数据结构之二叉树概述
二叉树,树,森林遍历之间的对应关系
二叉树,树,森林遍历之间的对应关系一、引言在计算机科学中，数据结构是非常重要的知识点之一。
而树这一数据结构，作为基础的数据结构之一，在软件开发中有着广泛的应用。
本文将重点探讨二叉树、树和森林遍历之间的对应关系，帮助读者更加全面地理解这些概念。
二、二叉树1. 二叉树的定义二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
二叉树可以为空，也可以是一棵空树。
2. 二叉树的遍历在二叉树中，有三种常见的遍历方式，分别是前序遍历、中序遍历和后序遍历。
在前序遍历中，节点的访问顺序是根节点、左子树、右子树；在中序遍历中，节点的访问顺序是左子树、根节点、右子树；在后序遍历中，节点的访问顺序是左子树、右子树、根节点。
3. 二叉树的应用二叉树在计算机科学领域有着广泛的应用，例如用于构建文件系统、在数据库中存储有序数据、实现算法中的搜索和排序等。
掌握二叉树的遍历方式对于理解这些应用场景非常重要。
三、树1. 树的定义树是一种抽象数据类型，由n(n>0)个节点组成一个具有层次关系的集合。
树的特点是每个节点都有零个或多个子节点，而这些子节点又构成了一颗子树。
树中最顶层的节点称为根节点。
2. 树的遍历树的遍历方式有先根遍历、后根遍历和层次遍历。
在先根遍历中，节点的访问顺序是根节点、子树1、子树2...；在后根遍历中，节点的访问顺序是子树1、子树2...，根节点；在层次遍历中，节点的访问顺序是从上到下、从左到右依次访问每个节点。
3. 树的应用树广泛用于分层数据的表示和操作，例如在计算机网络中的路由算法、在操作系统中的文件系统、在程序设计中的树形结构等。
树的遍历方式对于处理这些应用来说至关重要。
四、森林1. 森林的定义森林是n(n>=0)棵互不相交的树的集合。
每棵树都是一颗独立的树，不存在交集。
2. 森林的遍历森林的遍历方式是树的遍历方式的超集，对森林进行遍历就是对每棵树进行遍历的集合。
3. 森林的应用森林在实际编程中经常用于解决多个独立树结构的问题，例如在数据库中对多个表进行操作、在图像处理中对多个图形进行处理等。
数据结构树的种类
数据结构树的种类树是一种基本的数据结构，用于表示具有层次结构的数据。
它由一组节点组成，其中的每个节点都可以有零个或多个子节点。
树可以有不同的种类，每种种类具有不同的特点和应用场景。
以下是一些常见的树的种类：1. 二叉树（Binary Tree）：二叉树是一种每个节点最多只有两个子节点的树结构。
它可以是空树，或者由一个根节点、左子树和右子树组成。
二叉树具有简单的结构，常用于二分和排序。
2. 二叉树（Binary Search Tree）：二叉树是一种具有以下特点的二叉树：左子树中的所有节点都比根节点小，右子树中的所有节点都比根节点大。
二叉树支持快速的查找、插入和删除操作，并在树中保持有序性。
3. 平衡二叉树（Balanced Binary Tree）：平衡二叉树是一种二叉树，但它在插入和删除节点时会自动调整树的结构以保持树的平衡性。
平衡二叉树的常见实现包括 AVL 树和红黑树，它们可以提供在最坏情况下仍保持对数时间复杂度的查找、插入和删除操作。
4. B树（B-Tree）：B树是一种自平衡的树结构，它具有以下特点：每个节点可以有多个子节点，每个节点中的键值有序排列，并且每个节点中的键值数量有一个上限和下限。
B树通常用于大规模数据的存储和数据库系统。
5. Trie树（Trie Tree）：Trie树，也称为字典树或前缀树，是一种专门用于处理字符串集合的树结构。
Trie树的每个节点都代表一个字符串前缀，通过将字符逐级插入树中，可以高效地完成字符串的和查找操作。
6. 线段树（Segment Tree）：线段树是一种用于处理区间查询问题的树结构。
它将要处理的区间划分为一系列离散的线段，并为每个线段创建一个节点。
线段树可以高效地回答关于区间的统计性质，如区间最小值、区间最大值、区间和等。
7. 堆（Heap）：堆是一种完全二叉树，它具有以下特点：对于每个节点，它的值都大于等于（或小于等于）它的子节点的值。
堆被广泛应用于优先队列、排序算法（如堆排序）以及图算法中。
数据结构二叉树先序中序后序考研题目
数据结构二叉树先序中序后序考研题目
摘要：
一、二叉树的基本概念和性质
二、二叉树的遍历方式
三、考研题目中关于二叉树的问题
正文：
一、二叉树的基本概念和性质
二叉树是一种非常重要的数据结构，在计算机科学中有着广泛的应用。
它由一个根节点和两个子节点组成，每个节点也可以有零个或多个子节点。
二叉树具有以下几个重要的性质：
1.每个节点最多只有两个子节点，即左子节点和右子节点。
2.所有节点的左子节点都比它小，所有节点的右子节点都比它大。
3.每个节点的左子树和右子树也是二叉树。
二、二叉树的遍历方式
二叉树的遍历方式有三种：先序遍历、中序遍历和后序遍历。
先序遍历：根节点- > 左子树- > 右子树
中序遍历：左子树- > 根节点- > 右子树
后序遍历：左子树- > 右子树- > 根节点
三、考研题目中关于二叉树的问题
在考研题目中，关于二叉树的问题通常涉及以下几个方面：
1.二叉树的遍历：要求根据二叉树的结构，写出其先序遍历、中序遍历或
后序遍历。
2.二叉树的应用：要求利用二叉树解决具体问题，例如求二叉树的高度、求两个二叉树的最近公共祖先等。
3.二叉树的结构：要求根据二叉树的遍历结果，画出其结构图或者判断其是否存在。
以上就是关于数据结构中二叉树的基本概念、遍历方式和在考研题目中的应用的介绍。
数据结构之二叉树（BinaryTree）
数据结构之⼆叉树（BinaryTree）⽬录导读 ⼆叉树是⼀种很常见的数据结构，但要注意的是，⼆叉树并不是树的特殊情况，⼆叉树与树是两种不⼀样的数据结构。
⽬录 ⼀、⼆叉树的定义 ⼆、⼆叉树为何不是特殊的树 三、⼆叉树的五种基本形态 四、⼆叉树相关术语 五、⼆叉树的主要性质（6个） 六、⼆叉树的存储结构（2种） 七、⼆叉树的遍历算法（4种） ⼋、⼆叉树的基本应⽤：⼆叉排序树、平衡⼆叉树、赫夫曼树及赫夫曼编码⼀、⼆叉树的定义 如果你知道树的定义（有限个结点组成的具有层次关系的集合），那么就很好理解⼆叉树了。
