DS006.2 树与二叉树(II)

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第7章-树和二叉树第2讲-二叉树的概念

第7章-树和二叉树第2讲-二叉树的概念
(root),其余结点可分为m (m≥0)个互不相交的有限子集 T1、T2、…、Tm,而每个子集本身又是一棵树,称为根结点 root的子树。 树中所有结点构成一种层次关系!
第一层
树的特 点?
第二层 第三层 第四层
复习:二、树的基本术语
1.结点A、D的度?树的度? 2;3;3; 2.根结点?分支结点?叶子结点? A;BCDE;GHIJF;
在二叉链中,空指针的个数?
b A
B∧
C
∧D
∧E∧
∧F∧
∧G∧
n个结点 2n个指针域 分支数为n-1 非空指针域有n-1个 空指针域个数 = 2n-(n-1) = n+1
n=7 空指针域个数=8
39/10
40/10
二叉树
当n=3,结果为ห้องสมุดไป่ตู้。
第n个Catalan数
41/23
有n个结点并且高度为n的不同形态的二叉树个数是多少? 该二叉树:有n层,每层一个结点,该结点可以
43/23
结点个数为n,树形可以唯一确定 叶子结点个数为n0,树形不能唯一确定 n为奇数时,n1=0; n为偶数时,n1=1。 n0=n2+1 高度h= log2(n+1),是n个结点高度最小的二叉树
44/23
含有60个叶子结点的二叉树的最小高度是多少?
在该二叉树中,n0=60,n2=n0-1=59,n=n0+n1+n2=119+n1。 当n1=0且为完全二叉树时高度最小。 此时高度h=log2(n+1)= log2120=7。
作为双亲结点的左孩子,也可以作为右孩子 这样的二叉树的个数=1×2×…×2=2n-1。
例如,当n=3时有22=4个这样的二叉树。

全面007树与二叉树(续).ppt

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后根遍历树的操作定义如下
(1)从左到右依次后根遍历
根的每棵子树。
(2)访问树的根结点; 例如:已知树如下:
则后根遍历序列为:
begfcda
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a
b
c
d
e
f
g
6
五、树及森林的遍历
2.森林的遍历(两种):
先序遍历森林的操作定义如下 (1)访问森林中的第一棵树的根结点; (2)先序遍历第一棵树中根结点的子树森林; (3)先序遍历除第一棵树之后剩余的树构成的森林
e
d
二叉树的先序遍历序列g 均为:
abcefgd
则该树的后根遍历序列和其相应的
二叉树的中序遍历序列均为:
begfcda
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f g
9
六、树、森林的遍历与其对应的二叉树的 遍历的关系
(2)森林与其对应的二叉树在遍历上的关系;
森林的先序遍历和中序遍历分别与其对应的二叉树的先序
遍历和中a序遍历相对应;f
第六章 树与二叉树(续)
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1
二、二叉树的应用举例:算术表达式- 的波兰
表达式和逆波兰表达式的求解
(1)用二叉树表示算术表达式;+
/
操作数1 运算符 操作数2
运算符
a
×
e
f
操作数1
操作数2
b-
c
d
例如,用二叉树表示算术表达式a+b×(c-d) - e/f
用3种不同的遍历算法遍历该二叉树有:
表达式的前缀表示(波兰式) -+a×b-cd/ef
e
a f
红色线段
b
f
g
h 顺时针旋转45度
cg

各种二叉树的介绍

各种二叉树的介绍

各种二叉树的介绍
二叉树是一种常见的数据结构,每个节点最多只能有两个子节点,通常称为左子节点和右子节点。

根据二叉树的不同特性和限制,可以将其分为多种类型,包括普通二叉树、满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树等。

普通二叉树:这是最基本的二叉树形式,每个节点最多有两个子节点,且没有特定的限制条件。

满二叉树:在满二叉树中,所有叶子节点都在最后一层,且节点总数为2^n-1,其中n为层数。

也就是说,除了叶子节点外,每个节点都有两个子节点。

完全二叉树:完全二叉树的所有叶子节点都在最后一层或倒数第二层,且最后一层的叶子节点在左边连续,倒数第二层的叶子节点在右边连续。

如果将满二叉树从右至左、从下往上删除一些节点,剩余的结构就构成完全二叉树。

平衡二叉树(AVL树):平衡二叉树是一种特殊的二叉树,它要求每个节点的左子树和右子树的高度差绝对值不超过1,且每个子树也必须是一棵平衡二叉树。

这种树的查找效率通常高于普通二叉树,因此常用于需要频繁查找的场景。

此外,还有一些特殊的二叉树,如红黑树、B树、B+树等,它们具有不同的特性和应用场景。

红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它的左右子树高度差有可能大于1,但通过对节点进行旋转和重新着色等操作,可以保持树的平衡性。

