【数据结构】09.树与二叉树

一、树的概念与结构

1.1 树的概念

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。

  • 根结点:根节点没有前驱结点。
  • 除根节点外,其余结点被分成是一棵结构与树类似的子树。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。
  • 因此,树是递归定义的。

在这里插入图片描述

1.2 树的相关概念

在这里插入图片描述

  • 节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度; 如上图:A的为4
  • 叶节点或终端节点:度为0的节点称为叶节点; 如上图:B、F、G、D、H节点为叶节点
  • 非终端节点或分支节点:度不为0的节点; 如上图:A、C、E节点为分支节点
  • 双亲节点或父节点:若一个节点含有子节点,则这个节点称为其子节点的父节点; 如上图:A是B的父节点
  • 孩子节点或子节点:一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点; 如上图:B是A的孩子节点
  • 兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点; 如上图:B、C是兄弟节点
  • 树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度; 如上图:树的度为4
  • 节点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的子节点为第2层,以此类推;
  • 树的高度或深度:树中节点的最大层次; 如上图:树的高度为3
  • 堂兄弟节点:双亲在同一层的节点互为堂兄弟;如上图:F、G互为兄弟节点
  • 节点的祖先:从根到该节点所经分支上的所有节点;如上图:A是所有节点的祖先
  • 子孙:以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图:所有节点都是A的子孙
  • 森林:由m棵互不相交的树的集合称为森林;

1.3 树的表示法

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,既要保存值域,也要保存结点和结点之间的关系,实际中树有很多种表示方式如:双亲表示法,孩子表示法、孩子双亲表示法以及孩子兄弟表示法等。

在介绍以下存储结构的过程中,我们都以下面这个树为例子。在这里插入图片描述

1.3.1 双亲表示法

我们假设以一组连续空间存储树的结点,同时在每个结点中,附设一个指示器指示其双亲结点到链表中的位置。也就是说,每个结点除了知道自已是谁以外,还知道它的双亲在哪里。
在这里插入图片描述
其中data是数据域,存储结点的数据信息。而parent是指针域,存储该结点的双亲在数组中的下标。
以下是我们的双亲表示法的结点结构定义代码。

/*树的双亲表示法结点结构定义*/
#define MAX_TREE_SIZE 100
typedef int TElemType;	//树结点的数据类型,目前暂定为整型
/*结点结构*/
typedef struct TreeNode
{TElemType data;	//结点数据int parent;	//双亲位置
}TreeNode;
/*树结构*/
typedef struct
{TreeNode nodes[MAX_TREE_SIZE];	//结点数组int r, n;	//根的位置和结点数
}PTree;

这样的存储结构,我们可以根据结点的parent 指针很容易找到它的双亲结点,所用的时间复杂度为0(1),直到parent为-1时,表示找到了树结点的根。可如果我们要知道结点的孩子是什么,对不起,请遍历整个结构才行。

1.3.2 孩子兄弟表示法

刚才我们分别从双亲的角度和从孩子的角度研究树的存储结构,如果我们从树结点的兄弟的角度又会如何呢?当然,对于树这样的层级结构来说,只研究结点的兄弟是不行的,我们观察后发现,任意一棵树, 它的结点的第一个孩子如果存在就是唯一的,它的右兄弟如果存在也是唯一的。 因此,我们设置两个指针,分别指向该结点的第一个孩子和此结点的右兄弟。

在这里插入图片描述

/*树的孩子兄弟表示法结构定义*/
typedef struct TreeNode
{TElemtype data;struct TreeNode *firstchild, *rightsib;
} TreeNode,* pTreeNode;

1.4 树在实际中的应用

在这里插入图片描述

二、二叉树的概念及结构

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
  • 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:

  1. 二叉树不存在度大于2的结点
  2. 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 特殊的二叉树

  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2^k-1 ,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。
    在这里插入图片描述

2.3 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 2^h-1
  3. 对任何一棵二叉树, 如果度为0其叶结点个数为n0 , 度为2的分支结点个数为 n2,则有 n0=n2 +1
  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=log (n+1) (ps: 是log以2为底,n+1为对数)
  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

