STRUKTUR DATA
STIMIK MARDIRA INDONESIA
2014
Tree
• Kumpulan node yang saling terhubung satu sama lain
dalam suatu kesatuan yang membentuk layakya struktur
sebuah pohon.
• Struktur pohon adalah suatu cara merepresentasikan
suatu struktur hirarki (one-to-many) secara grafis yang
mirip sebuah pohon, walaupun pohon tersebut hanya
tampak sebagai kumpulan node-node dari atas ke
bawah.
• Suatu struktur data yang tidak linier yang
menggambarkan hubungan yang hirarkis (one-to-many)
dan tidak linier antara elemen-elemennya.
Tree (2)
• Tree Statik : isi node-nodenya tetap
karena bentuk pohonnya sudah
ditentukan.
• Tree Dinamik : isi nodenya berubah-ubah
karena proses penambahan (insert) dan
penghapusan (delete)
Node Root
• Node root dalam sebuah tree adalah suatu node
yang memiliki hiarki tertinggi dan dapat juga
memiliki node-node anak. Semua node dapat
ditelusuri dari node root tersebut.
• Node root adalah node khusus yang tercipta
pertama kalinya.
• Node-node lain di bawah node root saling
terhubung satu sama lain dan disebut subtree
Implementasi Tree
• Contoh penggunaan struktur pohon :
• Silsilah keluarga
• Parse Tree (pada compiler)
• Struktur File
• Pertandingan
Tree Example
Tree Example
Tree Example
Representasi Tree
Representasi Tree
• Notasi Tingkat
• Notasi Kurung
• (A(B(D,E(I,J)),C(F,G,H)))
Latihan
• Buat diagram venn dan notasi kurung
XX
YY
RR SS
QQ
TT WWUU ZZ
PP
MM NN
Terminologi Tree
Sebuah Tree
Jenis Tree
• Binary Tree
• Suatu tree dengan syarat bahwa tiap node
hanya boleh memiliki maksimal dua subtree
dan kedua subtree tersebut harus terpisah.
• Tiap node dalam binary tree hanya boleh
memiliki paling banyak dua child.
Binary Tree (2)
Binary Tree
Binary Tree
Binary Tree
Node pada binary tree
• Jumlah maksimum node pada setiap tingkat adalah 2n
• Node pada binary tree maksimum berjumlah 2n
-1
Implementasi Program
• Tree dapat dibuat dengan menggunakan linked
list secara rekursif.
• Linked list yang digunakan adalah double linked
list non circular
• Data yang pertama kali masuk akan menjadi
node root.
• Data yang lebih kecil dari data node root akan
masuk dan menempati node kiri dari node root,
sedangkan jika lebih besar dari data node root,
akan masuk dan menempati node di sebelah
kanan node root.
Implementasi Program
Operasi-operasi Tree
• Create: membentuk sebuah tree baru yang
kosong.
• pohon = NULL;
• Clear: menghapus semua elemen tree.
• pohon = NULL;
• Empty: mengetahui apakah tree kosong atau
tidak
• int isEmpty(Tree *pohon){
• if(pohon == NULL) return 1;
• else return 0;
• }
Operasi-operasi Tree
• Insert: menambah node ke dalam Tree secara rekursif. Jika data
yang akan dimasukkan lebih besar daripada elemen root, maka
akan diletakkan di node sebelah kanan, sebaliknya jika lebih kecil
maka akan diletakkan di node sebelah kiri. Untuk data pertama
akan menjadi elemen root.
• Find: mencari node di dalam Tree secara rekursif sampai node
tersebut ditemukan dengan menggunakan variable bantuan
ketemu. Syaratnya adalah tree tidak boleh kosong.
• Traverse: yaitu operasi kunjungan terhadap node-node dalam
pohon dimana masing-masing node akan dikunjungi sekali.