定义：⼆叉树是n(n≥0)个结点的有限集，⼆叉树是每个结点最多有两个⼦树的树结构，它由⼀个根结点及左⼦树和右⼦树组成。
（这⾥的左⼦树和右⼦树也是⼆叉树）。
值得注意的是，⼆叉树和“度⾄多为2的有序树”⼏乎⼀样，但，⼆叉树不是树的特殊情形。
具体分析如下⼆、⼆叉树为何不是特殊的树 1、⼆叉树与⽆序树不同 ⼆叉树的⼦树有左右之分，不能颠倒。
⽆序树的⼦树⽆左右之分。
2、⼆叉树与有序树也不同（关键） 当有序树有两个⼦树时，确实可以看做⼀颗⼆叉树，但当只有⼀个⼦树时，就没有了左右之分，如图所⽰：三、⼆叉树的五种基本状态四、⼆叉树相关术语是满⼆叉树；⽽国际定义为，不存在度为1的结点，即结点的度要么为2要么为0，这样的⼆叉树就称为满⼆叉树。
这两种概念完全不同，既然在国内，我们就默认第⼀种定义就好）。
完全⼆叉树：如果将⼀颗深度为K的⼆叉树按从上到下、从左到右的顺序进⾏编号，如果各结点的编号与深度为K的满⼆叉树相同位置的编号完全对应，那么这就是⼀颗完全⼆叉树。
如图所⽰：五、⼆叉树的主要性质 ⼆叉树的性质是基于它的结构⽽得来的，这些性质不必死记，使⽤到再查询或者⾃⼰根据⼆叉树结构进⾏推理即可。
性质1：⾮空⼆叉树的叶⼦结点数等于双分⽀结点数加1。
证明：设⼆叉树的叶⼦结点数为X，单分⽀结点数为Y，双分⽀结点数为Z。
《二叉树的概念》课件
05
二叉树的应用
Chapter
在数据结构中的应用
二叉搜索树
二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的每个节点的左子树上的所有元素都小于 该节点，右子树上的所有元素都大于该节点。这种数据结构可以用于快速查找 、插入和删除操作。
AVL树和红黑树
这两种二叉树都是自平衡二叉搜索树，它们通过调整节点的左右子树的高度来 保持树的平衡，从而在插入、删除等操作时具有较好的性能。
VS
详细描述
平衡二叉树的特点是，它的左右子树的高 度差不会超过1，且左右子树都是平衡二 叉树。平衡二叉树的性质还包括，它的所 有叶节点的层数相等，且所有非叶节点的 左右子树的高度差不超过1。平衡二叉树 的查找、插入和删除操作的时间复杂度为 O(log n)，其中n为节点数。
04
二叉树的遍历
Chapter
决策树
在机器学习和人工智能领域，决策树 是一种重要的分类和回归方法。其基 础结构就是二叉树，通过构建决策树 ，可以解决分类和回归问题。
THANKS
感谢观看
代码表示法
总结词：严谨规范
详细描述：使用编程语言的语法结构来表示二叉树，每个节点用对象或结构体表示，节点间的关系通 过指针或引用表示，严谨规范，易于编写和调试。
03
二叉树的性质
Chapter
深度最大的二叉树
总结词
深度最大的二叉树是指具有最大 可能深度的二叉树。
详细描述
在二叉树中，深度最大的二叉树 是满二叉树，即每个层级都完全 填满，没有空缺的节点。满二叉 树的深度等于其节点总数减一。
02
二叉树的表示方法
Chapter
图形表示法
总结词：直观明了
详细描述：通过图形的方式展示二叉树的结构，每个节点用圆圈或方框表示，节 点间的关系用线段表示，直观易懂，易于理解。
二 叉 树
下图是1.2中所示的完全二叉树的顺序存储示意图。
例如，bt[3]
3=/12， 即在bt[1]中，其左
孩子在bt[2i]=bt[6]中，右孩子在bt[2i+1]=bt[7]中。
目录
二 叉 树
2）一般二叉树的顺序存储 一般的二叉树采取的办法是按完全二叉树的形式补齐 二叉树所缺少的结点，对补齐后的二叉树进行编号，将二 叉树的原有结点按编号存储到一维数组中。 下图给出了一棵一般二叉树改造后的完全二叉树形态 和其顺序存储状态示意图。
目录
二 叉 树
2021年1月30日星期六
性质3 对于一棵非空的二叉树，如果叶子结点数 为n0，度数为2的结点数为n2，则有n0=n2＋1。
性质4 具有n个结点的完全二叉树的深度k log2n +1。
性质5 对于具有n个结点的完全二叉树，如果按照 」 从上到下和从左到右的顺序对二叉树中的所有结点从1
则ki无左孩子结点，即ki是叶子结点。因此完全二叉
树中编号i＞ n / 2 的结点必定是叶子结点。 （3）若2i+1≤n，则ki的右孩子结点编号是2i+1；
否则ki无右孩子结点。
目录
二 叉 树
2021年1月30日星期六
可用一维数组bt[]存放一棵完全二叉树，将标号 为i的结点的数据元素存放在分量bt[i]中，bt[0]不 用或用来存储结点数目。
typedef struct BiTNode { // 结点结构
ElemType data;
2021年1月30日星期六
目录
二 叉 树
二叉树、树及有序树是有区别的，二叉树不是树的特 例，主要差别在于二叉树的子树有左右之分。
在有序树中，虽然一个结点的孩子之间是有左右次序 的，但若该结点只有一个孩子时，就无须区分其左右次序。
简述二叉树的五种形态
简述二叉树的五种形态二叉树是一种常用的数据结构，它由节点组成，每个节点最多有两个子节点。
根据节点的分布情况，二叉树可以分为五种形态，分别是满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树、搜索二叉树和线索二叉树。
一、满二叉树满二叉树是指除了叶子节点外，每个节点都有两个子节点的二叉树。
也就是说，满二叉树的所有层都是满的，并且最后一层的叶子节点都靠左排列。
满二叉树的节点数可以通过公式计算得到，假设树的高度为h，则节点数为2^h - 1。
满二叉树的特点是结构简单，查找速度快。
在满二叉树中，任意两个节点的路径长度都相同。
二、完全二叉树完全二叉树是指除了最后一层之外，其他层都是满的，并且最后一层的叶子节点都靠左排列的二叉树。
完全二叉树的特点是节点数较少，结构相对简单。
完全二叉树通常用数组来表示，因为它的节点之间的关系可以通过数组的下标来表示。
在完全二叉树中，任意一个节点的左子节点的下标为2i，右子节点的下标为2i+1。
