【数据结构】二叉树(Binary Tree)

文章目录

  • 一、树的概念及结构
  • 二、二叉树的概念及结构
    • 1.二叉树的概念
    • 2.特殊的二叉树
    • 3.二叉树的性质
  • 三、二叉树的存储
    • 顺序存储
    • 链式存储
  • 四、二叉树的实现
    • 1.创建二叉树
    • 2.二叉树的遍历
      • 前序遍历
      • 中序遍历
      • 后序遍历
      • 层序遍历
      • 根据遍历顺序创建二叉树
    • 3.二叉树的基本操作
      • 1.总结点个数
      • 2.二叉树高度
      • 3.第K层结点个数
      • 4.查找
      • 5.判断二叉树是否是完全二叉树
    • 4.销毁二叉树

一、树的概念及结构

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。它看起来像一棵倒挂的树,根朝上,而叶子朝下,所以我们把它叫做为树。
在这里插入图片描述

  • 根结点:没有前驱结点,是当前树中所有结点的祖先。
  • 除根节点外,其余结点被分成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。
  • g)

    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的度为3。

    叶子节点:度为0的节点称为叶子节点; 如上图:E、F、G为叶子节点。

    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,B是E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的子节点,F是D的子节点。

    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、D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3.

    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/深度; 如上图:树的高度为3

    堂兄弟节点:双亲在同一层的节点互为堂兄弟;如上图:E、F互为堂兄弟节点

    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;

    二、二叉树的概念及结构

    1.二叉树的概念

    二叉树是一种特殊的树,每个结点最多只能有两个子结点,即二叉树不存在度大于2的结点。
    二叉树可以分为三个部分:根、左子树、右子树,每颗子树又可以划分为这三个部分,一直递归到叶子结点,叶子结点是其本身的根结点。
    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。
    在这里插入图片描述

    二叉树有五种基本形态:空树(B的右子树)、只有根节点(D、E、F)、只有左子树(B)、只有右子树、左右子树(A、C)都存在。

    2.特殊的二叉树

    满二叉树:除了叶子结点之外的所有结点都有两个子结点。如果一个满二叉树的层数为K,那么结点总数是20 + 21 + … + 2k-1 = 2k - 1个。

    在这里插入图片描述

    完全二叉树:除了最后一层,完全二叉树的每一层从左到右都是满的。也就是说,如果完全二叉树的层数为 h,那么前 h-1 层一定是一个满二叉树。
    满二叉树是一种特殊的完全二叉树。

    在这里插入图片描述

    斜二叉树:除了叶子结点外,所有结点都只有一个结点,且是一个方向的结点,要么都只有左结点,要么都只有右结点。

    在这里插入图片描述

    3.二叉树的性质

    1.任意二叉树第 i 层最多有2i-1个结点。 ( i ≥ \geq 1)
    2.深度为 h 的任意二叉树的最大结点总数为2h-1。( h ≥ \geq 1)
    3.任意二叉树中,度为0的叶子结点个数永远比度为2的结点个数多一个。
    4.对于一个有n个结点的满二叉树,其深度 h= l o g 2 log_2 log2(n+1)(向上取整)

    三、二叉树的存储

    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。

    顺序存储

    二叉树的顺序结构存储就是使用数组来存储。按照层序遍历的顺序(从上到下,从左到右)依次将结点存储在数组中,如果某个结点的左结点或者右结点不存在,则对应的数组的位置就为空,不存储元素。
    在这里插入图片描述

  • 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。
  • 二叉树以数组方式存储,父子结点下标的关系:左结点下标 = 2*父结点下标+1,右结点下标 = 2*父结点下标+2,父结点下标 = (任意孩子结点下标-1)/ 2。
  • 由上图可以看出,如果是非完全二叉树用数组来表示,则会存在空间浪费,所以使用数组一般只适合表示完全二叉树。而对于一般的二叉树,常用链式存储结构。
  • 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,左右指针分别用来存储该结点左孩子和右孩子所在结点的存储地址 。

    在这里插入图片描述

    四、二叉树的实现

    接下来我们用链表来实现二叉树的创建与遍历。

    二叉树定义

    typedef char BTDataType;
    typedef struct BinaryTreeNode
    {BTDataType data;//数据struct BinaryTreeNode* left;//左孩子结点struct BinaryTreeNode* right;//右孩子结点
    }BTNode;
    

