Python树

哈夫曼树及python实现 最近在看《tensorflow实战》中关于RNN一节,里面关于word2vec中涉及到了哈夫曼树,因此在查看了很多博客(文末)介绍后,按自己的理解对概念进行了整理(拼凑了下TXT..),最后自己用python实现Haffuman树的构建及编码。哈夫曼(huffman)树基本概念 路径和路径长度:树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径;路径上的分枝数目称作路径长度,它等于路径上的结 阅读详情

树

  • 非线性结构
  • 树是 n(n>=0) 个元素的集合
    • n = 0 时,称为空树
    • 树只有一个特殊的没有前驱的元素,称为树的根 Root
    • 树中除了根节点外,其余元素只能有一个前驱,可能有零个或者多个后继
  • 递归定义
    • 树 T 是 n(n>=0) 个元素的集合。n = 0 时,称为空树
    • 有且只有一个特殊元素根,剩余元素都可以被划分为 m 个互不相交的集合 T1、T2、T3、…、Tm,而每一个集合都是树,称为 T 的子树 Subtree
    • 子树也有自己的根

树的概念

  • 结点:树中的数据元素
  • 结点的度 degree: 结点拥有的子树的数目称为度,记做 d(v)
  • 叶子结点:结点的度为0,称为叶子结点 leaf、终端结点、末端结点
  • 分支结点:结点的度不为0,称为非终端结点或分支结点
  • 分支:结点之间的关系
  • 内部结点:除根结点外的分支结点,当然也不包括叶子结点
  • 树的度是树内各结点的度的最大值。D结点度最大为3,树的度就是3
    在这里插入图片描述

  • 孩子(儿子Child)结点:结点的子树的根结点成为该结点的孩子
  • 双亲(父Parent)结点:一个结点是它各子树的根结点的双亲
  • 兄弟(Sibling)结点:具有相同双亲结点的结点
  • 祖先结点:从根结点到该结点所经分支上所有的结点。A、B、D都是G的祖先结点
  • 子孙结点:结点的所有子树上的结点都称为该结点的子孙。B的子孙是D、G、H、I
  • 结点的层次(Level):根结点为第一层,根的孩子为第二层,以此类推,记做 L(v)
  • 树的深度(高度Depth):树的层次的最大值,上图的树深度为4
  • 堂兄弟:双亲在同一层的结

  • 有序树:结点的子树是有顺序的(兄弟有大小,有先后次序),不能交换
  • 无序树:结点的子树是无序的,可以交换
  • 路劲:树中的 k 个结点 n1、n2…、nk,满足 ni 是 n(i+1) 的双亲,称为 n1 到 nk 的一条路径。就是一条线串下来的,前一个都是后一个的父(前驱)结点
  • 路径长度 = 路径上结点数 - 1 ,也是分支数
  • 森林:m(m>=0) 棵不相交的树的集合
    • 对于结点而言,其子树的集合就是森林。A 结点的 2 棵子树的集合就是森林

  • 树的特点
    • 唯一的根
    • 子树不相交
    • 除了根以外,每个元素只能有一个前驱,可以有零个或多个后继
    • 根结点没有双亲结点(前驱),叶子结点没有孩子结点(后继)
    • vi 是 vj 的双亲,则 L(vi) = L(vj) -1 ,也就是说双亲比孩子结点的层次小1
  • 堂兄弟的双亲不一定是兄弟关系
    • 堂兄弟定义是,双亲结点是同一层的结点
    • 下图 G 和 J 是堂兄弟,因为它们的双亲结点 D 和 E 在第三层,依然是堂兄弟
    • 因此,堂兄弟的双亲不一定是兄弟关系

二叉树

  • 每个结点最多 2 棵子树
    • 二叉树不存在度数大于 2 的特点
  • 它是有序树,左子树、右子树是顺序的,不能交换次序
  • 即使某个结点只有一棵子树,也要确定它是左子树,还是右子树
  • 二叉树的五种基本形态
    • 空二叉树
    • 只有一个根结点
    • 根结点只有左子树
    • 根结点只有右子树
    • 根结点有左子树和右子树