B树和B+树则常用于数据库和文件系统中,它们支持对节点进行分裂和合并操作,以满足快速查找、插入和删除数据的需求。

总之,二叉树是一种非常有用的数据结构,它可以用于实现各种算法和应用,如排序、搜索、压缩、加密等。

不同类型的二叉树具有不同的特性和应用场景,需要根据具体需求进行选择和使用。

数据结构第6章树和二叉树基本概念和二叉树ppt课件

数据结构第6章树和二叉树基本概念和二叉树ppt课件

§6.2 二叉树
❖二叉树的定义
问:具有3个结点的二叉树可能有几种不同形态? 普通树呢? 5种/2种
§6.2 二叉树
❖二叉树的抽象数据类型定义
ADT BinaryTree{
数据对象D: D是具有相同特性的数据元素的集合。
数据关系R: 若D=Φ,则R= Φ ;
若D≠Φ,则R= {H};存在二元关系:
第6章 树和二叉树
§6.1 树的基本概念
❖树的逻辑定义
树是由n (n≥0)个结点组成的有限集合T。 在任意一个非空树中:
有且仅有一个特定的结点称为根(root); n > 1时,其余结点可以分为m (m>0) 个互不相交 的有限集T1, T2, T3, …,Tm,其中每一个集合本身又是 一棵树,且称为根的子树。 注意:1.树的定义具有递归性,即树中有树。
§6.2 二叉树
❖二叉树的性质
讨论3:二叉树的叶子数和度为2的结点数之间有关系吗? 性质3: 对于任何一棵二叉树,若2度的结点数有n2个,则叶子数 (n0)必定为n2+1 (即n0=n2+1)
证明: ∵ 二叉树中全部结点数n=n0+n1+n2(叶子数+1度结点数+2度结点数)
又∵ 二叉树中全部结点数n=B+1 (总分支数+根结点 ) (除根结点外,每个结点必有一个直接前趋,即一个分支)
=
方 良
蒋丘
纬 国
=
如 雪
蒋徐
孝 文
=
乃 锦
蒋汪
孝 武
=
长 诗
蒋俞
孝 章
=
扬 和
蒋方
孝 勇
=
智 怡
蒋王
孝 刚
=
倚 惠

