数据结构:二叉树

目录

一、树型结构

1、基本概念

2、重要概念

3、树的表示形式

二、二叉树

1、概念

2、两种特殊的二叉树

3、二叉树的性质

4、二叉树的存储

5、二叉树的遍历

二叉树的构建

(1)前序遍历

(2)中序遍历

(3)后序遍历

(4)层序遍历

6、二叉树的基本操作


一、树型结构

1、基本概念

(1)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。

(2)树有一个特殊的结点,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(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。每棵子树的根结点有且只有一个前驱,可以有0个或多个后继结点。

以上面的树为例:

A为树的根结点,也为B,C,D的前驱结点。

B,C,D为A的后继结点。

而C就没有后继结点。

(3)树是递归定义的

对于树的递归定义,我们可以这样理解,A作为根结点,有B,C,D三个子树,而B,C,D又分别可以作为根结点,像B有E和F子树,D有G子树只要我们有足够的结点,就可以不断往下拓展,就像递归一样。

(4)非树

树形结构中,子树之间不能有交集,否则就不是树形结构

除了根结点外,每个结点有且仅有一个父节点

一个N个结点的树有N-1条边

2、重要概念

如上图所示:

(1)结点的度:一个结点含有子树的个数称为该结点的度;

例如A的子树有三个分别为B,C,D,因此A的度为3

(2)树的度:一棵树中,所有结点度的最大值称为树的度;

在这棵树中结点度的最大值为3,因此树的度为3

(3)叶子结点或终端结点:度为0的结点称为叶结点;

在这棵树中度为0的结点为C,E,F,G,H,这些结点都成为叶子结点

(4)双亲结点或父结点:若一个结点含有子结点,则这个结点称为其子结点的父结点;

例如A是B的父结点,B是E的父结点

(5)孩子结点或子结点:一个结点含有的子树的根结点称为该结点的子结点;

例如B是A的子结点,E是B的子结点

(6)根结点:一棵树中,没有双亲结点的结点;

例如A是树的根结点

(7)结点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的子结点为第2层,以此类推

A在第一层,B,C,D在第二层,E,F,G,H在第三层

(8)树的高度或深度:树中结点的最大层次;

如上图树的高度为3

(9)非终端结点或分支结点:度不为0的结点;

如上图A,B,D为分支结点

注意:如果只有A一个结点。此时的A就不是分支结点

(10)兄弟结点:具有相同父结点的结点互称为兄弟结点;

B,C,D具有相同的父节点A,因此 B,C,D为兄弟结点

(11)堂兄弟结点:双亲在同一层的结点互为堂兄弟;

如上图,E,F的父节点为B,G,H的父节点为D,而B和D在同一层上,因此E,F,G,H为堂兄弟结点

(12)结点的祖先:从根到该结点所经分支上的所有结点;

例如 F的祖先是A和B

(13)子孙:以某结点为根的子树中任一结点都称为该结点的子孙。

例如E,F为B的子孙

(14)森林:由m(m>=0)棵互不相交的树组成的集合称为森林

3、树的表示形式

实际中树有很多种表示方式: 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。我们这里先简单的了解其中最常用的孩子兄弟表示法。

java 复制代码
 class Node {
     int value;          // 树中存储的数据 
                   
     Node firstChild;    // 第⼀个孩⼦引⽤
             
     Node nextBrother;   //下一个兄弟的引用             
 }

二、二叉树

1、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别称为左子树和右子树的二叉树组成。

注意:

二叉树不存在度大于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

注意:以下这些均为二叉树

2、两种特殊的二叉树

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,且结点总数是(2^k)-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的满而叉树中编号从0至n-1的结 点一一对应时称之为完全而叉树。要注意的是满而叉树是一种特殊的完全二叉树。

而下面的这张图它跳过了五号结点的位置直接放到的6号结点的位置,导致编号不是一一对应的,这就不是完全二叉树

3、二叉树的性质

(1)若规定根结点的层数为1,则一棵非空二叉树的第i层上最多有2^(i-1)个结点(i>0)

如下图,我们第三层的结点最多有4个:

(2)若规定只有根结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(2^k)-1。(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

虽然这样看着非常容易的就看出来了他们的关系,但实际实际上我们是如何推导出来的呢?

