树是一种抽象数据类型(ADT)或是实作这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n(n>=1)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。它具有以下的特点:
- 每个节点有零个或多个子节点;
- 没有父节点的节点称为根节点;
- 每一个非根节点有且只有一个父节点;
- 除了根节点外,每个子节点可以分为多个不相交的子树;
树的种类
- 无序树:树中任意节点的子节点之间没有顺序关系,这种树称为无序树,也称为自由树;
- 有序树:树中任意节点的子节点之间有顺序关系,这种树称为有序树;
- 二叉树:每个节点最多含有两个子树的树称为二叉树;
- 完全二叉树:对于一颗二叉树,假设其深度为d(d>1)。除了第d层外,其它各层的节点数目均已达最大值,且第d层所有节点从左向右连续地紧密排列,这样的二叉树被称为完全二叉树,其中满二叉树的定义是所有叶节点都在最底层的完全二叉树;
- 平衡二叉树(AVL树):当且仅当任何节点的两棵子树的高度差不大于1的二叉树;
- 排序二叉树(二叉查找树(英语:Binary Search Tree),也称二叉搜索树、有序二叉树);
- 霍夫曼树(用于信息编码):带权路径最短的二叉树称为哈夫曼树或最优二叉树;
- B树:一种对读写操作进行优化的自平衡的二叉查找树,能够保持数据有序,拥有多余两个子树。
- 二叉树:每个节点最多含有两个子树的树称为二叉树;
二叉树的性质(特性)
性质1: 在二叉树的第i层上至多有2^(i-1)个结点(i>0)
性质2: 深度为k的二叉树至多有2^k - 1个结点(k>0)
性质3: 对于任意一棵二叉树,如果其叶结点数为N0,而度数为2的结点总数为N2,则N0=N2+1;
性质4:具有n个结点的完全二叉树的深度必为 log2(n+1)
性质5:对完全二叉树,若从上至下、从左至右编号,则编号为i 的结点,其左孩子编号必为2i,其右孩子编号必为2i+1;其双亲的编号必为i/2(i=1 时为根,除外)
二叉树的插入
def add(self, item):
node = Node(item)
if self.root is None:
self.root = node
return
queue = [self.root]
while queue:
cur_node = queue.pop(0)
if cur_node.lchild is None:
cur_node.lchild = node
return
else:
queue.append(cur_node.lchild)
if cur_node.rchild is None:
cur_node.rchild = node
return
else:
queue.append(cur_node.rchild)
二叉树的广度遍历(横向)
def breadth_travel(self):
# 广度遍历
if self.root is None:
return
queue = [self.root]
while queue:
cur_node = queue.pop(0)
print(cur_node.elem, end=" ")
if cur_node.lchild is not None:
queue.append(cur_node.lchild)
if cur_node.rchild is not None:
queue.append(cur_node.rchild)
前序遍历:根 左 右
def preorder(self, node):
# 先序遍历
if node is None:
return
print(node.elem, end=" ")
self.preorder(node.lchild)
self.preorder(node.rchild)
中序遍历:左 根 右
def inorder(self, node):
# 中序遍历
if node is None:
return
self.inorder(node.lchild)
print(node.elem, end=" ")
self.inorder(node.rchild)
后续遍历:左 右 根
def postorder(self, node):
# 后序遍历
if node is None:
return
self.postorder(node.lchild)
self.postorder(node.rchild)
print(node.elem, end=" ")