树和二叉树的知识点总结

树和二叉树的知识点总结

树和二叉树的知识点总结一、树的基本概念1. 树的定义:树是一种非线性数据结构,由 n(n>=1)个结点组成的有限集合。

对于每个非终端节点,都有一个被称为根的结点,且除根节点外,其他结点可以分为 m(m>=0)个互不相交的子集合,而每个子集合本身又是一个树。

2. 树的基本特点:树是一种分层数据的抽象模型,具有层级关系的数据结构。

树的结点包括根结点、子节点、叶子结点、父节点等。

3. 树的术语解释:树的根节点是树的顶端结点,没有父节点;子节点是一个结点向下连接的结点;叶子结点是没有子节点的结点;父节点是有一个或多个子节点的结点。

二、树的分类1. 二叉树:一种特殊的树,每个结点最多有两个子结点,分别为左子结点和右子结点。

二叉树的子树有左子树和右子树,必须遵循左子树 < 根节点 < 右子树的顺序。

2. 平衡树:每个结点的左子树和右子树的高度之差不能超过1的二叉树。

3. 满二叉树:每个结点要么没有子节点,要么有两个子节点的二叉树。

4. 完全二叉树:除了最底层,所有层的结点数都达到最大,并且最底层的结点都依次从左到右排列。

三、二叉树的基本概念1. 二叉树的特点:每个结点最多有两个子结点,分别为左子结点和右子结点。

二叉树的子树都遵循左子树 < 根节点 < 右子树的顺序。

2. 二叉树的遍历:分为前序遍历、中序遍历和后序遍历。

前序遍历先访问根节点,再递归左右子树;中序遍历先递归左子树,再访问根节点,最后递归右子树;后序遍历先递归左右子树,最后访问根节点。

3. 二叉树的存储:二叉树的存储方式可以采用链式存储和顺序存储。

链式存储是通过结点间的指针链接,顺序存储是通过数组或列表进行存储。

四、二叉树的应用1. 二叉搜索树:是一种特殊的二叉树结构,对于任意节点,其左子树上的结点值都小于该节点的值,右子树上的结点值都大于该节点的值。

2. 堆:是一种特殊的完全二叉树,分为最大堆和最小堆。

最大堆的每个结点的值都大于或等于其子节点的值,最小堆的每个结点的值都小于或等于其子节点的值。

树与二叉树的相关概念、特点

树与二叉树的相关概念、特点

树与二叉树的相关概念、特点
树与二叉树是数据结构中常见的两种类型。

树是一种非线性的数据结构,由若干个节点组成。

每个节点都可以连接到多个子节点,形成分层结构。

树中有一个特殊的节点,称为根节点,用于表示整个树的起始点。

树的节点之间的关系是具有层次性的,即一个节点可以有多个子节点,但每个节点只能有一个父节点(除了根节点)。

二叉树是一种特殊的树结构,每个节点最多只能有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。

二叉树可以为空,此时表示为空树。

二叉树的子节点有左右之分,可以用于表示有序关系的数据结构,例如二叉查找树。

二叉树可以前序、中序和后序遍历,分别表示以根节点为中心,先处理根节点、先处理左子树和先处理右子树。

树与二叉树的特点包括:
1. 树和二叉树都是非线性结构,可以表示复杂的关系。

2. 树和二叉树都采用层次性的结构,节点之间有明确的父子关系。

3. 树中的节点可以拥有任意多个子节点,而二叉树中的节点最多只能有两个子节点。

4. 二叉树的左子节点和右子节点之间是有序的,可以用于实现查找等操作。

5. 二叉树可以方便地进行前序、中序和后序遍历操作,对数据的处理更加灵活。

6. 树和二叉树在实际应用中有广泛的应用,如数据库索引、文件系统、组织结构等。

06树与二叉树详解2PPT课件

06树与二叉树详解2PPT课件

12.11.2020
2
本讲主要介绍以下几个方面的内容: • 树的定义及基本概念; • 树、森林与二叉树之间的相互转换; • 树的各种存储结构; • 树、森林的遍历。
12.11.2020
3
6.1 树 的 概 述
6.1.1 树的定义及特性
所谓“树(Tree)”是指由n(n≥0) 个结点构成的有限数据元素的集合T。当n=0 时,称其为“空树”。当n≠0时,树中诸结 点应该满足下面的两个条件:
只有无右子树的二叉树,才能通过转换 成为一棵树。具体步骤如下:
(1)找到二叉树中某结点的右孩子及右 孩子的右孩子……,在它们与该结点的双亲 结点之间添加连线;
树中度大于0的结点称为分支结点,或 非终端结点。
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• 路径 从树中一个结点到另一个结点之间的分
支,称为这两个结点间的路径。 • 路径长度
一条路径上的分支数,称为该路径的长 度。
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2.有关结点间关系的术语
• 根结点 所谓“根”结点,即是指树中没有直接
前驱的那个结点。一棵树,只能有一个根结 点。 • 孩子结点
棵树的度。 • 树的深度
一棵树中各结点的深度的最大值,称为 该树的深度。树的深度有时也称为树的高度。
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• 有序树与无序树 如果限定树中各结点的子树从左至右的
排列具有一定顺序,不得互换,那么就称该 树是有序的,否则称为是无序树。 • 森林
n(n≥0)棵互不相交的树的集合,称 为森林。
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例:将图6-6(a)所示的树,转换成它所 对应的二叉树。
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计算机二级考点归纳(树与二叉树)

计算机二级考点归纳(树与二叉树)

•1、树的基本概念树(tree)是一种简单的非线性结构。

在树结构中,每一个结点只有一个前件,称为父结点,没有前件的结点只有一个,称为树的根结点。

每一个结点可以有多个后件,它们称为该结点的子结点。

没有后件的结点称为叶子结点。

在树结构中,一个结点所拥有的后件个数称为该结点的度。

叶子结点的度为 0。

在树中,所有结点中的最大的度称为树的度。

• 2、二叉树及其基本性质(1)二叉树的定义二叉树是一种很有用的非线性结构,具有以下两个特点:①非空二叉树只有一个根结点;②每一个结点最多有两棵子树,且分别称为该结点的左子树和右子树。

由以上特点可以看出,在二叉树中,每一个结点的度最大为2,即所有子树(左子树或右子树)也均为二叉树,而树结构中的每一个结点的度可以是任意的。

另外,二叉树中的每个结点的子树被明显地分为左子树和右子树。

在二叉树中,一个结点可以只有左子树而没有右子树,也可以只有右子树而没有左子树。

当一个结点既没有左子树也没有右子树时,该结点即为叶子结点。

(2)二叉树的基本性质二叉树具有以下几个性质:性质1:在二叉树的第k层上,最多有2k-1(k≥1)个结点;性质2:深度为m的二叉树最多有2m-1个结点;性质3:在任意一棵二叉树中,度为0的结点(即叶子结点)总是比度为2的结点多一个。