2.4 二叉树的存储结构

二叉树一般可以使用两种结构存储,一种顺序结构,一种链式结构。

  1. 顺序存储
    顺序结构存储就是使用数组来存储,一般使用数组只适合表示完全二叉树,因为不是完全二叉树会有空间的浪费。而现实中使用中只有堆才会使用数组来存储。二叉树顺序存储在物理上是一个数组,在逻辑上是一颗二叉树。
    在这里插入图片描述2. 链式存储
    二叉树的链式存储结构是指,用链表来表示一棵二叉树,即用链来指示元素的逻辑关系。 **通常的方法是链表中每个结点由三个域组成,数据域和左右指针域,左右指针分别用来给出该结点左孩子和右孩子所在的链结点的存储地址 。**链式结构又分为二叉链和三叉链,当前我们学习中一般都是二叉链。
    在这里插入图片描述

三、二叉树的顺序结构及其实现

普通的二叉树是不适合用数组来存储的,因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储,需要注意的是这里的堆和操作系统虚拟进程地址空间中的堆是两回事,一个是数据结构,一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。
具体的实现及应用请查看:【数据结构】08.堆及堆的应用

四、二叉树的链式结构及其实现

4.1 二叉树的遍历

学习二叉树结构,最简单的方式就是遍历。所谓二叉树遍历(Traversal)是按照某种特定的规则,依次对二叉树中的节点进行相应的操作,并且每个节点只操作一次。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。 遍历是二叉树上最重要的运算之一,也是二叉树上进行其它运算的基础。

4.1.1 前序遍历

//根 左子树 右子树
void PrevOrder(pTreeNode root)
{if (root == NULL){printf("NULL ");return;}printf("%d ", root->val);PrevOrder(root->left);PrevOrder(root->right);
}

下图为递归过程:
在这里插入图片描述

4.1.2 中序遍历

//左子树 根 右子树
void InOrder(pTreeNode root)
{if (root == NULL){printf("NULL ");return;}InOrder(root->left);printf("%d ", root->val);InOrder(root->right);
}

下面为递归过程:
在这里插入图片描述

4.1.3 后序遍历

//左子树 右子树 根
void PostOrder(pTreeNode root)
{if (root == NULL){printf("NULL ");return;}PostOrder(root->left);PostOrder(root->right);printf("%d ", root->val);
}

下面为递归过程:
在这里插入图片描述

4.2.4 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
图示:
在这里插入图片描述

我们这里介入队列来进行二叉树的前序遍历。

// 层序遍历
void LevelOrder(pTreeNode root)
{Queue q;QueueInit(&q);if (root){QueuePush(&q, root);}while (!QueueEmpty(&q)){pTreeNode front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);if (front == NULL){printf("NULL ");}else{printf("%d ", front->val);QueuePush(&q, front->left);QueuePush(&q, front->right);}}QueueDestory(&q);
}

4.1 二叉树的创建与销毁

二叉树的创建与销毁,我们以二叉树遍历为例题。

//二叉树的创建
struct TreeNode* Creat(char* arr,int n,int* i)
{ if(*i<n&&arr[*i]=='#'){(*i)++;return NULL;}TreeNode* newnode=(TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode));newnode->left=NULL;newnode->right=NULL;newnode->val=arr[(*i)++];newnode->left=Creat(arr,n,i);newnode->right=Creat(arr,n,i);return newnode;
}
//二叉树的销毁
void TreeDestroy(struct TreeNode* root)
{if(root==NULL){return;}TreeDestroy(root->left);TreeDestroy(root->right);free(root);
}