三、平衡二叉树平衡二叉树是指左右子树的高度差不超过1的二叉树。
平衡二叉树的特点是查找、插入和删除的时间复杂度都为O(logn)，其中n是节点的数量。
平衡二叉树的高度可以通过节点的平衡因子来计算，平衡因子定义为左子树的高度减去右子树的高度。
平衡因子的取值范围为-1、0和1，当平衡因子的绝对值大于1时，需要通过旋转操作来调整树的平衡性。
四、搜索二叉树搜索二叉树，也称为二叉搜索树或排序二叉树，是一种特殊的二叉树。
它的特点是对于树中的任意一个节点，其左子树中的所有节点都小于它，右子树中的所有节点都大于它。
搜索二叉树的中序遍历结果是一个递增的有序序列。
搜索二叉树的特点是可以快速地查找某个节点，时间复杂度为O(logn)，其中n是节点的数量。
但是，如果搜索二叉树不平衡，即左子树或右子树过深，则会导致查找的时间复杂度退化为O(n)。
五、线索二叉树线索二叉树是对二叉树进行了优化的数据结构，它通过添加指向前驱和后继节点的线索，使得遍历操作更加高效。
二叉排序树的概念
二叉排序树的概念
二叉排序树，也称为二叉搜索树（Binary Search Tree，BST），是一种常用的数据结构，它具有以下特点：
1、结构特点：二叉排序树是一种二叉树，其中每个节点最多有两个子节点（左子节点和右子节点），且满足以下性质：
（1）左子树上的所有节点的值都小于根节点的值；
（2）右子树上的所有节点的值都大于根节点的值；
（3）左右子树都是二叉排序树。
2、排序特性：由于满足上述性质，二叉排序树的中序遍历结果是一个有序序列。
即，对二叉排序树进行中序遍历，可以得到一个递增（或递减）的有序序列。
3、查找操作：由于二叉排序树的排序特性，查找某个特定值的节点非常高效。
从根节点开始，比较目标值与当前节点的值的大小关系，根据大小关系选择左子树或右子树进行进一步的查找，直到找到目标值或者遍历到叶子节点为止。
4、插入和删除操作：插入操作将新节点按照排序规则插入到合适的位置，保持二叉排序树的特性；删除操作涉及节点的重新连接和调整，保持二叉排序树的特性。
二叉排序树的优点在于它提供了高效的查找操作，时间复杂度为O(log n)，其中n为二叉排序树中节点的个数。
它也可以支持其他常见的操作，如最小值和最大值查找、范围查找等。
然而，二叉排序树的性能受到数据的分布情况的影响。
当数据分
布不均匀时，树的高度可能会增加，导致查找操作的效率下降。
为了解决这个问题，可以采用平衡二叉树的变种，如红黑树、AVL 树等，以保持树的平衡性和性能。
数据结构树和二叉树知识点总结
数据结构树和二叉树知识点总结
1.树的概念：树是一种非线性的数据结构，由节点和边构成，每个节点只能有一个父节点，但可以有多个子节点。
2. 二叉树的概念：二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多只有两个子节点，一个是左子节点，一个是右子节点。
3. 二叉树的遍历：二叉树的遍历分为前序遍历、中序遍历和后序遍历三种方式。
前序遍历是先访问根节点，再访问左子树，最后访问右子树；中序遍历是先访问左子树，再访问根节点，最后访问右子树；后序遍历是先访问左子树，再访问右子树，最后访问根节点。
4. 二叉搜索树：二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它满足左子树中所有节点的值均小于根节点的值，右子树中所有节点的值均大于根节点的值。
因此，二叉搜索树的中序遍历是一个有序序列。
5. 平衡二叉树：平衡二叉树是一种特殊的二叉搜索树，它的左子树和右子树的高度差不超过1。
平衡二叉树的插入和删除操作可以保证树的平衡性，从而提高树的查询效率。
6. 堆：堆是一种特殊的树结构，它分为最大堆和最小堆两种。
最大堆的每个节点的值都大于等于其子节点的值，最小堆的每个节点的值都小于等于其子节点的值。
堆常用于排序和优先队列。
7. Trie树：Trie树是一种特殊的树结构，它用于字符串的匹配和检索。
Trie树的每个节点代表一个字符串的前缀，从根节点到叶子节点的路径组成一个完整的字符串。
以上是数据结构树和二叉树的一些基本知识点总结，对于深入学
习数据结构和算法有很大的帮助。
《算法导论》读书笔记之第10章 基本数据结构之二叉树
《算法导论》读书笔记之第10章基本数据结构之二叉树摘要书中第10章10.4小节介绍了有根树，简单介绍了二叉树和分支数目无限制的有根树的存储结构，而没有关于二叉树的遍历过程。
为此对二叉树做个简单的总结，介绍一下二叉树基本概念、性质、二叉树的存储结构和遍历过程，主要包括先根遍历、中根遍历、后根遍历和层次遍历。
1、二叉树的定义二叉树（Binary Tree）是一种特殊的树型结构，每个节点至多有两棵子树，且二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。
由定义可知，二叉树中不存在度（结点拥有的子树数目）大于2的节点。
二叉树形状如下下图所示：2、二叉树的性质（1）在二叉树中的第i层上至多有2^(i-1)个结点（i>=1)。
备注:^表示此方（2）深度为k的二叉树至多有2^k-1个节点（k>=1)。
（3）对任何一棵二叉树T，如果其终端结点数目为n0，度为2的节点数目为n2，则n0=n2+1。
满二叉树：深度为k且具有2^k-1个结点的二叉树。
即满二叉树中的每一层上的结点数都是最大的结点数。
完全二叉树：深度为k具有n个结点的二叉树，当且仅当每一个结点与深度为k的满二叉树中的编号从1至n的结点一一对应。
可以得到一般结论：满二叉树和完全二叉树是两种特殊形态的二叉树，满二叉树肯定是完全二叉树，但完全二叉树不不一定是满二叉树。
举例如下图是所示：（4）具有n个节点的完全二叉树的深度为log2n + 1。
3、二叉树的存储结构可以采用顺序存储数组和链式存储二叉链表两种方法来存储二叉树。
经常使用的二叉链表方法，因为其非常灵活，方便二叉树的操作。
