数据结构(四)二叉树基础知识归纳

本文介绍了树的基本概念,包括其特点、术语及结点的度等,详细解析了二叉树的定义、性质及其特殊形式如满二叉树、完全二叉树和二叉查找树,帮助读者深入理解这些数据结构。

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一、基础知识点

树具有的特点有:

(1)每个结点有零个或多个子结点

(2)没有父节点的结点称为根节点

(3)每一个非根结点有且只有一个父节点

(4)除了根结点外,每个子结点可以分为多个不相交的子树。

 

树的基本术语有:

若一个结点有子树,那么该结点称为子树根的“双亲”,子树的根称为该结点的“孩子”。有相同双亲的结点互为“兄弟”。一个结点的所有子树上的任何结点都是该结点的后裔。从根结点到某个结点的路径上的所有结点都是该结点的祖先

 

结点的度:结点拥有的子树的数目

叶子结点:度为0的结点

分支结点:度不为0的结点

树的度:树中结点的最大的度

层次:根结点的层次为1,其余结点的层次等于该结点的双亲结点的层次加1

树的高度:树中结点的最大层次

森林:0个或多个不相交的树组成。对森林加上一个根,森林即成为树;删去根,树即成为森林。

 

二、二叉树

1、二叉树的定义

二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。它有五种基本形态:二叉树可以是空集;根可以有空的左子树或右子树;或者左、右子树皆为空。

2、二叉树的性质

性质1:二叉树第i层上的结点数目最多为2i-1(i>=1)

性质2:深度为k的二叉树至多有2k-1个结点(k>=1)

性质3:包含n个结点的二叉树的高度至少为(log2n)+1

性质4:在任意一棵二叉树中,若终端结点的个数为n0,度为2的结点数为n2,则n0=n2+1

 

3、性质4的证明

性质4:在任意一棵二叉树中,若终端结点的个数为n0,度为2的结点数为n2,则n0=n2+1

证明:因为二叉树中所有结点的度数均不大于2,不妨设n0表示度为0的结点个数,n1表示度为1的结点个数,n2表示度为2的结点个数。三类结点加起来为总结点个数,于是便可得到:n=n0+n1+n2 (1)

由度之间的关系可得第二个等式:n=n0*0+n1*1+n2*2+1即n=n1+2n2+1 (2)

将(1)(2)组合在一起可得到n0=n2+1

 

三、满二叉树、完全二叉树和二叉查找树

1、满二叉树

定义:高度为h,并且由2h-1个结点组成的二叉树,称为满二叉树

 

 

 

2、完全二叉树

定义:一棵二叉树中,只有最下面两层结点的度可以小于2,并且最下层的叶结点集中在靠左的若干位置上,这样的二叉树称为完全二叉树。

特点:叶子结点只能出现在最下层和次下层,且最下层的叶子结点集中在树的左部。显然,一棵满二叉树必定是一棵完全二叉树,而完全二叉树未必是满二叉树。

 

 

 

面试题:如果一个完全二叉树的结点总数为768个,求叶子结点的个数。

由二叉树的性质知:n0=n2+1,将之带入768=n0+n1+n2中得:768=n1+2n2+1,因为完全二叉树度为1的结点个数要么为0,要么为1,那么就把n1=0或者1都代入公式中,很容易发现n1=1才符合条件。所以算出来n2=383,所以叶子结点个数n0=n2+1=384。

总结规律:如果一棵完全二叉树的结点总数为n,那么叶子结点等于n/2(当n为偶数时)或者(n+1)/2(当n为奇数时)

 

3、二叉查找树

定义:二叉查找树又被称为二叉搜索树。设x为二叉查找树中的一个结点,x结点包含关键字key,结点x的key值计为key[x]。如果y是x的左子树中的一个结点,则key[y]<=key[x];如果y是x的右子树的一个结点,则key[y]>=key[x]

 

 

 

在二叉查找树种:

(1)若任意结点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值。

(2)任意结点的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值。

(3)任意结点的左、右子树也分别为二叉查找树。

(4)没有键值相等的结点。

 