• Count: menghitung jumlah node dalam Tree
• Height : mengetahui kedalaman sebuah Tree
• Find Min dan Find Max : mencari nilai terkecil dan terbesar
pada Tree
• Child : mengetahui anak dari sebuah node (jika punya)
Jenis Transverse
• PreOrder: cetak node yang dikunjungi,
kunjungi left, kunjungi right
• InOrder: kunjungi left, cetak node yang
dikunjungi, kunjungi right
• PostOrder: kunjungi left, kunjungi right,
cetak node yang dikunjungi
Ilustrasi Insert
Ilustrasi Insert
• 4. insert(left,3)
Recursive Insert
• void tambah(Tree **root,int databaru){
• if((*root) == NULL){
• Tree *baru;
• baru = new Tree;
• baru->data = databaru;
• baru->left = NULL;
• baru->right = NULL;
• (*root) = baru;
• (*root)->left = NULL;
• (*root)->right = NULL;
• }
• else if(databaru < (*root)->data)
• tambah(&(*root)->left,databaru);
• else if(databaru > (*root)->data)
• tambah(&(*root)->right,databaru);
• else if(databaru == (*root)->data)
• printf("Data sudah ada!");
• }
Ilustrasi Kunjungan
Ilustrasi Kunjungan
Ilustrasi Kunjungan
Ilustrasi Kunjungan
Kunjungan LevelOrder
• Hasil kunjungan: “ABCDEFGHI”
• Algoritma:
• Siapkan antrian yang kosong
• Inisialisasi: masukkan root ke dalam antrian
• Iterasi: selama Antrian tidak kosong, lakukan:
• Kunjungi elemen pada antrian
• Masukkan node->kiri dan node->kanan ke dalam antrian
asal node tersebut tidak NULL.
• Keluarkan elemen pertama pada antrian
Level Order
1
2 3
4 5 6 7
-Masukkan root ke antrian
Antrian : 1
-Kunjungi root (1), masukkan node kiri dan kanan
Antrian : 1, 2, 3
-Keluarkan antrian terdepan (node 1)
Antrian : 2, 3
-Kunjungi node 2, masukkan 4 dan 5
Antrian : 2, 3, 4, 5
-Keluarkan node terdepan (node 2)
Antrian : 3, 4, 5
-Kunjungi node 3, masukkan 6 dan 7
Antrian : 3, 4, 5, 6, 7
-Keluarkan antrian terdepan (node 3)
Antrian : 4, 5, 6, 7
-Kunjungi node 4, tidak ada anak, keluarkan (4)
-Kunjungi node 5, tidak ada anak, keluarkan (5)
-Kunjungi node 6, tidak ada anak, keluarkan (6)
-Kunjungi node 7, tidak ada anak, keluarkan (7)
Level Order pseudocode
• void LevelOrder(Tree *root)
• {
• Queue queue;
• Enqueue(queue,root);
• while(isEmpty(queue) != 1)
• {
• Tree n = GetQueue(); //visit
• print(n->data);
if(n->left!=NULL)
Enqueue(n->left); //Enqueue if exists
• if(n->right!=NULL)
Enqueue(n->right); //Enqueue if exists
• Dequeue(queue); //out
• }
• }
Contoh implementasi
• Misalkan suatu ekspresi berikut: 3 + 2 * 5
– 4
Searching in Tree
• Tree *cari(Tree *root,int data){
• if(root==NULL) return NULL;
• else if(data < root->data) return (cari(root->left,data));
• else if(data > root->data) return (cari(root-
>right,data));
• else if(data == root->data) return root;
• }
• Pencarian dilakukan secara rekursif, dimulai dari node root, jika
data yang dicari lebih kecil daripada data node root, maka
pencarian dilakukan di sub node sebelah kiri, sedangkan jika data
yang dicari lebih besar daripada data node root, maka pencarian
dilakukan di sub node sebelah kanan, jika data yang dicari sama
dengan data suatu node berarti kembalikan node tersebut dan
berarti data ditemukan.
Ilustrasi Searching
Keterangan Searching
• Root = 6 dan 8 > 6, maka akan dicari di sub
node bagian kanan root.
• Root = 10 dan 8 < 10, maka akan dicari di sub
node bagian kiri root.
• Root = 7 dan 8 > 7, maka akan dicari di sub
node bagian kanan root.
• Root = 8, berarti 8 = 8, maka akan
dikembalikan node tersebut dan dianggap
ketemu!
Jumlah Node Tree
• int count(Tree *root)
• {
• if (root == NULL) return 0;
• return count(root->left) + count(root->right) + 1;
• }
• Penghitungan jumlah node dalam tree dilakukan dengan
cara mengunjungi setiap node, dimulai dari root ke
subtree kiri, kemudian ke subtree kanan dan masing-
masing node dicatat jumlahnya, dan terakhir jumlah
node yang ada di subtree kiri dijumlahkan dengan
jumlah node yang ada di subtree kanan ditambah 1
yaitu node root.