二叉树的二叉链表存储结构如下所示：1 typedef struct binary_tree_node2 {3 int elem;4 struct binary_tree_node *left;5 struct binary_tree_node *right;6 }binary_tree_node,*binary_tree;举例说明二叉链表存储过程，如下图所示：从图中可以看出：在还有n个结点的二叉链表中有n+1个空链域。
计算机二级二叉树知识点
计算机二级二叉树知识点1.二叉树的定义：二叉树是一种常见的树形结构，其中每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
二叉树的节点结构通常包括一个数据元素和指向左右子节点的指针。
2.二叉树的性质：(1)二叉树的第i层最多有2^(i-1)个节点。
(2)高度为h的二叉树最多有2^h-1个节点。
(3)对于任意一棵二叉树，如果其叶子节点数为n0，度为2的节点数为n2，则n0=n2+1(4)一棵深度为k且节点总数为n的二叉树，当且仅当其满足2^(k-1)<=n<=2^k-1时，才称为完全二叉树。
3.二叉树的分类：(1)满二叉树：除了叶子节点之外，每个节点都有两个子节点，且所有叶子节点在同一层次上。
(2)完全二叉树：最后一层之前的层都是满的，并且最后一层的节点都靠左排列。
(3)平衡二叉树：左右子树的高度差不超过1的二叉树。
(4)线索二叉树：对于每个节点，除了指向其左右子节点的指针外，还包含指向其在其中一种序列下的前驱节点和后继节点的指针。
4.二叉树的遍历方法：(1)前序遍历：先访问根节点，然后递归地遍历左子树，最后递归地遍历右子树。
(2)中序遍历：先递归地遍历左子树，然后访问根节点，最后递归地遍历右子树。
(3)后序遍历：先递归地遍历左子树，然后递归地遍历右子树，最后访问根节点。
(4)层次遍历：按照从上到下、从左到右的顺序逐层访问每个节点。
5.二叉树：二叉树（Binary Search Tree，BST）是一种特殊的二叉树，它的每个节点的值都大于其左子树中的所有节点值，小于其右子树中的所有节点值。
因此，对于一个二叉树，可以采用中序遍历的方法得到一个有序序列。
二叉树的插入操作：按照二叉树的定义，从根节点开始，将要插入的值与当前节点的值比较，如果小于当前节点的值，则向左子树递归插入，如果大于当前节点的值，则向右子树递归插入，直至找到一个空节点，然后插入新节点。
二叉树的删除操作：删除一个节点需要考虑三种情况：删除节点没有子节点、只有一个子节点、有两个子节点。
C语言数据结构系列篇二叉树的概念及满二叉树与完全二叉树
C语⾔数据结构系列篇⼆叉树的概念及满⼆叉树与完全⼆叉树链接：0x00 概念定义：⼆叉树既然叫⼆叉树，顾名思义即度最⼤为2的树称为⼆叉树。
它的度可以为 1 也可以为 0，但是度最⼤为 2 。
⼀颗⼆叉树是节点的⼀个有限集合，该集合：①由⼀个根节点加上两颗被称为左⼦树和右⼦树的⼆叉树组成②或者为空观察上图我们可以得出如下结论：①⼆叉树不存在度⼤于 2 的节点，换⾔之⼆叉树最多也只能有两个孩⼦。
②⼆叉树的⼦树有左右之分，分别为左孩⼦和右孩⼦。
次序不可颠倒，因此⼆叉树是有序树。
注意：对于任意的⼆叉树都是由以下⼏种情况复合⽽成的：0x01 满⼆叉树定义：⼀个⼆叉树，如果每⼀层的节点数都达到了最⼤值（均为2），则这个⼆叉树就可以被称作为 "满⼆叉树" 。
换⾔之，如果⼀个⼆叉树的层数为，且节点总数是，则他就是⼀个满⼆叉树。
计算公式：①已知层数求总数：②已知总数求层数：⼗亿个节点，满⼆叉树是多少层？≈ 10亿多0x02 完全⼆叉树定义：对于深度为的，有个结点的⼆叉树，当且仅当其每⼀个结点都与深度为的满⼆叉树中编号从 1 ⾄的结点⼀⼀对应时称之为完全⼆叉树。
前层是满的，最后⼀层不满，但是最后⼀层从左到右是连续的。
完全⼆叉树是效率很⾼的数据结构，完全⼆叉树是由满⼆叉树⽽引出来的。
所以，满⼆叉树是⼀种特殊的完全⼆叉树（每⼀层节点均为2）。
常识：①完全⼆叉树中，度为 1 的最多只有 1 个。
②⾼度为的完全⼆叉树节点范围是0x03 ⼆叉树的性质①若规定根节点的层数为 1 ，则⼀颗⾮空⼆叉树的第层上最多有个节点。
②若规定根节点的层数为 1 ，则深度为的⼆叉树最⼤节点数是 .③对任何⼀颗⼆叉树，如果度为 0 其叶⼦结点个数为，度为 2 的分⽀节点个数为，则有。
换⾔之，度为 0 的永远⽐度为 2 的多⼀个叶⼦结点。
④若规定根节点的层数为 1 ，具有个节点的满⼆叉树的深度（log是以2为底，n+1的对数）。
对于有个节点的完全⼆叉树，如果按照从上⾄下从左⾄右的数组顺序对所有节点从 0 开始编号，则对于序号为的节点有：（⾮完全⼆叉树，也可以⽤数组存放，但会浪费很多空间）假设是⽗节点在数组中的下标，此公式仅适⽤于完全⼆叉树：①求左孩⼦：②求右孩⼦：③求⽗亲（假设不关注是左孩⼦还是右孩⼦）：④判断是否有左孩⼦：⑤判断是否由右孩⼦：PS：⼆叉树不⼀定要标准，⽐如这个其实也是⼆叉树：课后练习：1. 某⼆叉树共有 399 个结点，其中有 199 个度为 2 的结点，则该⼆叉树中的叶⼦结点数为（）A. 不存在这样的⼆叉树B. 200C. 1982. 在具有 2n 个结点的完全⼆叉树中，叶⼦结点个数为（）A. nB. n+1C. n-1D. n/23. ⼀棵完全⼆叉树的节点数位为531个，那么这棵树的⾼度为（）A. 11B. 10C. 8D. 125. ⼀个具有767个节点的完全⼆叉树，其叶⼦节点个数为（）A. 383B. 384C. 385D. 386参考资料：Microsoft. MSDN(Microsoft Developer Network)[EB/OL]. []. .笔者：王亦优更新： 2021.11.24勘误：⽆声明：由于作者⽔平有限，本⽂有错误和不准确之处在所难免，本⼈也很想知道这些错误，恳望读者批评指正！本篇完。
二叉树知识点总结
二叉树知识点总结二叉树是一种常见的数据结构，它由节点和边组成，每个节点最多有两个子节点。
以下是关于二叉树的知识点总结。
1. 二叉树的基本概念二叉树是一种树形结构，它由节点和边组成。