性质4:具有n个结点的二叉树,其深度至少为[log2n]+1,其中[log2n]表示取log2n的整数部分。

在二叉树的遍历中,无论是前序遍历,中序遍历还是后序遍历,二叉树的叶子结点的先后顺序都是不变的。

3、满二叉树与完全二叉树满二叉树是指这样的一种二叉树:除最后一层外,每一层上的所有结点都有两个子结点。

在满二叉树中,每一层上的结点数都达到最大值,即在满二叉树的第k层上有2k-1个结点,且深度为m的满二叉树有2m-1个结点。

完全二叉树是指这样的二叉树:除最后一层外,每一层上的结点数均达到最大值;在最后一层上只缺少右边的若干结点。

对于完全二叉树来说,叶子结点只可能在层次最大的两层上出现:对于任何一个结点,若其右分支下的子孙结点的最大层次为p,则其左分支下的子孙结点的最大层次或为p,或为p+1。

DS06数据结构树-二叉排序树

DS06数据结构树-二叉排序树
Jan Apr Feb Apr Aug July Mar June May Feb Aug Jan July May Mar June Oct Oct Nov Sept Sept Aug
Sept
Oct
Dec Nov
Apr
Dec
第4章 树
§4.5 平衡二叉树
按ASL的定义,可以分别计算出三棵二叉搜索树的平均查找长度: ASL(a)=(1+2×2+3×3+4×3+5×2+6×1)/12 = 3.5; ASL(b)=(1+2×2+3×4+4×5)/12 = 3.0; ASL(c)=(1+2×1+3×1+4×1+5×1+6×1+7×1+8×1+9×1+10×1+11 ×1+12×1)/12 = 6.5;
第4章 树
§4.4二叉搜索树
二叉搜索树的插入
〖分析〗将元素X插入二叉搜索树BST中关键是要找到元素应该插 入的位置。位置的确定可以利用与查找函数Find类似的方法,如果 在树BST中找到X,说明要插入的元素已存在,可放弃插入操作。 如果没找到X,查找终止的位置就是X应插入的位置。
35
15 30 15 33 41 50
• 思考:用上述方法构造的含有n个结点BST树,其深度是多少?
深度:㏒2n +1~n
第4章 树
§4.5 平衡二叉树
〖例〗不同的插入次序,将导致不同的深度。 (a) 按一月到十二月的自然月份序列输入所生成的; (b) 输入序列为(July, Feb, May, Mar, Aug, Jan, Apr, Jun, Oct, Sept, Nov, Dec) (c) 输入序列则是按月份字符串从小到大的顺序排列的。

树与二叉树典型例题讲解

树与二叉树典型例题讲解

A
F
B
J
E
F H
G
I J
例6.14
Huffman编码设计实例
已知某系统在通信联络中只可能出现8种字符,其概率分别为0.05, 0.29,0.07,0.08,0.14, 0.23,0.03,0.11,试设计Huffman编码。 解一:先构造Huffman树,再进行编码。 Huffman编码实现过程:以报文所用的不同字符为叶结点,以字符 出现频率为权重构造Huffman树;然后将树中结点指向其左孩子的 分支标“0”,指向其右孩子的分支标“1”;每个字符的编码即为 从根到每个叶子(字符)的路径上得到的0、1序列。这种对字符的 编码就是Huffman编码。
100
0 1
HC
42
0 1 0
58
1
0
1 2
0 1
1 0
1
0
3
1
1 1 0 0 0
1
1 1 0 1 1
1
1 0 1 1
0
1
23
0
19
1
29
1
29
1
11
0
8 5
14
0
15
1
4 5 6 7 8
1
3 Huffman树
7
8 Huffman编码
解二:利用Huffman编码算法实现。根据题意,取8个字符的权分别为 (5,29,7,8,14,23,3,11),n=8,则m=2*8-1=15,按上述 算法可构造一棵Huffman树,如下左图和右图分别Huffman树的初始 状态和终止状态。
a
b b d g e h i c ^ d c ^
f e ^ g
^ ^ ^