斜树

  • 左斜树,所有结点都只有左子树
  • 右斜树,所有结点都只有右子树
    在这里插入图片描述

满二叉树

  • 一棵二叉树的所有分支结点都存在左子树和右子树,并且所有的叶子结点只存在在最下面一层
  • 同样深度的二叉树中,满二叉树结点最多
  • k 为深度(1<= k <= n),则结点总数为 2^k -1
  • 如下图,一个深度为 4 的 15 个结点的满二叉树
    在这里插入图片描述

完全二叉树 Complete Binary Tree

  • 若二叉树的深度为 k ,二叉树的层数从 1 到 k-1 层的结点数都达到了最大个数,在第 k 层的所有结点都集中在最左边,这就是完全二叉树
  • 完全二叉树由满二叉树引出
  • 满二叉树一定是一个完全二叉树,但完全二叉树不一定是满二叉树
  • k 为深度 (1 <= k <= n),则总结点数最大值为 2^k -1,当达到最大值的时候就是满二叉树
    在这里插入图片描述

二叉树性质

  • 性质1
    • 在二叉树的第 i 层上至多有 2^(i-1) 个结点 (i >= 1)

  • 性质2
    • 深度为 k 的二叉树,至多有 2^k -1 个结点 (k >= 1)
    • 一层 2-1 = 1
    • 二层 4-1 = 1 + 2 = 3
    • 三层 8-1 = 1 + 2 + 4 = 7
      在这里插入图片描述

  • 性质3
    • 对任何一棵二叉树 T,如果其终端节点数为 n0 ,度数为 2 的结点为 n2,则有 n0 = n2 +1
    • 换句话说,就是叶子节点数 -1 就等于度数为 2 的节点数
    • 证明:
      • 总结点数为 n = n0 + n1 + n2 ,n1 为度数为 1 的结点总数。
      • 一棵树的分支数为 n - 1,因为除了根结点外,其余结点都有一个分支,即 n0 + n1 + n2 -1
      • 分支数还等于 n00 + n11 + n22,n2 是 2 分支结点所以乘以 2 ,2n2 + n1
      • 可得 2*n2 + n1 = n0 + n1 + n2 -1 => n2 = n0 -1
  • 其他性质
    • 高度为 k 的二叉树,至少有 k 个结点。
    • 含有 n(n >= 1) 的结点的二叉树高度至多为 n 。和上一句一个意思
    • 含有 n(n >= 1) 的结点的二叉树的高度至多为 n ,最小为 math.ceil(log2(n+1)),不小于对数值的最小整数,向上取整
      • 假设高度为 h , 2^h -1 = n => h = log2(n+1) ,层次数是取整。如果是8个结点,3.1699就要向上取整为 4,为 4 层

  • 性质4
    • 具有 n 个结点的完全二叉树的深度为 int(log2n) +1 或者 math.ceil(log2(n+1))

  • 性质5
    • 如果有一棵 n 个结点的完全二叉树(深度为性质4),结点按照层次编号,如下图
      在这里插入图片描述
    • 如果 i = 1,则结点 i 是二叉树的根,无双亲;如果 i > 1,则其双亲是 int(i/2),向下取整。就是子节点的编号整除2得到的就是父节点的编号。父结点如果是 i ,那么做孩子结点就是 2I ,右孩子结点就是 2i + 1
    • 如果 2i > n ,则结点 i 无左孩子,即结点 i 为叶子结点;否则其左孩子结点存在编号为 2i
    • 如果 2i +1 > n ,则结点 i 无右孩子,注意这里并不能说明结点 i 没有左孩子;否则右孩子结点存在编号为 2i + 1
B+树的python实现 B+树的python实现 本代码来自极客学院网站死里逃生2018年发表的blog关于 B+tree (附 python 模拟代码)。该代码实现了B+树的插入、删除、范围查找,功能完善,但也存在诸多问题。本文在原代码基础上对其错误进行了修正,更便于需要者使用。 主要贡献 将python3不支持的语法修改成python3支持的语法,主要是__cmp__修改成__lt__,gt 解决查找算法bug:当范围查询上界不存在时,原代码返回的查询结果会多出或者缺少元素。点查询则不受影响。 为B+树类添加了Size成员, 阅读详情

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FatTigerx
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