每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
如果一个节点没有子节点，则称其为叶子节点。
二叉树可以为空。
2. 二叉树的遍历方式遍历是指按照一定顺序访问二叉树中的所有节点。
常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
前序遍历：先访问当前节点，然后递归访问左子树和右子树。
中序遍历：先递归访问左子树，然后访问当前节点，最后递归访问右子树。
后序遍历：先递归访问左子树和右子树，最后访问当前节点。
3. 二叉搜索树二叉搜索树（Binary Search Tree）也称为有序二叉树或排序二叉树。
它是一种特殊的二叉树，在满足以下条件的情况下被称为“搜索”：对于任意节点，其左子树中的所有节点的值都小于该节点的值。
对于任意节点，其右子树中的所有节点的值都大于该节点的值。
左右子树也分别为二叉搜索树。
二叉搜索树支持快速查找、插入和删除操作。
它还有一些变种，如平衡二叉搜索树（AVL Tree）和红黑树（Red-Black Tree）等。
4. 二叉堆二叉堆是一种特殊的完全二叉树，它分为最大堆和最小堆两种类型。
最大堆满足父节点的值大于等于其子节点的值，最小堆满足父节点的值小于等于其子节点的值。
在最大堆中，根节点是整个堆中最大的元素；在最小堆中，根节点是整个堆中最小的元素。
二叉堆常用来实现优先队列（Priority Queue），即按照一定优先级顺序处理元素。
5. 二叉树常见问题5.1 判断是否为平衡二叉树平衡二叉树（Balanced Binary Tree）是指任意节点左右子树高度差不超过1的二叉搜索树。
判断一个二叉搜索树是否为平衡二叉树可以通过递归遍历每个节点，计算其左右子树的高度差。
5.2 判断是否为完全二叉树完全二叉树（Complete Binary Tree）是指除了最后一层外，其他层都是满的，并且最后一层的节点都靠左排列的二叉树。
数据结构二叉树知识点总结
数据结构二叉树知识点总结二叉树是指每个节点最多有两个子节点的树结构。
它是一种重要的数据结构，在算法和程序设计中被广泛应用。
下面是对二叉树的主要知识点进行详细总结。
1.二叉树的基本概念：-树节点：树的基本单元，包含数据项（节点值）和指向其他节点的指针。
-根节点：树的第一个节点。
-叶节点（又称为终端节点）：没有子节点的节点。
-子节点：一些节点的下一级节点。
-父节点：一些节点的上一级节点。
-兄弟节点：拥有同一父节点的节点。
-深度：从根节点到当前节点的路径长度。
-高度：从当前节点到最远叶节点的路径长度。
2.二叉树的分类：-严格二叉树：每个节点要么没有子节点，要么有两个子节点。
-完全二叉树：除了最后一层外，其他层的节点数都达到最大，并且最后一层的节点依次从左到右排列。
-满二叉树：每个节点要么没有子节点，要么有两个子节点，并且所有叶节点都在同一层上。
-平衡二叉树：任意节点的两棵子树的高度差不超过13.二叉树的遍历：-前序遍历：根节点->左子树->右子树。
递归实现时，先访问当前节点，然后递归遍历左子树和右子树。
-中序遍历：左子树->根节点->右子树。
递归实现时，先递归遍历左子树，然后访问当前节点，最后递归遍历右子树。
-后序遍历：左子树->右子树->根节点。
递归实现时，先递归遍历左子树，然后递归遍历右子树，最后访问当前节点。
-层序遍历：从上到下，从左到右依次访问每个节点。
使用队列实现。
4.二叉查找树（BST）：-二叉查找树是一种有序的二叉树，对于树中的每个节点，其左子树的节点的值都小于当前节点的值，右子树的节点的值都大于当前节点的值。
-插入操作：从根节点开始，递归地比较要插入的值和当前节点的值，根据比较结果向左或向右移动，直到找到插入位置为止。
-查找操作：从根节点开始，递归地比较要查找的值和当前节点的值，根据比较结果向左或向右移动，直到找到目标节点或到叶节点。
-删除操作：有三种情况：-被删除节点是叶节点：直接将其删除。
05二叉树
}
if (Parent->Lchild == NULL) /* Parent所指结点左子树为空 */ Parent->Lchild = ptr;
else
{
/* Parent所指结点左子树非空 */
ptr->Lchild = Parent->Lchild;
Parent->Lchild = ptr;
}
二叉树可以是空的，空二叉树没有任何结 点； 二叉树上的每个结点最多可以有两棵子树， 这两棵子树是不相交的； 二叉树上一个结点的两棵子树有左、右之 分，次序是不能颠倒的。
图5-2 两棵不同的二叉树
从二叉树中的一个结点往下，到达它的 某个子、孙结点时所经由的路线，称为一条 “路径”。对于路径来说，从开始结点到终 止结点，中间经过的结点个数，称为路径的 “长度”。从根结点开始、到某个结点的路 径长度，称为该结点的“深度”。
一棵一般的二叉树，是由如下的3类结点组成的： 根结点——二叉树的起始结点； 分支（或内部结点）——至少有一个非空子树 （即度为1或2）的结点 叶结点——没有非空子树（即度为0）的结点。 有两种特殊的二叉树：满二叉树和完全二叉树。
所谓“满二叉树”，是指该二叉树的每 一个结点，或是有两个非空子树的结点，或 是叶结点，且每层都必须含有最多的结点个 数。
性质5-2 树高为k（k≥0）的二叉树， 最多有2k+1−1个结点。 【证明】由性质5-1可知，在树高为k的 二叉树里，第0层有20个结点，第1层有21个 结点，第2层有22个结点，„„，第k层有2k 个结点。因此，要求出树高为k的二叉树的 结点个数，就是求和：
20 + 21 + 22 +„+ 2k
数据结构与算法(3)：二叉树
1.3.3 性质三
包含n个结点的二二叉树的高高度至至少为log2(n + 1)；
证明：根据"性质2"可知，高高度为h的二二叉树最多有2{h}–1个结点。反之，对于包含n个节点的二二
叉树的高高度至至少为log2(n + 1)。
1.3.4 性质四
