【考研计算机专业课】武汉大学数据结构PPT课件 第7章 树形结构
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数据结构《第七章、图》PPT课件
由于“弧”是有方向的,因此称由顶点集 和弧集构成的图为有向图。
例如: G1 = (V1, VR1)
其中 A
V1={A, B, C, D, E}
B
E VR1={<A,B>, <A,E>,
C
D
<B,C>, <C,D>, <D,B>, <D,A>, <E,C> }
若<v, w>VR 必有<w, v>VR, 则称 (v,w) 为顶点 v 和顶点 w 之间存在一条边。
A
B
EB
E
CF
CF
假设一个连通图有 n 个顶点和 e 条边, 其中 n-1 条边和 n 个顶点构成一个极小连 通子图,称该极小连通子图为此连通图的 生成树。
B A
F
C D
E
对非连通图,则 称由各个连通分 量的生成树的集 合为此非连通图 的生成森林。
基本操作
结构的建立和销毁 对顶点的访问操作
插入或删除顶点 插入和删除弧
7.2 图的存储表示
一、图的数组(邻接矩阵)存储表示 二、图的邻接表存储表示 三、有向图的十字链表存储表示 四、无向图的邻接多重表存储表示
一、图的数组(邻接矩阵)存储表示
定义:矩阵的元素为
{ 0 (i,j)VR
Aij= 1 (i,j)VR
B A
F
C D
E
010010 100010 000101 001001 110000 011100
含有 e=n(n-1) 条弧的有向图称作 有 向完全图;
若边或弧的个数 e<nlogn,则称作 稀疏图,否则称作稠密图。
假若顶点v 和顶点w 之间存在一条边, 则称顶点v 和w 互为邻接点, 边(v,w) 和顶点v 和w 相关联。
例如: G1 = (V1, VR1)
其中 A
V1={A, B, C, D, E}
B
E VR1={<A,B>, <A,E>,
C
D
<B,C>, <C,D>, <D,B>, <D,A>, <E,C> }
若<v, w>VR 必有<w, v>VR, 则称 (v,w) 为顶点 v 和顶点 w 之间存在一条边。
A
B
EB
E
CF
CF
假设一个连通图有 n 个顶点和 e 条边, 其中 n-1 条边和 n 个顶点构成一个极小连 通子图,称该极小连通子图为此连通图的 生成树。
B A
F
C D
E
对非连通图,则 称由各个连通分 量的生成树的集 合为此非连通图 的生成森林。
基本操作
结构的建立和销毁 对顶点的访问操作
插入或删除顶点 插入和删除弧
7.2 图的存储表示
一、图的数组(邻接矩阵)存储表示 二、图的邻接表存储表示 三、有向图的十字链表存储表示 四、无向图的邻接多重表存储表示
一、图的数组(邻接矩阵)存储表示
定义:矩阵的元素为
{ 0 (i,j)VR
Aij= 1 (i,j)VR
B A
F
C D
E
010010 100010 000101 001001 110000 011100
含有 e=n(n-1) 条弧的有向图称作 有 向完全图;
若边或弧的个数 e<nlogn,则称作 稀疏图,否则称作稠密图。
假若顶点v 和顶点w 之间存在一条边, 则称顶点v 和w 互为邻接点, 边(v,w) 和顶点v 和w 相关联。
最新-数据结构7-8-9树-PPT文档资料
本章重点:二叉树的 表示和实现
15
16 物料管理
数据结构
2、二叉树
为何要重点研究每结点最多只有两个 “叉” 的树?
