电子商务网站建设实训方案,工业设计专业是干什么的,底湘西网站制作,apache 做网站本篇博客将详细讲解二叉树 文章目录 树型结构简介基本概念表示形式 二叉树概念两种特殊的二叉树二叉树的性质二叉树的存储二叉树的简单创建二叉树的遍历前中后序遍历层序遍历 结尾 树型结构
简介
树是一种非线性的数据结构#xff0c;它是由n#xff08;n0#xff09…本篇博客将详细讲解二叉树 文章目录 树型结构简介基本概念表示形式 二叉树概念两种特殊的二叉树二叉树的性质二叉树的存储二叉树的简单创建二叉树的遍历前中后序遍历层序遍历 结尾 树型结构
简介
树是一种非线性的数据结构它是由nn0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。
基本概念
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
树的高度或深度最大的深度是树的高度如上图树的高度为4
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mm0棵互不相交的树组成的集合称为森林
表示形式
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
}例如 二叉树
概念
一棵二叉树是结点的一个有限集合该集合 要么为空。 要么是由一个根节点加上两棵被称为左子树和右子树的二叉树组成。 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 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2K-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。 二叉树的性质 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2i-1(i0)个结点 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2K-1(k0) 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n0n21 具有n个结点的完全二叉树的深度k为log2(n1)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i0双亲序号(i-1)/2i0i为根结点编号无双亲结点 若2i1n左孩子序号2i1否则无左孩子 若2i2n右孩子序号2i2否则无右孩子
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。
本篇博客先讲解链式存储。
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具体如下
//孩子表示法
class Node {int val;//数据域Node left;//左孩子的引用Node right;//右孩子的引用
}//孩子双亲表示法
class Node {int val;//数据域Node left;//左孩子的引用Node right;//右孩子的引用Node parent;//当前节点的根节点
}二叉树的简单创建
简单创建一个二叉树不是真正创建二叉树的方式
class BTNode {public char val;public BTNode left;public BTNode right;public BTNode(char val) {this.val val;}
}public class BinaryTree {public BTNode createTree() {BTNode A new BTNode(A);BTNode B new BTNode(B);BTNode C new BTNode(C);BTNode D new BTNode(D);BTNode E new BTNode(E);BTNode F new BTNode(F);BTNode G new BTNode(G);BTNode H new BTNode(H ;A.left B;A.right C;B.left D;B.right E;C.left F;C.right G;E.right H;return A;}
}创建的二叉树为 二叉树的遍历
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。LNR中序遍历(Inorder Traversal)——根的左子树—根节点—根的右子树。LRN后序遍历(Postorder Traversal)——根的左子树—根的右子树—根节点。
实现代码如下
//前序遍历
void preOrder(Node root) {if (root null) {return;}System.out.print(root.val );preOrder(root.left);preOrder(root.right);
}//中序遍历
void inOrder(Node root) {if (root null) {return;}inOrder(root.left);System.out.print(root.val );inOrder(root.right);
}//后序遍历
void postOrder(Node root) {if (root null) {return;}postOrder(root.left);postOrder(root.right);System.out.print(root.val );
}层序遍历
层序遍历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。
示例代码
public void levelOrder(Node root) {QueueNode queue new LinkedList();if (root null) {return;}queue.offer(root);while (!queue.isEmpty()) {Node cur queue.poll();System.out.print(cur.val );if (cur.left ! null) {queue.offer(cur.left);}if (cur.right ! null) {queue.offer(cur.right);}}
}结尾
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