DS06_树和二叉树01_树和二叉树的定义

DS06_树和二叉树01_树和二叉树的定义

D 4
E 5
F 6
G 7
A 1
B 2 C 3 F 6
H I J K 8 9 10 11
L M N O 12 13 14 15
D 4
H I 8 9
E 5
J 10
G 7
丌是完全二叉树,结点10不 满二叉树中的结点10丌是同 一个结点
完全二叉树的特点
1. 叶子结点只能出现在最下两层,且 最下层的叶子结点都集中在二叉树的左
Q:在有n个结点的满二叉树中,有多少个叶子结点?
解: 因为在满二叉树中没有度为1的结点,只有度为0的叶子结点和度为 2的分支结点,所以,
n= n0 + n2,即n2=n – n0
而由性质3知, n0=n2 + 1
所以, n – n0 = n0 -1
6.6 赫夫曼树及其应用
思考
思考:
1、一个学校或企业的组织结构图该如 何在程序中表示和存储? 2、怎样访问树中所有的结点且每个结 点仅访问一次? 3、如何设计只有你和女(男)朋友能 看懂的编码?怎样设计才是最高效的?
学习要求
1. 熟练掌握二叉树的结构特性
2. 熟练掌握二叉树的各种存储结构的特点和适用范围
A C B G D E F C G
B F
(a) 一棵树结构
2.树的其它表示方法

嵌套集合:是一些集合的集体,对于其中任何两个集合,戒丌相交, 戒一个包含另一个的形式表示。

广义表表示:根作为由子树森林组成的表的名字写在表的左边。
凹入表示:类似书的编目。 A***************** B**************** E*************** F*************** K************** L************** C**************** G*************** D**************** H*************** I*************** J***************

《树和二叉树》课件

《树和二叉树》课件
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"树和二叉树"是计算机科学中重要的数据结构。本课件将详细介绍树和二叉树 的概念、存储结构、遍历方式、二叉搜索树、平衡树等内容。让我们一起探 索这个精彩领域吧!
概念介绍
树的定义及特点
树是由节点和边组成的非线性数据结构,具有分层结构和简洁性。
二叉树的定义及特点
二叉树是一种特殊的树,每个节点最多有两个子节点。
二叉搜索树是一种有序二叉树,左子树节点 都小于根节点,右子树节点都大于根节点。
2 插入和删除节点
通过比较节点值,插入或删除符合条件的节 点,保持二叉搜索树的有序性。
3 查找节点
通过比较节点值,快速定位目标节点。
4 遍历
二叉搜索树支持前序、中序和后序遍历。
平衡树
AVL树
AVL树是一种自平衡的二叉搜索树,通过旋转操作 保持树的平衡。
二叉树的遍历方式
1 先序遍历
先访问根节点,然后按先序遍历左子树,再 按先序遍历右子树。
2 中序遍历
先按中序遍历左子树,然后访问根节点,最 后按中序遍历右子树。
3 后序遍历
先按后序遍历左子树,然后按后序遍历右子 树,最后访问根节点。
4 层序遍历
按层级顺序逐层访问二叉树节点。
二叉搜索树
1 定义及性质
二叉树的分类
根据子节点的数量和排列方式,二叉树可分为满二叉树、完全二叉树和平衡二叉树。
树和二叉树的存储结构
双亲链表存储
使用数组存储节点,并在节点 中保存父节点信息。
孩子链表存储
使用链表存储节点,并在节点 中保存子节点信息。
孩子兄弟链表存储
使用链表存储节点,并在节点 中保存第一个孩子节点和下一 个兄弟节点的信息。

树和二叉树的计算公式

树和二叉树的计算公式

树和二叉树的计算公式
树和二叉树是计算机科学中重要的数据结构,它们可以用于各种算法和数据处理应用。

在计算树和二叉树的性质和操作时,需要使用一些计算公式。

一、树的计算公式
1. 节点总数公式:假设一棵树有n个节点,那么它的节点总数
为n=1+r1+r2+...+rk,其中r1、r2、...、rk分别表示每个节点的
子节点数。

2. 叶子节点数公式:一棵树的叶子节点数等于每个非叶节点子
节点数之和加1,即l=r1+r2+...+rk+1。

3. 深度公式:一棵树的深度为从根节点到最深叶子节点的路径
长度,可以用递归的方式计算:d(T)=max{d(T1),d(T2),...,d(Tk)}+1,其中T1、T2、...、Tk是根节点的子树,d(Ti)表示第i个子树的深度。

二、二叉树的计算公式
1. 节点总数公式:假设一棵二叉树有n个节点,那么它的节点
总数为n=2^h-1,其中h为树的高度。

2. 叶子节点数公式:一棵二叉树的叶子节点数等于度数为2的
节点数加1,即l=n/2+1。

3. 深度公式:一棵二叉树的深度为从根节点到最深叶子节点的
路径长度,可以用递归的方式计算:d(T)=max{d(T1),d(T2)}+1,其
中T1、T2是根节点的左右子树,d(Ti)表示第i个子树的深度。

