【数据结构】二叉树的链式结构的实现 -- 详解

一、前置说明

在学习二叉树的基本操作前,需先要创建一棵二叉树,然后才能学习其相关的基本操作。为了降低大家学习成本,此处手动快速创建一棵简单的二叉树,快速进入二叉树操作学习。
typedef char BTDataType;

typedef struct BinaryTreeNode
{
	BTDataType data;
	struct BinaryTreeNode* left;
	struct BinaryTreeNode* right;
}BTNode;

// 动态申请一个新节点
BTNode* BuyNode(BTDataType x)
{
	BTNode* newnode = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));
	assert(newnode);

	newnode->data = x;
	newnode->left = NULL;
	newnode->right = NULL;

	return newnode;
}

BTNode* CreatBinaryTree()
{
    BTNode* node1 = BuyNode(1);
    BTNode* node2 = BuyNode(2);
    BTNode* node3 = BuyNode(3);
    BTNode* node4 = BuyNode(4);
    BTNode* node5 = BuyNode(5);
    BTNode* node6 = BuyNode(6);
 
    node1->left = node2;
    node1->right = node4;
    node2->left = node3;
    node4->left = node5;
    node4->right = node6;
    return node1;
}

注意:上述代码并不是创建二叉树的方式。


二、构建二叉树

// 通过前序遍历的数组"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树
BTNode* BinaryTreeCreate(BTDataType* a, int n, int* pi)
{
	if (*pi >= n)
	{
		return NULL;
	}

	char ch = a[*pi];
	(*pi)++;

	if (ch == '#')
	{
		return NULL;
	}

	BTNode* newNode = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));
	newNode->data = ch;
	newNode->left = BinaryTreeCreate(a, n, pi);
	newNode->right = BinaryTreeCreate(a, n, pi);

	return newNode;
}

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三、二叉树的遍历

学习二叉树结构,最简单的方式就是遍历。所谓二叉树遍历 (Traversal) 是按照某种特定的规则,依次对二叉 树中的节点进行相应的操作,并且每个节点只操作一次。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。 遍历是二叉树上最重要的运算之一,也是二叉树上进行其它运算的基础。
【数据结构】二叉树的链式结构的实现 -- 详解_第2张图片

二叉树的遍历方式主要有四种,先介绍三种,最后再介绍第四种。(利用了分治的思想)

  1. 序遍历 (Preorder Traversal 亦称先序遍历),方式为先遍历根结点,左子树,右子树
  2. 序遍历 (Inorder Traversal),方式为先遍历左子树,根结点,右子树
  3. 序遍历 (Postorder Traversal),方式为先遍历左子树,右子树,根结点
// 二叉树前序遍历
void PreOrder(BTNode* root);
// 二叉树中序遍历
void InOrder(BTNode* root);
// 二叉树后序遍历
void PostOrder(BTNode* root);

其中这三种遍历方式一般都用递归进行实现。

由于被访问的结点必是某子树的根,所以 N(Node)、L(Left subtree)和 R(Right subtree)又可解释为 根、根的左子树和根的右子树。NLR、LNR 和 LRN分别又称为先根遍历、中根遍历和后根遍历
注意

1️⃣ 深度优先遍厉前序遍厉、中序遍厉、后序遍厉,注意有些说法只认同前序遍厉

2️⃣ 广度优先遍厉层序遍厉


1、前序遍历

【数据结构】二叉树的链式结构的实现 -- 详解_第3张图片

按照前序遍历的方式,我们应该先遍历根结点 A,然后再去遍历左子树。当进入左子树后,我们需要再执行前序遍历方式,即遍历 A 的左子树中的根结点 B,然后再遍历 B 的左子树。当我们再进入左子树,又是先遍历根结点D,然后又遍历左子树,按照顺序遍历到 R,此时终于完成根结点,左子树,接下来遍历右子树。进入右子树后,又遍历根结点T... ...,所以这种遍历方式属于递归性质的。(遍历顺序为:A–>B–>D–>R–>T–>E–>Y–>C–>Q–>U–>W

