二叉树的基本概念

本文详细介绍了二叉树的基本概念,包括递归定义、结点关系、路径与高度等,并探讨了满二叉树和完全二叉树的特点及重要性质。

1.二叉树的递归定义:

        二叉树T是定义在有限结点集上的结构,它或者不包含任何结构,或者包含三个不相交(没有共同结点)的结点集合:一个根节点,一棵称为左子树的二叉树,以及一棵称为右子树的二叉树。

2.子结点和父节点:

        由一条边相连的两个结点构成父子关系,上者为下者的父结点,下者为上者的子结点。

3.路径:

        一棵树的一串结点n1,n2,...,nk如果ni是ni+1的父节点,那么把n1,n2,...,nk称为一条由n1到nk的路径。该路径的长度是k-1。

4.祖先和子孙结点:

        一条路径从结点R至结点M,那么R就称为M的祖先,M则称为R的子孙

5.结点的深度(层数):

        结点M的深度就是从根节点到M的路径长度

6.结点的高度:

        结点M的高度就是从叶节点到M的最长路径长度

7.树的高度:

        最深结点的深度加1。

8.结点的分类:

        ①叶结点:没有非空子树的结点。

        ②分支结点(内部结点):至少有一个非空子树的结点。

9.两种特殊的二叉树:

        ①满二叉树:分支结点都有两个非空子结点的二叉树。

        ②完全二叉树:从根结点起每一层从左到右填充。

10.满二叉树定理:

         非空满二叉树的叶结点数等于其分支结点数加1。

         推论:一棵非空二叉树空子树的数目等于其结点数目加1。

<think>嗯,用户想了解Java中二叉树基本概念、定义和特性。首先,我需要回顾一下二叉树的基础知识。根据引用[3],二叉树是树的一种,每个节点最多有两个子节点,称为左子树和右子树。而且二叉树是有序的,左右子树的顺序不能颠倒,这点和普通树不同。 接下来,定义方面,引用[4]提到,二叉树可以是空的,或者由一个根节点和两个互不相交的左右子树组成。这个递归定义很关键,因为二叉树的很多操作都是递归实现的,比如遍历。 特性方面,用户可能想知道二叉树的独特之处。比如,每个节点最多两个子节点,这是基本特性。此外,二叉树的层次结构也很重要,根节点在第一层,子节点依次向下。引用[4]还提到二叉树的有序性,左右子树的位置不能交换,这影响了遍历和插入操作。 然后,需要结合Java的实现。比如,如何定义一个二叉树节点类。通常会有数据域和左右子节点的引用,这部分应该用代码示例来说明,如引用[1]中的Java代码示例可能涉及节点类的结构。需要确保代码正确,比如构造函数和字段的访问权限。 另外,二叉树的类型可能也需要提及,比如满二叉树、完全二叉树,这些在引用中没有直接提到,但根据常识,这些是基本分类,可以补充说明。但要注意引用内容是否覆盖这些,如果引用中没有,可能需要避免添加额外信息,或者明确说明是扩展内容。 用户的问题集中在基本概念,所以重点放在定义、特性、结构,以及Java中的表示方法。需要引用相关的引用来源,比如引用[3]和[4]详细说明了定义和特性,而引用[1]和[2]可能涉及Java的具体实现。 最后,生成相关问题的时候,要确保问题与内容相关,比如遍历方法、应用场景、实现细节等,参考用户提供的示例问题结构。</think>### Java 二叉树基本概念解析 #### 一、定义与核心特性 1. **基本定义** 二叉树是由$n(n \geq 0)$个节点构成的有限集合,可能为空(空二叉树),或包含: - 一个**根节点** - 两个互不相交的子树(左子树和右子树)[^4] *示例代码结构*: ```java class TreeNode { int val; TreeNode left; // 左子节点引用 TreeNode right; // 右子节点引用 TreeNode(int x) { val = x; } } ``` 2. **关键特性** - **有序性**:左右子树严格区分,顺序不可颠倒 - **递归结构**:每个子树本身也是二叉树[^3] - **节点限制**:每个节点最多有两个子节点 - **层次性**:根为第一层,子节点依次向下扩展 #### 二、二叉树分类(扩展) | 类型 | 特点 | |--------------|-------------------------------| | 满二叉树 | 所有非叶节点均有2个子节点 | | 完全二叉树 | 除最后一层外,其他层均填满 | | 二叉搜索树 | 左子树值 ≤ 根 ≤ 右子树值 | #### 三、Java实现要点 1. **节点表示** 通过类定义实现树节点,包含数据域和子节点引用(如上述`TreeNode`类)[^1] 2. **操作复杂度** - 查找/插入:$O(\log n)$(平衡时)→ $O(n)$(退化为链表时) - 遍历:$O(n)$(需访问所有节点) #### 四、应用场景 1. 数据快速检索(如二叉搜索树) 2. 表达式树(编译器中用于语法分析) 3. 哈夫曼编码(数据压缩)[^2]
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