• 数据结构 之 '树'


    定义

    树(Tree)是n(n>=0)个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中:
    1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点;
    2)当n>1时,其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1、T2、......、Tn,其中每一个集合本身又是一棵树,并且称为根的子树。

    此外,树的定义还需要强调以下两点:
    1)n>0时根结点是唯一的,不可能存在多个根结点,数据结构中的树只能有一个根结点。
    2)m>0时,子树的个数没有限制,但它们一定是互不相交的。
    示例树:

    img

    图1.1

    由树的定义可以看出,树的定义使用了递归的方式。递归在树的学习过程中起着重要作用,如果对于递归不是十分了解,建议先看看递归算法

    结点的度

    结点拥有的子树数目称为结点的
    图1.2中标注了图1.1所示树的各个结点的度。

    img

    图1.2 度示意图

    结点关系

    结点子树的根结点为该结点的孩子结点。相应该结点称为孩子结点的双亲结点
    图1.2中,A为B的双亲结点,B为A的孩子结点。
    同一个双亲结点的孩子结点之间互称兄弟结点
    图1.2中,结点B与结点C互为兄弟结点。

    结点层次

    从根开始定义起,根为第一层,根的孩子为第二层,以此类推。
    图1.3表示了图1.1所示树的层次关系

    img

    图1.3 层示意图

    树的深度

    树中结点的最大层次数称为树的深度或高度。图1.1所示树的深度为4。

    二叉树

    定义

    二叉树是n(n>=0)个结点的有限集合,该集合或者为空集(称为空二叉树),或者由一个根结点和两棵互不相交的、分别称为根结点的左子树和右子树组成。
    图2.1展示了一棵普通二叉树:

    img

    图2.1 二叉树

    二叉树特点

    由二叉树定义以及图示分析得出二叉树有以下特点:
    1)每个结点最多有两颗子树,所以二叉树中不存在度大于2的结点。
    2)左子树和右子树是有顺序的,次序不能任意颠倒。
    3)即使树中某结点只有一棵子树,也要区分它是左子树还是右子树。

    二叉树性质

    1)在二叉树的第i层上最多有2i-1 个节点 。(i>=1)
    2)二叉树中如果深度为k,那么最多有2k-1个节点。(k>=1)
    3)n0=n2+1 n0表示度数为0的节点数,n2表示度数为2的节点数。
    4)在完全二叉树中,具有n个节点的完全二叉树的深度为[log2n]+1,其中[log2n]是向下取整。
    5)若对含 n 个结点的完全二叉树从上到下且从左至右进行 1 至 n 的编号,则对完全二叉树中任意一个编号为 i 的结点有如下特性:

    (1) 若 i=1,则该结点是二叉树的根,无双亲, 否则,编号为 [i/2] 的结点为其双亲结点;
    (2) 若 2i>n,则该结点无左孩子, 否则,编号为 2i 的结点为其左孩子结点;
    (3) 若 2i+1>n,则该结点无右孩子结点, 否则,编号为2i+1 的结点为其右孩子结点。

    斜树

    斜树:所有的结点都只有左子树的二叉树叫左斜树。所有结点都是只有右子树的二叉树叫右斜树。这两者统称为斜树。

    img

    图2.2 左斜树

    img

    图2.3 右斜树

    满二叉树

    满二叉树:在一棵二叉树中。如果所有分支结点都存在左子树和右子树,并且所有叶子都在同一层上,这样的二叉树称为满二叉树。
    满二叉树的特点有:
    1)叶子只能出现在最下一层。出现在其它层就不可能达成平衡。
    2)非叶子结点的度一定是2。
    3)在同样深度的二叉树中,满二叉树的结点个数最多,叶子数最多。

    img

    图2.4 满二叉树

    完全二叉树

    完全二叉树:对一颗具有n个结点的二叉树按层编号,如果编号为i(1<=i<=n)的结点与同样深度的满二叉树中编号为i的结点在二叉树中位置完全相同,则这棵二叉树称为完全二叉树。
    图2.5展示一棵完全二叉树

    img

    图2.5 完全二叉树

    特点
    1)叶子结点只能出现在最下层和次下层。
    2)最下层的叶子结点集中在树的左部。
    3)倒数第二层若存在叶子结点,一定在右部连续位置。
    4)如果结点度为1,则该结点只有左孩子,即没有右子树。
    5)同样结点数目的二叉树,完全二叉树深度最小。
    :满二叉树一定是完全二叉树,但反过来不一定成立。