4.3 二叉树的其他操作

以下的操作均是沿着遍历的思想展开的。

// 二叉树节点个数
int TreeSize(pTreeNode root)
{if (root == NULL){return 0;}return TreeSize(root->left) + TreeSize(root->right) + 1;
}
// 二叉树叶子节点个数
int TreeLeafSize(pTreeNode root)
{if (root == NULL){return 0;}if (root->left == NULL && root->right == NULL){return 1;}return TreeLeafSize(root->left) + TreeLeafSize(root->right);
}
// 二叉树第k层节点个数
int TreeLevelKSize(pTreeNode root, int k)
{if (root == NULL){return 0;}if (k == 1){return 1;}return TreeLevelKSize(root->left, k - 1) + TreeLevelKSize(root->right, k - 1);
}
// 二叉树查找值为x的节点
pTreeNode TreeFind(pTreeNode root, TreeDataType x)
{if (root == NULL){return NULL;}//相等就返回if (root->val == x)return root;//找左子树pTreeNode left=TreeFind(root->left, x);if (left){return left;}//找右子树pTreeNode right = TreeFind(root->right, x);if (right){return right;}//都没找到return NULL;
}
//二叉树的高度
int TreeHeight(pTreeNode root)
{if (root == NULL){return 0;}int max_left = TreeHeight(root->left) ;int max_right = TreeHeight(root->right);return max_left > max_right ? max_left + 1 : max_right + 1;
}
//判断是否是完全二叉树
bool TreeComplete(pTreeNode root)
{Queue q;QueueInit(&q);if (root){QueuePush(&q, root);}while (!QueueEmpty(&q)){pTreeNode front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);if (front == NULL){break;}else{QueuePush(&q, front->left);QueuePush(&q, front->right);}}while (!QueueEmpty(&q)){pTreeNode front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);if (front){QueueDestory(&q);return false;}}QueueDestory(&q);return true;
}

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.mzph.cn/diannao/42862.shtml

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email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

俯卧撑计数器(Python)

通过 MediaPipe 检测人体姿态&#xff0c;计算俯卧撑角度和计数&#xff0c;并在图像上进行可视化展示 需要有cv2库和mediapipe库 mediapipe库&#xff1a; MediaPipe是Google开源的机器学习框架&#xff0c;用于构建实时音频、视频和多媒体处理应用程序。它提供了一组预训练的…

一文清晰了解HTML

有这样一个txt记事本文件和一张图片&#xff1a; txt文本内容是这样的&#xff1a; <html><head><title>HTML学习</title></head><body><h1>hello HTML</h1><img src"高清修复.png"/></body> </html…

LabVIEW的JKI State Machine

JKI State Machine是一种广泛使用的LabVIEW架构&#xff0c;由JKI公司开发。这种状态机架构在LabVIEW中提供了灵活、可扩展和高效的编程模式&#xff0c;适用于各种复杂的应用场景。JKI State Machine通过状态的定义和切换&#xff0c;实现了程序逻辑的清晰组织和管理&#xff…

In Search of Lost Online Test-time Adaptation: A Survey--论文笔记

论文笔记 资料 1.代码地址 https://github.com/jo-wang/otta_vit_survey 2.论文地址 https://arxiv.org/abs/2310.20199 3.数据集地址 1论文摘要的翻译 本文介绍了在线测试时间适应(online test-time adaptation,OTTA)的全面调查&#xff0c;OTTA是一种专注于使机器学习…

【软件分享】我们都需要会用的ArcGIS10.8和ArcGIS Pro

ArcGIS是地理人必备的地理制图、空间分析常用的工具&#xff0c;读地理&#xff0c;或多或少都会接触到ArcGIS的使用&#xff0c;今天小编要带来的就是ArcGIS10.8软件资源和升级版ArcGIS Pro的软件资源。 软件安装包获取 公众号回复关键词&#xff1a;“ArcGIS"&#xff…

防爆手机终端安全管理平台

防爆手机终端安全管理平台能够满足国家能源、化工企业对安全生产信息化运行需求&#xff0c;能够快速搭建起高效、快捷的移动终端管理平台&#xff0c;提高企业安全生产管理水平&#xff0c;保证企业的安全运行和可持续发展。#防爆手机 #终端安全 #移动安全 能源、化工等生产单…

公有链、私有链与联盟链:区块链技术的多元化应用与比较

引言 区块链技术自2008年比特币白皮书发布以来&#xff0c;迅速发展成为一项具有颠覆性潜力的技术。区块链通过去中心化、不可篡改和透明的方式&#xff0c;提供了一种全新的数据存储和管理方式。起初&#xff0c;区块链主要应用于加密货币&#xff0c;如比特币和以太坊。然而&…

VBA-计时器的数据进行整理

对计时器的数据进行整理 需求原始数据程序步骤VBA程序结果 需求 需要在txt文件中提取出分和秒分别在两列 原始数据 数据结构 计次7 00:01.855 计次6 00:09.028 计次5 00:08.586 计次4 00:08.865 计次3 00:07.371 计次2 00:06.192 计次1 00:05.949 程序步骤 1、利用Trim()去…

CV每日论文--2024.7.4

1、InternLM-XComposer-2.5: A Versatile Large Vision Language Model Supporting Long-Contextual Input and Output 中文标题&#xff1a;InternLM-XComposer-2.5&#xff1a;支持长上下文输入和输出的多功能大视觉语言模型 简介&#xff1a;我们推出了InternLM-XComposer-…

