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数据结构与算法之二叉树Binary Tree

数据结构与算法之二叉树Binary Tree

作者: SAW_ | 来源:发表于2020-07-15 11:51 被阅读0次
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
  • 一棵树可以只有一个节点,也就是只有根节点
  • 子树、左子树、右子树

  • 节点的(degree):子树的个数
    🌰:1的度是5个:2、3、4、5、6
    🌰:2的度是2个:2122
    🌰:61的度是0

  • 树的(degree):所有节点度中的最大值
    🌰:图中最大的是节点1,有5个度

  • 叶子的节点(leaf):度为0的节点
    🌰:图中21、221、222、223、31、5、51、52、61都是叶子节点

  • 非叶子的节点:度不为0的节点


  • 树的层数(level):根节点在第1层,根节点的子节点在第2层,以此类推(有些教程从第0层计算)

  • 节点的深度(depth):从根节点到当前节点的唯一路劲上的节点总数
    🌰:节点2的深度:从根节点12经过了2个节点,深度为2
    🌰:节点31的深度:从根节点131经过了3个节点,深度为3

  • 节点的高度(height):从当前节点到最远叶子节点的路劲上的节点总数
    🌰:节点2的高度:图中看出从节点2到最远的叶子节点为221、222、223中的一个,取其中一个计算,经历了2-22-221总共3个节点,所有高度为3

  • 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:树中的任意节点的子节点之间有顺序关系
  • 有序树:树中的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:

  • 每个节点的度最大值为2(最多拥有2棵子树)
  • 左子树跟右子树是有顺序的
  • 即使某个节点只有一棵子树,也要区分左右子树
  • 二叉树是有序树

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
  • 高度为h的二叉树上最多有 2h-1 个节点(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
    二叉树的变数T = n1 + 2 * n2 = n - 1 = n0 + n1 + n2 - 1

真二叉树Proper Binary Tree
  • 所有节点的要么是0,要么是2

满二叉树Full Binary Tree
  • 所有节点的要么是0,要么是2,且所有的叶子节点都在最后一层
  • 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
  • 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
    🌰:总节点的数量n:n = 2h-1 = 20 + 21 + 22 + ... 2h-1

完全二叉树Complete Binary Tree
  • 叶子节点只会出现在最后2层,且最后1层的叶子节点都靠左对齐
  • 完全二叉树从根节点至倒数第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
  • 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
  • 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:2h-1<=n<=2h,取对数:h - 1 <= log_2n < h

二叉搜索树Binary Search Tree

1、二叉搜索树是二叉树的一种,是应用非常广泛的一种二叉树,简称BST

  • 又称为:二叉查找树、二叉排序树
  • 任意一个节点的值都大于左子树所有节点的值
  • 任意一个节点的值都小于右子树所有节点的值
  • 它的左右子树也是一颗二叉搜索树

2、二叉搜索树可以大大提高搜索数据的效率
3、二叉搜索树存储的元素必须具备可比较性

  • 比如 intdouble
  • 如果自定义类型,需要制定比较方式
  • 不允许为null

二叉树的遍历
  • 遍历是数据结构中常见操作:
    1️⃣:把所有元素都访问一遍
  • 线性数据结构的遍历比较简单:
    1️⃣:正序遍历
    2️⃣: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:
    1️⃣:前序遍历
    2️⃣:中序遍历
    3️⃣:后序遍历
    4️⃣:层序遍历

二叉树的遍历 —— 前序遍历
  • 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

可以利用递归来实

public void preporderTraversal() {
    preporderTraversal(rootNode);
}
private void preporderTraversal(Node<E> node) {
    if (node == null) { return; }
    System.out.println(node.element);
    preporderTraversal(node.leftNode);
    preporderTraversal(node.rightNode);
}

二叉树的遍历 —— 中序遍历
  • 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
  • 如果访问顺序是这样的:
    🌰: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
public void inorderTraversal() {
    inorderTraversal(rootNode);
}
private void inorderTraversal(Node<E> node) {
    if (node == null) { return; }
    inorderTraversal(node.leftNode);
    System.out.println(node.element);
    inorderTraversal(node.rightNode);
}

二叉树的遍历 —— 后序遍历
  • 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
public void postorderTraversal() {
    postorderTraversal(rootNode);
}
private void postorderTraversal(Node<E> node) {
    if (node == null) { return; }
    postorderTraversal(node.leftNode);
    postorderTraversal(node.rightNode);
    System.out.println(node.element);
}

二叉树的遍历 —— 层序遍历
  • 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、1——1、3、10、12
  • 实现思路:使用队列
    1️⃣:将根节点入队
    2️⃣:循环执行下面操作,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
public void levelOrderTraversal() {
    if (rootNode == null) { return; }
        
    Queue<Node<E>> queue = new LinkedList<>();
    queue.offer(rootNode);
        
    while (!queue.isEmpty()) {
        Node<E> node = queue.poll();
        System.out.println(node.element);
        //是否有左右子节点
        if (node.leftNode != null) {
            queue.offer(node.leftNode);
        }
        if (node.rightNode != null) {
            queue.offer(node.rightNode);
        }
    }
}

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