对任何一一颗二二叉树T，如果其终端结点数为n0 ，度为2的结点数为n2 ，则n0 = n2 + 1 证明：因为二二叉树中所有结点的度数均不不大大于2，所以结点总数(记为n)="0度结点数(n0)" + "1度 结点数(n1)" + "2度结点数(n2)"。由此，得到等式一一。(等式一一) n = n0 + n1 + n2
}
还有一一种方方式就是利利用用栈模拟递归过程实现循环先序遍历二二叉树。这种方方式具备扩展性，它模拟 了了递归的过程，将左子子树不不断的压入入栈，直到null，然后处理理栈顶节点的右子子树。
java
public void preOrder(Node root){ if(root==null)return;
2. 叶子子数为2h 3. 第k层的结点数是：2k−1； 4. 总结点数是2k − 1，且总节点数一一定是奇数。
1.4.2 完全二二叉树
定义：一一颗二二叉树中，只有最小小面面两层结点的度可以小小于2，并且最下一一层的叶结点集中在靠左 的若干干位置上。这样现在最下层和次下层，且最小小层的叶子子结点集中在树的左部。显然，一一颗 满二二叉树必定是一一颗完全二二叉树，而而完全二二叉树未必是满二二叉树。
} root = s.pop(); root = root.right;//如果是null，出栈并处理理右子子树 } }
二叉树知识点总结
二叉树知识点总结二叉树是数据结构中常见且重要的一种形式，它可以用于解决许多实际问题，并在算法和编程中扮演着重要的角色。
本文将对二叉树的基本概念、性质以及常见的应用进行总结。
一、基本概念和性质1. 二叉树的定义：二叉树是一种特殊的树形结构，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
左子节点小于等于父节点，右子节点大于等于父节点。
2. 二叉树的特点：二叉树具有递归性质，即每个子节点都可以视为一棵二叉树。
同时，二叉树的遍历方式有前序遍历、中序遍历、后序遍历和层次遍历等。
3. 二叉树的性质：a. 二叉树的第i层至多有2^(i-1)个节点；b. 深度为k的二叉树至多有2^k - 1个节点；c. 对于任意一棵二叉树，若其叶节点数为n0，度为2的节点数为n2，则n0 = n2 + 1；d. 具有n个节点的完全二叉树的深度为(log2 n) + 1。
二、二叉树的应用1. 二叉搜索树：二叉搜索树（BST）是一种特殊的二叉树，它满足左子节点小于父节点，右子节点大于父节点的条件。
BST的特性使得查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)，因此在数据库、图形处理等领域经常被使用。
2. 平衡二叉树：由于BST的特性，如果数据插入的顺序不合理，可能导致树的高度过高，使得操作效率降低。
为了解决这个问题，人们提出了平衡二叉树（AVL）的概念。
AVL树通过旋转操作保持树的平衡，使得左右子树的高度差不超过1，从而保证了操作的效率。
3. 红黑树：红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它在AVL树的基础上做了一些调整。
红黑树的特点是节点可以为红色或黑色，并且满足以下规则：根节点为黑色，叶节点为黑色且为空，红色节点的两个子节点都是黑色。
红黑树在C++标准库（STL）中的map和set等容器中得到了广泛应用。
4. 堆：堆是一种完全二叉树，它可以分为大顶堆和小顶堆。
大顶堆中，父节点的值大于或等于两个子节点的值，小顶堆则相反。
堆在排序算法中有广泛应用，如堆排序、优先队列等。
二叉树的基本概念
二叉树的基本概念一、引言二叉树是计算机科学中最基础的数据结构之一，它是由节点和边组成的树形结构，其中每个节点最多有两个子节点。
在计算机科学中，二叉树被广泛应用于搜索、排序、编译器等领域。
本文将详细介绍二叉树的基本概念。
二、定义二叉树是一种特殊的树形结构，其中每个节点最多有两个子节点。
通常将左子节点称为左子树，右子节点称为右子树。
三、基本术语1. 根节点：二叉树的顶层节点称为根节点。
2. 叶子节点：没有任何子节点的节点称为叶子节点。
3. 父节点和子节点：一个父亲可以有多个儿子，但是一个儿子只能有一个父亲。
4. 兄弟：具有相同父亲的两个或多个儿子称为兄弟。
5. 深度：从根到某个节点所经过的边数称为该节点的深度。
6. 高度：从某个节点到其所有后代中深度最大者加一（即包括该结点）称为该结点所在的二叉树的高度。
四、分类1. 满二叉树：一棵深度为k且有2^k-1个节点的二叉树称为满二叉树。
2. 完全二叉树：对于一棵深度为k的，有n个节点的二叉树，当且仅当其每一个节点都与深度为k的满二叉树中编号从1至n的节点一一对应时，称之为完全二叉树。
3. 平衡二叉树：平衡二叉树也称为AVL树，是一种自平衡的排序二叉搜索树。
它具有以下性质：左右子树高度差不超过1，并且左右子树也是平衡二叉树。
五、遍历遍历是指按照某种顺序访问每个节点。
常见的遍历方式有三种：1. 前序遍历（Pre-order）：先访问当前节点，再依次遍历左子树和右子树。
2. 中序遍历（In-order）：先依次遍历左子树，再访问当前节点，最后遍历右子树。
3. 后序遍历（Post-order）：先依次遍历左子树和右子树，最后访问当前节点。
六、应用1. 搜索算法：在搜索算法中，二叉树被广泛应用于二分查找。
2. 排序算法：在排序算法中，二叉树被广泛应用于堆排序和快速排序。
3. 编译器：在编译器中，二叉树被广泛应用于语法分析和代码生成。
七、总结本文介绍了二叉树的基本概念、术语、分类、遍历以及应用。
详细讲解树结构的种类
树结构是一种在计算机科学和数学中常见的数据结构，它由节点（node）和连接节点的边（edge）组成。
树结构具有层次性、分支性和唯一性的特点。
以下是一些常见的树结构的种类：1. 二叉树（Binary Tree）：-每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
-二叉树可以是空树，也可以是非空树。
2. 二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）：-二叉树的一种特殊形式，对于每个节点，其左子树的所有节点都小于该节点，右子树的所有节点都大于该节点。
