数据结构学习笔记＜4＞二叉树

一、什么是树

1.树的定义

树（Tree）：n（n≥0）个结点构成的有限集合。当 n=0 时，称为空树；对于任一棵非空树（n>0）,它具备以下性质：

树中有一个称为“根（Root）”的特殊结点，用 r 表示。
其余结点可分为 m（m>0）个互不相交的有限集 T1，T2，……，Tm,其中每个集合本身又是一棵树，称为原来树的“子树（SubTree）”。
子树是不相交的
除了根结点外，每个结点有且仅有一个父结点；
一个N 个结点的树有N-1 条边。

2.树的一些基本术语

1. 结点的度（Degree）：结点拥有子结点的数量 2. 树的度： 最大的结点的度称为树的度 3. 叶结点（Leaf）： 度为 0 的结点 4. 父结点（Parent）： 如果有上一个结点，则称这个上一结点是它的父结点，如果没有上一结点，则这个属性则无父结点。 5. 子结点（Child）：若 A 结点是 B 结点的父结点，则称 B 结点是 A 结点的子结点；子节点也称孩子结点 6. 兄弟结点（Sibling）：具有同一父结点的各结点彼此是兄弟结点。 7. 路径和路径长度：从结点 n1 到 nk 的路径为一个节点序列 n1，n2，……，nk，ni 是 ni+1 的父结点。路径所包含边的个数为路径的长度 8. 祖先结点（Ancestor）：沿树根到某一结点路径上的所有节点都是这个结点的祖先结点 9. 子孙结点（Descendant）：某一结点的子树中所有结点是这个结点的子孙 10. 结点的层次（Level）：规定根结点在 1 层，其它任一结点的层数是其父结点的层数加 1。 11. 树的深度（Depth）：树中所有结点的最大层次是这棵树的深度。 12. 森林： m 棵不相交的树的集合

二、树的表示

1.儿子-兄弟表示法

在这里插入图片描述

三、二叉树

1.定义

二叉树 T: 一个有穷的结点集合。这个结点可以为空 若不为空，则它是由根结点和称为其左子树 TL和右子树 TR的两个不相交的二叉树组成二叉树具体五种基本形态 a 空树 b 只有一个结点 c 有一个结点和左子树 d 有一个结点和左子树 e 有一个结点和左右子树在这里插入图片描述 PS：二叉树的子树有左右顺序之分

几种特殊二叉树在这里插入图片描述 二叉树的抽象数据类型定义 类型名称：二叉树数据对象集：一个有穷的结点集合。若不为空，则由根结点和其左、右二叉子树组成。操作集：BT∈BinTree，Item∈ElementType，重要操作有：

Boolean IsEmpty(BinTree BT); //判别 BT 是否为空
void Traversal(BinTree BT); //遍历，按某顺序访问某个结点；
BinTree CreatBinTree(); //创建一个二叉树

常用的遍历方法有：

void PreOrderTraversal(BinTree BT); //先序---根、左子树、右子树
void InOrderTraversal(BinTree BT); //中序---左子树、根、右子树
void PostOrderTraversal(BinTree BT); //后序---左子树、右子树、根
void LevelOrderTraversal(BinTree BT); //层次遍历，从上到下、从左到右

2.二叉树的几个重要性质

一个二叉树第 i 层的最大节点数为 2^i-1^，i≥1。
深度为 k的二叉树有最大结点总数为 2^k^-1，k≥1。
对任何非空二叉树 T，若 n0 表示叶结点的个数、n2 是度为 2 的非叶结点个数，那么两者满足关系 n0=n2+1。
具有n 个结点的完全二叉树的深度 k必为log2n+1

3.二叉树的存储结构

1、顺序存储结构

完全二叉树：按从上至下、从左到右顺序存储n个结点的完全二叉树的结点父子关系

非根结点（序号 i > 1）的父结点的序号是 [i / 2] ;(向下取整)
结点（序号为 i）的左孩子的序号是 2i(2i ≤ n，否则没有左孩子)
结点（序号为 i）的右孩子的序号是 2i+1(2i + 1 ≤ n，否则没有右孩子)