二叉树的结构最简单,规律性最强; 所有树都能转为唯一对应的二叉树(可以预习6.4节)。
(1). 二叉树的定义 (2). 二叉树的性质 (3). 二叉树的存储结构
2019/4/22
2019/4/22 11
12 物料管理
数据结构
结点A的度:3 结点B的度:2 结点M的度:0
结点A的孩子:B,C,D 结点B的孩子:E,F 树的度:3 E K L A
叶子:K,L,F,G,M,I,J
结点I的双亲:D 结点L的双亲:E 结点B,C,D为兄弟 结点K,L为兄弟 J 树的深度:4
B
F
C
G H M
16
17 物料管理
数据结构
2、二叉树
(1)、二叉树的定义
是n(n≥0)个结点的有限集合,由一个根结点以及两棵互不相交的分别称 为左子树和右子树的二叉树组成。(即:空或有一个根,根有左子树、右子 树;而左右子树本身又是二叉树。)
逻辑结构: 一对二(1:2) 基本特征:① 每个结点最多只有两棵子树 (不存在度大于2的结点); ② 左子树和右子树次序不能颠倒。
3. 深度为9的二叉树中至少有
A)29 B)28 C)9
C 个结点。
D)29-1
2019/4/22
20
21 物料管理
数据结构
2、二叉树
•满二叉树: 一棵深度为k 且有2k -1个结 点的二叉树。 特点:每层都 “充满”了结 点
B
A C
L
•完全二叉树: 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1至n的结 L 点一一对应。
数据结构ppt课件完整版
数据结构是计算机中存储、组织 数据的方式,它定义了数据元素 之间的逻辑关系以及如何在计算 机中表示这些关系。
数据结构分类
根据数据元素之间关系的不同, 数据结构可分为线性结构、树形 结构、图形结构等。
4
数据结构重要性
01
02
03
提高算法效率
合理的数据结构可以大大 提高算法的执行效率,减 少时间和空间复杂度。
33
案例三:最小生成树在通信网络优化中应用
Kruskal算法
基于并查集实现,按照边的权值从小到大依次添加边,直到生成 最小生成树。
Prim算法
从某一顶点开始,每次选择与当前生成树最近的顶点加入,直到 所有顶点都加入生成树。
通信网络优化
最小生成树算法可用于通信网络优化,通过选择最优的通信线路 和节点,降低网络建设和维护成本。
2024/1/28
简化程序设计
数据结构的设计和实现可 以简化程序设计过程,提 高代码的可读性和可维护 性。
解决实际问题
数据结构是解决实际问题 的基础,如排序、查找、 图论等问题都需要依赖于 特定的数据结构。
5
相关术语解析
数据元素
数据元素是数据的基本 单位,通常作为一个整
体进行考虑和处理。
2024/1/28
02
队列的基本操作包括入队(enqueue)、出队( dequeue)、查看队首和队尾元素等。
03
队列的特点
2024/1/28
04
数据从队尾入队,从队首出队。
05
队列中元素的插入和删除操作分别在两端进行,因此也称 为双端操作。
06
队列中没有明显的头尾标记,通常通过计数器或循环数组 等方式实现。
15
栈和队列应用举例
数据结构分类
根据数据元素之间关系的不同, 数据结构可分为线性结构、树形 结构、图形结构等。
4
数据结构重要性
01
02
03
提高算法效率
合理的数据结构可以大大 提高算法的执行效率,减 少时间和空间复杂度。
33
案例三:最小生成树在通信网络优化中应用
Kruskal算法
基于并查集实现,按照边的权值从小到大依次添加边,直到生成 最小生成树。
Prim算法
从某一顶点开始,每次选择与当前生成树最近的顶点加入,直到 所有顶点都加入生成树。
通信网络优化
最小生成树算法可用于通信网络优化,通过选择最优的通信线路 和节点,降低网络建设和维护成本。
2024/1/28
简化程序设计
数据结构的设计和实现可 以简化程序设计过程,提 高代码的可读性和可维护 性。
解决实际问题
数据结构是解决实际问题 的基础,如排序、查找、 图论等问题都需要依赖于 特定的数据结构。
5
相关术语解析
数据元素
数据元素是数据的基本 单位,通常作为一个整
体进行考虑和处理。
2024/1/28
02
队列的基本操作包括入队(enqueue)、出队( dequeue)、查看队首和队尾元素等。
03
队列的特点
2024/1/28
04
数据从队尾入队,从队首出队。
05
队列中元素的插入和删除操作分别在两端进行,因此也称 为双端操作。
06
队列中没有明显的头尾标记,通常通过计数器或循环数组 等方式实现。
15
栈和队列应用举例
数据结构图结构(动态PPT)课件
结合实际问题
将数据结构图与实际问题相结合,通过分析问题的本质和 规律,选择合适的数据结构和算法进行求解。