Kedalaman (height)
Node Tree
• int height(Tree *root)
• {
• if (root == NULL) return -1;
• int u = height(root->left), v = height(root-
>right);
• if (u > v) return u+1;
• else return v+1;
• }
• Penghitungan kedalaman dihitung dari setelah root, yang dimulai dari
subtree bagian kiri kemudian ke subtree bagian kanan. Untuk masing-
masing kedalaman kiri dan kanan akan dibandingkan, jika ternyata subtree
kiri lebih dalam, maka yang dipakai adalah jumlah kedalaman subtree kiri,
demikian sebaliknya. Hal ini didasarkan pada prinsip binary tree, dimana
tree-nya selalu memiliki maksimal 2 node anak.
Find Min Node
• Tree *FindMin(Tree *root)
• {
• if(root == NULL)
• return NULL;
• else
• if(root->left == NULL)
• return root;
• else
• return FindMin(root->left);
• }
• Penggunaan:
• Tree *t = FindMin(pohon);
Mencari Leaf (daun)
• void leaf(Tree *root){
• if(root == NULL) printf("kosong!");
• if(root->left!=NULL) leaf(root->left);
• if(root->right!=NULL) leaf(root->right);
• if(root->right == NULL && root->left == NULL)
printf("%d ",root->data);
• }
Konversi Tree Biasa ke Binary
Tree
Anak pertama menjadi anak kiri, anak ke-2 menjadi cucu kanan, ke-3
jadi cicit kanan dst
Pembentukan Tree dari
Preorder
• Baca hasil Preorder dari paling kanan ke
kiri untuk mencari node yang derajatnya
lebih dari 0, kemudian ambil node
sebanyak derajatnya ke kanan.
Hilangkan node yang terambil tersebut
dari hasil Preorder
• Lanjutkan langkah 1, dan seterusnya
sampai semua hasil traversal habis
Contoh
• Preorder: U V W X Y
• Derajat: 2 2 0 0 0
• Derajat bukan nol yang ditemukan
pertama dari kanan adalah V, ambil 2
node kekanan, W dan X, hilangkan.
• Lanjutkan, ketemu U berderajat 2, berarti
U punya anak V dan Y
Soal-soal
• Buatlah fungsi untuk menghapus suatu
node pada Tree!
• Buatlah program lengkap untuk
memanipulasi dan mensimulasikan tree
dengan berbasis menu!

More Related Content

DOCX
Tugas mandiri struktur data
PPTX
Pertemuan 6 & 7 ars. gerbang logika
PPT
Pertemuan 10
PPTX
Graf ( Matematika Diskrit)
DOCX
Matematika diskrit (dual graf, lintasan dan sirkuit euler, lintasan dan sirku...
PDF
2. Array of Record (Struktur Data)
PPT
Materi Struktur Data Tree
Tugas mandiri struktur data
Pertemuan 6 & 7 ars. gerbang logika
Pertemuan 10
Graf ( Matematika Diskrit)
Matematika diskrit (dual graf, lintasan dan sirkuit euler, lintasan dan sirku...