    1.创建二叉树

    在这里插入图片描述

    以上图为例建立一棵二叉树。
    以下代码并不是真正创建二叉树的方式,只是为了方便大家理解,所以手动快速创建一棵简单的二叉树。等后面学完二叉树遍历之后,我们再讲解二叉树的真正创建方式。

    //动态申请结点
    BTNode* BuyNode(BTDataType x)
    {BTNode* node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));if (NULL == node){perror("malloc");return NULL;}node->data = x;node->left = node->right = NULL;return node;
    }
    //创建二叉树
    BTNode* CreatTree()
    {BTNode* node1 = BuyNode('A');BTNode* node2 = BuyNode('B');BTNode* node3 = BuyNode('C');BTNode* node4 = BuyNode('D');BTNode* node5 = BuyNode('E');BTNode* node6 = BuyNode('F');node1->left = node2;node1->right = node3;node2->right = node4;node3->left = node5;node4->left = node6;return node1;
    }
    

    2.二叉树的遍历

  • 前面我们讲过,二叉树分为:根、左子树、右子树。每个结点的左右子树又可以划分为这三个部分,直到最后一层的叶子结点,叶子结点是其本身的根结点,左右结点为空。根据这一特点,可以看出,二叉树定义是递归式的。
  • 二叉树遍历是按照某种特定的规则,依次访问每个节点,并且每个节点只访问一次。根据根节点的访问顺序分为三种遍历方式:前序遍历、中序遍历和后序遍历。
  • 在这里插入图片描述

    前序遍历

    前序遍历的访问顺序:根结点、左子树、右子树。
    其中,对于每棵子树,访问顺序也是根结点、左子树、右子树,一直递归到空结点。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述相同颜色框的是相同根节点的左右子树

    比如上图的前序遍历访问顺序为:A B NULL D F NULL NULL NULL C E NULL NULL NULL
    而我们一般不打印空结点,所以前序遍历结果为:A B D F C E

    //前序遍历
    void PreOrder(BTNode* root)
    {if (NULL == root){//printf("NULL ");return;}printf("%c ", root->data);//打印根节点的值PreOrder(root->left);//遍历子树PreOrder(root->right);//遍历右子树
    }
    

    中序遍历

    中序遍历的访问顺序:左子树、根结点、右子树。
    还是拿上图示例,中序遍历访问顺序为:NULL B NULL F NULL D NULL A NULL E NULL C NULL
    去掉空结点后,中序遍历结果为:B F D A E C
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    //中序遍历
    void InOrder(BTNode* root)
    {if (NULL == root){//printf("NULL ");return;}InOrder(root->left);printf("%c ", root->data);InOrder(root->right);
    }
    

    后序遍历

    中序遍历的访问顺序:左子树、右子树、根结点。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述上图二叉树的后序遍历访问顺序为:NULL NULL NULL F NULL D B NULL NULL E NULL C A
    去掉空结点后,后序遍历结果为:F D B E C A

    //后序遍历
    void PostOrder(BTNode* root)
    {if (NULL == root){//printf("NULL ");return;}PostOrder(root->left);PostOrder(root->right);printf("%c ", root->data);
    }
    

    层序遍历

    二叉树的层次遍历最好理解,从二叉树的根结点开始,从上到下每一层按照从左到右的顺序遍历。比如上图中二叉树的层序遍历为:A B C D E F

    前面三种遍历都是以递归的形式,而层序遍历可以用队列来实现非递归遍历。前面我们已经用C语言写过队列(点击跳转文章)结构,可以在vs中直接将队列的相关代码copy过来使用,在源文件和头文件中直接添加现有项即可。

    并将队列中的类型改为二叉树类型

    //typedef int QDataType;
    typedef struct BinaryTreeNode* QDataType;
    

    具体过程是:先将当前节点入队列访问当前结点,再将当前结点出队列。然后将当前结点的左结点和右结点按顺序入队,如果为空结点则不用入队,直到队列为空。

    //层序遍历
    void LevelOrder(BTNode* root)
    {assert(root);Queue q;QueueInit(&q);QueuePush(&q, root);while (!QueueEmpty(&q)){BTNode* front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);printf("%c ", front->data);if(front->left != NULL)QueuePush(&q, front->left);if (front->right != NULL)QueuePush(&q, front->right);}QueueDestroy(&q);printf("\n");
    }
    

    根据遍历顺序创建二叉树

    数组a存储前序遍历的顺序,比如通过前面我们知道二叉树的前序遍历结果为A B NULL D F NULL NULL NULL C E NULL NULL NULL ;我们将NULL替换成字符#表示空。数组下标用指针接收,否则递归函数中不会改变实参。