创新应用方式
在传统的数据结构图应用基础上,探索新的应用方式和方 法,如基于数据结构图的机器学习模型、数据结构图在社 交网络分析中的应用等。
跨学科融合
将数据结构图与其他学科领域进行融合,如物理学、化学 、生物学等,通过借鉴其他学科的理论和方法,创新数据 结构图的应用场景和解决方案。
包括无向图、有向图、权 重图、邻接矩阵、邻接表 等。
图的遍历方法
深度优先搜索(DFS)和 广度优先搜索(BFS)的 原理和实现。
非线性数据结构图应用案例
树的应用案例
包括二叉搜索树、堆、哈夫曼树等在实际问题中的应用,如排序、优先队列、 编码等。
图的应用案例
包括最短路径问题(Dijkstra算法、Floyd算法)、最小生成树问题(Prim算法 、Kruskal算法)以及网络流问题等在实际问题中的应用,如交通网络规划、电 路设计等。
根据实际需求,选择适合的最小生 成树算法,如Prim算法、Kruskal算
法等。
B
C
D
可视化呈现结果
将算法的运行过程和结果以图形化的方式 呈现出来,方便用户直观地理解和掌握最 小生成树算法的原理和实现过程。
实现算法逻辑
编写代码实现最小生成树算法的逻辑,包 括节点的选择、边的添加和权重的计算等 。
拓展思考:如何创新应用数据结构图解决问题
作用
帮助理解复杂数据结构的组成和 关系,提高数据处理的效率。
常见类型及特点
01
02
03
04
线性数据结构图
元素之间一对一关系,如数组 、链表等。
树形数据结构图
数据结构基础讲义ppt课件
三叉链存储
.
Date:May 30, 2020
4.8 二叉树的遍历
IT Education & Training
• 遍历是指按某条搜索路线遍访每个结点且不重复(又 称周游),遍历是树结构插入、删除、修改、查找和 排序运算的前提,是二叉树一切运算的基础和核心。
• 牢记一种约定,对每个结点的查看都是“先左后右”。
例子中的数学模型正是数据结构要讨论的问题。
.
Date:May 30, 2020
1.2 定义
IT Education & Training
•数据结构是一门讨论"描述现实世界实体的数学模型 及其上的操作在计算机中如何表示和实现"的学科。
a. 在解决问题时可能遇到的典型的逻辑结构(数据结构) b. 逻辑结构的存储映象(存储实现) c. 数据结构的相关操作及其实现。(算法)
•二叉树由一个根结点加上两棵分别称为左子树和右子 树的互不相交的树组成:
–每个结点最多只有两棵子树(不存在度大于2的结点) –左子树和右子树次序不能颠倒(有序树)
.
Date:May 30, 2020
4.6 树转化为二叉树
IT Education & Training
•左孩子右兄弟表示法可以将一颗多叉树转化为一颗二
• 数据结构和算法的关系:数据结构是专门研究 数据的存储问题,而对存储后的数据进行相应 的操作就是算法。
.
Date:May 30, 2020
1.5 算法效率的度量
IT Education & Training
• 我们通过大O表示法来表示算法的效率:时 间复杂度、空间复杂度。规则如下:
(1)只关注最高次项,常数项和次要项忽略; (2)时间复杂度是指最坏时间复杂度; (3)只有常数项记做1。
数据结构课件PPT
二分查找
二分查找法
将有序数据集分成两个部分,每次取中间位置的值与目标值进行比较,根据比 较结果缩小查找范围,直到找到目标值或确定目标值不存在。
优缺点
查找速度快,但要求数据集必须是有序的。
哈希查找
哈希表
利用哈希函数将数据元素映射到内存中的地址,实现数据的 快速查找。
优缺点
查找速度快,但需要解决哈希冲突问题,并可能存在哈希表 过大或过小的问题。
。
数据结构的基本概念
数据结构的基本概念包括:数据、数据 元素、数据类型、数据结构等。
数据结构是指数据的组织形式,即数据 元素之间的相互关系。
数据类型是指一组具有相同特征和操作 的数据对象(如整数、实数、字符串等 )。
数据是信息的载体,是描述客观事物的 符号记录。
数据元素是数据的基本单位,一个数据 元素可以由若干个数据项组成。
稳定排序
归并排序是一种稳定的排序算法,即相等的元素在排序后 保持其原有的顺序。
非递归算法
归并排序是一种非递归算法,即通过迭代方式实现算法过 程。
需要额外的空间
归并排序需要额外的空间来存储中间结果和临时变量。
查找算法
06
线性查找
顺序查找
逐一比对数据元素,直到找到目 标值或遍历完整个数据集。
优缺点
简单易懂,但效率较低,适用于 数据量较小的情况。
拓扑排序的应用
拓扑排序是一种对有向无环图进行排序的算法, 它按照拓扑关系将图的节点排列成一个线性序列 。
有向无环图是一种没有环路的有向图,拓扑排序 可以有效地解决有向无环图的排序问题。
