数据结构-树2汇总
数据结构树的知识点总结
数据结构树的知识点总结一、树的基本概念。
1. 树的定义。
- 树是n(n ≥ 0)个结点的有限集。
当n = 0时,称为空树。
在任意一棵非空树中:- 有且仅有一个特定的称为根(root)的结点。
- 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、…、Tm,其中每个集合本身又是一棵树,并且称为根的子树(sub - tree)。
2. 结点的度、树的度。
- 结点的度:结点拥有的子树个数称为结点的度。
- 树的度:树内各结点的度的最大值称为树的度。
3. 叶子结点(终端结点)和分支结点(非终端结点)- 叶子结点:度为0的结点称为叶子结点或终端结点。
- 分支结点:度不为0的结点称为分支结点或非终端结点。
- 除根结点之外,分支结点也称为内部结点。
4. 树的深度(高度)- 树的层次从根开始定义起,根为第1层,根的子结点为第2层,以此类推。
树中结点的最大层次称为树的深度(或高度)。
二、二叉树。
1. 二叉树的定义。
- 二叉树是n(n ≥ 0)个结点的有限集合:- 或者为空二叉树,即n = 0。
- 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的二叉树组成。
2. 二叉树的特点。
- 每个结点最多有两棵子树,即二叉树不存在度大于2的结点。
- 二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒。
3. 特殊的二叉树。
- 满二叉树。
- 一棵深度为k且有2^k - 1个结点的二叉树称为满二叉树。
满二叉树的特点是每一层上的结点数都是最大结点数。
- 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的结点一一对应时,称之为完全二叉树。
完全二叉树的叶子结点只可能在层次最大的两层上出现;对于最大层次中的叶子结点,都依次排列在该层最左边的位置上;如果有度为1的结点,只可能有一个,且该结点只有左孩子而无右孩子。
三、二叉树的存储结构。
1. 顺序存储结构。
- 二叉树的顺序存储结构就是用一组地址连续的存储单元依次自上而下、自左至右存储完全二叉树上的结点元素。
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。
数据结构-C语言-树和二叉树
练习
一棵完全二叉树有5000个结点,可以计算出其
叶结点的个数是( 2500)。
二叉树的性质和存储结构
性质4: 具有n个结点的完全二叉树的深度必为[log2n]+1
k-1层 k层
2k−1−1<n≤2k−1 或 2k−1≤n<2k n k−1≤log2n<k,因为k是整数
所以k = log2n + 1
遍历二叉树和线索二叉树
遍历定义
指按某条搜索路线遍访每个结点且不重复(又称周游)。
遍历用途
它是树结构插入、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。
遍历规则 D
先左后右
L
R
DLR LDR LRD DRL RDL RLD
遍历规则
A BC DE
先序遍历:A B D E C 中序遍历:D B E A C 后序遍历:D E B C A
练习 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
目 录 导 航 Contents
5.1 树和二叉树的定义 5.2 案例引入 5.3 树和二叉树的抽象数据类型定义 5.4 二叉树的性质和存储结构 5.5 遍历二叉树和线索二叉树 5.6 树和森林 5.7 哈夫曼树及其应用 5.8 案例分析与实现
(a + b *(c-d)-e/f)的二叉树
目 录 导 航 Contents
5.1 树和二叉树的定义 5.2 案例引入 5.3 树和二叉树的抽象数据类型定义 5.4 二叉树的性质和存储结构 5.5 遍历二叉树和线索二叉树 5.6 树和森林 5.7 哈夫曼树及其应用 5.8 案例分析与实现
二叉树的抽象数据类型定义
特殊形态的二叉树
只有最后一层叶子不满,且全部集中在左边
计算机学科专业基础综合数据结构-树与二叉树(二)
计算机学科专业基础综合数据结构-树与二叉树(二)(总分:100.00,做题时间:90分钟)一、{{B}}单项选择题{{/B}}(总题数:44,分数:44.00)1.在下面关于树的相关概念的叙述中,正确的是______。
