二叉树
线性结构
树形结构
二叉树
多叉树
生活中的树形结构
◼ 使用树形结构可以大大提高效率
◼ 树形结构是算法面试的重点
树(Tree)的基本概念
◼ 节点、根节点、父节点、子节点、兄弟节点
◼ 一棵树可以没有任何节点，称为空树
◼一棵树可以只有 1 个节点，也就是只有根节点
◼ 子树、左子树、右子树
◼ 节点的度(degree):子树的个数
◼ 树的度:所有节点度中的最大值
◼叶子节点(leaf):度为 0 的节点
◼非叶子节点:度不为 0 的节点
◼层数(level):根节点在第 1 层，根节点的子节点在第 2 层，以此类推(有些教程也从第 0 层开始计算)
◼ 节点的深度(depth):从根节点到当前节点的唯一路径上的节点总数
◼ 节点的高度(height):从当前节点到最远叶子节点的路径上的节点总数
◼ 树的深度:所有节点深度中的最大值
◼ 树的高度:所有节点高度中的最大值
◼树的深度 等于 树的高度
有序树、无序树、森林
◼ 有序树
树中任意节点的子节点之间有顺序关系
◼ 无序树
树中任意节点的子节点之间没有顺序关系 也称为“自由树”
◼森林
由 m(m ≥ 0)棵互不相交的树组成的集合
二叉树(Binary Tree)
◼ 二叉树的特点
每个节点的度最大为 2(最多拥有 2 棵子树)
左子树和右子树是有顺序的
即使某节点只有一棵子树，也要区分左右子树
◼二叉树是有序树 还是 无序树?
有序树
二叉树的性质
◼非空二叉树的第i层，最多有2i−1 个节点(i ≥ 1)
◼在高度为h的二叉树上最多有2h − 1个结点(h ≥ 1)
◼对于任何一棵非空二叉树，如果叶子节点个数为 n0，度为 2 的节点个数为 n2，则有: n0 = n2 + 1
假设度为 1 的节点个数为 n1，那么二叉树的节点总数 n = n0 + n1 + n2
二叉树的边数 T = n1 + 2 * n2 = n – 1 = n0 + n1 + n2 – 1
因此 n0 = n2 + 1
真二叉树(Proper Binary Tree)
◼真二叉树:所有节点的度都要么为 0，要么为 2
◼下图不是真二叉树
满二叉树(Full Binary Tree)
◼满二叉树:最后一层节点的度都为 0，其他节点的度都为 2
◼假设满二叉树的高度为 h( h ≥ 1 )，那么
第 i 层的节点数量: 2i − 1
叶子节点数量: 2h − 1
总节点数量 n
✓h 012 h−1
✓n= 2 −1= 2 +2 +2 +⋯+2
✓h = log2(n+1)
◼ 在同样高度的二叉树中，满二叉树的叶子节点数量最多、总节点数量最多
◼ 满二叉树一定是真二叉树，真二叉树不一定是满二叉树
完全二叉树(Complete Binary Tree)
◼ 完全二叉树:对节点从上至下、左至右开始编号，其所有编号都能与相同高度的满二叉树中的编号对应
完全二叉树
满二叉树
◼叶子节点只会出现最后 2 层，最后 1 层的叶子结点都靠左对齐
◼完全二叉树从根结点至倒数第 2 层是一棵满二叉树
◼ 满二叉树一定是完全二叉树，完全二叉树不一定是满二叉树
完全二叉树的性质
◼度为 1 的节点只有左子树
◼度为 1 的节点要么是 1 个，要么是 0 个
◼ 同样节点数量的二叉树，完全二叉树的高度最小
◼假设完全二叉树的高度为 h( h ≥ 1 )，那么
至少有2h−1 个节点(20+21+22+⋯+2h−2+1)
最多有2h − 1个节点(20+21+22+⋯+2h−1，满二叉树)
总节点数量为 n
✓2h−1 ≤n<2h
✓h −1≤log2n<h
✓h= floor(log2n) + 1
➢floor 是向下取整，另外，ceiling 是向上取整
◼一棵有 n 个节点的完全二叉树(n > 0)，从上到下、从左到右对节点从 1 开始进行编号，对任意第 i 个节点
如果 i = 1 ，它是根节点
如果 i > 1 ，它的父节点编号为 floor( i / 2 )
如果 2i ≤ n ，它的左子节点编号为 2i
如果 2i > n ，它无左子节点
如果 2i + 1 ≤ n ，它的右子节点编号为 2i + 1
如果 2i + 1 > n ，它无右子节点
◼一棵有 n 个节点的完全二叉树(n > 0)，从上到下、从左到右对节点从 0 开始进行编号，对任意第 i 个节点
如果 i = 0 ，它是根节点
如果 i > 0 ，它的父节点编号为 floor( (i – 1) / 2 )
如果 2i + 1 ≤ n – 1 ，它的左子节点编号为 2i + 1
如果 2i + 1 > n – 1 ，它无左子节点
如果 2i + 2 ≤ n – 1 ，它的右子节点编号为 2i + 2
如果 2i + 2 > n – 1 ，它无右子节点
下图不是完全二叉树
面试题
◼如果一棵完全二叉树有 768 个节点，求叶子节点的个数
假设叶子节点个数为 n0，度为 1 的节点个数为 n1，度为 2 的节点个数为 n2
总结点个数 n = n0 + n1 + n2，而且 n0 = n2 + 1
✓n = 2n0 + n1 – 1
完全二叉树的 n1 要么为 0，要么为 1
✓n1为1时，n = 2n0，n 必然是偶数
➢叶子节点个数 n0 = n / 2，非叶子节点个数 n1 + n2 = n / 2
✓n1为0时，n = 2n0 – 1，n 必然是奇数
➢叶子节点个数 n0 = (n + 1) / 2，非叶子节点个数 n1 + n2 =(n – 1) / 2
