二叉树的边数和节点数关系

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问题:

若一棵二叉树具有12个度为2的结点,6个度为1的结点,则度为0的结点个数是()。

A 10 B 11 C 13 D 不确定

正确答案: C

结论: 二叉树中度为0的结点数量减一等于度为2的结点数量

先画个图

n0: 表示叶子节点的数量; n1: 表示度为1的节点数量; n2:表示度为2的节点数量

上图中二叉树节点的总数 n = n0 + n1 + n2 = 4 + 0 + 3 = 7

二叉树边的数量 num = n1 + 2*n2  = 0 + 2*3 = 6(因为叶子节点深度最大,没有边数了)

二叉树边的数量也可以表示为 num = n - 1 = 7 - 1 = 6;

开始推导: n0 + n1 + n2 - 1 = n1 + 2*n2

最后得出:  n0 - 1 = n2

小伙伴可以用下图再次验证下

 结论:n0 - 1 = n2

 

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### 二叉树深度与节点个关系及公式 在二叉树中,深度与节点个之间的关系可以通过满二叉树完全二叉树的特性来描述。以下是详细的分析: #### 满二叉树 对于满二叉树(所有非叶子节点都有两个子节点,并且所有叶子节点都在同一层),其节点数与深度的关系可以用以下公式表示: - 节点总: \[ N = 2^d - 1 \] 其中 \( d \) 是树的深度,根节点的深度为 0[^1]。 - 叶子节点数: \[ L = 2^{d} \] - 非叶子节点数: \[ I = N - L = 2^d - 1 - 2^{d-1} = 2^{d-1} - 1 \] #### 完全二叉树 对于完全二叉树(除了最后一层外,其余各层都被完全填满,并且最后一层的节点都靠左排列),其节点数与深度的关系可以表示为: - 最小节点数: \[ N_{\text{min}} = 2^{d-1} \] 这种情况发生在只有根节点最后一层只有一个节点时。 - 最大节点数: \[ N_{\text{max}} = 2^d - 1 \] 这种情况发生在完全二叉树是满二叉树时。 #### 普通二叉树 对于普通二叉树(没有特定结构限制的二叉树),其节点数与深度的关系为: - 最小节点数: \[ N_{\text{min}} = d + 1 \] 这种情况发生在每一层只有一个节点时。 - 最大节点数: \[ N_{\text{max}} = 2^d - 1 \] 这种情况发生在二叉树是满二叉树时。 #### 示例代码 以下是一个计算二叉树深度节点数的 Python 示例代码: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def count_nodes(root: TreeNode) -> int: if not root: return 0 return 1 + count_nodes(root.left) + count_nodes(root.right) def max_depth(root: TreeNode) -> int: if not root: return 0 return 1 + max(max_depth(root.left), max_depth(root.right)) ``` 通过上述代码,可以分别计算二叉树的节点总最大深度。 #### 总结 二叉树的深度与节点个关系取决于树的具体类型。满二叉树具有明确的学公式,而普通二叉树则需要通过递归或其他方法进行计算。
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