拓扑排序的应用非常广泛,包括确定任务的执行 顺序、确定事件的发生顺序等。
拓扑排序的基本思路是从有向无环图的任一节点 开始,删除该节点,并记录下该节点的所有后继 节点的编号,然后按编号从小到大的顺序重复以 上步骤。
数据结构 (C语言版)课件:第7章_图
非简单图
2020/9/30
3
7.1 图的逻辑结构
7.1.1 图的定义
● 相关概念 无向图和有向图
● 无向图:如果图中顶点 vi 和 vj 之间的边无方向,则称这条边为无向边, 用无序偶对 (vi, vj) 表示,称该图为无向图。
● 有向图:如果图中顶点 vi 和 vj 之间的边有方向,则称这条边为有向边, 用有序偶对 <vi, vj> 表示,称该图为有向图。
无论有向图还是无向图,顶点数 n、边 数 e 和度数之间满足:
2020/9/30
8
7.1 图的逻辑结构
7.1.1 图的定义
● 相关概念 权和网
● 权:权通常是指对图中边赋予的有意义的数值量。在实际应用中,权 可以有具体的含义。
● 网:如果将图中的每条边上都赋上一个权值,则称这种图为网,或称 为有权图 。
2020/9/30
6
7.1 图的逻辑结构
7.1.1 图的定义
● 相关概念 稀疏图和稠密图
● 稀疏图:边数很少的图称为稀疏图,如果 e 表示图中的边数,n 表示 图中的顶点数,则 e<nlogn。
● 稠密图:边数很多的图称为稠密图,如果 e 表示图中的边数,n 表示 图中的顶点数,则 e≥nlogn。
2020/9/30
无向完全图
有向完全图
5
7.1 图的逻辑结构
7.1.1 图的定义
● 相关概念 邻接和依附
● 邻接:对图 G=(V, VR),如果边 (vi, vj)∈VR,则称顶点 vi 和 vj 互为邻 接点;如果弧<vi, vj>∈VR,则称顶点 vi 邻接到 vj,vj 邻接自 vi。
● 依附:对图 G=(V, VR),如果边 (vi, vj)∈VR 或弧 <vi, vj>∈VR,则称 边 (vi, vj) 或弧 <vi, vj> 依附于顶点 vi 和 vj。
2020/9/30
3
7.1 图的逻辑结构
7.1.1 图的定义
● 相关概念 无向图和有向图
● 无向图:如果图中顶点 vi 和 vj 之间的边无方向,则称这条边为无向边, 用无序偶对 (vi, vj) 表示,称该图为无向图。
● 有向图:如果图中顶点 vi 和 vj 之间的边有方向,则称这条边为有向边, 用有序偶对 <vi, vj> 表示,称该图为有向图。
无论有向图还是无向图,顶点数 n、边 数 e 和度数之间满足:
2020/9/30
8
7.1 图的逻辑结构
7.1.1 图的定义
● 相关概念 权和网
● 权:权通常是指对图中边赋予的有意义的数值量。在实际应用中,权 可以有具体的含义。
● 网:如果将图中的每条边上都赋上一个权值,则称这种图为网,或称 为有权图 。
2020/9/30
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7.1 图的逻辑结构
7.1.1 图的定义
● 相关概念 稀疏图和稠密图
● 稀疏图:边数很少的图称为稀疏图,如果 e 表示图中的边数,n 表示 图中的顶点数,则 e<nlogn。
● 稠密图:边数很多的图称为稠密图,如果 e 表示图中的边数,n 表示 图中的顶点数,则 e≥nlogn。
2020/9/30
无向完全图
有向完全图
5
7.1 图的逻辑结构
7.1.1 图的定义
● 相关概念 邻接和依附
● 邻接:对图 G=(V, VR),如果边 (vi, vj)∈VR,则称顶点 vi 和 vj 互为邻 接点;如果弧<vi, vj>∈VR,则称顶点 vi 邻接到 vj,vj 邻接自 vi。
● 依附:对图 G=(V, VR),如果边 (vi, vj)∈VR 或弧 <vi, vj>∈VR,则称 边 (vi, vj) 或弧 <vi, vj> 依附于顶点 vi 和 vj。
[电脑基础知识]第7章 树ppt课件
〔b〕、〔c〕是2棵非完全二叉树。满二叉树是 完全二叉树的特例。
1
2
3
45
6
(a)完全二叉树
1
2
3
4
5
7
(b)非完全二叉树
1
2
3
6
7
(c)非完全二叉树
• 对一棵完全二叉树,有:
• 1.至多只需最下面两层上结点的度数可以 小于2;
• 2.最下面一层结点都集中在该层的最左边;
• 3.满二叉树是完全二叉树,反之不然,在 完全二叉树中,假设某个结点没有左孩子, 那么它一定没有右孩子,即该结点必是叶 结点。
第7章 树
授课班级:可视化、数据库
学习目的
• 了解树的定义和与树相关的结点、度、途 径等术语
• 了解树是一个非线性层次数据构造 • 掌握树的前序遍历、中序遍历和后序遍历