叶子节点个数 n0 = floor( (n + 1) / 2 ) = ceiling( n / 2 )
非叶子节点个数 n1 + n2 = floor( n / 2 ) = ceiling( (n – 1) / 2 )
因此叶子节点个数为 384
国外教材的说法
◼Full Binary Tree:完满二叉树
所有非叶子节点的度都为 2
就的国内说的“真二叉树”
◼Perfect Binary Tree:完美二叉树
所有非叶子节点的度都为 2，且所有的叶子节点都在最后一层
就是国内说的“满二叉树”
◼Complete Binary Tree:完全二叉树
跟国内的定义一样
二叉树的遍历
◼ 遍历是数据结构中的常见操作
把所有元素都访问一遍
◼ 线性数据结构的遍历比较简单
正序遍历
逆序遍历
◼ 根据节点访问顺序的不同，二叉树的常见遍历方式有4种
前序遍历(Preorder Traversal)
中序遍历(Inorder Traversal)
后序遍历(Postorder Traversal)
层序遍历(Level Order Traversal)
前序遍历(Preorder Traversal)
◼ 访问顺序
根节点、前序遍历左子树、前序遍历右子树
7、4、2、1、3、5、9、8、11、10、12
前序遍历 – 非递归
◼ 利用栈实现
- 设置node=root
- 循环执行以下操作
如果 node != null
✓对node 进行访问
✓将node.right 入栈
✓ 设置 node = node.left
如果 node == null
✓ 如果栈为空，结束遍历
✓ 如果栈不为空，弹出栈顶元素并赋值给 node
◼ 利用栈实现
- 将root入栈
- 循环执行以下操作，直到栈为空
弹出栈顶节点 top，进行访问
将 top.right 入栈
将 top.left 入栈
中序遍历(Inorder Traversal)
◼ 访问顺序
中序遍历左子树、根节点、中序遍历右子树
1、2、3、4、5、7、8、9、10、11、12
◼ 如果访问顺序是下面这样呢?
中序遍历右子树、根节点、中序遍历左子树
12、11、10、9、8 、7、5、4、3、2、1
◼ 二叉搜索树的中序遍历结果是升序或者降序的
中序遍历 – 非递归
◼ 利用栈实现
- 设置node=root
- 循环执行以下操作
如果 node != null
✓将node 入栈
✓ 设置 node = node.left
如果 node == null
✓ 如果栈为空，结束遍历
✓ 如果栈不为空，弹出栈顶元素并赋值给 node ➢对node 进行访问
➢设置 node = node.right
后序遍历(Postorder Traversal)
◼ 访问顺序
后序遍历左子树、后序遍历右子树、根节点
1、3、2、5、4、8、10、12、11、9、7
后序遍历 – 非递归
◼ 利用栈实现
- 将 root 入栈
- 循环执行以下操作，直到栈为空
如果栈顶节点是叶子节点 或者 上一次访问的节点是栈顶节点的子节点 ✓ 弹出栈顶节点，进行访问
否则
✓ 将栈顶节点的right、left按顺序入栈
层序遍历(Level Order Traversal)
◼ 访问顺序
从上到下、从左到右依次访问每一个节点
7、4、9、2、5、8、11、1、3、10、12
◼ 实现思路:使用队列
- 将根节点入队
- 循环执行以下操作，直到队列为空
将队头节点 A 出队，进行访问
将 A 的左子节点入队
将 A 的右子节点入队
四则运算
◼ 四则运算的表达式可以分为3种
前缀表达式(prefix expression)，又称为波兰表达式
中缀表达式(infix expression)
后缀表达式(postfix expression)，又称为逆波兰表达式
表达式树
◼ 如果将表达式的操作数作为叶子节点，运算符作为父节点(假设只是四则运算)
这些节点刚好可以组成一棵二叉树
比如表达式:A / B + C * D – E
◼ 如果对这棵二叉树进行遍历
-
前序遍历
– + / A B * C D E
刚好就是前缀表达式(波兰表达式) -
中序遍历
A / B + C * D – E
刚好就是中缀表达式 -
后序遍历
A B / C D * + E –
刚好就是后缀表达式(逆波兰表达式)
思考
◼ 如果允许外界遍历二叉树的元素?你会如何设计接口？
增强遍历接口
遍历的应用
◼ 前序遍历
树状结构展示(注意左右子树的顺序)
◼ 中序遍历
二叉搜索树的中序遍历按升序或者降序处理节点
◼ 后序遍历
适用于一些先子后父的操作
◼ 层序遍历
计算二叉树的高度
判断一棵树是否为完全二叉树
根据遍历结果重构二叉树
◼ 以下结果可以保证重构出唯一的一棵二叉树
前序遍历 + 中序遍历
后序遍历 + 中序遍历
◼前序遍历 + 后序遍历
✓ 如果它是一棵真二叉树(Proper Binary Tree)，结果是唯一的
✓ 不然结果不唯一
前序遍历+中序遍历重构二叉树
◼前序遍历:4 2 1 3 6 5
◼中序遍历:1 2 3 4 5 6
练习 – 利用前序遍历树状打印二叉树
练习 - 翻转二叉树
◼ https://leetcode-cn.com/problems/invert-binary-tree/
◼ 请分别用递归、迭代(非递归)方式实现
练习 – 计算二叉树的高度
◼递归
◼迭代
练习 – 判断一棵树是否为完全二叉树
◼ 如果树为空，返回 false
◼ 如果树不为空，开始层序遍历二叉树(用队列)