首先我们知道度为0的结点数加上度为1的结点数再加上度为2的结点数,就是我们二叉树的总结点数即:n0+n1+n2 = n;

我们知道对于具有n个结点的树,他的边数为n-1;,而对于度为0的结点是没有边的,度为1的结点有一条边,度为2的结点有两条边,这样我们就可以得到一个新的式子:0*n0+1*n1+2*n2 = n-1 即:n1+2n2 +1= n

那么我们可以结合这两个式子即:n0+n1+n2 = n1+2n2+1

最后我们将这个式子进行化简即: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为根结点编号,无双亲结点

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

4、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

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和三叉表示方式即:

孩子表示法和孩子双亲表示法

孩子表示法

java 复制代码
//孩⼦表⽰法
    class Node {
        int val;
        Node left;
        Node right;
    }

孩子双亲表示法

java 复制代码
//孩⼦双亲表⽰法
    class Node {
        int val;
        Node left;
        Node right;
        Node parent;
    }

5、二叉树的遍历

二叉树的构建

在我们进行对于二叉树的遍历我们先来创建一个二叉树,以下图的树为例

我们先来创建一个结点,来作为二叉树的每个结点

再来简单的构建一棵树

而对于学习二叉树结构,最简单的方式就是遍历。所谓遍历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。

(1)前序遍历

前序遍历又称先序遍历访问的顺序为:根结点--->根的左子树--->根的右子树:即:根左右

我们从根节点开始走,先走左子树 ,遇到一个结点打印一个结点,当我们的左子树为空时我们返回null,回到此时子树的根结点,然后再往右子树走,走到空返回,这样不断的递归就得到了我们的先序遍历的结果:ABDEHCFG

代码演示:

(2)中序遍历

中序遍历访问的顺序为:根的左子树--->根结点--->根的右子树:即:左根右。

我们先从根结点进入 ,走根的左子树,当此时根的左子树为空时,返回到此时的根结点,并打印此时的根节点,然后走此时根的右子树,不为空,在走新的左子树和右子树,为空就返回null,在这样的不断递归下就得到了我们的中序遍历结果:DBEHAFCG

(3)后序遍历

后序遍历访问的顺序为:根的左子树--->根的右子树--->根结点:即:左右根。

我们还是先从根结点进入,先走左子树,如果左子树为空了再走右子树,当右子树也为空的,我们就走完了此时根结点的左右子树,在打印我们此时的根结点,这样就得到了我们后序遍历的结果:DHEBFGCA

(4)层序遍历

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。

那么我们该怎样一层一层的按顺序得到元素实现层序遍历呢?

其实我们可以创建一个队列,我们先将我们的根节点放入队列中,如果我们此时的队列不为空,我们就将队头结点弹出并打印,同时我们也判断弹出的结点,左节点是否为空,不为空放入队列中,同理右结点也是如此。

例如:当我们弹出B时,就会把B的左右结点放入队列中,接下来我们就会弹出C,并将C的左右结点放入队列中,而这后我们要弹出的元素就是我下一层的D,在这样的方式下我们就实现了,我们的层序遍历。

图示:

代码演示:

6、二叉树的基本操作

(1)遍历思路:获取树中节点的个数

当root不为空时,nodeSize就++;

代码演示

子问题思路获取树中节点的个数

我们先遍历左子树,遍历完左子树再遍历右子树,我们来看他的执行过程

代码演示

(2)遍历思路:获取叶子节点的个数

所谓叶子节点就是度为0的结点,既然是这样我们可以就可以找到左右子树为空的结点,找到就让leafSize++;

代码演示:

子问题思路: 求叶子结点个数

我们还可以去找到左子树的叶子结点再加上右子树的叶子结点,加在一起就是我们的总共的叶子结点,这个方式和我们上面的过程差不多大家可以对照以下。

(3)获取第 K 层节点的个数

我们的要获得第K层的结点数,首先我们要先找到我的第K层,既然是这样我们可以从第一层即根结点处往下走,每走一层就让K--,当K等于1时,就代表我们此时就在我们的第K层,而我们的第K层结点数,就是此层的左右结点数。

代码演示

(4)获取二叉树的高度

对于二叉树的高度,其实就是让我们求出左子树的右子树的最大值,然后加上1(我们的根结点)

代码演示

(5)检测值为 value 的元素是否存在

查找元素是否存在,其实只要我们遍历二叉树即可,我们先遍历左子树查找,左子树没找到再上右子树找

(6)判断一棵树是不是完全二叉树

什么是完全二叉树,再上面我们已经进行了解,其实简单来说就是我们要按照正确的顺序进行存放,不能够跳着存放。而刚才我们学习了层序遍历,我们发现他的遍历顺序其实和我们完全二叉树的顺序是一样的,那么我们就可以利用层序遍历来判断是否为完全二叉树。

(大家可以先去预习以下,上面的层序遍历。)

首先我们还是依照层序遍历,而这时在我们弹出队头元素后我们判断弹出的元素是否为空,

如果不为空,就将弹出元素的左右结点放入队列中(在这里我们发现,我们没有限制左右结点为不为空,这时就代表我们的null也可以放入队列中),

如果为空了,就代表我们要结束循环,因为对于一个完全二叉树,利用层序遍历的方式去得到,如果我们此时得到的是null,就代表我们完全二叉树已经走完了,此时我们队列中的元素应该都为null,如果此时我们遍历我们的队列,发现此时队列中,有不为空的元素,就代表这棵树不是完全二叉树。

完全二叉树

不完全二叉树

代码演示


好了今天的分享就到这里了,还请大家多多关注我们下一篇见!

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