    二叉树的存储结构

    顺序存储

    二叉树的顺序存储结构就是使用一维数组存储二叉树中的结点,并且结点的存储位置,就是数组的下标索引。

    img

    图2.6

    图2.6所示的一棵完全二叉树采用顺序存储方式,如图2.7表示:

    img

    图2.7 顺序存储

    由图2.7可以看出,当二叉树为完全二叉树时,结点数刚好填满数组

    Python实现二叉树的深广度遍历


    class Node(object):
        """
        封装节点
        """
        def __init__(self, item):
            # 根节点
            self.item = item
            # 左叶子节点
            self.left = None
            # 右叶子节点
            self.right = None
    
    
    class Tree(object):
        def __init__(self):
            """
            初始化一个空树
            """
            self.root = None
    
        def addNode(self, item):
            """
            添加节点
            :param item:
            :return:
            """
            node = Node(item)
            if self.root == None:
                self.root = node
                return
            cur = self.root
            q_list = [cur]
    
            while True:
                first_item = q_list.pop(0)
                if first_item.left != None:
                    q_list.append(first_item.left)
                else:
                    first_item.left = node
                    break
    
                if first_item.right != None:
                    q_list.append(first_item.right)
                else:
                    first_item.right = node
                    break
    
        def travel(self):
            """
            广度遍历
            :return:
            """
            cur = self.root
            q_list = [cur]
            while q_list:
                first_item = q_list.pop(0)
                print(first_item.item)
                if first_item.left != None:
                    q_list.append(first_item.left)
    
                if first_item.right != None:
                    q_list.append(first_item.right)
    
        def forward(self, root):
            """
            深度遍历(前序遍历 —— 根左右)
            :param root: 子树的根节点
            :return:
            """
            if root == None:
                return
            print(root.item)
            self.forward(root.left)
            self.forward(root.right)
    
        def middle(self, root):
            """
            深度遍历(中序遍历 —— 左根右)
            :param root: 子树的根节点
            :return:
            """
            if root == None:
                return
            self.middle(root.left)
            print(root.item)
            self.middle(root.right)
    
        def back(self, root):
            """
            深度遍历(后序遍历 —— 左右根)
            :param root: 子树的根节点
            :return:
            """
            if root == None:
                return
            self.back(root.left)
            self.back(root.right)
            print(root.item)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        tree = Tree()
        for i in range(1, 16):
            tree.addNode(i)
    
        # tree.travel()
    
        # tree.forward(tree.root)
        # tree.middle(tree.root)
        # tree.back(tree.root)
    
    

    排序二叉树

    具有下列性质的二叉树

    (1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;

    (2)若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;

    (3)左、右子树也分别为二叉排序树;

    (4)没有键值相等的结点。

    中序遍历作用在排序二叉树中,遍历的结果为有序!

    class Node(object):
        def __init__(self, item):
            self.item = item
            self.left = None
            self.right = None
    
    
    class SortTree(object):
        def __init__(self):
            self.root = None
    
        def add(self, item):
            node = Node(item)
            if self.root == None:
                self.root = node
                return
    
            cur = self.root
            while True:
                if cur.item < item:
                    if cur.right == None:
                        cur.right = node
                        break
                    else:
                        cur = cur.right
    
                else:
                    if cur.left == None:
                        cur.left = node
                        break
                    else:
                        cur = cur.left
    
        def middle(self, root):
            if root == None:
                return
            self.middle(root.left)
            print(root.item)
            self.middle(root.right)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        tree = SortTree()
        for i in [2, 5, 7, 1, 3, 8, 4, 10]:
            tree.add(i)
    
        tree.middle(tree.root)
        
        
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