如果 node.left!=null，将 node.left 入队
如果 node.left==null && node.right!=null，返回 false
如果 node.right!=null，将 node.right 入队
如果 node.right==null
✓ 那么后面遍历的节点应该都为叶子节点，才是完全二叉树
✓ 否则返回 false
遍历结束，返回 true
前驱节点(predecessor)
◼ 前驱节点:中序遍历时的前一个节点
如果是二叉搜索树，前驱节点就是前一个比它小的节点
◼ node.left != null
举例:6、13、8
predecessor = node.left.right.right.right... ✓ 终止条件:right 为 null
◼ node.left == null && node.parent != null
举例:7、11、9、1
predecessor = node.parent.parent.parent...
✓ 终止条件:node 在 parent 的右子树中
◼ node.left == null && node.parent == null
那就没有前驱节点
举例:没有左子树的根节点
后继节点(successor)
◼ 后继节点:中序遍历时的后一个节点
如果是二叉搜索树，后继节点就是后一个比它大的节点
◼ node.right != null
举例:1、8、4
successor = node.right.left.left.left...
✓ 终止条件:left 为 null
◼ node.right == null && node.parent != null
举例:7、6、3、11
successor = node.parent.parent.parent...
✓ 终止条件:node 在 parent 的左子树中
◼ node.right == null && node.parent == null
那就没有前驱节点
举例:没有右子树的根节点
作业
◼二叉树的前序遍历: https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-preorder-traversal/ (递归+迭代)
◼二叉树的中序遍历: https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/ (递归+迭代)
◼二叉树的后序遍历: https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-postorder-traversal/ (递归+迭代)
◼二叉树的层次遍历: https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/ (迭代)
◼二叉树的最大深度: https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/ (递归+迭代)
◼二叉树的层次遍历II: https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-level-order-traversal-ii/
◼ 二叉树最大宽度:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-width-of-binary-tree/
◼N叉树的前序遍历: https://leetcode-cn.com/problems/n-ary-tree-preorder-traversal/
◼N叉树的后序遍历: https://leetcode-cn.com/problems/n-ary-tree-postorder-traversal/
◼N叉树的最大深度: https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-n-ary-tree/
◼ 二叉树展开为链表
https://leetcode-cn.com/problems/flatten-binary-tree-to-linked-list/
◼ 从中序与后序遍历序列构造二叉树
https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-inorder-and-postorder-traversal/
◼ 从前序与中序遍历序列构造二叉树
https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/
◼ 根据前序和后序遍历构造二叉树
https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-postorder-traversal/
◼ 对称二叉树
https://leetcode-cn.com/problems/symmetric-tree/
◼ 树状形式打印二叉树
比如给定一个二叉搜索树:[7, 4, 9, 2, 5, 8, 11, 1, 3, 6, 10, 12]
尝试输出以下格式
image.png
◼ 开源项目:https://github.com/CoderMJLee/BinaryTrees
◼ 已知前序、中序遍历结果，求出后序遍历结果
◼ 已经中序、后序遍历结果，求出前序遍历结果
网友评论