∙ A.只有一个结点的二叉树的度为1∙ B.二叉树的度一定为2∙ C.二叉树的左右子树可任意交换∙ D.深度为K的完全二叉树的结点个数小于或等于深度相同的满二叉树(分数:1.00)A.B.C.D. √解析:只有一个结点的二叉树的度为零。
二叉树的度可以为0、1、2;二叉树的左右子树不能任意交换。
2.已知一算术表达式的中缀形式为A+B+C-D/E,后缀形式为ABC*+DE/-,其前缀形式为______。
∙ A.-A+B*C/DE∙ B.-A+B*CD/E∙ C.-+*ABC/DE∙ D.-+A*BC/DE(分数:1.00)A.B.C.D. √解析:根据题目给出的中缀和后缀表达式可以得到其算术表达式为:(A+B*C)-D/E,前缀表达式:-+A*BC/DE。
3.算术表达式a+b*(c+d/e)转为后缀表达式后为______。
∙ A.ab+cde/*∙ B.abcde/+*+∙ C.abcde/*++∙ D.abcde*/++(分数:1.00)A.B. √C.D.解析:根据表达式a+b*(c+d/e)可知其后缀表达式为abcde/+*+。
4.某二叉树的先序遍历序列为IJKLMNO,中序遍历序列为JLKINMO,则后序遍历序列是______。
∙ A.JLKMNOI∙ B.LKNJOMI∙ C.LKJNOMI∙ D.LKNOJMI(分数:1.00)A.B.C. √D.解析:由先序和中序遍历序列确定一棵二叉树,再给出这棵二叉树的后序遍历序列。
[*] 由此图可以确认后序遍历的序列为LKJNOMI。
5.设森林F对应的二叉树为B,它有m个结点,B的根为P,P的右子树结点个数为n,森林F中第一棵树的结点个数是______。
数据结构专业英语词汇汇总
数据结构专业英语词汇汇总1. Array - 数组2. Linked list - 链表3. Stack - 栈4. Queue - 队列5. Tree - 树6. Binary tree - 二叉树7. Binary search tree - 二叉树8. AVL tree - 平衡二叉树9. Heap - 堆10. Graph - 图11. Hash table - 哈希表12. Trie - 字典树13. Priority queue - 优先队列14. Doubly linked list - 双向链表15. Red-black tree - 红黑树16. B-tree - B树17. Graph traversal - 图遍历18. Depth-first search (DFS) - 深度优先19. Breadth-first search (BFS) - 广度优先20. Hash function - 哈希函数21. Collision - 冲突22. Collision resolution - 冲突解决23. Big O notation - 大O符号24. Algorithm - 算法25. Sorting algorithm - 排序算法26. Searching algorithm - 算法27. Insertion - 插入操作28. Deletion - 删除操作29. Traversal - 遍历操作30. Empty - 空的31. Size - 大小32. Top - 栈顶/队首33. Bottom - 栈底/队尾34. Root - 根节点35. Leaf - 叶子节点36. Parent - 父节点37. Child - 子节点38. Balance - 平衡39. Priority - 优先级40. Key - 键。
数据结构二叉树知识点总结
数据结构⼆叉树知识点总结术语1. 节点的度:⼀个节点含有的⼦树的个数称为该节点的度;2. 叶节点或终端节点:度为零的节点;3. ⾮终端节点或分⽀节点:度不为零的节点;4. ⽗亲节点或⽗节点:若⼀个节点含有⼦节点,则这个节点称为其⼦节点的⽗节点;5. 兄弟节点:具有相同⽗节点的节点互称为兄弟节点;6. 节点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的⼦节点为第2层,以此类推;7. 树的⾼度或深度:树中节点的最⼤层次;8. 堂兄弟节点:⽗节点在同⼀层的节点互为堂兄弟;9. 节点的祖先:从根到该节点所经分⽀上的所有节点;10. 孙:以某节点为根的⼦树中任⼀节点都称为该节点的⼦孙。
11. 森林:由m(m>=0)棵互不相交的树的集合称为森林;12. 满⼆叉树:⼀棵深度为k,且有2^k-1 (2的k次⽅减⼀)个节点称之为满⼆叉树13. 完全⼆叉树:完全⼆叉树是由满⼆叉树⽽引出来的。
