树的引进以及二叉树的基础讲解——【数据结构】

                                

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当我们学习完前面的数据结构,难度也就会上升,但是这个也是非常重要的数据结构。今天我们来学习一种新的数据类型——树。

目录

树的概念以及结构

树的概念

树的相关概念

树的表示 

树在实际中的运用 

二叉树概念及结构 

二叉树的概念

特殊的二叉树 

二叉树的性质 

二叉树的存储结构


树的概念以及结构

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。 有一个特殊的结点,称为根结点,根节点没有前驱结点 除根节点外,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。

 这个数据结构非常形象,将我们现实中的树与数据结构联合,所以我们数据结构中的树非常像现实中的树,它是由一个衍生出许多树枝,从树枝中继续衍生为枝叶以此类推得到的。

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

 当“树枝”延申出去后,枝与枝之间就不能再有联系。如果有联系就不是树结构,而是更复杂的图结构!!! 

树的相关概念

上图为一个非常标准的树状结构,依靠上图例子我们就可以 学习许多相关的关于树的概念:

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6

叶节点或终端节点:度为0的节点称为叶节点; 如上图:B、C、H、I...等节点为叶节点 非终端节点或分支节点:度不为0的节点; 如上图:D、E、F、G...等节点为分支节点

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6

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4

堂兄弟节点:双亲在同一层的节点互为堂兄弟;如上图:H、I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(m>0)棵互不相交的树的集合称为森林

树的表示 

在我们之前学习的链表、顺序表中,我们经常会创建结构体或数组来进行,但在树中我们应该怎么来表示树的结构呢?当我们初次尝试表示链表时,我们可能会在表示树时有链表的思想在里面。下面我给出一个错误案例:

struct TreeNode
{int val;struct TreeNode*child1;struct TreeNode*child2;
};

创建两个节点分别记录下左右两个孩子的结构体指针,想要操作就进行访问。但是这样表示太过于局限性,对于树的“形状”我们有太多不确定因素。比如:根的孩子有5个,但是根孩子的孩子有0~6个不等。这样我们所表示的树是错误的。 

那有的人又会说我们可以使用结构体指针数组进行储存,来表示树的结构。

#define N 3
struct TreeNode
{int val;struct TreeNode*childArr[N];
};

这样的表示方法也存在许多局限性与弊端,首先N应该定为多少呢?如果明确给出树的度,我们才可以定义。而且树的度指树中最大节点的度,那我们全部使用最大节点的度来定义,会有很大的空间浪费。 (可以使用顺序表存储孩子指针)

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,既然保存值域,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。我们这里就简单的了解其中最常用的孩子兄弟表示法。

typedef int DataType;
struct Node
{struct Node* firstChild1; // 第一个孩子结点struct Node* pNextBrother; // 指向其下一个兄弟结点DataType data; // 结点中的数据域
};

这个结构非常巧妙,巧妙在不管度为多少、节点为多少,我们都可以表示出来。

这是表示树的最优解,我们可以通过firstchild找到最左边的孩子节点,然后通过pNextBrother指针找到相邻的兄弟节点,直到pNextBrother指针指向NULL,证明兄弟节点已经访问完了。如果firstchild指针指向NULL,证明已经访问到叶子节点了。

树在实际中的运用 

树结构好像在生活中非常少见,那什么是用树实现的呢?

文件系统就是通过树实现的。当我们打开我的电脑后,一般就会有两课树C盘与D盘,当我们对C盘访问时,我们就相对于进入了一个树结构中。

 

每个文件夹下都有许多“孩子”。这是最典型的树型结构。但是文件系统是一个比较复杂的树,指针不仅仅是指向子节点,还有指向父节点的。 

二叉树概念及结构 

二叉树的概念

一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合:

1. 或者为空

2. 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

 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:

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 ,则它就是满二叉树。(简单来说:假设树的高度为h, 每一层都是满的)

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。(简单来说:假设树的高度为h, 前h-1层是满的,最后一层不一定满,从左到右是连续的)

高度为h的满二叉树有多少个节点呢?
我们可以用等比数列求和公式,首项为1公比为2,F(h) = 2^h-1。 

高度为h的完全二叉树,最多有几个节点,最少有几个节点?

满二叉树为特殊的完全二叉树,所以最多有2^h-1个节点,最少就是h-1层为满节点,h层只有一个节点,最少有2^(h-1)个节点。

 

二叉树的性质 

1. 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

2. 若2i+1=n否则无左孩子

3. 若2i+2=n否则无右孩子

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,关于堆我们后面的章节会专门讲解。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。 

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,后面课程 学到高阶数据结构如红黑树等会用到三叉链 

只有完全二叉树我们才使用顺序存储,而使用顺序存储时我们就得引出一个概念——堆。

以上是树的基本概念,以及二叉树的基础内容。下一篇博客我们将会堆顺序排序、堆的实现……进行描述与讲解。

感谢大家的观看,你们的支持是我最大的动力!!!

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