2. Array of Record (Struktur Data)
Materi Struktur Data Tree

What's hot (20)

DOCX
Metode newton
DOCX
Normalisasi slip gaji
PPTX
Materi 3 Finite State Automata
PDF
Pengertian dan Representasi Graph
PDF
Matematika Diskrit kombinatorial
PPTX
Graf Pohon
DOCX
Data Base Tiket Pesawat
PPTX
Paralel prosesor
PPT
Pertemuan 02 teori dasar himpunan
PDF
Matematika Diskrit - 11 kompleksitas algoritma - 03
PPTX
Sorting ppt
DOCX
Himpunan matematika diskrit
PPTX
Algoritma Pemrograman (Flowchart) - Logika dan Algoritma
PPT
Penyederhanaan Karnaugh Map
PPTX
Pertemuan 9 pengalamatan
PPTX
Contoh soal dan penyelesaian metode biseksi
PPTX
Bab 6 relasi
PPTX
Array Dimensi banyak struktur data pertemuan ke 3
PDF
Contoh peyelesaian logika fuzzy
PPTX
Ukuran pemusatan dan penyebaran
Metode newton
Normalisasi slip gaji
Materi 3 Finite State Automata
Pengertian dan Representasi Graph
Matematika Diskrit kombinatorial
Graf Pohon
Data Base Tiket Pesawat
Paralel prosesor
Pertemuan 02 teori dasar himpunan
Matematika Diskrit - 11 kompleksitas algoritma - 03
Sorting ppt
Himpunan matematika diskrit
Algoritma Pemrograman (Flowchart) - Logika dan Algoritma
Penyederhanaan Karnaugh Map
Pertemuan 9 pengalamatan
Contoh soal dan penyelesaian metode biseksi
Bab 6 relasi
Array Dimensi banyak struktur data pertemuan ke 3
Contoh peyelesaian logika fuzzy
Ukuran pemusatan dan penyebaran
Ad

Similar to Struktur Data Tree (20)

PPT
Struktur affif
PPT
Tistrukdat10
PPTX
power point struktur data tree atau pohon
PDF
Laporan Resmi BAB 1 (Tree)
DOCX
Algorithms and Data Structures
PPTX
ASD-6 - Tree dan Binary Search Tree.pptx
PDF
Laporan sementara bab 1 (tree)
PPT
Materi perkuliahan struktur data Pertemuan tentang 14 - Tree.ppt
PDF
Bab x tree (pohon)
PPTX
Slide minggu 3 pertemuan 1 (struktur data1) [repariert]
PPT
Struktur data 04 (binary tree)
PPTX
Asd sesi tree part1
PPTX
12 Tree.pptx pre-order Inorder post order
PPTX
PDF
Algoritma dan Struktur Data - pohon biner
Struktur affif
Tistrukdat10
power point struktur data tree atau pohon
Laporan Resmi BAB 1 (Tree)
Algorithms and Data Structures
ASD-6 - Tree dan Binary Search Tree.pptx
Laporan sementara bab 1 (tree)
Materi perkuliahan struktur data Pertemuan tentang 14 - Tree.ppt
Bab x tree (pohon)
Slide minggu 3 pertemuan 1 (struktur data1) [repariert]
Struktur data 04 (binary tree)
Asd sesi tree part1
12 Tree.pptx pre-order Inorder post order
Algoritma dan Struktur Data - pohon biner
Ad

More from Siti Khotijah (10)

PDF
GPRS: Komunikasi Data Melalui Jaringan Komunikasi Bergerak
PDF
Global System for Mobile Communication (GSM)
PDF
Matematika diskrit tree
PDF
Matematika Diskrit graf
PDF
Matematika Diskrit matriks relasi-dan_fungsi
PDF
Analisis Perangkat PDA (Personal Digital Assistant)
PDF
Aplikasi Mobile
PDF
Aljabar rev
DOCX
Modul visual basic
DOCX
Matematika diskrit Aplikasi Graf / Graf
GPRS: Komunikasi Data Melalui Jaringan Komunikasi Bergerak
Global System for Mobile Communication (GSM)
Matematika diskrit tree
Matematika Diskrit graf
Matematika Diskrit matriks relasi-dan_fungsi
Analisis Perangkat PDA (Personal Digital Assistant)
Aplikasi Mobile
Aljabar rev
Modul visual basic
Matematika diskrit Aplikasi Graf / Graf

Recently uploaded (20)

PDF
Konsep Dasar Nifas, Neonatus, Bayi, Balita dan Anak Pra Sekolah.pdf
PPT
KOMITMEN MENULIS DI BLOG IGTIK PB PGRI.ppt
PPTX
Keusahawanan dan Perniagaan Islam - Dr Mohd Adib Abd Muin 20 Ogos 2025.pptx
PDF
IN1.2.E. kelompok 2.docx kerangka pembelajaran mendalam.pdf
PDF
RPP Pelajaran Mendalam deep learning IPA
PDF
AI-Driven Intelligence and Cyber Security: Strategi Stabilitas Keamanan untuk...
DOCX
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKWU Kerajinan Kelas XII SMA Terbaru 2025
PDF
Bahan Bacaan Rencana Kolaborasi Inkuiri.pdf
PDF
Ilmu tentang pengembangan teknologi pembelajaran
DOCX
Lembar Kerja 02 analisis studi kasus Inkuiri Kolaboratif.docx
DOCX
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKWU Budidaya Kelas XII SMA Terbaru 2025
PDF
Modul Ajar Deep Learning IPAS Kelas 6 Kurikulum Merdeka
DOCX
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKWU Kerajinan Kelas 12 Terbaru 2025
PDF
2. ATP Fase F - PA. Islam (1)-halaman-1-digabungkan.pdf
PDF
Aminullah Assagaf_B34_Statistik Ekonometrika_PLS SPSS.pdf
PDF
Modul Ajar Deep Learning Bahasa Indonesia Kelas 6 Kurikulum Merdeka
PDF
MRT Tangguh, Indonesia Maju: Mewujudkan Transportasi Publik yang Aman, Nyaman...