对于深度为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的结点⼀⼀对应时称之为完全⼆叉树。
叶节点只能出现在最下层和次下层,并且最下⾯⼀层的结点都集中在该层最左边的若⼲位置的⼆叉树⼆叉树的性质1.在⾮空⼆叉树中,第i层的结点总数不超过2^(i-1),i>=1;2.深度为h的⼆叉树最多有2^h-1个结点(h>=1),最少有h个结点;3.对于任意⼀棵⼆叉树,如果其叶结点数为N0,⽽度数为2的结点总数为N2,则N0=N2+1;4.具有n个结点的完全⼆叉树的深度为K =[log2n」+1(取下整数)5.有N个结点的完全⼆叉树各结点如果⽤顺序⽅式存储,则结点之间有如下关系:若I为结点编号则如果I>1,则其⽗结点的编号为I/2;6.完全⼆叉树,如果2*I<=N,则其左⼉⼦(即左⼦树的根结点)的编号为2*I;若2*I>N,则⽆左⼉⼦;如果2*I+1<=N,则其右⼉⼦的结点编号为2*I+1;若2*I+1>N,则⽆右⼉⼦。
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。
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(公式及要点汇总)
数据结构(公式及要点汇总)数据结构(公式及要点汇总)在计算机科学中,数据结构是指一种组织数据的方式。
它涉及到各种算法和操作,以及与之相关的存储结构。
数据结构对于解决实际问题非常重要,因为它可以帮助我们高效地存储和访问数据。
下面是一些常见的数据结构及其相关要点和公式的汇总:一、数组(Array)- 数组是一种线性数据结构,用于存储相同类型的元素。
- 数组的长度在创建时确定,并且在运行时不能更改。
- 元素可以通过索引访问,索引从0开始。
- 相关公式:1. 访问元素:arr[i]2. 插入元素:arr[index] = value3. 删除元素:arr[index] = null二、链表(Linked List)- 链表也是一种线性数据结构,但与数组不同,它的元素没有连续的存储空间。
- 每个元素包含数据和指向下一个元素的指针。
- 相关公式:1. 访问元素:node.value2. 插入元素:newNode.next = currentNode.next; currentNode.next = newNode3. 删除元素:prevNode.next = currentNode.next三、栈(Stack)- 栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构。
- 只允许在栈的顶部进行插入和删除操作。
- 相关公式:1. 入栈:push(element)2. 出栈:pop()3. 取栈顶元素:top()四、队列(Queue)- 队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构。
- 只允许在队列的一端插入元素(入队列),在另一端删除元素(出队列)。
- 相关公式:1. 入队列:enqueue(element)2. 出队列:dequeue()3. 取队首元素:front()五、树(Tree)- 树是一种非线性数据结构,由节点和边组成。
- 每个节点可以有零个或多个子节点。
- 相关公式:1. 遍历方式:前序遍历、中序遍历、后序遍历2. 计算节点数:countNodes(node)3. 计算树的高度:height(node)六、图(Graph)- 图是一种由节点和边组成的非线性数据结构。
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。
数据结构时间复杂度总汇
数据结构时间复杂度总汇数据结构时间复杂度总汇一、线性结构1.数组(Array)- 查找:O(1)- 插入:O(n)- 删除:O(n)2.链表(Linked List)- 查找:O(n)- 插入:O(1)- 删除:O(1)3.栈(Stack)- 查找:O(n)- 插入:O(1)- 删除:O(1)4.队列(Queue)- 查找:O(n)- 插入:O(1)- 删除:O(1)二、树形结构1.二叉树(Binary Tree)- 查找:O(log n) - O(n)- 插入:O(log n) - O(n)- 删除:O(log n) - O(n)2.二叉搜索树(Binary Search Tree)- 查找:O(log n) - O(n)- 插入:O(log n) - O(n)- 删除:O(log n) - O(n)3.平衡二叉树(Balanced Binary Tree)- AVL树:查找、插入、删除均为 O(log n) - 红黑树:查找、插入、删除均为 O(log n) 4.堆(Heap)- 查找:O(n)- 插入:O(log n)- 删除:O(log n)三、散列表(Hash Table)- 查找:平均 O(1),最坏 O(n)- 插入:平均 O(1),最坏 O(n)- 删除:平均 O(1),最坏 O(n)四、图(Graph)- 邻接矩阵:查找、插入、删除均为 O(1)- 邻接表:查找 O(log n) - O(n),插入 O(1),删除O(log n) - O(n)附件:本文档未涉及附件。