// 二叉树前序遍历 
void BinaryTreePrevOrder(BTNode* root) // 根->左子树->右子树
{
	if (root == NULL)
	{
		printf("# "); // 用#代表NULL
		return;
	}
	printf("%c ", root->data);
	BinaryTreePrevOrder(root->left);
	BinaryTreePrevOrder(root->right);
}
【递归图解】

2、中序遍历

中序遍历方式为左子树,根结点,右子树。仍以上面的图为例,遍历顺序为:

R–>D–>T–>B–>E–>Y–>A–>Q–>U–>C–>W

// 二叉树中序遍历
void BinaryTreeInOrder(BTNode* root)// 左子树->根->右子树
{
	if (root == NULL)
	{
		printf("# ");
		return;
	}

	BinaryTreeInOrder(root->left);
	printf("%c ", root->data);
	BinaryTreeInOrder(root->right);
}

3、后序遍历

后序遍历方式为 左子树,右子树,根结点。仍以上面的图为例,遍历顺序应该为:

R–>T–>D–>Y–>E–>B–>U–>Q–>W–>C–>A

// 二叉树后序遍历
void BinaryTreePostOrder(BTNode* root) // 左子树->右子树->根
{
	if (root == NULL)
	{
		printf("# ");
		return;
	}

	BinaryTreePostOrder(root->left);
	BinaryTreePostOrder(root->right);
	printf("%c ", root->data);
}

【总结】 

【数据结构】二叉树的链式结构的实现 -- 详解_第4张图片
  • 前序遍历结果:1->2->3->4->5->6
  • 中序遍历结果:3->2->1->5->4->6
  • 后序遍历结果:3->2->5->6->4->1

【数据结构】二叉树的链式结构的实现 -- 详解_第5张图片


4、层序遍历

层序遍历:除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外,还可以对二叉树进行层序遍历。
设二叉树的根节点所在层数为 1,层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发,首先访问第一层的树根节点,然后从左到右访问第 2 层上的节点,接着是第三层的节点,以此类推,自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历
【数据结构】二叉树的链式结构的实现 -- 详解_第6张图片
// 层序遍历
void LevelOrder(BTNode* root);

注意:层序遍历一般需要使用队列。 (队列内容前面已经详细介绍过了)

【思路】先让根入队列,然后再让根出队列,当左子树不为 NULL 时让左子树入队列,当右子树不为NULL时让右子树入队列,然后不断地迭代下去,直至队列为空。记得出队列前要保存当前值来访问到该元素,Pop 到队列当中的值是地址,通过该地址来访问其中的 data

【数据结构】二叉树的链式结构的实现 -- 详解_第7张图片

层序遍历结果为: 3->4->3->8->6->6->7

我们该如何利用队列实现呢?

  1. 判断当前队列是否为空。
  2. 队列为空:结束;队列非空:取出队列第一个元素入队列。
  3. 上一层出来后,再入下一层(即它的左右孩子节点)。

【数据结构】二叉树的链式结构的实现 -- 详解_第8张图片  ​

由于前面已经对队列的各种操作进行了详解,这里就不展开讲了。(直接运用之前写的 Queue.c 和 Queue.h)

// 层序遍历
void BinaryTreeLevelOrder(BTNode* root)
{
	Queue q;
	QueueInit(&q);
	if (root) // 树的根节点root不为空 将根节点入队列
	{
		QueuePush(&q, root);
	}

	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode* front = QueueFront(&q); // 获取队列头部元素
		printf("%c ", front->data); // 打印节点值
		QueuePop(&q); // 出队列

		// 如果当前树根的左右孩子不为空 则分别入队列
		if (front->left)
		{
			QueuePush(&q, front->left);
		}
		if (front->right)
		{
			QueuePush(&q, front->right);
		}
	}
	printf("\n");
	QueueDestroy(&q);
}

