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[数据结构与算法]很多人爬过树,那你爬过二叉树吗?

二叉树

提示:这里可以添加学习目标
例如:一周掌握 Java 入门知识


1. 树型结构:

树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=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。它具有以下的特点:
有一个特殊的节点,称为根节点,根节点没有前驱节点
除根节点外,其余节点被分成M(M > 0)个互不相交的集合T1、T2、…、Tm,其中每一个集合 Ti (1 <= i
<= m) 又是一棵与树类似的子树。每棵子树的根节点有且只有一个前驱,可以有0个或多个后继
树是递归定义的。

在这里插入图片描述

  • 概念(重要

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
叶子节点或终端节点:度为0的节点称为叶节点; 如上图:B、C、H、I…等节点为叶节点
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:A是B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:B是A的孩子节点
根结点:一棵树中,没有双亲结点的结点;如上图:A
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

非终端节点或分支节点:度不为0的节点; 如上图:D、E、F、G…等节点为分支节点
兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点; 如上图:B、C是兄弟节点
堂兄弟节点:双亲在同一层的节点互为堂兄弟;如上图:H、I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:由m(m>=0)棵互不相交的树的集合称为森林

树的表示形式

class Node {
int value; // 树中存储的数据
Node firstChild; // 第一个孩子引用
Node nextBrother; // 下一个兄弟引用
}

在这里插入图片描述

树的应用
文件系统管理(目录和文件

二叉树(重点)

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别称为左子树和右子树的二叉
树组成。
二叉树的特点:

  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,因此二叉树是有序树

二叉树的基本形态

在这里插入图片描述

上图给出了几种特殊的二叉树形态,从左往右依次是:空树、只有根节点的二叉树、节点只有左子树、节点只有右
子树、节点的左右子树均存在,一般二叉树都是由上述基本形态结合而形成的。

** 两种特殊的二叉树**

  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 ,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1至n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

二叉树的性质

  1. 若规定根节点的层数为1,则一棵非空二叉树的第i层上最多有 (i>0)个结点
  2. 若规定只有根节点的二叉树的深度为1,则深度为K的二叉树的最大结点数是 (k>=0)
  3. 对任何一棵二叉树, 如果其叶结点个数为 n0, 度为2的非叶结点个数为 n2,则有n0=n2+1
  4. 具有n个结点的完全二叉树的深度k为 上取整
  5. 对于具有n个结点的完全二叉树,如果按照从上至下从左至右的顺序对所有节点从0开始编号,则对于序号为i
    的结点有:
    若i>0,双亲序号:(i-1)/2;i=0,i为根节点编号,无双亲节点
    若2i+1<n,左孩子序号:2i+1,否则无左孩子
    若2i+2<n,右孩子序号:2i+2,否则无右孩子
    比如:假设一棵完全二叉树中总共有1000个节点,则该二叉树中_____个叶子节点,个非叶子节点,
    个节点只有左孩子,_____个只有右孩子。

二叉树的存储

二叉树的存储结构分为:顺序存储和类似于链表的链式存储。

// 孩子表示法
class Node {
 int val; // 数据域
 Node left; // 左孩子的引用,常常代表左孩子为根的整棵左子树
 Node right; // 右孩子的引用,常常代表右孩子为根的整棵右子树
}
// 孩子双亲表示法
class Node {
 int val; // 数据域
 Node left; // 左孩子的引用,常常代表左孩子为根的整棵左子树
 Node right; // 右孩子的引用,常常代表右孩子为根的整棵右子树
 Node parent; // 当前节点的根节点
}

二叉树的基本操作

二叉树的遍历
所谓遍历(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(比如:打印节点内容、节点内容加1)。 遍历是二叉树上最重要的操作之一,是二叉树上进
行其它运算之基础。

在遍历二叉树时,如果没有进行某种约定,每个人都按照自己的方式遍历,得出的结果就比较混乱,如果按照某种
规则进行约定,则每个人对于同一棵树的遍历结果肯定是相同的。如果N代表根节点,L代表根节点的左子树,R代
表根节点的右子树,则根据遍历根节点的先后次序有以下遍历方式:

  1. NLR:前序遍历(Preorder Traversal 亦称先序遍历)——访问根结点—>根的左子树—>根的右子树。
  2. LNR:中序遍历(Inorder Traversal)——根的左子树—>根节点—>根的右子树。
  3. LRN:后序遍历(Postorder Traversal)——根的左子树—>根的右子树—>根节点。
    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。NLR、LNR和LRN分别又称为先根遍历、中根遍历和后根遍历

二叉树的层序遍历

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。

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加:2021-07-23 11:03:36  更:2021-07-23 11:05:57 
 
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