以上是树和二叉树的一些常用计算公式,可以用于分析和设计算法,帮助开发人员更好地理解和应用这些数据结构。

两分钟读懂二叉树(BinaryTree)

两分钟读懂二叉树(BinaryTree)

两分钟读懂⼆叉树(BinaryTree)⼀、⼆叉树(Binary Tree)的简介在计算机科学中,⼆叉树是⼀种树形的数据结构,其中每个节点最多具有两个⼦节点,其被称为左⼦节点和右⼦节点。

仅使⽤集合理论概念的递归定义是(⾮空)⼆叉树是⼀个元组(L,S,R),其中L和R是⼆叉树或空集,S是单例集合。

树中的常见术语包括:某个节点的深度是指当前节点到根节点的边的个数某个节点的⾼度是指当前节点到最深的叶⼦节点的边的个数树的⾼度是指根节点的⾼度树结构的优点包括:反应了数据的关系具有层次结构表达能⼒⾼效的插⼊和搜索灵活的数据结构,允许以较⼩的代价移动⼦树如下图所⽰就是⼀个⼆叉树:打开今⽇头条,查看更多精彩图⽚在计算机领域,⼆叉树有两个主要的⽤途:第⼀个⽤途是⽤来实现⼆叉查找树和⼆进制堆,以便于搜索和排序。

第⼆个⽤途是作为具有相关分叉的数据表⽰。

例如霍夫曼编码(Huffman coding)和分⽀图(Cladograms)。

注意⼆叉树并不是⼀种数据结构,它是⼀类数据结构。

在⼆叉树数据结构中,不平衡的树⽐⾃平衡树的效率低很多。

平衡与否取决于左右两个⼦树的⾼度差的绝对值。

绝对值⼩于1的⼀般可以理解为平衡树,否则是不平衡树。

⼆、⼆叉树(Binary Tree)的分类满⼆叉树(Full Binary Tree)如果⼀个⼆叉树的每⼀个节点数都是最⼤节点数,那么它就是满⼆叉树。

如下图:完全⼆叉树(Complete Binary Tree)如果⼀个⼆叉树除了最后⼀层外的每⼀个节点数都是最⼤节点数,那么它就是完全⼆叉树。

如下图:⼆叉树的性质满⼆叉树的节点数是2^k-1完全⼆叉树的节点数2^{h-1} \leq k <>三、⼆叉树(Binary Tree)的应⽤⼆叉树是⼀种⾮常基础的数据结构,它和它的变种有很多的应⽤。

