深入理解【二叉树】

news2024/11/16 5:54:46

 

📙作者简介: 清水加冰,目前大二在读,正在学习C/C++、Python、操作系统、数据库等。

📘相关专栏:C语言初阶、C语言进阶、C语言刷题训练营、数据结构刷题训练营、有感兴趣的可以看一看。

欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 如有错误还望各路大佬指正!

✨每一次努力都是一种收获,每一次坚持都是一种成长✨       

 

a6c0473e16e249c2b9ca02e5b793f35e.gif#pic_center

目录

 

 前言

1. 特殊二叉树

1.1 满二叉树

1.2 完全二叉树

1.3 二叉树的性质

2. 搜索二叉树

3. 练习

📖 题目一

📖 题目二

📖 题目三 

总结


 

 

 前言

        在计算机科学领域中,二叉树作为一种重要的数据结构,被广泛应用于各种算法和问题的解决方案中。然而,对于许多人来说,二叉树仍然是一个神秘而复杂的概念。本篇博客将带领你一同深入探索二叉树的内在结构和特性,帮助你建立起对二叉树的全面理解。


1. 特殊二叉树

         前边我们已经介绍了树的结构,也了解了普通二叉树,以及二叉树的遍历,今天我们将会继续深入学习二叉树。

1.1 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 ,则它就是满二叉树。如下图:

d71c2e3bdfd340e0ba6b5231439169f4.png


 1.2 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。(直白点说就是:假设有n层,前n-1层为满二叉树,最后一层的节点从左到右依次连接,不会出现一个节点连不满的情况)

如下图:

e175d90e1297478dbc615a25111db280.png

        这样的它就不属于完全二叉树:

9540a312cedd427d8673daf70ff49cbf.png

 因为从左到右,有节点没有满(从左到右节点必须连满,不能出现有空)。

1.3 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2ʰ-1
  3.  对任何一棵二叉树, 如果度为0其叶结点个数为 , 度为2的分支结点个数为 ,则有 n₀=n₂+1(下标为二叉树的度)
  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)

        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:

  • 若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
  •  若2i+1<n,左孩子序号:2i+1,2i+1>=n否则无左孩子
  •  若2i+2<n,右孩子序号:2i+2,2i+2>=n否则无右孩子

2. 搜索二叉树

        上述的二叉树对于数据存储没什么特别规定与要求,属于普通二叉树大类,对于普通二叉树来说,没有增删查改,普通二叉树的增删查改在现实应用中是没有意义的(数据没有特殊规定,无法确认新增节点的位置)。所以这里我们再来介绍一下其他的二叉树——搜索二叉树

         什么是搜索二叉树?如下图:

20f39fc751d5462f94d438b0fc0604a6.png

         任何一颗树,左子树都要比根小,右子树都要比根大。搜索二叉树的这个特性使得它的插入位置就可以确定。例如我们要插入一个数据38:

46b403eb595040bcbdc900162ec07775.png

         从根开始,38比35大,就进入右子树,38比39小,那就插入到39左子树的位置。

例如我们再插入一个40:

8f87dae73c7945b5a266b2a48e1c0cf7.png

         从根开始,40比35大,就进入右子树,40比39大,进入右子树,40比65小,那就插入到65的左孩子节点位置。

        如果我们要查找一个数,例如我们查找30,30比35小,进入左子树,30比17大,进入右子树,30比20大继续进入到右子树,但20没有子节点,所以没有30这个节点,到这里就停止寻找。通过这些例子我们可以发现,这样的二叉树很适合搜索。搜索二叉树最多搜索高度次。

        搜索的时间复杂度是O(N),细心的同学可能就会发现,搜素二叉树最多搜素高度次,那二叉树的高度不是有一个公式h= log₂(n+1),时间复杂度为什么不是O(log N)?

         这里注意:这个二叉树的高度公式针对的是满二叉树,而搜素二叉树它可能出现退化的情况。如下图:

8d3ee5a13daf44318153982b4966901e.png

 最坏的情况:我们找1这个节点,它的时间复杂度就是O(N)。

那要如何避免这种情况的发生?使左右两边的节点数量均匀,又要保持这个特性。

 这里又可以引出一个新的概念——平衡树

 平衡树的特性就是:左右两边的节点数据比较均匀。

 平衡树又可以分为:

  • AVL树
  • 红黑树

         依照现在博客所讲的水平,想要学会这两种树是不可能的,除此之外后续我们还会学习B树,它是一种多叉搜索树。数据库的原理就与它有关。(此部分为了解)这部分的树状结构才是有用的东西,精髓就在这部分内容,这里我们后续会进行学习。

        本期我们不会进行代码的编写介绍,我们要弄清楚二叉树的性质,以及延申部分。接下来就是练习部分,帮助大家理解掌握二叉树的性质。

 3. 练习

📖 题目一

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  ()

A、不存在这样的二叉树

B、200

C、198

D、199

✨题目解析:

        度为2的节点有199个,根据二叉树的性质:n₀=n₂+1,度为0的节点个数等于度为2的节点个数+1。度为0的节点就为叶子节点。

 