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四、二叉树其它接口的实现

1、二叉树的节点个数

按照递归思想,计算二叉树的节点数量,我们可以认为 二叉树的节点个数 = 左子树数量 + 右子树数量 + 1,其中 1 是当前根节点数量(前提条件是存在根节点)。

⚪【思想 1】

迭代,使用栈来模拟递归的过程,用全局变量 / 静态局部变量来记录节点个数,遍历二叉树的所有节点,并累加节点的个数。


⚪【思想 2】

递归,利用分治的思想,函数使用带返回值的方式,其内部的递归本质上是一个后序遍厉(左子树->右子树->根节点)。

// 二叉树节点个数
int BinaryTreeSize(BTNode* root)
{
	return root == NULL ? 0 : BinaryTreeSize(root->left) + BinaryTreeSize(root->right) + 1;
}

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2、二叉树叶子节点个数

按照递归的思想,计算二叉树的叶子节点数量,我们可以认为 叶子节点个数 = 左子树叶子节点个数 + 右子树叶子节点个数 + 0,0 是因为当前根结点有子树,说明根结点不是叶子结点。

⚪【思想】

以 left 和 right 为标志,如果都为 NULL,则说明该节点是叶子节点。

// 二叉树叶子节点个数
int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root)
{
    // 先判断当前访问的节点是否为空
	if (root == NULL) 
	{
		return 0;
	}

    // 当前节点不为空,它的左右孩子都为空,说明该节点是叶子节点
	if (root->left == NULL && root->right == NULL)
	{
		return 1;
	}

    // 当前节点不为空,左右孩子不都为空,则继续往下遍历
	return BinaryTreeLeafSize(root->left) + BinaryTreeLeafSize(root->right);
}

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3、二叉树第k层节点个数

⚪【思想】

求当前树的第 k 层节点个数 = 左子树的第 k-1 层节点个数 + 右子树的第 k-1 层节点个数 (当 k=1 时,说明此层就是目标层)

【数据结构】二叉树的链式结构的实现 -- 详解_第12张图片

// 二叉树第k层节点个数
int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k)
{
	assert(k >= 1);
	if (root == NULL) // 先判断当前访问的节点是否为空
	{
		return 0;
	}

	if (k == 1) // 当前节点不为空,而k已经减到1了,说明遍历到了第k层,说明该节点是第k层的
	{
		return 1;
	}

    // 还没有遍历到第k层,我们就继续往下遍历
	return BinaryTreeLevelKSize(root->left, k - 1) + BinaryTreeLevelKSize(root->right, k - 1);
}
如何知道这个节点是不是第 k 层的?

求二叉树第 k 层的节点个数,我们从根节点开始往下遍历(按根->左->右的顺序),每遍历一次 k 就减 1一次,当 k==1 时,说明我们遍历到了第 k 层,此时访问该层的节点。如果它不为空,则二叉树第 k 层的节点个数就要 +1。


4、二叉树查找值为x的节点

⚪【思想】

按照递归思想,先判断当前结点是否是目标节点,然后查找左子树,再查找右子树。

如果左右子树都没有找到,就返回NULL。

// 二叉树查找值为x的节点
BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x)
{
	if (root == NULL) // 先判断当前访问的节点是否为空
	{
		return NULL;
	}

	if (root->data == x) // 判断要找的x值节点是不是当前节点
	{
		return root;
	}

    // 不是当前节点,则继续去该节点的左子树中找
	BTNode* ret1 = BinaryTreeFind(root->left, x);
	if (ret1)
	{
		return ret1;
	}

    // 还没找到,再继续去该节点的右子树中找
	BTNode* ret2 = BinaryTreeFind(root->right, x);
	if (ret2)
	{
		return ret2;
	}
	return NULL; // 当前节点及其左右子树中都没找到,返回NULL
}

5、销毁二叉树

// 二叉树销毁
void BinaryTreeDestory(BTNode** root)
{
	// 如果使用前中序遍历销毁,节点会先被销毁,变成随机值,就不知道它的左右子树位置了 所以采用后序遍历销毁
	if (*root == NULL)
	{
		return;
	}
	BinaryTreeDestory(&((*root)->left));
	BinaryTreeDestory(&((*root)->right));
	free(*root);
	*root = NULL; // 将根节点设置为NULL 防止野指针
}