    //根据前序遍历的顺序二叉树创建
    BTNode* BTreeCreate_PreOrder(BTDataType* a, int* pi)
    {// 通过前序遍历的数组"AB#DF###CE###"构建二叉树if (a[*pi] == '#'){(*pi)++;//数组下标+1return NULL;}BTNode* node = BuyNode(a[*pi]);//根据数组元素构建二叉树结点(*pi)++;node->left = BTreeCreate_PreOrder(a, pi);node->right = BTreeCreate_PreOrder(a, pi);return node;
    }
    

    根据中序/后序顺序来构建二叉树同理。

    int main()
    {char a[] = "AB#DF###CE###";int i = 0;BTNode* root = BTreeCreate_PreOrder(a, &i);//BTNode* root = BTreeCreate();PreOrder(root);printf("\n");InOrder(root);printf("\n");PostOrder(root);printf("\n");return 0;
    }
    

    3.二叉树的基本操作

    在前面二叉树递归遍历的基础上,我们可以实现一些二叉树的基本操作。

    1.总结点个数

    转换成子问题:二叉树总结点个数=1(根节点个数)+ 左子树的结点个数 + 右子树的节点个数。很容易想到递归。

    //二叉树的总结点个数
    int BTreeSize(BTNode* root)
    {if (NULL == root){return 0;}return 1 + BTreeSize(root->left) + BTreeSize(root->right);
    }
    

    2.二叉树高度

    当前树的高度 = 左右子树中比较高的高度+1

    //二叉树的高度
    int BTreeLevel(BTNode* root)
    {if (NULL == root)//空结点则返回0{return 0;}int leftLevel = BTreeLevel(root->left);//左子树的高度int rightLevel = BTreeLevel(root->right);//右子树的高度return leftLevel > rightLevel ? leftLevel + 1 : rightLevel + 1;
    }
    

    最好不要写成下面这样,会造成重复递归,判断时遍历左右子树递归两次,返回结果时又递归一次,栈帧开销会很大。

    return BTreeLevel(root->left) > BTreeLevel(root->right) ? BTreeLevel(root->left) + 1 : BTreeLevel(root->right) + 1;
    

    3.第K层结点个数

    求第K层结点个数,转换成子问题:求左子树第K-1层结点个数 + 右子树第K-1层结点个数

    //第k层结点的个数
    int BTreeLevelKSize(BTNode* root, int k)
    {assert(k > 0);//默认根节点为第一层,所以不存在第0层if (NULL == root)//空结点{return 0;}if (1 == k)//遍历到第k层{return 1;}return BTreeLevelKSize(root->left, k-1)+BTreeLevelKSize(root->right, k-1);
    }
    

    4.查找

    //查找值为x的结点
    BTNode* BTreeFind(BTNode* root, BTDataType x)
    {if (NULL == root)return NULL;if (root->data == x)return root;BTNode* left = BTreeFind(root->left, x);if (left)//左子树找到则返回return left;//左子树未找到,只可能存在于右子树return BTreeFind(root->right, x);
    }
    

    5.判断二叉树是否是完全二叉树

    完全二叉树按层序走,非空结点一定是连续的。每次将当前结点的左右结点入队列,不用判空,空结点也入队列。遇到第一个空结点时,停止入队,开始判断队列中的元素是否都为空,若出现非空结点,说明不是完全二叉树,反之则是完全二叉树。

    //判断二叉树是否是完全二叉树
    bool BTreeComplete(BTNode* root)
    {assert(root);Queue q;QueueInit(&q);QueuePush(&q, root);while (!QueueEmpty(&q)){BTNode* front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);//完全二叉树按层序走,非空结点一定是连续的if (NULL == front)//遍历到第一个空结点则退出循环,进入下个while循环判断{break;}else{//不为空则将左右孩子结点入队QueuePush(&q, front->left);QueuePush(&q, front->right);}}//如果是完全二叉树,则队列中元素全是NULLwhile (!QueueEmpty(&q)){BTNode* front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);//有非空结点则说明非空结点不是完全连续,说明不是完全二叉树if (front != NULL){QueueDestroy(&q);//返回之前及时释放空间,防止内存泄露return false;}}QueueDestroy(&q);return true;
    }
    

    4.销毁二叉树

    根节点最后释放,否则无法访问左右子树。

    //二叉树销毁(后序遍历)
    void BTreeDestroy(BTNode* root)
    {if (NULL == root)return;BTreeDestroy(root->left);BTreeDestroy(root->right);free(root);root = NULL;
    }
    

    点此跳转二叉树完整代码

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/688902.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

国内运营商选择爱立信,或因它的低频5G技术更先进,价格更便宜

国内某运营商将大笔5G设备订单交给爱立信,引发了掀然大波,影响仍在扩散,对此各方说什么原因都有,笔者认为爱立信此次斩获大单,可能在于它的低频5G设备更先进,价格更便宜,对于急于降低成本的国内…

融知财经:期货和现货的区别是什么?哪个风险大?