正确答案:B

📖 题目二

2. 在具有 2n 个结点的完全二叉树中,叶子结点个数为( )
A、n

B、n+1

C、n-1

D、n/2

✨题目解析:

        这道题目看似无解,突破口就在完全二叉树。我们设度为0的节点个数为N0,度为1的节点个数为N1,度为2的节点个数为N2。根据性质可知:N0=N2+1,且N0+N1+N2=2n。

        两式联合:N0+N1+N0-1=2n。

又因为这是一颗完全二叉树,完全二叉树度为1的节点只能有1个或没有。但又要确保都为整数,所以度为1的节点就只要1个。即:N0+1+N0-1=2n

 

正确答案:A

📖 题目三 

3.一棵完全二叉树的节点数位为531个,那么这棵树的高度为( )

A、11

B、10

C、8

D、12

✨题目解析:

        题目要求这棵树的高度,那就设树的高度为h,最后一层缺了X个,根据定义我们可知:满二叉树是一种特殊的完全二叉树。

        由此可得出:2^h-1-X就是完全二叉树的节点个数,即:2^h-1-X=531。到这里看似无解,但我们还可以根据性质进行推算,X的取值范围是0  ~  2^(h-1)-1,至少最后一层有1个节点,最多最后一次为满(满二叉树),知道这些我们就可以带选项进行推算了。代换:2^h-1-2^(h-1)+1。代入选项,看最终哪个选项的结果最接近500。

        代入11,2的11次方:2048-1024=1024,如果高度是11那最少有1024个节点,A选项错误。这样依次代入。

 

正确答案:B


总结

        通过本篇博客我们对二叉树的内在结构、特性,有了更全面的了解,希望通过本篇博客的阅读,你已经掌握了深入理解二叉树的关键知识。最后,感谢阅读!

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/900126.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

开发过程中自己遇到的异常(四)

mysql 报错&#xff1a;‘Lost connection to MySQL server during query 出现这种情况大多是因为&#xff0c;两个事物抢一个表的使用权造成的。 show processlist; 观察Command 列&#xff0c;有明显的update&#xff0c;insert, delete 时间比较久的&#xff0c;直接kill掉…

unity 之Transform组件(汇总)

文章目录 理论指导结合例子 理论指导 当在Unity中处理3D场景中的游戏对象时&#xff0c;Transform 组件是至关重要的组件之一。它管理了游戏对象的位置、旋转和缩放&#xff0c;并提供了许多方法来操纵和操作这些属性。以下是关于Transform 组件的详细介绍&#xff1a; 位置&a…

微服务系列文章之 SpringBoot 最佳实践

Spring Boot 是一种广泛使用且非常流行的企业级高性能框架。 以下是一些最佳实践和一些技巧&#xff0c;我们可以使用它们来改进 Spring Boot 应用程序并使其更加高效。 Spring Boot 的四大核心 1、自动配置 针对很多Spring应用程序和常见的应用功能&#xff0c;Spring Boo…

Linux 线程的概念与实现方式

一、线程的概念 线程是进程内部的一条执行序列或执行路径&#xff0c;一个进程可以包含多条线程。 一个进程中有两条或多条执行路径的时候&#xff0c;它们是可以同时执行的&#xff0c;也就是说&#xff0c;一个进程中的多个线程是可以同时执行的。当我们需要一个程序同时执行…

【LeetCode-简单题】49. 字母异位词分组

题目 题解一:排序哈希表 思路:由于互为字母异位词的两个字符串包含的字母相同&#xff0c;因此对两个字符串分别进行排序之后得到的字符串一定是相同的&#xff0c;故可以将排序之后的字符串作为哈希表的键。 核心api: //将字符串转换为字符数组char[] ch str.toCharArray();…

飞机打方块(二)游戏界面制作

一、背景 1.新建bg节点 二、飞机节点功能实现 1.移动 1.新建plane节点 2.新建脚本GameController.ts,并绑定Canvas GameControll.ts const { ccclass, property } cc._decorator;ccclass export default class NewClass extends cc.Component {property(cc.Node)canvas:…

详解strcmp函数

strcmp函数是用来比较两个字符串的&#xff0c;按理来说&#xff0c;比较结果只有两种&#xff1a;相同或不同。但是&#xff0c;事实上&#xff0c;strcmp函数在设计时会有三种情况&#xff0c;下面详细介绍&#xff1a; 这个函数的输入为两个字符串的首元素地址&#xff08;即…

Hlang--用Python写个编程语言-逻辑运算

文章目录 前言关键词解析token解析器解释器语法表示前言 在上一篇文章里面,实现了基本的变量,并且详细地阐述了基本原理,所以的话,这里要实现的就是这个判断,由于架子基本上打好了,后面的操作无法就是确定这个AST的一个执行顺序,也就是我们希望解释器执行的一个情况。 …