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注意:如果这里使用前序遍历或中序遍历进行销毁,节点会先被销毁,变成随机值,就不知道它的左右子树位置了,所以应该采用后序遍历来销毁二叉树

如果这里传进来的是一级指针,由于要在函数内改变形参的值,无法改变外部实参的值,所以我们需要在函数外置头节点指针为NULL。


6、判断二叉树是否是完全二叉树

⚪【思想】

层序遍历时,把空节点也入队列。

  • 完全二叉树中,非空节点是连续的,则空节点是连续的
  • 非完全二叉树中,非空节点不是连续的,则空节点不是连续的

所以在出队时,判断一下,出到第一个空节点时,跳出循环

在下面重新写一个循环继续出队,并检查出队元素

  • 如果第一个空节点后面的全是空节点,说明是完全二叉树
  • 如果第一个空节点后面的有非空节点,说明是非完全二叉树

【数据结构】二叉树的链式结构的实现 -- 详解_第14张图片

// 判断二叉树是否是完全二叉树(利用层序遍历的思想来判断)
int BinaryTreeComplete(BTNode* root)
{
	Queue q;
	QueueInit(&q);
	if (root) // 树的根节点root不为空 将根节点入队列
	{
		QueuePush(&q, root);
	}

	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode* front = QueueFront(&q); // 获取队列头部元素
		QueuePop(&q); //出队列

		if (front)
		{
			// 不管当前树根的左右孩子是否为空,都分别入队列
			QueuePush(&q, front->left);
			QueuePush(&q, front->right);
		}
		else
		{
			break; //遇到空后,跳出层序遍历
		}
	}

	// 如果后面全是空,则是完全二叉树,否则不是完全二叉树
	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode* front = QueueFront(&q);
		QueuePop(&q);

		if (front)
		{
			QueueDestroy(&q);
			return false;
		}
	}
	QueueDestroy(&q);
	return true; // 出队的节点中,如果没有出现非空节点,说明是完全二叉树出队的节点中,如果没有出现非空节点,说明是完全二叉树
}

【数据结构】二叉树的链式结构的实现 -- 详解_第15张图片


五、代码整合

1、Queue.h

// Queue.h
#pragma once

#include 
#include 
#include 
#include 

struct BinaryTreeNode;

typedef struct BinaryTreeNode* QDataType;

typedef struct QueueNode
{
	struct QueueNode* next;
	QDataType data;
}QNode;

typedef struct Queue
{
	QNode* head;
	QNode* tail;
}Queue;

void QueueInit(Queue* pq);
void QueueDestroy(Queue* pq);
void QueuePush(Queue* pq, QDataType x);
void QueuePop(Queue* pq);
QDataType QueueFront(Queue* pq);
QDataType QueueBack(Queue* pq);
int QueueSize(Queue* pq);
bool QueueEmpty(Queue* pq);

2、Queue.c

// Queue.c
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include "Queue.h"

void QueueInit(Queue* pq)
{
	assert(pq);
	pq->head = pq->tail = NULL;
}

void QueueDestroy(Queue* pq)
{
	assert(pq);
	QNode* cur = pq->head;
	while (cur)
	{
		QNode* next = cur->next;
		free(cur);
		cur = next;
	}
	pq->head = pq->tail = NULL;
}

void QueuePush(Queue* pq, QDataType x)
{
	assert(pq);
	QNode* newnode = (QNode*)malloc(sizeof(QNode));
	newnode->data = x;
	newnode->next = NULL;
	if (pq->head == NULL)
	{
		pq->head = pq->tail = newnode;
	}
	else
	{
		pq->tail->next = newnode;
		pq->tail = newnode;
	}
}

void QueuePop(Queue* pq)
{
	assert(pq);
	assert(!QueueEmpty(pq));
	QNode* next = pq->head->next;
	free(pq->head);
	pq->head = next;
	if (pq->head == NULL)
	{
		pq->tail = NULL;
	}
}

QDataType QueueFront(Queue* pq)
{
	assert(pq);
	assert(!QueueEmpty(pq));
	return pq->head->data;
}