方法 • 了解树的父结点数组表示法 • 了解树的儿子链表表示法 • 了解树的左儿子右兄弟表示法
• 了解二叉树和ADT二叉树的概念 • 了解二叉树的顺序存储构造 • 了解二叉树的结点度表示法 • 掌握用指针实现二叉树的方法 • 了解线索二叉树构造及其适用范围
E
1
A
3
后序序列:D H I E BFGCA
1 B3
2 1
3
1
2 1
31
2
2
2 21
1
21
2
中序序列:D B H EIAFCG
• 最早提出遍历问题是对存储在计算机中的表达 式求值。例如:(a+b*c)-d/e。该表达式用二叉 树表示如图7.3所示。当我们对此二叉树进展先 序、中序、后序遍历时,便可获得表达式的前 缀、 中缀、 后缀书写方式:
数据结构-树形结构39页PPT
6、法律的基础有两个,而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力,那就是法律和礼节。——歌德
8、法律就是秩序,有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起,可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的,因为好人用不着它们,而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德敢地 走到底 ,决不 回头。 ——左
数据结构-树形结构
56、书不仅是生活,而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次,但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许,为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处, 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
8、法律就是秩序,有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起,可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的,因为好人用不着它们,而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德敢地 走到底 ,决不 回头。 ——左
数据结构-树形结构
56、书不仅是生活,而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次,但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许,为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处, 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
《数据结构》大本课件-7
是一条简单回路;“v2→v1→v2→v4→v5→v3→v1→v2”是一条回路。
V1
4. 无向完全图、有向完全图
V1
V2
. 有n个顶点的无向图,最多可有n(n−1)/2
V2
V3
条边。如果一个有n个顶点的无向图,拥有
n(n−1)/2条边,那么就称该图为“无向完全图”。
可见,一个无向完全图的每个不同顶点对之 V3
度与出度之和,即:D(vi)=ID(vi)+OD(vi)。
V2
V3
. 比如在有向图里,由于弧< v2, v1>和< v3, v1>都以顶点v1为
弧头,所以顶点v1的入度ID(v1)=2;由于弧< v1, v2>以顶点v1为弧尾, 所以顶点v1的出度OD(v1)=1;于是,顶点v1的度为:
V4
V5
D(v1)=ID(v1)+OD(v1)=2+1=3
其他顶点 。
V6
. 比如,如图所示为一个非连通图,因为从顶点
v1没有路径可以到达顶点v7。
. 比如,该图的两个连通分量如图(a)和(b)所示。 V3
V1 V3
V6
V2
V7
V8
V4
V5
V9
(a)
(b)
7. 边的权、网络
. 可给图的边或弧依附上某种数值,这种
38 V1
与图的边或弧相关的数值被称为“权”。 44
V4
V4
V5
间,都存在有一条边。
. 如图所示是一个无向完全图,因为它有4个顶点,且它有4(4−1)/2=6条边,符合无
向完全图的定义。
. 对于有n个顶点的有向图,最多可以有n(n−1)条弧。如果一个有n个顶点的有向图,
相关主题
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路径长度等于路径所通过的结点 数目减1(即路径上分支数目)。
