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目标
1. 掌握树的基本概念
2. 掌握二叉树概念及特性
3. 掌握二叉树的基本操作
1. 树型结构
1.1 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 。它具有以下的特点:
- 有一个特殊的结点,称为根结点,根结点没有前驱结点
- 除根结点外,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
- 树是递归定义的。
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
一图了解树
1.2 概念(重要)
- 结点的度:一个结点含有子树的个数称为该结点的度; 如上图:A的度为6
- 树的度:一棵树中,所有结点度的最大值称为树的度; 如上图:树的度为6
- 叶子结点或终端结点:度为0的结点称为叶结点; 如上图:B、C、H、I...等节点为叶结点
- 双亲结点或父结点:若一个结点含有子结点,则这个结点称为其子结点的父结点; 如上图:A是B的父结点
- 孩子结点或子结点:一个结点含有的子树的根结点称为该结点的子结点; 如上图:B是A的孩子结点
- 根结点:一棵树中,没有双亲结点的结点;如上图:A
- 结点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的子结点为第2层,以此类推
- 树的高度或深度:树中结点的最大层次; 如上图:树的高度为4
树的以下概念只需了解,在看书时只要知道是什么意思即可:
- 非终端结点或分支结点:度不为0的结点; 如上图:D、E、F、G...等节点为分支结点
- 兄弟结点:具有相同父结点的结点互称为兄弟结点; 如上图:B、C是兄弟结点
- 堂兄弟结点:双亲在同一层的结点互为堂兄弟;如上图:H、I互为兄弟结点
- 结点的祖先:从根到该结点所经分支上的所有结点;如上图:A是所有结点的祖先
- 子孙:以某结点为根的子树中任一结点都称为该结点的子孙。如上图:所有结点都是A的子孙
- 森林:由m(m>=0)棵互不相交的树组成的集合称为森林
1.3 树的表示形式(了解)
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,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 、 孩子兄弟表示法 等等。我们这里就简单的了解其中最常用的 孩子兄弟表示法 。
class Node {int value ; // 树中存储的数据Node firstChild ; // 第一个孩子引用Node nextBrother ; // 下一个兄弟引用}
1.4 树的应用
文件系统管理(目录和文件)
2. 二叉树(重点)
2.1 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. 或者是由 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:
大自然的奇观:
2.2 两种特殊的二叉树
1. 满二叉树 : 一棵二叉树,如果 每层的结点数都达到最大值,则这棵二叉树就是满二叉树 。也就是说, 如果一棵 二叉树的层数为 K ,则它就是满二叉树 。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 0 至 n-1 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。
2.3 二叉树的性质
加上题目理解:
1. 某二叉树共有 399 个结点,其中有 199 个度为 2 的结点,则该二叉树中的叶子结点数为( B)A 不存在这样的二叉树B 200C 198D 1992. 在具有 2n 个结点的完全二叉树中,叶子结点个数为( A)A nB n+1C n-1D n/23. 一个具有 767 个节点的完全二叉树,其叶子节点个数为(B)A 383B 384C 385D 386这里和上面一样4. 一棵完全二叉树的节点数为 531 个,那么这棵树的高度为( B)A 11B 10C 8D 12
2.4 二叉树的存储
二叉树的存储结构分为:顺序存储和类似于链表的链式存储。
顺序存储在下节介绍。
二叉树的链式存储是通过一个一个的节点引用起来的,常见的表示方式有二叉和三叉表示方式 ,具体如下:
// 孩子表示法class Node {int val ; // 数据域Node left ; // 左孩子的引用,常常代表左孩子为根的整棵左子树Node right ; // 右孩子的引用,常常代表右孩子为根的整棵右子树}// 孩子双亲表示法class Node {int val ; // 数据域Node left ; // 左孩子的引用,常常代表左孩子为根的整棵左子树Node right ; // 右孩子的引用,常常代表右孩子为根的整棵右子树Node parent ; // 当前节点的根节点}
孩子双亲表示法后序在平衡树位置介绍,本文采用孩子表示法来构建二叉树。
2.5 二叉树的基本操作
2.5.1 前置说明
在学习二叉树的基本操作前,需先要创建一棵二叉树,然后才能学习其相关的基本操作。由于现在大家对二叉树结构掌握还不够深入,为了降低大家学习成本,此处手动快速创建一棵简单的二叉树,快速进入二叉树操作学习,等二叉树结构了解的差不多时,我们反过头再来研究二叉树真正的创建方式。
public class BinaryTree{public static class BTNode{BTNode left;BTNode right;int value;BTNode(int value){this.value = value;}}private BTNode root;public void createBinaryTree(){BTNode node1 = new BTNode(1);BTNode node2 = new BTNode(2);BTNode node3 = new BTNode(3);BTNode node4 = new BTNode(4);BTNode node5 = new BTNode(5);BTNode node6 = new BTNode(6);root = node1;node1.left = node2;node2.left = node3;node1.right = node4;node4.left = node5;node5.right = node6;}
}
注意:上述代码并不是创建二叉树的方式,真正创建二叉树方式后序详解重点讲解。
再看二叉树基本操作前,再回顾下二叉树的概念, 二叉树是:
1. 空树2. 非空:根节点,根节点的左子树、根节点的右子树组成的。
从概念中可以看出,二叉树定义是递归式的,因此后序基本操作中基本都是按照该概念实现的。
2.5.2 二叉树的遍历
1. 前中后序遍历
学习二叉树结构,最简单的方式就是遍历。所谓 遍历 (Traversal) 是指沿着某条搜索路线,依次对树中每个结 点均做一次且仅做一次访问 。 访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题 ( 比如:打印节点内容、节点内容加 ) 。 遍历是二叉树上最重要的操作之一,是二叉树上进行其它运算之基础。
