算法与数据结构(五)--树与二叉查找树

符号表的增删查操作,随着元素个数N的增多,其耗时也是线性增多的,时间复杂度都是O(n),为了提高运算效率,我们学习树这种数据结构。

目录

一.树的基本定义

二.树的相关术语

三.二叉树的基本定义

四.二叉树的链表实现

1.二叉树结点类:

结点类API设计

代码实现

2.二叉树API设计

3.二叉树实现思想

五.二叉树的基础遍历

前序遍历

中序遍历

后序遍历

六.二叉树的层序遍历

七.二叉树的最大深度问题

总结


一.树的基本定义

树是由n(n>=1)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颗倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。

 树具有以下特点:
1.每个结点有零个或多个子结点;
2.没有父结点的结点为根节点;
3.每一个非根结点只有一个父结点;
4.每个结点及其后代结点整体上可以看做是一棵树,成为当前结点的父结点的一个子树;

二.树的相关术语

结点的度:
一个结点含有的子树的个数称为该结点的度
叶结点:
度为0的结点称为叶结点,也可以叫做终端结点;
分支结点:
度不为0的结点称为分支结点,也可以叫做非终端结点
结点的层次:
从根结点开始,根结点的层次为1,根的直接后继层次为2,以此类推
结点的层序编号:
从树中的结点,按照从上层到下层,同层从左到右的次序排成一个线性序列,把他们编成连续的自然数。
树的度:
树中所有结点的度的最大值
树的高度(深度):
树中结点的最大层次
森林:
m(m>=0)个互不相交的树的集合,将一个非空树的根结点删去,树就变成了一个森林;给森林增加一个统一的根结点,森林就变成了一棵树。
image-20220130152540028

孩子结点:
一个结点的直接后继结点称为该结点的孩子结点
双亲结点(父节点):
一个结点的直接前驱称为该结点的双亲结点
兄弟结点:
同一双亲结点的孩子结点间互称兄弟结点

三.二叉树的基本定义

二叉树就是度不超过2的树(每个结点最多有两个子结点)
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满二叉树:
一个二叉树,如果每一个层的结点树都达到最大值,则这个二叉树就是满二叉树。
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完全二叉树:
叶节点只能出现在最下层和次下层,并且最下面一层的结点都集中在盖层最左边的若干位置的二叉树。
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四.二叉树的链表实现

1.二叉树结点类:

按照面向对象的思想,我们设计一个结点类来描述结点这个事物。

结点类API设计:
image-20220130152830503

代码实现:

public class Node <Key,Vaule>{//存储键public Key key;//存储值public Value vaule;//记录左子结点public Node left;//记录右子结点public Node right;public Node(Key key, Value value, Node left, Node right){this.key=key;this.vaule=value;this.left=left;this.right=right;}
}

2.二叉树API设计:

其他补充api:
private Node min(Node x)        找出指定树x中,最小键所在的结点
private Node max(Node x)        找出指定树x中,最大键所在的结点

3.二叉树实现思想

插入方法put实现思想:
1.如果当前树中没有任何一个结点,则直接把新结点当做根结点使用
2.如果当前树不为空,则从根结点开始:
2.1 如果新结点的key小于当前结点的key,则继续找当前结点的左子结点
2.2 如果新结点的key大于当前结点的key,则继续找当前结点的右子结点
2.3 如果新结点等于当前结点的key,则树中已经存在这样的结点,替换该结点的value值即可。

查询方法get实现思想:

从根节点开始:
1.如果要查询的key小于当前结点的key,则继续找当前结点的左子结点;
2.如果要查询的key大于当前结点的key,则继续找当前结点的右子结点;
3.如果要查询的key等于当前结点的key,则树中返回当前结点的value。

删除方法delete实现思想:

1.找到被删除结点
2.找到被删除结点右子树中的最小结点minNode
3.删除右子树中的最小结点
4.让被删除结点的左子树称为最小结点minNode的左子树,让被删除结点的右子树称为最小结点minNode的右子树
5.让被删除结点的父节点指向最小结点minNode

 

五.二叉树的基础遍历

树的结构和线性表结构不一样,没有办法从头开始依次向后遍历,所以存在按照什么样的搜索路径进行遍历的问题。

我们可以把二叉树的遍历分为以下三种(简单说就是按什么时候访问根节点进而分为前中后):
1.前序遍历:先访问根节点,然后访问左子树,最后访问右子树。
2.中序遍历:先访问左子树,中间访问根节点,最后访问右子树。
3.后序遍历:先访问左子树,再访问右子数,最后访问根节点。

可以看到其实就是三种操作变换顺序罢了。

前序遍历

实现步骤:
1.把当前结点的key放入到队列中;
2.找到当前结点的左子树,如果不为空,递归遍历左子树;
3.找到当前结点的右子树,如果不为空,递归遍历右子树。

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中序遍历

实现步骤:
1.找到当前结点的左子树,如果不为空,递归遍历左子树;
2.把当前结点的key放入到队列中;
3.找到当前结点的右子树,如果不为空,递归遍历右子树。

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后序遍历

实现步骤:
1.找到当前结点的左子树,如果不为空,递归遍历左子树;
2.把当前结点的key放入到队列中;
3.找到当前结点的右子树,如果不为空,递归遍历右子树。

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六.二叉树的层序遍历

所谓层序遍历,就是从根节点(第一层开始),依次向下,获取每一层所有节点的值,
有二叉树如下:

那么层序遍历的结果是:EBGADFHC。

实现步骤:
1.创建队列,存储每一层的结点;
2.使用循环从队列中弹出一个结点;
2.1获取当前结点的key;
2.2如果当前结点的左子结点不为空,则把左子结点放入到队列中;
2.3如果当前结点的右子结点不为空,则把右子结点放入到队列中。

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七.二叉树的最大深度问题

需求:给定一颗树,计算树的最大深度(树的根节点到最远叶子结点的最长路径上的结点数)。

实现步骤:
1.如果根结点为空,则最大深度为0;
2.计算左子树的最大深度;
3.计算右子树的最大深度;
4.当前树的最大深度=左子树的最大深度和右子树的最大深度中的较大者+1

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总结

可以看到关于树的很多操作都要用到递归。

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