一般二叉树也可采用这种顺序存储结构，但是会造成空间浪费

满二叉树：除最后一层无任何子节点外，每一层上的所有结点都有两个子结点的二叉树，区别于完全二叉树

2、链式存储

(1)定义

typedef struct TreeNode *BinTree;
typedef BinTree Position;
struct TreeNode {
  ElementType Data;
  BinTree Left;
  BinTree Right;
}

(2)遍历（递归实现）

先序遍历

1.先访问根结点；2.先序遍历其左子树；3.先序遍历其右子树。

void PreOrderTraversal(BinTree BT) {
 if(BT) {
  printf("%d", BT->Data);
  PreOrderTraversal( BT->Left);
  PreOrderTraversal( BT->Right);
 }
}

中序遍历

1.中序遍历其左子树 2.访问根结点 3.中序遍历其右子树。

void InOrderTraversal(BinTree BT) {
 if(BT) {
  InOrderTraversal( BT->Left);
  printf("%d", BT->Data);
  InOrderTraversal( BT->Right);
 }
}

后序遍历

1.后序遍历其左子树 2.后序遍历其右子树。3.访问根结点

void PostOrderTraversal(BinTree BT) {
 if(BT) {
  PostOrderTraversal( BT->Left);
  PostOrderTraversal( BT->Right);
  printf("%d", BT->Data);
 }
}

(2)遍历（非递归实现）

基本思路：使用堆栈或队列

中序遍历非递归遍历算法

遇到一个结点，就把它压栈，并去遍历它的左子树；
当左子树遍历结束后，从栈顶弹出这个结点并访问它；
然后按其右指针再去中序遍历该结点的右子树。

void InOrderTraversal(BinTree BT) {
 BinTree T = BT;
 Stack S = CreatStack(MaxSize);//创建并初始化堆栈S
 while( T || !IsEmpty(S) ) {
  while(T) {//一直向左并将沿途结点压入堆栈
   Push(S, T);
   T = T->Left;
  }
  if( !IsEmpty(S) ) {
   T = Pop(S); //结点弹出堆栈
   printf("%5d", T->Data);//访问结点
   T = T->Right;//转向右子树
  }
 }
}

层序遍历

需要一个存储结构保存暂时不访问的结点（堆栈、队列）队列实现：遍历从根节点开始，首先将根节点入队，然后开始执行循环：结点出队、访问该节点、其左右儿子入队 1.根结点入队；2.从队列中取出一个元素；3.访问该元素所指结点；4.若该元素所指结点的左、右孩子结点非空，将其左、右孩子的指针顺序入队。

void LevelOrderTraversal(BinTree BT) {
 Queue Q;  BinTreee T;
 if ( !BT ) return; //若是空树直接返回
 Q = CreateQueue(MaxSize);//创建并初始化队列Q
 AddQ(Q, BT);
 while( !IsEmpty(Q) ) {
  T = DeleteQ(Q);
  printf("%d\n", T->Data);//访问结点
  if(T->Left) AddQ(Q, T->Left);//将左孩子放入队列
  if(T->Right) AddQ(Q, T->Right);//将右孩子放入队列
 }
}

补充知识 > 数据管理的基本操作之查找：根据某个给定关键字 K，从集合 R 中找出关键字与 K 相同的记录，分为静态查找与动态查找 静态查找：集合中记录是固定的，没有插入和删除操作，只有查找。法 1：顺序查找（哨兵概念：在数组的边界上设一个值，碰到哨兵循环就可以结束了，可以少一个分支判断）复杂度 O(n); 法 2：二分查找（前提：数组连续且有序） 动态查找：集合中记录时动态变化的，除查找外还可能发生插入和删除

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