PPTX
MODUL 2 LK 2.1.pptx MODUL 2 LK 2.1.pptx MODUL 2 LK 2.1.pptx
DOCX
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam Bahasa Inggris Kelas XII SMA Terbaru 2025
PDF
PPT Materi Kelas Mempraktikkan Prinsip Hermeneutika (MPH) 2025
Konsep Dasar Nifas, Neonatus, Bayi, Balita dan Anak Pra Sekolah.pdf
KOMITMEN MENULIS DI BLOG IGTIK PB PGRI.ppt
Keusahawanan dan Perniagaan Islam - Dr Mohd Adib Abd Muin 20 Ogos 2025.pptx
IN1.2.E. kelompok 2.docx kerangka pembelajaran mendalam.pdf
RPP Pelajaran Mendalam deep learning IPA
AI-Driven Intelligence and Cyber Security: Strategi Stabilitas Keamanan untuk...
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKWU Kerajinan Kelas XII SMA Terbaru 2025
Bahan Bacaan Rencana Kolaborasi Inkuiri.pdf
Ilmu tentang pengembangan teknologi pembelajaran
Lembar Kerja 02 analisis studi kasus Inkuiri Kolaboratif.docx
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKWU Budidaya Kelas XII SMA Terbaru 2025
Modul Ajar Deep Learning IPAS Kelas 6 Kurikulum Merdeka
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam PKWU Kerajinan Kelas 12 Terbaru 2025
2. ATP Fase F - PA. Islam (1)-halaman-1-digabungkan.pdf
Aminullah Assagaf_B34_Statistik Ekonometrika_PLS SPSS.pdf
Modul Ajar Deep Learning Bahasa Indonesia Kelas 6 Kurikulum Merdeka
MRT Tangguh, Indonesia Maju: Mewujudkan Transportasi Publik yang Aman, Nyaman...
MODUL 2 LK 2.1.pptx MODUL 2 LK 2.1.pptx MODUL 2 LK 2.1.pptx
Modul Ajar Pembelajaran Mendalam Bahasa Inggris Kelas XII SMA Terbaru 2025
PPT Materi Kelas Mempraktikkan Prinsip Hermeneutika (MPH) 2025

Struktur Data Tree

  • 2. Tree • Kumpulan node yang saling terhubung satu sama lain dalam suatu kesatuan yang membentuk layakya struktur sebuah pohon. • Struktur pohon adalah suatu cara merepresentasikan suatu struktur hirarki (one-to-many) secara grafis yang mirip sebuah pohon, walaupun pohon tersebut hanya tampak sebagai kumpulan node-node dari atas ke bawah. • Suatu struktur data yang tidak linier yang menggambarkan hubungan yang hirarkis (one-to-many) dan tidak linier antara elemen-elemennya.
  • 3. Tree (2) • Tree Statik : isi node-nodenya tetap karena bentuk pohonnya sudah ditentukan. • Tree Dinamik : isi nodenya berubah-ubah karena proses penambahan (insert) dan penghapusan (delete)
  • 4. Node Root • Node root dalam sebuah tree adalah suatu node yang memiliki hiarki tertinggi dan dapat juga memiliki node-node anak. Semua node dapat ditelusuri dari node root tersebut. • Node root adalah node khusus yang tercipta pertama kalinya. • Node-node lain di bawah node root saling terhubung satu sama lain dan disebut subtree
  • 5. Implementasi Tree • Contoh penggunaan struktur pohon : • Silsilah keluarga • Parse Tree (pada compiler) • Struktur File • Pertandingan
  • 10. Representasi Tree • Notasi Tingkat • Notasi Kurung • (A(B(D,E(I,J)),C(F,G,H)))
  • 11. Latihan • Buat diagram venn dan notasi kurung XX YY RR SS QQ TT WWUU ZZ PP MM NN
  • 14. Jenis Tree • Binary Tree • Suatu tree dengan syarat bahwa tiap node hanya boleh memiliki maksimal dua subtree dan kedua subtree tersebut harus terpisah. • Tiap node dalam binary tree hanya boleh memiliki paling banyak dua child.