QDataType QueueBack(Queue* pq)
{
	assert(pq);
	assert(!QueueEmpty(pq));
	return pq->tail->data;
}

int QueueSize(Queue* pq)
{
	assert(pq);
	int n = 0;
	QNode* cur = pq->head;
	while (cur)
	{
		++n;
		cur = cur->next;
	}
	return n;
}

bool QueueEmpty(Queue* pq)
{
	assert(pq);
	return pq->head == NULL;
}

3、test.c

// test.c
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include "Queue.h"

typedef char BTDataType;
typedef struct BinaryTreeNode
{
	BTDataType data;
	struct BinaryTreeNode* left;
	struct BinaryTreeNode* right;
}BTNode;

//动态申请一个新节点
BTNode* BuyNode(BTDataType x)
{
	BTNode* newnode = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));
	assert(newnode);

	newnode->data = x;
	newnode->left = NULL;
	newnode->right = NULL;

	return newnode;
}

// 通过前序遍历的数组"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树
BTNode* BinaryTreeCreate(BTDataType* a, int n, int* pi)
{
	if (*pi >= n)
	{
		return NULL;
	}

	char ch = a[*pi];
	(*pi)++;

	if (ch == '#')
	{
		return NULL;
	}

	BTNode* newNode = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));
	newNode->data = ch;
	newNode->left = BinaryTreeCreate(a, n, pi);
	newNode->right = BinaryTreeCreate(a, n, pi);

	return newNode;
}

// 二叉树节点个数
int BinaryTreeSize(BTNode* root)
{
	return root == NULL ? 0 : BinaryTreeSize(root->left) + BinaryTreeSize(root->right) + 1;
}

// 二叉树叶子节点个数
int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root)
{
    // 先判断当前访问的节点是否为空
	if (root == NULL) 
	{
		return 0;
	}

    // 当前节点不为空,它的左右孩子都为空,说明该节点是叶子节点
	if (root->left == NULL && root->right == NULL)
	{
		return 1;
	}

    // 当前节点不为空,左右孩子不都为空,则继续往下遍历
	return BinaryTreeLeafSize(root->left) + BinaryTreeLeafSize(root->right);
}

// 二叉树第k层节点个数
int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k)
{
	assert(k >= 1);
	if (root == NULL) // 先判断当前访问的节点是否为空
	{
		return 0;
	}

	if (k == 1) // 当前节点不为空,而k已经减到1了,说明遍历到了第k层,说明该节点是第k层的
	{
		return 1;
	}

    // 还没有遍历到第k层,我们就继续往下遍历
	return BinaryTreeLevelKSize(root->left, k - 1) + BinaryTreeLevelKSize(root->right, k - 1);
}

// 二叉树查找值为x的节点
BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x)
{
	if (root == NULL) // 先判断当前访问的节点是否为空
	{
		return NULL;
	}

	if (root->data == x) // 判断要找的x值节点是不是当前节点
	{
		return root;
	}

    // 不是当前节点,则继续去该节点的左子树中找
	BTNode* ret1 = BinaryTreeFind(root->left, x);
	if (ret1)
	{
		return ret1;
	}

    // 还没找到,再继续去该节点的右子树中找
	BTNode* ret2 = BinaryTreeFind(root->right, x);
	if (ret2)
	{
		return ret2;
	}
	return NULL; // 当前节点及其左右子树中都没找到,返回NULL
}

// 二叉树销毁
void BinaryTreeDestory(BTNode** root)
{
	// 如果使用前中序遍历销毁,节点会先被销毁,变成随机值,就不知道它的左右子树位置了 所以采用后序遍历销毁
	if (*root == NULL)
	{
		return;
	}
	BinaryTreeDestory(&((*root)->left));
	BinaryTreeDestory(&((*root)->right));
	free(*root);
	*root = NULL; // 将根节点设置为NULL 防止野指针
}

