09.二叉树

news2024/9/21 8:00:08

09.二叉树

1.树型结构

1.1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。它具有以下的特点:

  • 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
  • 树是递归定义的。

    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
    在这里插入图片描述

1.2 概念(重要)

在这里插入图片描述
结点的度:一个结点含有子树的个数称为该结点的度; 如上图:A的度为6
树的度:一棵树中,所有结点度的最大值称为树的度; 如上图:树的度为6
叶子结点或终端结点:度为0的结点称为叶结点; 如上图:B、C、H、I…等节点为叶结点
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; 如上图:A是B的父结点
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; 如上图:B是A的孩子结点
根结点:一棵树中,没有双亲结点的结点;如上图:A
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
树的高度或深度:树中结点的最大层次; 如上图:树的高度为4
树的以下概念只需了解,在看书时只要知道是什么意思即可:
非终端结点或分支结点:度不为0的结点; 如上图:D、E、F、G…等节点为分支结点
兄弟结点:具有相同父结点的结点互称为兄弟结点; 如上图:B、C是兄弟结点
堂兄弟结点:双亲在同一层的结点互为堂兄弟;如上图:H、I互为兄弟结点
结点的祖先:从根到该结点所经分支上的所有结点;如上图:A是所有结点的祖先
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。如上图:所有结点都是A的子孙
森林:由m(m>=0)棵互不相交的树组成的集合称为森林

1.3 树的表示形式(了解)

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。我们这里就简单的了解其中最常用的孩子兄弟表示法

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
}

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1.4 树的应用

文件系统管理(目录和文件)
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2. 二叉树(重点)

2.1 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。
    在这里插入图片描述
    从上图可以看出:
  • 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:对于任意的二叉树都是由以下几种情况复合而成的:
在这里插入图片描述

2.2 两种特殊的二叉树

  1. 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 2^K-1 2K1,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0至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。
    在这里插入图片描述

2.3 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 (i>0) 2 i − 1 2^i-1 2i1个结点
  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 2^k-1 2k1(k>=0)
  3. 对任何一棵二叉树, 如果其叶结点个数为 n 0 n0 n0, 度为2的非叶结点个数为 n 2 n2 n2,则有 n 0 = n 2 + 1 n0=n2+1 n0n21

proof:
一棵树N个结点的树有N-1条边
在任意一棵二叉树当中,叶子节点个数为 n 0 n0 n0,度为1的节点个数为 n 1 n1 n1,度为2的节点个数为 n 2 n2 n2
> (度为0的节点,向下不会产生边;
度为1的节点,向下会产生n1条边
度为2的节点,向下会产生n2条边)

N = n 0 + n 1 + n 2 N=n0+n1+n2 N=n0+n1+n2,表达式1(节点数)
N − 1 = n 1 + 2 ∗ n 2 N-1=n1+2*n2 N1=n1+2n2(边=节点数-1)
表达式1=表达式2
可以得出结论: n 0 = n 2 + 1 n0=n2+1 n0n21

  • 具有n个结点的完全二叉树的深度k为 l o g 2 ( n + 1 ) log_2(n+1) log2(n+1) 上取整
  • 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

practice

  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 B B
    解答: n 0 = n 2 + 1 n0=n2+1 n0=n2+1
    A 不存在这样的二叉树
    B 200
    C 198
    D 199
    2.在具有 2n 个结点的完全二叉树中,叶子结点个数为( A A A
    解答:完全二叉树中度为1的结点只能为0或1
    而我们有2n个结点,则可知,结点无右结点,故n1=0
    2 n = n 1 + n 0 + n 2 ; 2 n = 1 + n 0 + n 0 − 1 n 0 = n 2n=n1+n0+n2;\\ 2n=1+n0+n0-1\\ n0=n 2n=n1+n0+n2;2n=1+n0+n01n0=n
    A n
    B n+1
    C n-1
    D n/2
    3.一个具有767个节点的完全二叉树,其叶子节点个数为( A A A
    A 383
    B 384
    C 385
    D 386
    4.一棵完全二叉树的节点数为531个,那么这棵树的高度为( B B B
    A 11
    B 10
    C 8
    D 12

