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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。由于它在结构上看起来像一颗倒挂的树,根朝上,而叶朝下,因而叫做树。
结构特性:
- 有一个特殊的结点,称为根结点,根结点没有前驱结点
- 除根结点外,其余结点被分成
M
个互不相交的集合,每个集合又是一棵与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有 1 1 1 个前驱,可以有 0 0 0 个或 多个 后继。
应用场景:
树形结构在各个领域都有着广泛的应用,用于处理层次化的数据和建立关联关系。比较常见的有:
- 文件系统管理(目录和文件)
XML/HTML
文档解析
树形结构示意图:
树形结构中,子树之间不能有交集,否则就不是树形结构,其中就包括:
以下这些概念是需要掌握的,大家一定要理解每个术语的含义:
以下概念只需了解,只要知道是什么意思即可:
树结构相对线性表就比较复杂了,要存储表示起来就比较麻烦了,实际中树有很多种表示方式,如:双亲表示法,孩子表示法、孩子双亲表示法、孩子兄弟表示法等等。其中常用的是 孩子兄弟表示法,具体结构如下:
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
}
二叉树是一种特殊的树形结构:
- 二叉树不存在度大于 2 2 2 的结点
- 二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒,因此二叉树是 有序树
满二叉树: 一棵二叉树,如果每层的结点数都达到最大值,则这棵二叉树就是满二叉树。也就是说,如果一棵二叉树的层数为 k k k,且结点总数是 2 k − 1 2^{k}-1 2k−1,则它就是满二叉树。
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 k k 的,有 n n n 个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为 k k k 的满二叉树中编号从 0 0 0 至 n − 1 n-1 n−1 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。
若规定根结点的层数为 1 1 1,则一棵非空二叉树的第i层上最多有 2 i − 1 2^{i-1} 2i−1 个结点.
若规定只有根结点的二叉树的深度为 1 1 1,则深度为K的二叉树的最大结点数是 2 k − 1 ( k > = 0 ) 2^{k}-1(k>=0) 2k−1(k>=0).
对任何一棵二叉树,如果其叶结点个数为 n 0 n_{0} n0,度为 2 2 2 的非叶结点个数为 n 2 n_{2} n2,则有 n 0 = n 2 + 1 n_{0}=n_{2}+1 n0=n2+1,即度为 0 0 0 的节点比度为 2 2 2 的节点多 1 1 1 个.
具有
n
n
n 个结点的完全二叉树
的深度
k
k
k 为
log
2
(
n
+
1
)
\log_2(n+1)
log2(n+1) 上取整.
具有
n
n
n 个结点的完全二叉树
,如果
n
n
n 为奇数,则度为
1
1
1 的节点个数为
0
0
0;如果
n
n
n 为偶数,则度为
1
1
1 的节点个数为
1
1
1.
对于具有
n
n
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
0
0 开始编号,则对于序号为
i
i
i 的结点有:
若
i
=
0
i=0
i=0,
i
i
i 为根结点编号,无双亲结点.
若
i
>
0
i>0
i>0,双亲序号:
(
i
−
1
)
/
2
(i-1)/2
(i−1)/2.
若
2
i
+
1
<
n
2i+1<n
2i+1<n,左孩子序号:
2
i
+
1
2i+1
2i+1,否则无左孩子.
若
2
i
+
2
<
n
2i+2<n
2i+2<n,右孩子序号:
2
i
+
2
2i+2
2i+2,否则无右孩子.
注意:以上性质都非常重要,并且经常出现在题目当中。
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。本节介绍链式存储结构,顺序存储结构在优先级队列讲解。
二叉树的链式存储是通过一个一个的节点引用起来的,常见的表示方式有 二叉(孩子表示法)和三叉(孩子双亲表示法)表示方式:
// 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
}
前置知识:根据定义我们知道,二叉树是递归定义的,也就是说一个二叉树要么是空树,要么由一个根节点和两个子树组成,而子树本身也符合同样的定义。这种定义方式将整个二叉树的结构递归地分解为更小的二叉树结构。因此后序基本操作中基本都是按照该概念实现的。
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
N
N 代表根节点,
L
L
L 代表根节点的左子树,
R
R
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:
- 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。
- LNR:中序遍历(Inorder Traversal)——根的左子树—>根节点—>根的右子树。
- LRN:后序遍历(Postorder Traversal)——根的左子树—>根的右子树—>根节点。
递归遍历示意图:
先序遍历:
1
2
4
3
5
6
1\ 2\ 4\ 3\ 5\ 6
1 2 4 3 5 6
中序遍历:
4
2
1
5
3
6
4\ 2\ 1\ 5\ 3\ 6
4 2 1 5 3 6
后续遍历:
4
2
5
6
3
1
4\ 2\ 5\ 6\ 3\ 1
4 2 5 6 3 1
代码实现:
// 二叉树:孩子表示法 static class BTNode { public BTNode left; public BTNode right; char val; public BTNode(char val) { this.val = val; } } //先序遍历:根->左->右 void preOrder(BTNode root) { // 递归终止条件 if (root == null) { return; } // 打印根 System.out.print(root.val + " "); // 左子树 preOrder(root.left); // 右子树 preOrder(root.right); } //中序遍历:左->根->右 void inOrder(BTNode root) { // 递归终止条件 if (root == null) { return; } // 左子树 inOrder(root.left); // 打印根 System.out.print(root.val + " "); // 右子树 inOrder(root.right); } //后序遍历:左->右->根 void postOrder(BTNode root) { // 递归终止条件 if (root == null) { return; } // 左子树 postOrder(root.left); // 右子树 postOrder(root.right); // 打印根 System.out.print(root.val + " "); }
在二叉树序列这里,经常出现一类经典的笔试题目:已知中序遍历序列 和 前(后)序遍历序列,求后(前)序遍历序列?那么这类题目该如何解呢?下面我通过两道例题讲解:
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