  • 19. Node pada binary tree • Jumlah maksimum node pada setiap tingkat adalah 2n • Node pada binary tree maksimum berjumlah 2n -1
  • 20. Implementasi Program • Tree dapat dibuat dengan menggunakan linked list secara rekursif. • Linked list yang digunakan adalah double linked list non circular • Data yang pertama kali masuk akan menjadi node root. • Data yang lebih kecil dari data node root akan masuk dan menempati node kiri dari node root, sedangkan jika lebih besar dari data node root, akan masuk dan menempati node di sebelah kanan node root.
  • 22. Operasi-operasi Tree • Create: membentuk sebuah tree baru yang kosong. • pohon = NULL; • Clear: menghapus semua elemen tree. • pohon = NULL; • Empty: mengetahui apakah tree kosong atau tidak • int isEmpty(Tree *pohon){ • if(pohon == NULL) return 1; • else return 0; • }
  • 23. Operasi-operasi Tree • Insert: menambah node ke dalam Tree secara rekursif. Jika data yang akan dimasukkan lebih besar daripada elemen root, maka akan diletakkan di node sebelah kanan, sebaliknya jika lebih kecil maka akan diletakkan di node sebelah kiri. Untuk data pertama akan menjadi elemen root. • Find: mencari node di dalam Tree secara rekursif sampai node tersebut ditemukan dengan menggunakan variable bantuan ketemu. Syaratnya adalah tree tidak boleh kosong. • Traverse: yaitu operasi kunjungan terhadap node-node dalam pohon dimana masing-masing node akan dikunjungi sekali. • Count: menghitung jumlah node dalam Tree • Height : mengetahui kedalaman sebuah Tree • Find Min dan Find Max : mencari nilai terkecil dan terbesar pada Tree • Child : mengetahui anak dari sebuah node (jika punya)
  • 24. Jenis Transverse • PreOrder: cetak node yang dikunjungi, kunjungi left, kunjungi right • InOrder: kunjungi left, cetak node yang dikunjungi, kunjungi right • PostOrder: kunjungi left, kunjungi right, cetak node yang dikunjungi
  • 26. Ilustrasi Insert • 4. insert(left,3)
  • 27. Recursive Insert • void tambah(Tree **root,int databaru){ • if((*root) == NULL){ • Tree *baru; • baru = new Tree; • baru->data = databaru; • baru->left = NULL; • baru->right = NULL; • (*root) = baru; • (*root)->left = NULL; • (*root)->right = NULL; • } • else if(databaru < (*root)->data) • tambah(&(*root)->left,databaru); • else if(databaru > (*root)->data) • tambah(&(*root)->right,databaru); • else if(databaru == (*root)->data) • printf("Data sudah ada!"); • }
  • 31. Ilustrasi Kunjungan Kunjungan LevelOrder • Hasil kunjungan: “ABCDEFGHI” • Algoritma: • Siapkan antrian yang kosong • Inisialisasi: masukkan root ke dalam antrian • Iterasi: selama Antrian tidak kosong, lakukan: • Kunjungi elemen pada antrian • Masukkan node->kiri dan node->kanan ke dalam antrian asal node tersebut tidak NULL. • Keluarkan elemen pertama pada antrian
  • 32. Level Order 1 2 3 4 5 6 7 -Masukkan root ke antrian Antrian : 1 -Kunjungi root (1), masukkan node kiri dan kanan Antrian : 1, 2, 3 -Keluarkan antrian terdepan (node 1) Antrian : 2, 3 -Kunjungi node 2, masukkan 4 dan 5 Antrian : 2, 3, 4, 5 -Keluarkan node terdepan (node 2) Antrian : 3, 4, 5 -Kunjungi node 3, masukkan 6 dan 7 Antrian : 3, 4, 5, 6, 7 -Keluarkan antrian terdepan (node 3) Antrian : 4, 5, 6, 7 -Kunjungi node 4, tidak ada anak, keluarkan (4) -Kunjungi node 5, tidak ada anak, keluarkan (5) -Kunjungi node 6, tidak ada anak, keluarkan (6) -Kunjungi node 7, tidak ada anak, keluarkan (7)
  • 33. Level Order pseudocode • void LevelOrder(Tree *root) • { • Queue queue; • Enqueue(queue,root); • while(isEmpty(queue) != 1) • { • Tree n = GetQueue(); //visit • print(n->data); if(n->left!=NULL) Enqueue(n->left); //Enqueue if exists • if(n->right!=NULL) Enqueue(n->right); //Enqueue if exists • Dequeue(queue); //out • } • }
  • 34. Contoh implementasi • Misalkan suatu ekspresi berikut: 3 + 2 * 5 – 4
  • 35. Searching in Tree • Tree *cari(Tree *root,int data){ • if(root==NULL) return NULL; • else if(data < root->data) return (cari(root->left,data)); • else if(data > root->data) return (cari(root- >right,data)); • else if(data == root->data) return root; • } • Pencarian dilakukan secara rekursif, dimulai dari node root, jika data yang dicari lebih kecil daripada data node root, maka pencarian dilakukan di sub node sebelah kiri, sedangkan jika data yang dicari lebih besar daripada data node root, maka pencarian dilakukan di sub node sebelah kanan, jika data yang dicari sama dengan data suatu node berarti kembalikan node tersebut dan berarti data ditemukan.