法律名词及注释:1.时间复杂度(Time Complexity):描述算法在解决问题时所需的计算时间。
2.数组(Array):由相同数据类型的元素按照一定顺序排列而成的数据结构。
3.链表(Linked List):由一系列节点(Node)组成的数据结构,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
4.栈(Stack):一种特殊的线性表,只能在表尾进行插入和删除操作的数据结构。
数据结构树与二叉树常用计算公式
数据结构树与⼆叉树常⽤计算公式在⼆叉树的理论推导以及⼀些⾼频类型题中,我们经常需要计算⼆叉树的总结点数,某⼀层的结点数以及已知结点数反推树的⾼度,本⽂围绕这⼏个⾼频知识点,归纳总结以下公式。
公式(1)⾮空⼆叉树叶⼦结点数 = 度为2的结点数 + 1 即,N0=N2+1(2)⾮空⼆叉树上第K层⾄多有2k−1个结点(K≥1)(3)⾼度为H的⼆叉树⾄多有2H−1 个结点(H≥1)(4)具有N个(N>0)结点的完全⼆叉树的⾼度为⌈log2(N+1)⌉或⌊log2N⌋+1(5)对完全⼆叉树按从上到下、从左到右的顺序依次编号1,2,...,N,则有以下关系:①当i>1 时,结点i的双亲结点编号为⌊i/2⌋,即当i为偶数时,其双亲结点的编号为i/2 ,它是双亲结点的左孩⼦;当i为奇数时,其双亲结点的编号为 (i−1)/2 ,它是双亲结点的右孩⼦。
②当 2i≤N时,结点i的左孩⼦编号为 2i,否则⽆左孩⼦。
③当 2i+1≤N时,结点i的右孩⼦编号为 2i+1 ,否则⽆右孩⼦。
④结点i所在层次(深度)为⌊log2i⌋+1 。
(设根结点为第1层)经典例题**408考研-2011-4** 若⼀棵完全⼆叉树有768个结点,则⼆叉树中叶结点的个数是_____。
A.257B.258C.384D.385解法1根据完全⼆叉树的性质,最后⼀个分⽀结点的序号为⌊n/2⌋=⌊768/2⌋=384 ,故叶⼦结点的个数为 768−384=384解法2由⼆叉树的性质N=N0+N1+N2和N0=N2+1 可知N=2N0−1+N1,2N0−1+N1=768显然,N1=1,2N0=768,则N0=384解法3完全⼆叉树的叶⼦结点只可能出现在最下两层,由题可计算完全⼆叉树的⾼度为10。
第10层的叶⼦结点数为 768−(29−1)=257第10层的叶⼦结点在第9层共有⌈257/2⌉=129 个⽗节点第9层的叶⼦结点数为 (29−1)−129=127则叶⼦结点总数为 257+127=384Processing math: 100%。
数据结构中各种树
数据结构中各种树阅读⽬录 数据结构中有很多树的结构,其中包括⼆叉树、⼆叉搜索树、2-3树、红⿊树等等。
本⽂中对数据结构中常见的⼏种树的概念和⽤途进⾏了汇总,不求严格精准,但求简单易懂。
1. ⼆叉树 ⼆叉树是数据结构中⼀种重要的数据结构,也是树表家族最为基础的结构。
⼆叉树的定义:⼆叉树的每个结点⾄多只有⼆棵⼦树(不存在度⼤于2的结点),⼆叉树的⼦树有左右之分,次序不能颠倒。
⼆叉树的第i层⾄多有2i-1个结点;深度为k的⼆叉树⾄多有2k-1个结点;对任何⼀棵⼆叉树T,如果其终端结点数为n0,度为2的结点数为n2,则n0=n2+1。
⼆叉树的⽰例:满⼆叉树和完全⼆叉树: 满⼆叉树:除最后⼀层⽆任何⼦节点外,每⼀层上的所有结点都有两个⼦结点。
也可以这样理解,除叶⼦结点外的所有结点均有两个⼦结点。
节点数达到最⼤值,所有叶⼦结点必须在同⼀层上。
满⼆叉树的性质: 1) ⼀颗树深度为h,最⼤层数为k,深度与最⼤层数相同,k=h; 2) 叶⼦数为2h; 3) 第k层的结点数是:2k-1; 4) 总结点数是:2k-1,且总节点数⼀定是奇数。
完全⼆叉树:若设⼆叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~(h-1)层) 的结点数都达到最⼤个数,第h层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全⼆叉树。