A
B
E F
C G H
D
I
J
K
L
M
4. 孩子结点、双亲结点和兄弟结点: 在一棵树中 , 每个结点的后继 , 被称作 该结点的孩子结点 ( 或子女结点 ) 。相 应地,该结点被称作孩子结点的双亲结 B 点(或父母结点)。
E
A C F G J H K D I L M
第7章 树和二叉树
7.1 树的基本概念 7.2 二叉树概念和性质 7.3 二叉树存储结构 7.4 二叉树的遍历 7.5 二叉树的基本运算及其实现 7.6 二叉树的构造 7.7 线索二叉树 7.8 哈夫曼树 7.9 并查集
7.1 树的基本概念
7.1.1 树的定义
形式化定义:
树: T = {K,R} 。 K 是包含 n 个结点的有穷集合 (n>0),关系R满足以下条件:
A C G J H K , 在一棵树中 , 除树根结点外 , 每个结点有且仅有一个 前驱结点。也就是说 , 每个结点与指向 它的一个分支一一对应 , 所以除树根之
度之和=分支数 分支数=n-1 所以,n=度之和+1
外的结点数等于所有结点的分支数
(度数) , 从而可得树中的结点数等于 所有结点的度数加1。
A C G H
D
I
J
K
L
M
7. 森林:n(n>0)个互不相交的树的集合称为森林。 森林的概念与树的概念十分相近,因为只要把树的根结点 删去就成了森林。反之,只要给n棵独立的树加上一个结 点,并把这n棵树作为该结点的子树,则森林就变成了树。
7.1.4 树的性质
性质1 树中的结点数等于所有
E B F
求解方法归纳
求解树的节点个数问题:对于度为m的树,在n、n0、n1、n2、…、
nm中只有两个参数未知时,一般可求出这两个值。例如求n和n0的求解
过程如下: n=n0+n1+…+nm
度之和=n-1
度之和=n1+2n2+…+mnm 所以有:n=n1+2n2+…+mnm+1=n0+n1+…+nm 这样:n0=n2+…+(m-1)nm+1
对于第一层,因为树中的第一层上只有一个结点,即整个树的 根结点,而由i=1代入mi-1,得mi-1=m1-1=1,也同样得到只有一个 结点,显然结论成立。 假设对于第(i-1)层(i>1)命题成立,即度为m的树中第(i-1) 层上至多有mi-2个结点。
A
B E F C G J H K D I L M
2. 分支结点与叶结点:度不为零的结点称为非终端结点, 又叫分支结点。度为零的结点称为终端结点或叶结点。在分 支结点中,每个结点的分支数就是该结点的度。如对于度为1 的结点,其分支数为1,被称为单分支结点;对于度为 2的结点, 其分支数为2,被称为双分支结点,其余类推。
有且仅有一个结点k0∈K,它对于关系R来说没有 前驱结点,结点k0称作树的根结点。 除结点k0外,K中的每个结点对于关系R来说都有 且仅有一个前驱结点。 K中每个结点对于关系R来说可以有零个或多个 后继结点。
递归定义:
树是由n(n≥0)个结点组成的有限集合(记为T)。其中: 如果n=0,它是一棵空树,这是树的特例; 如果n>0,这n个结点中存在(有仅存在)一个结点 作为树的根结点,简称为根结点(root),其余结点 可分为m (m>0)个互不相交的有限集T1,T2,…,Tm, 其中每一棵子集本身又是一棵符合本定义的树,称 为根root的子树。 root
T1
T2
…
Tm
7.1.2 树的表示
(1)树形表示法。这是树的最基本的表示,使用一棵倒置的 树表示树结构,非常直观和形象。下图就是采用这种表示法。
A
B
E F
C G J H
D
I K L M
逻辑结构表示1
( 2 )文氏图表示法。使用集合以及集合 的包含关系描述树结构。下图就是树的文氏 图表示法。
A C B E F G I L K M E D H A
具有同一双亲的孩子结点互为兄弟 结点。进一步推广这些关系,可以把每 个结点的所有子树中的结点称为该结 点的子孙结点。 从树根结点到达该结点的路径上经 过的所有结点被称作该结点的祖先结 点。
5. 结点的层次和树的高度:树 中的每个结点都处在一定的层次上。 结点的层次从树根开始定义,根结点 为第 1 层 , 它的孩子结点为第 2 层 , 以 此类推,一个结点所在的层次为其双 B 亲结点所在的层次加 1 。树中结点 E F 的最大层次称为树的高度(或树的 深度)。 6. 有序树和无序树:若树中各 结点的子树是按照一定的次序从左 向右安排的,且相对次序是不能随意 变换的 , 则称为有序树 , 否则称为无 序树。
A(B(E,F),C(G(J)),D(H,I(K,L,M)))
B
A C F G J H K
D
I L M
括号表示法
逻辑结构表示4 :有些《教材》 中称为广义表表示
E
思考题: 树的逻辑结构定义?适合表示什么类型的数据?
