二叉树详解

概念:

树是一种非线性的数据结构,它是由nn>=0)个有限结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

特点:每个结点有零个或多个子结点;没有父结点的结点称为根结点;每一个非根结点有且只有一个父结点;除了根结点外,每个子结点可以分为多个不相交的子树 。

节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度;如上图:A的度为6

叶节点或终端节点:度为0的节点称为叶节点;如上图:B、C、H...

非终端节点或分支节点:度不为0的节点; 如上图:DEFG...等节点为分支节点

双亲节点或父节点:若一个节点含有子节点,则这个节点称为其子节点的父节点; 如上图:AB的父节点

孩子节点或子节点:一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点; 如上图:BA的孩子节点

兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点; 如上图:BC是兄弟节点

树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度; 如上图:树的度为6

节点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的子节点为第2层,以此类推;

树的高度或深度:树中节点的最大层次; 如上图:树的高度为4

堂兄弟节点:双亲在同一层的节点互为堂兄弟;如上图:HI互为兄弟节点

节点的祖先:从根到该节点所经分支上的所有节点;如上图:A是所有节点的祖先

子孙:以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图:所有节点都是A的子孙

森林:mm>=0)棵互不相交的树的集合称为森林;

树的特征:

树的表示

双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法等等。我们这里就简单的了解其中最常用的孩子兄弟表示法

typedef int DataType;
struct Node
{
struct Node* _firstChild1; // 第一个孩子结点
struct Node* _pNextBrother; // 指向其下一个兄弟结点
DataType _data; // 结点中的数据域
};

 

树的应用

二叉树

概念

一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合或者为空,或者是由一个根节点加上两棵分别称为左子树和右子树的二叉树组成。

特点

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。

特殊的二叉树

1. 满二叉树:一个二叉树,如果每一个层的结点数都达到最大值,则这个二叉树就是满二叉树。也就是说,如果一个二叉树的层数为K,且结点总数是(2^k) -1 ,则它就是满二叉树。

2. 完全二叉树:完全二叉树是效率很高的数据结构,完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1n的结点一一对应时称之为完全二叉树。 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树。

二叉树的存储结构

分为顺序存储、链式存储两种。

顺序存储

顺序结构存储就是使用数组来存储,一般使用数组只适合表示完全二叉树,因为不是完全二叉树会有空间的浪费。而现实中使用中只有堆才会使用数组来存储。二叉树顺序存储在物理上是一个数组,在逻辑上是一颗二叉树。

链式存储

二叉树的链式存储结构是指,用链表来表示一棵二叉树,即用链来指示元素的逻辑关系。 通常的方法是链表中每个结点由三个域组成,数据域和左右指针域,左右指针分别用来给出该结点左孩子和右孩子所在的链结点的存储地址 。

链式结构又分为二叉链和三叉链,当前我们学习中一般都是二叉链,后面课程学到高阶数据结构如红黑树等会用到三叉链。


// 二叉链
struct BinaryTreeNode
{
struct BinTreeNode* _pLeft; // 指向当前节点左孩子
struct BinTreeNode* _pRight; // 指向当前节点右孩子
BTDataType _data; // 当前节点值域
}
// 三叉链
struct BinaryTreeNode
{
struct BinTreeNode* _pParent; // 指向当前节点的双亲
struct BinTreeNode* _pLeft; // 指向当前节点左孩子
struct BinTreeNode* _pRight; // 指向当前节点右孩子
BTDataType _data; // 当前节点值域
};

 二叉树的顺序结构

普通的二叉树是不适合用数组来存储的,因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。

现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储,需要注意的是这里的堆和操作系统虚拟进程地址空间中的堆是两回事,一个是数据结构,一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。

如果有一个关键码的集合K = {k0k1 k2kn-1},把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储在一个一维数组中,并满足:Ki <= K2i+1 Ki<= K2i+2 (Ki >= K2i+1 Ki >= K2i+2) i = 012…,则称为小堆(或大堆)。将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆,根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。

性质

  • 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值
  • 堆总是一棵完全二叉树

小堆

大堆

堆的实现

堆向下调整算法

现在我们给出一个数组,逻辑上看做一颗完全二叉树。我们通过从根节点开始的向下调整算法可以把它调整成一个小堆。向下调整算法有一个前提:左右子树必须是一个堆,才能调整。

堆的创建

下面我们给出一个数组,这个数组逻辑上可以看做一颗完全二叉树,但是还不是一个堆,现在我们通过算法,把它构建成一个堆。根节点左右子树不是堆,我们怎么调整呢?这里我们从倒数的第一个非叶子节点的子树开始调整,一直调整到根节点的树,就可以调整成堆。

堆的插入

先插入一个80到数组的尾上,再进行向上调整算法,直到满足堆。

堆的删除

删除堆是删除堆顶的数据,将堆顶的数据跟最后一个数据一换,然后删除数组最后一个数据,再进行向下调整算法。

堆排序

堆的代码实现

typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{
HPDataType* _a;
int _size;
int _capacity; 
}Heap;
void HeapInit(Heap* hp, HPDataType* a, int n);
void HeapDestory(Heap* hp);
void HeapPush(Heap* hp, HPDataType x);
void HeapPop(Heap* hp);
HPDataType HeapTop(Heap* hp);
int HeapSize(Heap* hp);
int HeapEmpty(Heap* hp);
// 堆排序
void HeapSort(int* a, int n);
void TestHeap();

二叉树链式结构

二叉树链式结构的遍历

遍历(Traversal)是指沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。

1. NLR:前序遍历(Preorder Traversal 亦称先序遍历)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前。

2. LNR:中序遍历(Inorder Traversal)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之中(间)。

3. LRN:后序遍历(Postorder Traversal)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之后。 

由于被访问的结点必是某子树的根,所以N(Node)、L(Left subtree)和R(Right subtree)又可解释为根、根的左子树和根的右子树

  • 前序遍历:A BDE C
  • 中序遍历:DEB C A
  • 后序遍历:DEB C A

层序遍历

除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外,还可以对二叉树进行层序遍历。设二叉树的根节点所在层数为1,层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发,首先访问第一层的树根节点,然后从左到右访问第2层上的节点,接着是第三层的节点,以此类推,自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历。

二叉树的基本实现

typedef char BTDataType;
typedef struct BinaryTreeNode
{
BTDataType _data;
struct BinaryTreeNode* _left;
struct BinaryTreeNode* _right; 
}BTNode;

// 通过前序遍历的数组"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树
BTNode* BinaryTreeCreate(BTDataType* a, int n, int* pi);
void BinaryTreeDestory(BTNode** root);
int BinaryTreeSize(BTNode* root);
int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root);
int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k);
BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x);

// 遍历 递归&非递归
void BinaryTreePrevOrder(BTNode* root);
void BinaryTreeInOrder(BTNode* root);
void BinaryTreePostOrder(BTNode* root);
void BinaryTreeLevelOrder(BTNode* root);
void BinaryTreePrevOrderNonR(BTNode* root);
void BinaryTreeInOrderNonR(BTNode* root);
void BinaryTreePostOrderNonR(BTNode* root);
void TestBinaryTree();

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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