2.4 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。
顺序存储在下节介绍。
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,具体如下:

// 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
}

孩子双亲表示法后序在平衡树位置介绍,本文采用孩子表示法来构建二叉树。

2.5 二叉树的基本操作

2.5.1 前置说明

在学习二叉树的基本操作前,需先要创建一棵二叉树,然后才能学习其相关的基本操作。由于现在大家对二叉树结构掌握还不够深入,为了降低大家学习成本,此处手动快速创建一棵简单的二叉树,快速进入二叉树操作学习,等二叉树结构了解的差不多时,我们反过头再来研究二叉树真正的创建方式。

public class BinaryTree{
public static class BTNode{
BTNode left;
BTNode right;
int value;
BTNode(int value){
this.value = value;
}
}
private BTNode root;
public void createBinaryTree(){
BTNode node1 = new BTNode(1);
BTNode node1 = new BTNode(2);
BTNode node1 = new BTNode(3);
BTNode node1 = new BTNode(4);
BTNode node1 = new BTNode(5);
BTNode node1 = new BTNode(6);
root = node1;
node1.left = node2;
node2.left = node3;
node1.right = node4;
node4.left = node5;
node5.right = node6;
}
}

注意:上述代码并不是创建二叉树的方式,真正创建二叉树方式后序详解重点讲解。
再看二叉树基本操作前,再回顾下二叉树的概念,二叉树是:

  1. 空树
  2. 非空:根节点,根节点的左子树、根节点的右子树组成的
    在这里插入图片描述

2.5.2 二叉树的遍历

  1. 前中后序遍历
    学习二叉树结构,最简单的方式就是遍历。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。
    在这里插入图片描述
    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:
    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。(根左右)
    LNR:中序遍历(Inorder Traversal)——根的左子树—>根节点—>根的右子树。(左根右)
    LRN:后序遍历(Postorder Traversal)——根的左子树—>根的右子树—>根节点。(左右根)

// 前序遍历
void preOrder(Node root);
// 中序遍历
void inOrder(Node root);
// 后序遍历
void postOrder(Node root)
前序如下图所示:
在这里插入图片描述
前序遍历结果:1 2 3 4 5 6
中序遍历结果:3 2 1 5 4 6
后序遍历结果:3 1 5 6 4 1

  1. 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。
    在这里插入图片描述

习题
1.某完全二叉树按层次输出(同一层从左到右)的序列为 ABCDEFGH 。该完全二叉树的前序序列为()
A: ABDHECFG B: ABCDEFGH C: HDBEAFCG D: HDEBFGCA
2.二叉树的先序遍历和中序遍历如下:先序遍历:EFHIGJK;中序遍历:HFIEJKG.则二叉树根结点为()
A: E B: F C: G D: H
3.设一课二叉树的中序遍历序列:badce,后序遍历序列:bdeca,则二叉树前序遍历序列为()
A: adbce B: decab C: debac D: abcde
4.某二叉树的后序遍历序列与中序遍历序列相同,均为 ABCDEF ,则按层次输出(同一层从左到右)的序列为()
A: FEDCBA B: CBAFED C: DEFCBA D: ABCDEF

2.5.3 二叉树的基本操作

// 获取树中节点的个数
int size(Node root);
// 获取叶子节点的个数
int getLeafNodeCount(Node root);
// 子问题思路-求叶子结点个数
// 获取第K层节点的个数
int getKLevelNodeCount(Node root,int k);
// 获取二叉树的高度
int getHeight(Node root);
// 检测值为value的元素是否存在
Node find(Node root, int val);
//层序遍历
void levelOrder(Node root);
// 判断一棵树是不是完全二叉树
boolean isCompleteTree(Node root);

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