7.1.3 树的基本术语
1. 结点的度与树的度:树 中某个结点的子树的个数称为 该结点的度。树中各结点的度 的最大值称为树的度 , 通常将 度为m的树称为m次树。
3. 路径与路径长度:对于 任意两个结点 k i 和 k j , 若树中存 在 一 个 结 点 序 列 ki,ki1,ki2,…,kin,kj,使得序列中除 k i 外的任一结点都是其在序列 中的前一个结点的后继 , 则称该 结点序列为由ki到kj的一条路径, 用路径所通过的结点序列 (ki,ki1,ki2,…,kj)表示这条路径。
例如,一棵度为4的树T中,若有20个度为4的节点,10
个度为3的节点,1个度为2的节点,10个度为1的节点,则树
T的叶子节点个数是 A.41 C.113 注:本题为2010年全国考研题 。 B.82 D.122
性质2
度为m的树中第i层上至多有mi-1个结点,这里应有i≥1。
证明(采用数学归纳法)
B
F
C G J H
D
I K L M
J
逻辑结构表示2
(3)凹入表示法。使用线段的伸缩描述树结构。下 图是树的凹入表示法。
A
B
E F
C G J H
D
I K L M
逻辑结构表示3
( 4 )括号表示法。将树的根结点写在括号的 左边,除根结点之外的其余结点写在括号中并用逗 号间隔来描述树结构。下图是树的括号表示法。
A
B
E F
C G H
D
I
J
K
L
M
4. 孩子结点、双亲结点和兄弟结点: 在一棵树中 , 每个结点的后继 , 被称作 该结点的孩子结点 ( 或子女结点 ) 。相 应地,该结点被称作孩子结点的双亲结 B 点(或父母结点)。
E
A C F G J H K D I L M
第7章 树和二叉树
7.1 树的基本概念 7.2 二叉树概念和性质 7.3 二叉树存储结构 7.4 二叉树的遍历 7.5 二叉树的基本运算及其实现 7.6 二叉树的构造 7.7 线索二叉树 7.8 哈夫曼树 7.9 并查集
7.1 树的基本概念
7.1.1 树的定义
形式化定义:
树: T = {K,R} 。 K 是包含 n 个结点的有穷集合 (n>0),关系R满足以下条件:
A C G J H K , 在一棵树中 , 除树根结点外 , 每个结点有且仅有一个 前驱结点。也就是说 , 每个结点与指向 它的一个分支一一对应 , 所以除树根之
度之和=分支数 分支数=n-1 所以,n=度之和+1
外的结点数等于所有结点的分支数
(度数) , 从而可得树中的结点数等于 所有结点的度数加1。
A C G H
D
I
J
K
L
M
7. 森林:n(n>0)个互不相交的树的集合称为森林。 森林的概念与树的概念十分相近,因为只要把树的根结点 删去就成了森林。反之,只要给n棵独立的树加上一个结 点,并把这n棵树作为该结点的子树,则森林就变成了树。
7.1.4 树的性质
性质1 树中的结点数等于所有
E B F
求解方法归纳
求解树的节点个数问题:对于度为m的树,在n、n0、n1、n2、…、
nm中只有两个参数未知时,一般可求出这两个值。例如求n和n0的求解
过程如下: n=n0+n1+…+nm
度之和=n-1
度之和=n1+2n2+…+mnm 所以有:n=n1+2n2+…+mnm+1=n0+n1+…+nm 这样:n0=n2+…+(m-1)nm+1
对于第一层,因为树中的第一层上只有一个结点,即整个树的 根结点,而由i=1代入mi-1,得mi-1=m1-1=1,也同样得到只有一个 结点,显然结论成立。 假设对于第(i-1)层(i>1)命题成立,即度为m的树中第(i-1) 层上至多有mi-2个结点。
A
B E F C G J H K D I L M