在遍历二叉树时,如果没有进行某种约定,每个人都按照自己的方式遍历,得出的结果就比较混乱, 如果按 照某种规则进行约定,则每个人对于同一棵树的遍历结果肯定是相同的 。如果 N 代表根节点, L 代表根节点的 左子树,R 代表根节点的右子树,则根据遍历根节点的先后次序有以下遍历方式:
NLR :前序遍历 (Preorder Traversal 亦称先序遍历 )—— 访问根结点 ---> 根的左子树 ---> 根的右子树。 (根左右)LNR :中序遍历 (Inorder Traversal)—— 根的左子树 ---> 根节点 --->根的右子树。 (左根右)LRN :后序遍历 (Postorder Traversal)—— 根的左子树 ---> 根的右子树 --->根节点。 (左右根)
// 前序遍历
void preOrder ( Node root );// 中序遍历void inOrder ( Node root );// 后序遍历void postOrder ( Node root )
下面主要分析前序递归遍历,中序与后序图解类似,同学们可自己动手绘制。
前序遍历结果:ABCDEFG
分析:
中序遍历结果:DBEAFCG
后序遍历结果:DEBFGCA
选择题
1. 某完全二叉树按层次输出(同一层从左到右)的序列为 ABCDEFGH 。该完全二叉树的前序序列为 ()A: ABDHECFG B: ABCDEFGH C: HDBEAFCG D: HDEBFGCA2. 二叉树的先序遍历和中序遍历如下:先序遍历: EFHIGJK; 中序遍历: HFIEJKG. 则二叉树根结点为 ()A: E B: F C: G D: H3. 设一课二叉树的中序遍历序列: badce ,后序遍历序列: bdeca ,则二叉树前序遍历序列为 ()A: adbce B: decab C: debac D: abcde4. 某二叉树的 后序遍历序列与中序遍历序列相同 ,均为 ABCDEF ,则按层次输出 ( 同一层从左到右 ) 的序列为 ()A: FEDCBA B: CBAFED C: DEFCBA D: ABCDEF【参考答案】 1.A 2.A 3.D 4.A
前序遍历代码:
//前序遍历void preOrder(BTNode root) {if (root == null) {return;}System.out.print(root.ch + " ");//递归遍历左子树preOrder(root.left);//递归遍历右子树preOrder(root.right);}
中序遍历代码:
//中序遍历void inOrder(BTNode root) {if (root == null) {return;}//递归遍历左子树inOrder(root.left);System.out.print(root.ch + " ");//递归遍历右子树inOrder(root.right);}
后序遍历代码:
//后序遍历void postOrder(BTNode root){if(root == null){return;}//递归遍历左子树postOrder(root.left);//递归遍历右子树postOrder(root.right);System.out.print(root.ch + " ");}
2.5.3 二叉树的基本操作
// 获取树中节点的个数int size(BTNode root){if(root == null){return 0;}//递归遍历左子树//递归遍历右子树int ret = size(root.left) + size(root.right) + 1;return ret;}// 获取叶子节点的个数int getLeafNodeCount(BTNode root){if(root == null){return 0;}if(root.left == null && root.right == null){return 1;}return getLeafNodeCount(root.left) + getLeafNodeCount(root.right);}// 子问题思路-求叶子结点个数// 获取第K层节点的个数int getKLevelNodeCount(BTNode root,int k){if(root == null) {return 0;}if(k == 1) {return 1;}return getKLevelNodeCount(root.left,k-1) +getKLevelNodeCount(root.right,k-1);}// 获取二叉树的高度int getHeight(BTNode root){if(root == null) {return 0;}int leftHeight = getHeight(root.left);int rightHeight = getHeight(root.right);return leftHeight > rightHeight ?leftHeight+1:rightHeight+1;}// 检测值为value的元素是否存在BTNode find(BTNode root,char val){if(root == null) {return null;}if(root.ch == val) {return root;}//左边找BTNode ret = find(root.left,val);if(ret != null) {return ret;}//右边找ret = find(root.right,val);if(ret != null) {return ret;}return null;}//层序遍历void levelOrder(BTNode root){//双向列表当列队Queue<BTNode> queue = new LinkedList<>();if(root == null) {return;}queue.offer(root);while (!queue.isEmpty()) {BTNode cur = queue.poll();System.out.print(cur.ch+" ");if(cur.left != null) {queue.offer(cur.left);}if(cur.right != null) {queue.offer(cur.right);}}System.out.println();}// 判断一棵树是不是完全二叉树boolean isCompleteTree(BTNode root){Queue<BTNode> queue = new LinkedList<>();if(root == null) return true;queue.offer(root);while (!queue.isEmpty()) {BTNode cur = queue.poll();if(cur == null) {break;}queue.offer(cur.left);queue.offer(cur.right);}while (!queue.isEmpty()) {BTNode node = queue.peek();if(node != null) {return false;}else {queue.poll();}}return true;}
好了,今天就到这里了,感谢观看。