数据结构之二叉树详解:从原理到实现

1. 什么是二叉树?

二叉树(Binary Tree)是一种树形数据结构,其中每个节点最多有两个子节点,分别被称为左子节点右子节点 。二叉树可以用来表示层次关系,如文件目录组织结构 ,或用于快速查找、排序和决策问题。其结构如下:

2. 二叉树的基本术语

在了解二叉树之前,我们需要掌握一些关键术语:

  • 节点(Node):二叉树的基本单元,包含数据和指向子节点的指针。
  • 根节点(Root):二叉树的最顶端节点。
  • 叶子节点(Leaf):没有子节点的节点。
  • 高度(Height):从某节点到叶子节点的最长路径上的边数。
  • 深度(Depth):从根节点到某节点所经过的边数。
  • 子树(Subtree):由某节点及其子节点组成的部分树。

3. 二叉树的分类

根据节点的分布特点,二叉树有多种类型:

  1. 满二叉树:每个节点都有两个子节点,且所有叶子节点在同一层。
  2. 完全二叉树:除了最后一层外,其他层的节点都被填满,最后一层的叶子节点从左到右连续排列。
  3. 二叉搜索树(BST):对于任意一个节点,左子树中的所有节点值都小于该节点值,右子树中的所有节点值都大于该节点值。
  4. 平衡二叉树:左右子树的高度差不超过1。
4. 二叉树的存储结构
二叉树可以通过两种方式存储:
  1. 链式存储:用链表表示,每个节点包含数据和左右子节点的指针。
  2. 顺序存储:用数组表示,通常用于完全二叉树或满二叉树。
链式存储

在C语言中,链式存储通常使用结构体来定义二叉树节点:

cpp 复制代码
​
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 定义二叉树节点
struct TreeNode {
    int data;                // 数据域
    struct TreeNode* left;   // 左子节点指针
    struct TreeNode* right;  // 右子节点指针
};

// 创建新节点
struct TreeNode* createNode(int data) {
    struct TreeNode* newNode = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));
    newNode->data = data;
    newNode->left = NULL;
    newNode->right = NULL;
    return newNode;
}

​
顺序存储

顺序存储常用数组表示,用于完整或接近完整的二叉树。节点的存储规则如下:

  • 根节点存储在索引1(或0)。
  • 索引为i的节点的左子节点在2*i位置,右子节点在2*i+1位置。
  • 父节点在索引i/2位置。
5. 二叉树的基本操作
1. 插入节点

插入节点的方式取决于二叉树的类型。在二叉搜索树(BST)中,插入节点时需要保持左小右大的规则。

cpp 复制代码
​
struct TreeNode* insert(struct TreeNode* root, int data) {
    if (root == NULL) {
        return createNode(data);  // 如果当前节点为空,创建新节点
    }
    if (data < root->data) {
        root->left = insert(root->left, data);  // 插入左子树
    } else if (data > root->data) {
        root->right = insert(root->right, data); // 插入右子树
    }
    return root;
}

​
2. 查找节点

在二叉搜索树中查找节点时,可以利用其有序性快速定位目标节点。

cpp 复制代码
​
struct TreeNode* search(struct TreeNode* root, int key) {
    if (root == NULL || root->data == key) {
        return root;  // 找到节点或到达空节点
    }
    if (key < root->data) {
        return search(root->left, key);  // 在左子树中查找
    } else {
        return search(root->right, key); // 在右子树中查找
    }
}

​
3. 遍历二叉树

二叉树的遍历方式分为以下几种:

  • 前序遍历(Pre-order):根节点 -> 左子树 -> 右子树
  • 中序遍历(In-order):左子树 -> 根节点 -> 右子树
  • 后序遍历(Post-order):左子树 -> 右子树 -> 根节点
  • 层序遍历(Level-order):按层次从上到下逐层遍历
前序遍历
cpp 复制代码
​
void preOrder(struct TreeNode* root) {
    if (root == NULL) return;
    printf("%d ", root->data);
    preOrder(root->left);
    preOrder(root->right);
}

​
中序遍历
cpp 复制代码
​
void inOrder(struct TreeNode* root) {
    if (root == NULL) return;
    inOrder(root->left);
    printf("%d ", root->data);
    inOrder(root->right);
}

​
后序遍历
cpp 复制代码
​
void postOrder(struct TreeNode* root) {
    if (root == NULL) return;
    postOrder(root->left);
    postOrder(root->right);
    printf("%d ", root->data);
}

​
4. 删除节点

在二叉搜索树中删除节点我们需要考虑三种情况

  1. 被删除节点是叶子节点。
  2. 被删除节点有一个子节点。
  3. 被删除节点有两个子节点。
cpp 复制代码
​
struct TreeNode* deleteNode(struct TreeNode* root, int key) {
    if (root == NULL) return root;

    if (key < root->data) {
        root->left = deleteNode(root->left, key);  // 在左子树中删除
    } else if (key > root->data) {
        root->right = deleteNode(root->right, key); // 在右子树中删除
    } else {
        // 找到要删除的节点
        if (root->left == NULL) {
            struct TreeNode* temp = root->right;
            free(root);
            return temp;
        } else if (root->right == NULL) {
            struct TreeNode* temp = root->left;
            free(root);
            return temp;
        }
        // 有两个子节点,找右子树的最小节点
        struct TreeNode* temp = root->right;
        while (temp->left != NULL) {
            temp = temp->left;
        }
        root->data = temp->data; // 用最小值替换当前节点
        root->right = deleteNode(root->right, temp->data); // 删除最小节点
    }
    return root;
}

​
6. 二叉树的应用
  1. 二叉搜索树(BST):用于快速查找、插入和删除操作。
  2. 堆(Heap):用于优先队列和排序。
  3. 表达式树:用于表示算术表达式。
  4. Huffman树:用于数据压缩。
  5. 平衡二叉树(AVL/红黑树):用于高效的动态数据结构

表示文件系统的目录树结构

相关推荐
Niuguangshuo5 小时前
EM算法详解:解密“鸡生蛋“的机器学习困局
算法·机器学习·概率论
a3158238065 小时前
Android 大图显示策略优化显示(一)
android·算法·图片加载·大图片
做cv的小昊5 小时前
【TJU】信息检索与分析课程笔记和练习(8)(9)发现系统和全文获取、专利与知识产权基本知识
大数据·笔记·学习·全文检索·信息检索
一条大祥脚5 小时前
26.1.9 轮廓线dp 状压最短路 构造
数据结构·c++·算法
盐焗西兰花5 小时前
鸿蒙学习实战之路-蓝牙设置完全指南
学习·华为·harmonyos
鲨莎分不晴5 小时前
反向传播的数学本质:链式法则与动态规划的完美共舞
算法·动态规划
hkNaruto5 小时前
【AI】AI学习笔记:MCP协议与gRPC、OpenAPI的差异
人工智能·笔记·学习
sonadorje6 小时前
逻辑回归中的条件概率
算法·机器学习·逻辑回归
cici158746 小时前
基于Pan-Tompkins算法的ECG信号HRV提取方案
算法
笨鸟笃行6 小时前
0基础小白使用ai能力将本地跑的小应用上云(作为个人记录)
人工智能·学习