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前言
前面介绍的栈、队列都是线性结构(linear structure)。
而树是非线性结构(non-linear structure)。因此,树中的元素之间一般不存在相似于线性结构的一对一的关系。很多其它地表现为多对多的关系。
直观地看,它是数据元素(在树中称为节点)按分支关系组织起来的结构。显然,树形结构是比线性结构更复杂的一种数据结构类型。
一、树
树的定义:树是含有n个节点的有穷集合。当中有一个节点比較特殊称为根节点。
在图示树时,用一条边连接两个有逻辑关系的节点。这个关系被称为父子关系。
二、二叉树
二叉树(Binary Tree)由节点的有限集合构成。这个集合或者为空集,或者为由一个根节点(root)和两棵互不相交,分别称为这个根的左子树(left subtree)和右子树(right subtree)的二叉树组成的集合。
一棵二叉树的示意图:
三、树和二叉树的主要差别
- 树中节点的最大度数没有限制,而二叉树节点的度不超过2。
- 树中节点的孩子节点。无左右之分,而二叉树中是有区分的,即孩子是有差别的:左孩子、右孩子,且次序不可颠倒。
- 树的结点个数至少为1,而二叉树的结点个数能够为0。
四、常见概念
- 节点的度:某节点的度定义为该节点孩子节点的个数。
- 叶子节点:度为0的节点。
- 树的度:一棵树中。最大的节点的度称为树的度。
- 节点的高度:从该节点起到叶子节点的最长简单路径的边数。
(简单路径:无反复边的路径)
- 树的高度:根节点的高度。
- 节点的层数:从根開始定义起。根为第1层,根的子节点为第2层,以此类推。
- 数的层数:根节点的层数。
- 节点的深度:即该节点的层数。
- 树的深度:根节点的深度。
- 外节点:叶子节点。
- 内节点:除叶子节点之外的节点。
- 满二叉树:二叉树中节点的度仅仅能是0或2。
- 全然二叉树:除最后一层。每一层的节点数都达到最大。最后一层若是没满,则节点集中在左边,空的仅仅能是右边。
- 扩充二叉树:对二叉树中度为1的节点和叶子节点加入空节点,使之成为满二叉树。
注:关于树深度、层数、高度的定义会有不同的说法:有从0開始计数的,也有从1開始计数的。从哪儿開始计数不是关键,关键在于一致性,量的写法要一致。
五、几个量的关系
- 对于二叉树,根节点是第一层,则第i层至多有个结点。若共同拥有k层,则最多有节点个。
- 按层次顺序对一棵有n个节点的全然二叉树的全部节点从0到n-1编号。
若父节点的编号是i。则左孩子的编号是2*i+1,右孩子的编号是2*i+2。(当然,这是在存在左右孩子的情况下)。相同的,若孩子(不管左右孩子)节点是i,则父节点是(i-1)/2。
- 对于一棵满二叉树。外部节点或者说是叶子节点数是n,则内部节点数是n-1。
- 对于一棵二叉树,用ni表示度为i的节点个数。则n0=n2+1。证明例如以下:总节点数n=n0+n1+n2。
用e表示边数。则n=e+1,这是由于除根节点外,每个节点都和一条边相应。同一时候,e=2n2+n1。推出n0+n1+n2=2n2+n1+1,化简即得n0=n2+1。
这个结论用语言表述:二叉树中,叶子节点比度为2的节点多一个。
- 有n个节点的全然二叉树,树高度,即logn向下取整,高度从0计数。
- 在二叉树中。第i层的第一个节点(最左边的节点)的编号是,层数从0计数。这个量在选择排序:树形选择中用到了。
六、示意图
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