2. 分支结点与叶结点:度不为零的结点称为非终端结点, 又叫分支结点。度为零的结点称为终端结点或叶结点。在分 支结点中,每个结点的分支数就是该结点的度。如对于度为1 的结点,其分支数为1,被称为单分支结点;对于度为 2的结点, 其分支数为2,被称为双分支结点,其余类推。
有且仅有一个结点k0∈K,它对于关系R来说没有 前驱结点,结点k0称作树的根结点。 除结点k0外,K中的每个结点对于关系R来说都有 且仅有一个前驱结点。 K中每个结点对于关系R来说可以有零个或多个 后继结点。
递归定义:
树是由n(n≥0)个结点组成的有限集合(记为T)。其中: 如果n=0,它是一棵空树,这是树的特例; 如果n>0,这n个结点中存在(有仅存在)一个结点 作为树的根结点,简称为根结点(root),其余结点 可分为m (m>0)个互不相交的有限集T1,T2,…,Tm, 其中每一棵子集本身又是一棵符合本定义的树,称 为根root的子树。 root
T1
T2
…
Tm
7.1.2 树的表示
(1)树形表示法。这是树的最基本的表示,使用一棵倒置的 树表示树结构,非常直观和形象。下图就是采用这种表示法。
A
B
E F
C G J H
D
I K L M
逻辑结构表示1
( 2 )文氏图表示法。使用集合以及集合 的包含关系描述树结构。下图就是树的文氏 图表示法。
A C B E F G I L K M E D H A
具有同一双亲的孩子结点互为兄弟 结点。进一步推广这些关系,可以把每 个结点的所有子树中的结点称为该结 点的子孙结点。 从树根结点到达该结点的路径上经 过的所有结点被称作该结点的祖先结 点。
5. 结点的层次和树的高度:树 中的每个结点都处在一定的层次上。 结点的层次从树根开始定义,根结点 为第 1 层 , 它的孩子结点为第 2 层 , 以 此类推,一个结点所在的层次为其双 B 亲结点所在的层次加 1 。树中结点 E F 的最大层次称为树的高度(或树的 深度)。 6. 有序树和无序树:若树中各 结点的子树是按照一定的次序从左 向右安排的,且相对次序是不能随意 变换的 , 则称为有序树 , 否则称为无 序树。
A(B(E,F),C(G(J)),D(H,I(K,L,M)))
B
A C F G J H K
D
I L M
括号表示法
逻辑结构表示4 :有些《教材》 中称为广义表表示
E
思考题: 树的逻辑结构定义?适合表示什么类型的数据?
7.1.3 树的基本术语
1. 结点的度与树的度:树 中某个结点的子树的个数称为 该结点的度。树中各结点的度 的最大值称为树的度 , 通常将 度为m的树称为m次树。
3. 路径与路径长度:对于 任意两个结点 k i 和 k j , 若树中存 在 一 个 结 点 序 列 ki,ki1,ki2,…,kin,kj,使得序列中除 k i 外的任一结点都是其在序列 中的前一个结点的后继 , 则称该 结点序列为由ki到kj的一条路径, 用路径所通过的结点序列 (ki,ki1,ki2,…,kj)表示这条路径。
例如,一棵度为4的树T中,若有20个度为4的节点,10
个度为3的节点,1个度为2的节点,10个度为1的节点,则树
T的叶子节点个数是 A.41 C.113 注:本题为2010年全国考研题 。 B.82 D.122
性质2
度为m的树中第i层上至多有mi-1个结点,这里应有i≥1。
证明(采用数学归纳法)
B
F
C G J H
D
I K L M
J
逻辑结构表示2
(3)凹入表示法。使用线段的伸缩描述树结构。下 图是树的凹入表示法。
A
B
E F
C G J H
D
I K L M
逻辑结构表示3
( 4 )括号表示法。将树的根结点写在括号的 左边,除根结点之外的其余结点写在括号中并用逗 号间隔来描述树结构。下图是树的括号表示法。