// 二叉树前序遍历 
void BinaryTreePrevOrder(BTNode* root) // 根->左子树->右子树
{
	if (root == NULL)
	{
		printf("# "); // 用#代表NULL
		return;
	}
	printf("%c ", root->data);
	BinaryTreePrevOrder(root->left);
	BinaryTreePrevOrder(root->right);
}

// 二叉树中序遍历
void BinaryTreeInOrder(BTNode* root)// 左子树->根->右子树
{
	if (root == NULL)
	{
		printf("# ");
		return;
	}

	BinaryTreeInOrder(root->left);
	printf("%c ", root->data);
	BinaryTreeInOrder(root->right);
}

// 二叉树后序遍历
void BinaryTreePostOrder(BTNode* root) // 左子树->右子树->根
{
	if (root == NULL)
	{
		printf("# ");
		return;
	}

	BinaryTreePostOrder(root->left);
	BinaryTreePostOrder(root->right);
	printf("%c ", root->data);
}

// 层序遍历
void BinaryTreeLevelOrder(BTNode* root)
{
	Queue q;
	QueueInit(&q);
	if (root) // 树的根节点root不为空 将根节点入队列
	{
		QueuePush(&q, root);
	}

	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode* front = QueueFront(&q); // 获取队列头部元素
		printf("%c ", front->data); // 打印节点值
		QueuePop(&q); // 出队列

		// 如果当前树根的左右孩子不为空 则分别入队列
		if (front->left)
		{
			QueuePush(&q, front->left);
		}
		if (front->right)
		{
			QueuePush(&q, front->right);
		}
	}
	printf("\n");
	QueueDestroy(&q);
}

// 判断二叉树是否是完全二叉树(利用层序遍历的思想来判断)
int BinaryTreeComplete(BTNode* root)
{
	Queue q;
	QueueInit(&q);
	if (root) // 树的根节点root不为空 将根节点入队列
	{
		QueuePush(&q, root);
	}

	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode* front = QueueFront(&q); // 获取队列头部元素
		QueuePop(&q); //出队列

		if (front)
		{
			// 不管当前树根的左右孩子是否为空,都分别入队列
			QueuePush(&q, front->left);
			QueuePush(&q, front->right);
		}
		else
		{
			break; //遇到空后,跳出层序遍历
		}
	}

	// 如果后面全是空,则是完全二叉树,否则不是完全二叉树
	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode* front = QueueFront(&q);
		QueuePop(&q);

		if (front)
		{
			QueueDestroy(&q);
			return false;
		}
	}
	QueueDestroy(&q);
	return true; // 出队的节点中,如果没有出现非空节点,说明是完全二叉树出队的节点中,如果没有出现非空节点,说明是完全二叉树
}

int main()
{
	BTDataType a[] = { 'A', 'B', 'D', '#', '#', 'E', '#', 'H', '#', '#', 'C', 'F', '#', '#', 'G', '#', '#' };
	int n = sizeof(a) / sizeof(a[0]) - 1; // 减去末尾的'\0'
	int pos = 0;
	BTNode* root = BinaryTreeCreate(a, n, &pos); // 构建二叉树

	printf("TreeSize:%d\n", BinaryTreeSize(root)); // 二叉树节点个数
	printf("TreeLeafSize:%d\n", BinaryTreeLeafSize(root)); // 二叉树叶子节点个数
	printf("Tree2LevelSize:%d\n", BinaryTreeLevelKSize(root, 2)); // 二叉树第k层节点个数
	printf("TreeFindB:%p\n", BinaryTreeFind(root, 'B')); // 二叉树查找值为x的节点
 
	// 前序遍历
	BinaryTreePrevOrder(root);
	printf("\n");
	// 中序遍历
	BinaryTreeInOrder(root);
	printf("\n");
	// 后序遍历
	BinaryTreePostOrder(root);
	printf("\n");
	BinaryTreeLevelOrder(root); // 层序遍历

	printf("TreeComplete:%d\n", BinaryTreeComplete(root)); // 判断二叉树是否是完全二叉树
	BinaryTreeDestory(&root);// 二叉树销毁
	printf("二叉树已销毁\n");
	return 0;
}

六、程序运行整体效果

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