这⾥列举⼀些:⼆叉查找树(Binary Search Tree):⼆叉查找树是⼀种具有⾼效查找效率的树形结构,在搜索中应⽤⾮常⼴泛。

二叉树基础知识讲解

二叉树基础知识讲解

二叉树基础知识讲解嘿,朋友们!今天咱来聊聊二叉树这个神奇的玩意儿。

二叉树啊,就像是一棵特别的大树,不过它可不像咱平常看到的大树那样枝繁叶茂、随心所欲地长。

你想啊,二叉树它有个特点,每个节点最多就俩孩子,就像咱人啊,最多也就俩胳膊。

这俩孩子还分左右呢,左边一个右边一个,多有意思!二叉树在计算机的世界里那可是大有用处啊!它就像一个超级整理大师,能把一堆乱七八糟的数据整理得井井有条。

比如说,咱要找个什么东西,在二叉树里找可比在一堆乱麻里找容易多了吧!它的结构也很巧妙呢!有的节点在上面,有的在下面,就像一个大家庭,有长辈有晚辈。

而且啊,通过那些连接的线,它们之间都有着特别的关系。

这是不是很像咱家里的亲戚关系网呀?二叉树的遍历也是很有讲究的哦!什么前序遍历、中序遍历、后序遍历,听起来是不是很玄乎?其实啊,就是从不同的角度去看看这棵树。

前序遍历就像是先看上面再看下面,中序遍历呢就有点像从中间开始看,后序遍历就是最后再看上面。

咱再想想,二叉树不就跟咱生活中的很多事情一样嘛!有时候咱得有条理地去做事,不能瞎搞一气。

就像二叉树,它的结构那么清晰,让我们能很容易地找到需要的东西。

而且二叉树还特别稳定呢!只要你一开始把它构建好了,它就乖乖地在那,不会随便出乱子。

这多让人放心啊!不像有些东西,一会儿变一个样,让人摸不着头脑。

那要是二叉树变得很大很大了呢?那可就更厉害了呀!它能处理超多的数据,就像一个超级大脑,什么都能记住。

你说,这二叉树是不是很神奇?它虽然看起来简单,但是里面蕴含的智慧可不少呢!它能帮我们解决好多问题,让我们的计算机世界变得更加精彩。

所以啊,可别小瞧了这二叉树哦!它真的是计算机领域里的一个宝贝呢!。

树和二叉树知识点总结

树和二叉树知识点总结

树和二叉树知识点总结树和二叉树知识点总结如下:1、什么是树?树是一种简单的非线性结构,直观地来看,树是以分支关系定义的层次结构。

由于它呈现与自然树类似的结构形式,所以称它为树。

如图所示2、父节点(根)。

一个节点只有一个前件的称为父节点。

没有前件的节点只有一个,称为树的根节点,如上图中的A即为树的根。

3、子节点和叶子节点。

一个节点可以有多个后件,其称为该节点的子节点。

没有后件的节点称为叶子节点,如上图中的E、F、G即为叶子节点。

4、度。

一个节点所拥有的后件树称为该节点的度,其中所有节点中最大的度称为树的度。

如上图中根节点A的度为3,节点B的度为2,节点D的度为1,节点E、F、C、G的度为0,所以该数的度为3.5、深度。

定义一棵树的根节点所在的层次为1,其他节点所在层次等于他的父节点所在层次加一。

树的最大层次称为树的深度。

如上图根节点A在第1层,节点B、C、D在第2层,节点E、F、G在第3层,所以此树的深度为3.6、子树。

在树中,以某节点的一个子节点为根构成的树称为该节点的一颗子树。

如上图中节点A有3棵子树,它们分别以B、C、D为根节点。

其中以C为根节点的子树实际上只有根节点一个节点,树的叶子节点度为0,所以没有子树。

7、二叉树。

二叉树是一个有限的节点集合,该集合或者为空,或者由一个根节点及其两颗互不相交的左右二叉子树所组成。

其中又有满二叉树(所有节点都有两个子节点,叶子节点除外)和完全二叉树(最后一层只缺少右边的若干节点)两种特殊形态的二叉树。

有它们的定义可知,满二叉树一定是完全二叉树,而完全二叉树不一定是满二叉树。

了解了相关概念后,我们再来看看二叉树有哪些性质吧性质一:在二叉树的第N层上,最多有2的n-1次方(N≥1)个节点。

性质二:深度为N的二叉树中,最多有2的N次方-1个节点。

性质三:对任何一颗二叉树,度为0的节点(即叶子节点)总比度为2的节点多1个。

性质四:具有n个节点的二叉树,其深度至少为[log2n]+1,其中[log2n]表示取log2n的整数部分。

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F
K
G

给定先序、中序、后序遍历中的任意两个,能否求 出第三个遍历序列?
Chpter 6: Binary Tree 15
Data Structure
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遍历特点

先序:根永远在最前 中序:根永远在最中间 后序:根永远在最后
ABCDEF CBDAEF CDBFEA
k
i 1
A
第1层
2 1
k
C
Data Structure
B D G
F I
第2层 第3层
Chpter 6: Binary Tree
2
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hjtang@
二叉树的性质

性质三、在任何一棵二叉树中,若叶结点数为 n0, 度为2的结点数为n2, 则n0 = n2 + 1
Chpter 6: Binary Tree
12
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hjtang@ A B C L D E R F E F
中序、后序遍历
// 中序遍历 void InOrderTraverse (BiTree T) { C B D A if (T) { InOrderTraverse (T->lchild); visit(T); // printf(“%c”, T->data); InOrderTraverse (T->rchild); } } // 后序遍历 void PostOrderTraverse (BiTree T) C D B { if (T) { PostOrderTraverse (T->lchild); PostOrderTraverse (T->rchild); visit(T); // printf(“%c”, T->data); } }

结点总数 = n0 + n1 + n2 边的总数 = n1 + 2n2 结点总数=边数目+1 n0 = n2 + 1
Data Structure
Chpter 6: Binary Tree
3
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hjtang@
二叉树的性质

满二叉树——结点数为2k-1 完全二叉树——编号与满二叉树一一对应
A
C
∧ F ∧
B ∧
C
∧ E ∧ ∧ F ∧
∧ D
∧ G ∧
Data Structure
Chpter 6: Binary Tree
24
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hjtang@ A B C E G F
三叉链表

三叉链表(带双亲结点指针)
typedef struct BiTNode { ElemType data; struct BiTNode *lchild, *rchild; struct BiTNode *parent; } BiTNode, *BiTree;
D A B E G C F
lchild data rchild
Data Structure
Chpter 6: Binary Tree
23
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hjtang@
头结点