期货和现货在交易对象等方面存在明显的区别。期货交易是一种衍生金融工具,主要用于价格发现、风险管理和投机,而现货交易则是商品和服务的实际买卖。在选择进行期货交易还是现货交易时,投资者需要根据自己的需求和市场情况来决定。 期货和现货…

智能驱动,精准管理:打造高效干部管理系统

干部管理系统是现代组织管理中不可或缺的工具,它通过信息技术的应用,提高了干部管理的效率和准确性。干部管理系统的主要功能包括: 1. 信息管理:系统可以存储和管理干部的个人信息,包括基本资料、工作经历、教育背景、…

Gitlab搭建

Gitlab搭建 一.gitlab安装二.gitlab安装目录三.gitlab常用命令汇总四.gitlab访问测试1.登录gitlab2.配置默认访问密码3.登陆自己创建的账户 五.gitlab图形化操作1.gitlab关闭自动注册2.gitlab免密登录3.gitlab创建项目4.使用管理员创建账户5.gitlab 添加邮箱设置5.1开启SMTP功能…

基于Python的数据分组技术:将数据按照1, 2, 3规则分为三个列表

目录 一、引言 二、数据分组原理与意义 三、案例分析 四、代码实现与解释 五、对新手友好的解释 六、技术细节与扩展 七、实际应用场景 八、总结 一、引言 在数据处理和分析的广阔领域中,数据分组是一项基础且重要的任务。数据分组通常指的是将数据集中的元…

Mac idea gradle解决异常: SSL peer shut down incorrectly

系统:mac 软件:idea 解决异常: SSL peer shut down incorrectly 查看有没有安装 gradle -v安装 根据项目gradle提示安装版本 brew install gradle7idea的配置 在settings搜索gradle,配置Local installation,选择自己的安装目录…

VS远程调试

因为是做工厂应用的客制化项目,在客户现场出现异常,本地又很难复现,而且重启软件可能又自动恢复了,此时可以用VisualStudio自带的远程调试功能进行调试,不需要重启软件,能较好的定位问题。客户电脑上不需要…

代码随想录第四十九天|买卖股票的最佳时机Ⅲ、买卖股票的最佳时机Ⅳ

题目链接:. - 力扣(LeetCode) 题目链接:. - 力扣(LeetCode) 买卖股票的最佳时机Ⅲ、买卖股票的最佳时机Ⅳ两道题目非常相似,只是次数为已知的两次与k次的区别,而与买卖股票的最佳时…

Python读取base64图片数据

Python读取base64图片数据 在Python中,可以使用base64模块来解码Base64编码的字符串,并将其转换回原始的数据(如图片)。但通常,Base64编码的图片字符串会带有前缀(如data:image/jpeg;base64,)&…

按键配合LDO实现开关功能

今天给大家分享一个学到的按键开关电路,适合没有足够空间给自锁开关的场景,既可以用于USB供电控制也可以用于电池供电控制。话不多说上电路图先。 核心任务就是通过按键控制LDO芯片的使能管脚的电平状态,这枚NCP芯片高电平使能,VB…

【计算机网络】物理层传输介质 习题3

双绞线是用两根绝缘导线绞合而成的,绞合的目的是( )。 A.减少干扰 B.提高传输速度 C.增大传输距离 D.增大抗拉强度 在电缆中采用屏蔽技术带来的好处主要是( ) A.减少信号衰减 B. 减少电磁干扰辐射 C.减少物理损坏 D. 减少电缆的阻抗 利用一根同轴电缆互连主机构成…

LBSS84LT1G 130MA 50V P沟道小电流MOS管

LBSS84LT1G作为一款P沟道功率MOSFET,由于其低导通电阻和快速切换特性,在电机控制中有着广泛的应用。以下是几个典型的应用案例: 1. 直流电机驱动:在直流电机驱动电路中,LBSS84LT1G可用于控制电机的转速和方向。通过控…