  • 37. Keterangan Searching • Root = 6 dan 8 > 6, maka akan dicari di sub node bagian kanan root. • Root = 10 dan 8 < 10, maka akan dicari di sub node bagian kiri root. • Root = 7 dan 8 > 7, maka akan dicari di sub node bagian kanan root. • Root = 8, berarti 8 = 8, maka akan dikembalikan node tersebut dan dianggap ketemu!
  • 38. Jumlah Node Tree • int count(Tree *root) • { • if (root == NULL) return 0; • return count(root->left) + count(root->right) + 1; • } • Penghitungan jumlah node dalam tree dilakukan dengan cara mengunjungi setiap node, dimulai dari root ke subtree kiri, kemudian ke subtree kanan dan masing- masing node dicatat jumlahnya, dan terakhir jumlah node yang ada di subtree kiri dijumlahkan dengan jumlah node yang ada di subtree kanan ditambah 1 yaitu node root.
  • 39. Kedalaman (height) Node Tree • int height(Tree *root) • { • if (root == NULL) return -1; • int u = height(root->left), v = height(root- >right); • if (u > v) return u+1; • else return v+1; • } • Penghitungan kedalaman dihitung dari setelah root, yang dimulai dari subtree bagian kiri kemudian ke subtree bagian kanan. Untuk masing- masing kedalaman kiri dan kanan akan dibandingkan, jika ternyata subtree kiri lebih dalam, maka yang dipakai adalah jumlah kedalaman subtree kiri, demikian sebaliknya. Hal ini didasarkan pada prinsip binary tree, dimana tree-nya selalu memiliki maksimal 2 node anak.
  • 40. Find Min Node • Tree *FindMin(Tree *root) • { • if(root == NULL) • return NULL; • else • if(root->left == NULL) • return root; • else • return FindMin(root->left); • } • Penggunaan: • Tree *t = FindMin(pohon);
  • 41. Mencari Leaf (daun) • void leaf(Tree *root){ • if(root == NULL) printf("kosong!"); • if(root->left!=NULL) leaf(root->left); • if(root->right!=NULL) leaf(root->right); • if(root->right == NULL && root->left == NULL) printf("%d ",root->data); • }
  • 42. Konversi Tree Biasa ke Binary Tree Anak pertama menjadi anak kiri, anak ke-2 menjadi cucu kanan, ke-3 jadi cicit kanan dst
  • 43. Pembentukan Tree dari Preorder • Baca hasil Preorder dari paling kanan ke kiri untuk mencari node yang derajatnya lebih dari 0, kemudian ambil node sebanyak derajatnya ke kanan. Hilangkan node yang terambil tersebut dari hasil Preorder • Lanjutkan langkah 1, dan seterusnya sampai semua hasil traversal habis
  • 44. Contoh • Preorder: U V W X Y • Derajat: 2 2 0 0 0 • Derajat bukan nol yang ditemukan pertama dari kanan adalah V, ambil 2 node kekanan, W dan X, hilangkan. • Lanjutkan, ketemu U berderajat 2, berarti U punya anak V dan Y
  • 45. Soal-soal • Buatlah fungsi untuk menghapus suatu node pada Tree! • Buatlah program lengkap untuk memanipulasi dan mensimulasikan tree dengan berbasis menu!