-这种性质使得在BST 中进行搜索、插入和删除操作具有较高的效率。
3. 平衡二叉树（Balanced Binary Tree，A VL树）：-一种二叉搜索树，保持平衡性，即任何节点的左右子树的高度差不超过1。
- A VL树的平衡性确保在进行搜索、插入和删除操作时，树的高度保持较小，提高了性能。
4. B树（B-tree）：-一种多路搜索树，常用于数据库和文件系统中，具有良好的平衡性能。
-每个节点可以包含多个子节点，B树的阶数定义了每个节点中子节点的最大数量。
5. 红黑树（Red-Black Tree）：-一种自平衡的二叉搜索树，确保在进行插入和删除操作后树的高度保持相对较小。
-节点被标记为红色或黑色，通过一些规则保持平衡性。
6. Trie树（字典树，Trie Tree）：-一种树形结构，用于存储关联数组，其中的键通常是字符串。
- Trie 树的每个节点表示一个键的字符，从根节点到某个节点的路径构成一个键。
7. 哈夫曼树（Huffman Tree）：-一种用于数据压缩的二叉树，通过树的形状和编码规则实现对频率较高的字符使用较短的编码，提高压缩效率。
8. N叉树（N-ary Tree）：-每个节点可以有多个子节点，而不仅限于两个子节点。
-常见的例子是XML文档的表示和文件系统的目录结构。
这些树结构的种类在不同的场景和应用中具有不同的优势，选择适合特定问题的树结构对于解决问题和提高算法效率非常重要。
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数据结构之二叉树第一篇：数据结构之链表第二篇：数据结构之栈和队列在这篇文章里面，我们主要探讨和树相关的话题。
首先，我们来对树进行定义：树是n（n>= 0）个节点的有限集。
在任何一个非空树中：（1）有且仅有一个特定的称为“根”的节点；（2）当n>1时，其余节点可分为m（m>0）个互相相关的有限集T1、T2、T3……，其中每一个集合本身又是一棵树，并且称为根的子树。
对于我们这篇文章里讨论的二叉树，它是一种特殊的树形结构，每个节点至多只有两颗子树，并且子树有左右之分，其次序不能随意颠倒。
接下来，我们使用java代码来定义一棵树：1public class BinNode {2private int m_Value;3private BinNode m_Left;4private BinNode m_Right;5public void setValue(int m_Value) {6this.m_Value = m_Value;7 }8public int getValue() {9return m_Value;10 }11public void setLeft(BinNode m_Left) {12this.m_Left = m_Left;13 }14public BinNode getLeft() {15return m_Left;16 }17public void setRight(BinNode m_Right) {18this.m_Right = m_Right;19 }20public BinNode getRight() {21return m_Right;22 }2324public boolean isLeaf()25 {26return m_Left == null && m_Right == null;27 }28 }下面，开始讨论和二叉树相关的话题•构造二叉树，给出一个已排序的整型数组，如何根据它来构造一个BST（二叉搜索树）。
思路：二叉搜索树的特点是左子树的值<=父节点的值<=右子树的值。
我们可以从下标0开始遍历数组，然后依次创建树节点，这样下来，对于树的根节点来说，只有右子树，没有左子树，整个树不是平衡二叉树。
为了优化这一点，我们可以将数组的中间元素作为根节点，前半部分的值作为树的左子树，后半部分的值作为树的右子树，然后使用递归依次构建。
1public static BinNode buildTree(int[] arrValue)2 {3if(arrValue == null) return null;4 BinNode root = new BinNode();5 buildTree(arrValue, 0, arrValue.length - 1, root);6return root;7 }89private static void buildTree(int[] arrValue, int startPos, int endPos, BinNode tree)10 {11if (startPos > endPos) return;1213int midPos = startPos + (endPos - startPos)/2;14if (tree == null)15 {16 tree = new BinNode();17 }18 tree.setValue(arrValue[midPos]);1920if (midPos - 1 >= startPos)21 {22 BinNode left = new BinNode();23 tree.setLeft(left);24 buildTree(arrValue, startPos, midPos - 1, left);25 }26if (endPos >= midPos + 1)27 {28 BinNode right = new BinNode();29 tree.setRight(right);30 buildTree(arrValue, midPos + 1, endPos, right);31 }32 }•树的遍历（前序遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历）思路：可以采用递归或者非递归的方式进行遍历前序遍历1public static void preOrder(BinNode