OpenCV基础知识(5)— 几何变换

前言&#xff1a;Hello大家好&#xff0c;我是小哥谈。OpenCV中的几何变换是指改变图像的几何结构&#xff0c;例如大小、角度和形状等&#xff0c;让图像呈现出缩放、翻转、旋转和透视效果。这些几何变换操作都涉及复杂、精密的计算。OpenCV将这些计算过程都封装成了非常灵活的…

8. 实现业务功能--用户注册

目录 1. 顺序图 2. 参数要求 3. 接口规范 4. 创建扩展 Mapper.xml 5. 修改 DAO 6. 创建 Service 接口 7. 实现接口 8. 测试接口 9. 实现 Controller 9.1 密码加密处理 10. 实现前端界面 业务实现过程中主要的包和目录及主要功能&#xff1a; model 包&#xff1a;实体对象 d…

一文带你了解G1收集器:全功能的垃圾收集器

&#xff08;笔记参考书籍&#xff1a;《JVM高级特性与最佳实践》&#xff09; 一、介绍 Garbage First&#xff08;简称G1&#xff09;收集器是垃圾收集器技术发展历史上的里程碑式的成果&#xff0c;它开创了收集器面向局部收集的设计思路和基于Region的内存布局形式。 G1…

【Lua】(一)VSCode 搭建 Lua 开发环境

前言 最近在找工作&#xff0c;基本所有的岗位都会问到 Lua&#xff08;甚至拼 UI 的都要求会 Lua&#xff09;&#xff0c;咱能怎么办呢&#xff0c;咱也只能学啊…… 工欲善其事&#xff0c;必先利其器。第一步&#xff0c;先来把环境配置好吧&#xff01; 当前适用版本&a…

【玩转Linux操作】crond的基本操作

&#x1f38a;专栏【玩转Linux操作】 &#x1f354;喜欢的诗句&#xff1a;更喜岷山千里雪 三军过后尽开颜。 &#x1f386;音乐分享【Counting Stars 】 欢迎并且感谢大家指出小吉的问题&#x1f970; 文章目录 &#x1f354;概述&#x1f354;命令⭐常用选项 &#x1f354;练…

如何解决由于找不到msvcp120.dll无法继续执行代码的问题

在使用电脑的过程中&#xff0c;突然遭遇到了一个让我犯愁的问题——缺少了msvcp120.dll文件。这个文件是系统中的一个重要组件&#xff0c;它的丢失导致了一些应用程序无法正常运行。面对这个困扰&#xff0c;我决定展开一场寻找和修复的心旅程。起初&#xff0c;我并不知道ms…

ONLYOFFICE协作空间服务器如何一键安装自托管私有化部署

ONLYOFFICE协作空间服务器如何一键安装自托管私有化部署 如何在 Ubuntu 上部署 ONLYOFFICE 协作空间社区版&#xff1f;https://blog.csdn.net/m0_68274698/article/details/132069372?ops_request_misc&request_id&biz_id102&utm_termonlyoffice%20%E5%8D%8F%E4…

leetcode:1668. 最大重复子字符串(python3解法)

难度&#xff1a;简单 给你一个字符串 sequence &#xff0c;如果字符串 word 连续重复 k 次形成的字符串是 sequence 的一个子字符串&#xff0c;那么单词 word 的 重复值为 k 。单词 word 的 最大重复值 是单词 word 在 sequence 中最大的重复值。如果 word 不是 sequence 的…

GIF文件解析

Java & Swing实现对GIF图像的解析和显示。 有三部分内容&#xff1a; 1 是gif文件解析&#xff1b; 2 是 图像数据解码&#xff1b; 3 是GUI端显示&#xff1b;仅贴出第2部分图像数据解码&#xff0c; 解码也有三部分&#xff0c;1 是基于位的code获取&#xff1b; 2是字典…

CVE-2015-5254漏洞复现

1.漏洞介绍。 Apache ActiveMQ 是美国阿帕奇&#xff08;Apache&#xff09;软件基金会所研发的一套开源的消息中间件&#xff0c;它支持 Java 消息服务&#xff0c;集群&#xff0c;Spring Framework 等。Apache ActiveMQ 5.13.0之前 5.x 版本中存在安全漏洞&#xff0c;该漏…

SpringBoot 学习(03): 弱语言的注解和SpringBoot注解的异同

弱语言代表&#xff1a;Hyperf&#xff0c;一个基于 PHP Swoole 扩展的常驻内存框架 注解概念的举例说明&#xff1b; 说白了就是&#xff0c;你当领导&#xff0c;破烂事让秘书帮你去安排&#xff0c;你只需要批注一下&#xff0c;例如下周要举办一场活动&#xff0c;秘书将方…

步步向前,曙光已现:百度的大模型之路

大模型&#xff0c;是今年全球科技界最火热&#xff0c;最耀眼的关键词。在几个月的狂飙突进中&#xff0c;全球主要科技公司纷纷加入了大模型领域。中国AI产业更是开启了被戏称为“百模大战”的盛况。 但喧嚣与热闹之后&#xff0c;新的问题也随之而来&#xff1a;大模型的力量…