学生护眼台灯哪个牌子实用?值得入手的学生护眼台灯十大排名分析

在这个数码时代&#xff0c;人们对屏幕的依赖程度越来越高&#xff0c;尤其是孩子们。他们不仅在学校里需要长时间盯着教科书&#xff0c;还会在学习和娱乐中使用各种数码设备。然而&#xff0c;这也使得眼睛健康问题逐渐凸显&#xff0c;尤其是儿童近视的问题。为了保护视力&a…

Flink 提交作业的方式

参考&#xff1a; Flink运行方式及对比-腾讯云开发者社区-腾讯云

济南网站建设费用为什么差距如此之大

济南网站建设费用的差距之所以如此之大&#xff0c;主要是由于以下几个因素的影响。 首先&#xff0c;不同的网站建设公司所提供的服务内容和质量不尽相同&#xff0c;这直接导致了费用的差距。一些知名的大型网络公司会提供全方位的网站建设服务&#xff0c;包括网站设计、页面…

ELFK 8.12.2 部署 -- docker部署方式⚽

&#x1f468;‍&#x1f393;博主简介 &#x1f3c5;CSDN博客专家   &#x1f3c5;云计算领域优质创作者   &#x1f3c5;华为云开发者社区专家博主   &#x1f3c5;阿里云开发者社区专家博主 &#x1f48a;交流社区&#xff1a;运维交流社区 欢迎大家的加入&#xff01…

SpringBoot源码阅读(3)——监听器

ApplicationListener类初始化位置 在类SpringApplication的构造方法&#xff0c;第267行 在META-INFO/spring.factories中配置的实现类 spring-boot # Application Listeners org.springframework.context.ApplicationListener\ org.springframework.boot.ClearCachesApplic…

Top级“水刊”!高达10.1分,发文量大,最快1个月左右录用,几乎沾边可录!

本周投稿推荐 SCI • 能源科学类&#xff0c;1.5-2.0&#xff08;来稿即录25天&#xff09; • 计算机类&#xff0c;2.0-3.0&#xff08;纯正刊29天录用&#xff09; EI • 各领域沾边均可&#xff08;2天录用&#xff09; 知网 • 7天录用-检索&#xff08;急录友好&…

个性化微课教学视频推荐系统-计算机毕业设计源码77648

个性化微课教学视频推荐系统 摘 要 随着信息技术的迅猛发展&#xff0c;教育领域正经历着前所未有的变革。微课作为一种新兴的教学资源形式&#xff0c;以其短小精悍、针对性强、易于传播等特点&#xff0c;逐渐受到广大师生的青睐。然而&#xff0c;在微课资源日益丰富的今天…

谷粒商城学习笔记-逆向工程错误记录

文章目录 1&#xff0c;Since Maven 3.8.1 http repositories are blocked.1.1 在maven的settings.xml文件中&#xff0c;新增如下配置&#xff1a;1.2&#xff0c;执行clean命令刷新maven配置 2&#xff0c;internal java compiler error3&#xff0c;启动逆向工程报错&#x…

【Linux】网络新手村

欢迎来到 破晓的历程的 博客 ⛺️不负时光&#xff0c;不负己✈️ 引言 今天&#xff0c;我们就开始学习Linux网络相关的内容。这篇博客作为Linux网络板块的第一篇博客看&#xff0c;我们首先要带着大家明白Linux网络的一些名词的概念&#xff0c;为之后的学习扫清障碍。然后我…

新加坡工作和生活指北:餐饮出行篇

文章首发于公众号&#xff1a;Keegan小钢 ​餐饮 前一篇文章 说到&#xff0c;有些房东不允许房客煮饭&#xff0c;那在新加坡都去哪吃饭&#xff1f;有什么吃的呢&#xff1f; 比较便宜的餐饮场所就是小贩中心、咖啡店和冷气食阁&#xff0c;也是大部分人常去的就餐场所。咖…

分布式整合

一、分布式架构介绍 什么是分布式系统 分布式系统指一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上&#xff0c;彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。 通俗的理解&#xff0c;分布式系统就是一个业务拆分成多个子业务&#xff0c;分布在不同的服务器节点&#xff0…