tree)2 {3if (tree == null)4 {5return;6 }7 System.out.println(tree.getValue());8 preOrder(tree.getLeft());9 preOrder(tree.getRight());10 }1public static void preOrder2(BinNode tree)2 {3if (tree == null) return;4 Stack stack = new Stack(10);5 BinNode temp = tree;6while(temp != null)7 {8 System.out.println(temp.getValue());9if (temp.getRight() != null)stack.push(temp.getRight());10 temp = temp.getLeft();11 }12while(stack.get_Count() > 0)13 {14 temp = (BinNode)stack.pop();15 System.out.println(temp.getValue());16while(temp != null)17 {18if (temp.getRight() != null)19 {20 stack.push(temp.getRight());21 }22 temp = temp.getLeft();23 }24 }25 }中序遍历1public static void inOrder(BinNode tree)2 {3if (tree == null)4 {5return;6 }7 inOrder(tree.getLeft());8 System.out.println(tree.getValue());9 inOrder(tree.getRight());10 }1public static void inOrder2(BinNode tree)2 {3if (tree == null) return;4 Stack stack = new Stack(10);5 BinNode temp = tree;6while(temp != null)7 {8 stack.push(temp);9 temp = temp.getLeft();10 }11while(stack.get_Count() > 0)12 {13 temp = (BinNode)stack.pop();14 System.out.println(temp.getValue());15if (temp.getRight() != null)16 {17 temp = temp.getRight();18 stack.push(temp);19while(temp != null)20 {21if (temp.getLeft() != null)22 {23 stack.push(temp.getLeft());24 }25 temp = temp.getLeft();26 }27 }28 }29 }后序遍历1public static void postOrder(BinNode tree)2 {3if (tree == null)4 {5return;6 }7 postOrder(tree.getLeft());8 postOrder(tree.getRight());9 System.out.println(tree.getValue());10 }1public static void postOrder2(BinNode tree)2 {3if (tree == null) return;4 Stack stack = new Stack(10);5 BinNode temp = tree;6while(temp != null)7 {8 stack.push(temp);9 temp = temp.getLeft();10 }1112while(stack.get_Count() > 0)13 {14 BinNode lastVisited = temp;15 temp = (BinNode)stack.pop();16if (temp.getRight() == null || temp.getRight() == lastVisited)17 {18 System.out.println(temp.getValue());19 }20else if (temp.getLeft() == lastVisited)21 {22 stack.push(temp);23 temp = temp.getRight();24 stack.push(temp);25while(temp != null)26 {27if (temp.getLeft() != null)28 {29 stack.push(temp.getLeft());30 }31 temp = temp.getLeft();32 }33 }34 }35 }层次遍历1public static void printTree(BinNode tree)2 {3if (tree == null)4 {5return;6 }7 Queue queue = new Queue(10);8 queue.enQueue(tree);9while(queue.get_Count() > 0)10 {11 BinNode temp = (BinNode) queue.deQueue();12 System.out.println(temp.getValue());13if (temp.getLeft() != null)queue.enQueue(temp.getLeft());14if (temp.getRight() != null)queue.enQueue(temp.getRight());15 }16 }•判断二叉树是否是平衡二叉树思路：平衡二叉树的特点是左右子树的深度差不能大于1，采用递归的方式。