不带头结点的二叉链表 带头结点的二叉链表
头结点
头结点
^
A
B ∧
∧ D ∧ G ∧ ∧ E ∧
Chpter 6: Binary Tree 8


Data Structure
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hjtang@

DLR——先序遍历

D
访问根结点 访问左子树 访问右子树
L
R

LDR——中序遍历
访问左子树——访问根结点——访问右子树

LRD——后序遍历
访问左子树——访问右子树——访问根结点
D
lchild data rchild parent
A

B ∧
∧ D ∧ G ∧ ∧ E ∧ ∧
C
∧ F ∧
Data Structure
Chpter 6: Binary Tree
25
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hjtang@
二叉树的基本操作及实现





Initiate(bt)建立一棵空二叉树。 Create(x,lbt,rbt)生成一棵以x为根结点的数据域信息,以 二叉树lbt和rbt为左子树和右子树的二叉树。 InsertL(bt,x,parent)将数据域信息为x的结点插入到二叉树 bt中作为结点parent的左孩子结点。如果结点parent原来有左孩 子结点,则将结点parent原来的左孩子结点作为结点x的左孩子 结点。 InsertR(bt,x,parent)将数据域信息为x的结点插入到二叉树 bt中作为结点parent的右孩子结点。如果结点parent原来有右孩 子结点,则将结点parent原来的右孩子结点作为结点x的右孩子 结点。 DeleteL(bt,parent)在二叉树bt中删除结点parent的左子树。 DeleteR(bt,parent)在二叉树bt中删除结点parent的右子树。 Search(bt,x)在二叉树bt中查找数据元素x。 Traverse(bt)按某种方式遍历二叉树bt的全部结点。
第六章 树与二叉树(II)
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6.2.2 二叉树的性质

性质一、在二叉树的第i层上最多有2i-1个结点

数学归纳法

性质二、深度为k的二叉树最多有2k-1个结点
2
i 1
21
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二叉树的存储结构

顺序存储

#define MAX_TREE_SIZE 1000 typedef ElemType SqBiTree[MAX_TREE_SIZE]; SqBiTree bt;


存储规则:补全为完全二叉树,然后按照层次进行 编号存储 最坏情况:k-1个全是右孩子,则需要2k-1个空间
FEA源自Data Structure
Chpter 6: Binary Tree
13
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练习

写出下图二叉树的中序和后序遍历序列
A B C
D
H
E
F
G
K
H D ^ B ^ E ^ A ^F K C ^G^
H ^D ^ ^E B
Data Structure
Chpter 6: Binary Tree
1 2 4 5 6 3 7
9 10 11 12 13 14 15
Data Structure
6
二叉树的遍历
先序/根遍历 中序/根遍历
后序/根遍历
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hjtang@ D
※二叉树的遍历

L
R
遍历二叉树——按某条搜索路径巡访树中的每 个结点 二叉树有三个基本单元: R:根结点,L:左子树,R:右子树 依次遍历这些基本单元,即可遍历二叉树 遍历方法:LDR, LRD, DLR, DRL, RDL, RLD 定义先左后右:LDR, DLR, LRD
Data Structure
Chpter 6: Binary Tree
5
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二叉树的性质五

T有为一有n个结点的完全二叉树, 结点按层序 编号(从1层到[log2n]+1, 每层从左到右),则对 任意结点i(1<=i<=n)有



若i=1,则结点i为根, 无双亲; 若i>1, 则其双亲parent(i) = [i/2]; 若2i>n, 则结点i无左孩子(结点i为 叶结点);否则其左孩子lchild(i)= 2i; 若2i+1>n, 则结点i无右孩子; 否则 8 其右孩子rchild(i) = 2i+1
Data Structure
Chpter 6: Binary Tree
9
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先序遍历DLR
<A, L, R> <B, Lb, Rb> <C, ^, ^> <D, ^, ^> <E, ^, Re> <F, ^, ^>
10
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先序遍历算法
A void visit (BiTree T) { printf("%c", T->data); }
B C L D
E R F
void PreOrderTraverse (BiTree T) { if (T) { visit(T); // printf(“%c”, T->data); PreOrderTraverse (T->lchild); PreOrderTraverse (T->rchild); } }
1
2 3 5 6 7 8 4 9 10 1 2 5 6 1 3 7
4 8
9 10 11 12 13 14 15 1
1
2
3 5 6 7 4 8 7 4
2
5 8 9 6 10 11 12
3
4
2 5 6
3
Data Structure
Chpter 6: Binary Tree
4
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