合并：取 2（A）和 3（B）→ 生成 C（权值 5），队列变为 5, 5, 7；
- 第 2 次合并：取 5（A，新生成的 C）和 5（B，原叶子节点）→ 生成 D（权值 10），队列变为 7, 10；
- 第 3 次合并：取 7（A）和 10（B）→ 生成 E（权值 17），队列变为 17（仅剩根节点，合并结束）。
-
最终结果
队列中剩余的节点（权值 17）即为哈夫曼树的根节点，从根到叶子的路径构成完整的哈夫曼树（结构如前文示例中的树 2）。
哈夫曼编码
编码规则
基于构建好的哈夫曼树，为每个叶子节点（对应原始字符）分配二进制编码：
- 从根节点出发，向左子树走记为 "0" ，向右子树走记为 "1"；
- 从根节点到某叶子节点的 "0/1 序列"，即为该叶子节点（字符）的哈夫曼编码。