 

<think>嗯,用户想查找关于二叉树的知识点总结,我需要整理一下相关的信息。首先,根据提供的引用内容,有几个关键点需要涵盖。引用[3]里提到的基本概念,比如根节点、度、高,还有二叉树的定义,即每个节点的度不超过2。这部分应该作为基础知识点先介绍。 然后引用[4]里详细说明了二叉排序(BST)的性质,左子小于根节点,右子大于根节点,中序遍历得到递增序列。这部分属于二叉树的特殊类型,需要单独列出。 接着,特殊形态的二叉树,比如满二叉树和完全二叉树,在引用[5]中有定义,应该包括它们的结构特点和区别。比如满二叉树是深度k有2^k-1个节点,完全二叉树则对应满二叉树的编号结构,叶子集中在左边。 存储结构方面,引用[2]提到链式存储,用节点指针来构建,可能需要提到链式存储和顺序存储的不同应用场景。而引用[1]讲的是线索二叉树,用于遍历的非递归实现,这部分属于进阶内容,可以放在遍历方法或者优化部分。 用户可能还关心二叉树的应用,比如二叉排序在查找中的应用,或者哈夫曼在编码中的应用。虽然引用中没有提到哈夫曼,但根据常见知识点,可能需要补充。不过根据现有的引用,主要围绕二叉排序、存储结构、遍历等。 需要注意回答的结构要清晰,分点列出,比如基本概念、特殊形态、存储结构、遍历方式、二叉排序等。每个部分引用对应的来源,比如在讲二叉排序时引用[4],线索二叉树引用[1]等。同时,生成的相关问题要基于已有内容,比如性能分析、应用场景、遍历方法比较等。 需要检查是否符合用户的要求,比如使用中文,LaTeX格式正确,行内公式用$,独立公式用$$,并确保引用标识正确添加在相关段落的末尾。另外,用户的问题是关于知识点总结,所以需要全面但不过于冗长,覆盖主要概念和细节。</think>### 二叉树数据结构知识点总结 #### 1. 基本概念 - ****:非线性结构,由根节点和多个分支组成,形状类似倒挂的[^3]。 - **节点**:中的每个元素称为节点,节点的子节点数量称为**度**,从根节点到最长路径末端子节点的个数称为**高**。 - **二叉树**:一种有序,任意节点的度不超过2。其结构特点是每个节点最多有两个子(左子和右子)[^3]。 #### 2. 特殊形态的二叉树 - **满二叉树**:深度为$k$,有$2^k - 1$个结点的二叉树[^5]。 - **完全二叉树**:深度为$k$,有$n$个结点,其结点编号与满二叉树从1到$n$的结点一一对应,最后一层叶子集中在左侧[^5]。 - **二叉排序(BST)**:左子上所有结点关键字值均小于根结点,右子均大于根结点;中序遍历结果为递增序列[^4]。 #### 3. 存储结构 - **链式存储**:通过根节点指针定义二叉树结构,每个结点包含数据域和左右子指针。例如: ```c typedef struct BinaryTreeNode { int data; struct BinaryTreeNode *left, *right; } BinaryTreeNode; BinaryTreeNode* root = NULL; // 根节点指针[^2] ``` #### 4. 遍历与线索化 - **遍历方式**:前序、中序、后序,以及层次遍历。 - **线索二叉树**:通过添加前驱和后继线索(代替空指针),实现非递归遍历。例如,中序线索化后的二叉树可直接遍历而无需栈[^1]。 #### 5. 应用场景 - **二叉排序**:用于高效查找、插入和删除操作,时间复杂度与高相关[^4]。 - **表达式**:表示数学表达式结构。 - **哈夫曼**:用于数据压缩编码。 $$ \begin{aligned} &\text{二叉排序查找复杂度示例:} \\ &\text{最好情况: } O(\log n) \quad \text{(平衡)} \\ &\text{最坏情况: } O(n) \quad \text{(退化为链表)} \end{aligned} $$
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