【数据结构与算法】树、二叉树的概念及结构(详解)

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⛳⛳本篇内容:c语言数据结构--树以及二叉树的概念与结构

目录

一.树概念及结构

1.树的概念

1.1树与非树

树的特点:

非树(图)的特点:

[1.2 关于树的细致概念](#1.2 关于树的细致概念)

1.3树的表示

1.4树在实际中的运用(表示文件系统的目录树结构)

二.二叉树概念及结构

1.概念

2.现实中的二叉树:

2.3特殊的二叉树:

[2.4 二叉树的性质](#2.4 二叉树的性质)

证明性质2和1

习题练习


一.树概念及结构

1.树的概念

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

1.1树与非树

树的特点:

空树 -- 结点数为0的树
非空树:

  • 有一个特殊的结点,称为根结点,根节点没有前驱结点(没有父节点)

下面的两点一起理解:

  • 除根节点外,其余结点被分成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)又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱,可以有0个或多个后继
  • 因此,树是递归定义的。

可以理解为:

由根节点指向了各子树,子树的双亲节点又可以作为根节点,指向它们的孩子节点

非树(图)的特点:

1.除了根结点外,每个结点有且仅有一个父结点;


2.子树是不相交的
以下的这个结构是图(允许相交),不是树

注意:树形结构中,子树之间不能有交集,否则就不是树形结构

3.一棵N个结点的树有N-1条边

1.2****关于树的细致概念

下面有个✅的是比较重要的知识点

✅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、I...等节点为叶节点

✅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

✅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

✅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

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: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

对各知识点的进一步画图解析:

  • 节点的度: 与该节点直接相连的边的数量
  • **叶节点(终端节点):**度为0的节点
  • **分支节点(非终端节点):**度不为0的节点
  • 父节点(双亲节点):一个节点的直接前驱就是它的父节点
  • 子节点(孩子节点):一个节点的直接后继就是它的子节点
  • 兄弟节点:由同一个父节点生出来的都是互为兄弟节点
  • **树的度:**一棵树中,最大的节点的度称为树的度
  • **节点的层次:从上往下数,**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;(默认是从1开始)
  • **树的高度(深度):**树中节点的最大层次,下图的高度就是4
  • **节点的高度:**从下往上数
  • 堂兄弟节点 :双亲在同一层的节点互为堂兄弟
  • 节点的祖先 :指从该节点向上追溯到根节点的路径上的所有节点,包括该节点的父节点、父节点的父节点,以此类推,直到达到根节点为止。

  • 子孙 :从该节点向下追溯到所有末端节点的路径上的所有节点,包括该节点的直接子节点、子节点的子节点,以此类推,直到达到叶子节点为止。

  • 森林:是由多个不相交的树组成的集合(并查集)

1.3****树的表示

A: 如果明确了树的度,那么可以定义。

B、顺序表存储孩子。

C、双亲表示法。(每个位置只存双亲的指针或者下标)

D、左孩子右兄弟表示法--简化树结构定义

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,既然保存值域,也要保存结点和结点之间的关系,实际中树有很多种表示方式如:双亲表示法,孩子表示法、孩子双亲表示法以及孩子兄弟表示法等。
我们这里就简单的了解其中最常用的孩子兄弟表示法
代码实现:

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
};

画图解析:

1.4树在实际中的运用(表示文件系统的目录树结构)

**二.**二叉树概念及结构

**1.**概念

一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合:

  1. 或者为空
  2. 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

从上图可以看出:

  1. 二叉树不存在度大于2的结点(度为0也可以)
  2. 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
    注意:对于任意的二叉树都是由以下几种情况复合而成的:

**2.**现实中的二叉树:

2.3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。

2.4****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2^(i-1)个结点。
2、若规定根节点的层数为1,则
深度为h的二叉树的最大结点数是2^h-1。

3. 对任何一棵二叉树, 如果度为0其叶结点个数为n0 , 度为2的分支结点个数为n2 ,则有 n0= n2+1
4. 若规定根节点的层数为1,具有n个结点的满二叉树的深度 ,**h=**log2(n+1). (ps:log2(n+1)是log以2为底,n+1为对数)

  1. 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数组顺序对所有节点从0开始编号,则对于序号为i的结点有:
  2. i>0 i 位置节点的双亲序号: (i-1)/2 ; i=0 , i 为根节点编号,无双亲节点
  3. 2i+1<n ,左孩子序号: 2i+1 2i+1>=n 否则无左孩子
  4. 2i+2<n ,右孩子序号: 2i+2 2i+2>=n 否则无右孩子

证明性质2和1

如何证明性质2和性质1,以下是证明过程:

习题练习

  1. 某二叉树共有 399 个结点,其中有 199 个度为 2 的结点,则该二叉树中的叶子结点数为( B)
    A 不存在这样的二叉树
    B 200
    C 198
    D 199
    解析:

    2.下列数据结构中,不适合采用顺序存储结构的是( A)
    A 非完全二叉树
    B 堆
    C 队列
    D 栈
    解析:
    顺序存储结构适合于具有连续存储空间的数据结构,其中元素按照线性顺序存储。 对于非完全二叉树,由于其结构不规则,无法通过连续的存储空间来表示。因此,非完全二叉树不适合采用顺序存储结构。
    B. 堆、C. 队列、D. 栈都可以通过顺序存储结构有效地实现。堆是一种完全二叉树,可以使用数组来表示。队列和栈可以使用数组或者链表来表示,都适合顺序存储结构。
    3.在具有 2n 个结点的完全二叉树中,叶子结点个数为(A )
    A n
    B n+1
    C n-1
    D n/2

和节点个数相关的公式有二:

n0 = n2 + 1,N = n0 + n1 + n2

已知总个数N为2n,那么只要知道n1即可求出n0.

这里有一个重要的结论:

在完全二叉树中,如果节点总个数为奇数,则没有度为1的节点;如果节点总个数为偶数,只有一个度为1的节点。

节点个数是偶数,只有一个度为1的节点

节点个数是奇数,没有度为1的节点

2n为偶数,因此有一个度为1的节点。

2n = n0 + 1 + n2 = n0 + 1 + n0 - 1

2n = 2n0

n0 = n,故选A

4.一棵完全二叉树的节点数位为531个,那么这棵树的高度为( B)
A 11
B 10
C 8
D 12
解析:
根据性质4,h=log2(n+1),n=531,h = log2(532),找一个最接近的数就是log2(512),也就是log2(2^9),向上取整,n=10;
5.一个具有767个节点的完全二叉树,其叶子节点个数为(B)
A 383
B 384
C 385
D 386
解析:
N=767个节点数是奇数个,所以N= n0+ n2(奇数个没有度为1的节点) ,
由n0
= n2+1; N = 2n0 - 1 ,那么n0 = (N + 1) / 2 = 384

本篇完,如有错误,欢迎指正,感谢来访!

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