我们之前学过了数组和链表,各有优缺点,还互补
二叉搜索树就既有链表的好处,也有数组的好处 ,好像用的最多的是二叉平衡树,有种特殊的二叉平衡树就是红黑树
管他有没有用的,学了先
一、基本概念
1、每个结点最多有两棵子树,即二叉树不存在度大于2的结点。
2、二叉树的子树有左右之分,其子树的次序不能颠倒。
5、满二叉树——每一层都是满的
6、完全二叉树——满二叉树的最后一层且最后几个编号缺失
3、第 i 层最多有 2^i-1 个结点
4、深度为 h 的二叉树的最大结点数是2^h- 1
7、节点数量为k,1号点为根结点的完全二叉树:
(1)i>1的节点,其父结点是i/2;
(2)如果2i>k,那么i没有孩子;如果2i+1>k,那么i没有右孩子;
(3)如果结点i有孩子,那么他的左孩子是2i,右孩子是2i+1;
8、定义(节点写法,看作链表节点)
struct node
{
int value;//节点的值,如果是字母就换成char型的
node * l,*r ;//左孩子和右孩子
node(int value = 0,node *l=NULL,node *r =NULL):value(value),l(l),r(r){}//构造函数
};
二、存储结构
1、顺序存储:用数组来存储,一般使用数组只适合表示完全二叉树
2、链式存储:使用指针来实现,并指向左右子节点
三、二叉树的遍历
就像以前学过的搜索,分为广度和深度,深度又分了三种情况
1、层次遍历:A B C D E F G H I G K(迭代法)
2、先序遍历(父节点,左儿子,右儿子):A B D H I E J C F K G
1、递归法
void preorder(node *root(头节点指针),vec(数组))
{
if(root !=NULL)//终止条件
{
vec[k++] = root -> value; //value初始值是0,
//vec.pushback(root -> value);//另一种写法
preorder(root -> l);
preorder(root -> r);
}
}
2、迭代法(用栈模拟)
把数据放进数组里,因为栈的先进后出,所以先放右孩子,先弹出左孩子
void preorder(node *root)
{
stack<node*> s;
node *p =root;
while(p!=NULL||!s.empty())
{
while(p!=NULL)//左不为空
{
s.push(p);
将 p -> data存入数组
p = p -> l;
}
if(!s.empty())
{
p = s.top();
s.pop();//删除栈的最后一个元素
p = p -> r;//左为空,走右子树
}
}
}
3、中序遍历(左儿子,父节点,右儿子):H D I B E J A F K C G
1、递归
void inorder (node *root,vec)
{
if(root !=NULL)
{
preorder(root -> l);
vec[k++] = root -> value;
preorder(root -> r);
}
}
2、非递归
void preorder(node *root)
{
stack<node*> s;
node *p =root;
while(p!=NULL||!s.empty())
{
while(p!=NULL)//左不为空
{
s.push(p);
p = p -> l;
}
if(!s.empty())
{
p = s.top();
将 p -> data存入数组//放在这是代表第二次遇见,即返回的时候才存入父节点
s.pop();//删除栈的最后一个元素
p = p -> r;//左为空,走右子树
}
}
}
4、后序遍历(左儿子,右儿子,父节点):H I D J E B K F G C A
1、递归
void postorder (node *root,vec)
{
if(root !=NULL)
{
preorder(root -> l);
preorder(root -> r);
vec[k++] = root -> value;
}
}
2、非递归
需要判断当它第二次出现在栈顶时才能存入数组,即左边走一次再右边走一次回来才行
太麻烦了,不如直接递归吧