注:完全⼆叉树是效率很⾼的数据结构,堆是⼀种完全⼆叉树或者近似完全⼆叉树,所以效率极⾼,像⼗分常⽤的排序算法、Dijkstra算法、Prim算法等都要⽤堆才能优化,⼆叉排序树的效率也要借助平衡性来提⾼,⽽平衡性基于完全⼆叉树。
⼆叉树的性质:1) 在⾮空⼆叉树中,第i层的结点总数不超过2i-1, i>=1; 2) 深度为h的⼆叉树最多有2h-1个结点(h>=1),最少有h个结点; 3) 对于任意⼀棵⼆叉树,如果其叶结点数为N0,⽽度数为2的结点总数为N2,则N0=N2+1; 4) 具有n个结点的完全⼆叉树的深度为log2(n+1); 5)有N个结点的完全⼆叉树各结点如果⽤顺序⽅式存储,则结点之间有如下关系: 若I为结点编号则如果I>1,则其⽗结点的编号为I/2; 如果2I<=N,则其左⼉⼦(即左⼦树的根结点)的编号为2I;若2I>N,则⽆左⼉⼦; 如果2I+1<=N,则其右⼉⼦的结点编号为2I+1;若2I+1>N,则⽆右⼉⼦。
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。
常见基本数据结构——树,二叉树,二叉查找树,AVL树
常见基本数据结构——树,⼆叉树,⼆叉查找树,AVL树常见数据结构——树处理⼤量的数据时,链表的线性时间太慢了,不宜使⽤。
在树的数据结构中,其⼤部分的运⾏时间平均为O(logN)。
并且通过对树结构的修改,我们能够保证它的最坏情形下上述的时间界。
树的定义有很多种⽅式。
定义树的⾃然的⽅式是递归的⽅式。
⼀棵树是⼀些节点的集合,这个集合可以是空集,若⾮空集,则⼀棵树是由根节点r以及0个或多个⾮空⼦树T1,T2,T3,......,Tk组成,这些⼦树中每⼀棵的根都有来⾃根r的⼀条有向的边所连接。
从递归的定义中,我们发现⼀棵树是N个节点和N-1条边组成的,每⼀个节点都有⼀条边连接⽗节点,但是根节点除外。
具有相同⽗亲的节点为兄弟,类似的⽅法可以定义祖⽗和孙⼦的关系。
从节点n1到nk的路径定义为节点n1,n2,...,nk的⼀个序列,并且ni是ni+1的⽗亲。
这个路径的长是路径上的边数,即k-1。
每个节点到⾃⼰有⼀条长为0的路径。
⼀棵树从根到叶⼦节点恰好存在⼀条路径。
对于任意的节点ni,ni的深度为从根到ni的唯⼀路径长。
ni的⾼是从ni到⼀⽚叶⼦的最长路径的长。
因此,所有的树叶的⾼度都是0,⼀棵树的⾼等于它的根节点的⾼。
⼀棵树的深度总是等于它最深叶⼦的深度;该深度等于这棵树的⾼度。
树的实现实现树的⼀种⽅法可以是在每⼀个节点除数据外还要有⼀些指针,使得该节点的每⼀个⼉⼦都有⼀个指针指向它。
但是由于每个节点的⼉⼦树可以变化很⼤⽽且事先不知道,故在各个节点建⽴⼦节点的链接是不可⾏的,这样将会浪费⼤量的空间。
实际的做法很简单:将每个节点的所有⼉⼦都放在树节点的链表中。
下⾯是典型的声明:typedef struct TreeNode *PtrToNodestruct TreeNode{ ElementType Element; PtrToNode FirstChild; PtrToNode NextSibling}下⾯是⼉⼦兄弟表⽰法的图⽰:树的遍历及应⽤⼀个常见的使⽤是操作系统中的⽬录结构。
(完整版)《树》知识点总结
(完整版)《树》知识点总结本文档总结了关于"树"的知识点,旨在帮助读者更好地理解和运用这一数据结构。
1. 什么是树树是一种层次结构的数据结构,由节点和边组成。
它起始于一个根节点,每个节点可以有零个或多个子节点,子节点之间通过边连接起来。
2. 树的基本术语- 节点(Node): 树中的基本单元,存储数据和指向其子节点的指针。
节点(Node): 树中的基本单元,存储数据和指向其子节点的指针。
- 根节点(Root): 树的顶层节点,没有父节点。
根节点(Root): 树的顶层节点,没有父节点。
- 子节点(Child Node): 一个节点的直接后继,由父节点指向。
子节点(Child Node): 一个节点的直接后继,由父节点指向。
- 叶节点(Leaf Node): 没有子节点的节点。
叶节点(Leaf Node): 没有子节点的节点。
- 父节点(Parent Node): 一个节点的直接前驱,指向该节点的节点。
父节点(Parent Node): 一个节点的直接前驱,指向该节点的节点。
- 兄弟节点(Sibling Node): 具有同一父节点的节点。
兄弟节点(Sibling Node): 具有同一父节点的节点。
3. 树的常见类型3.1 二叉树(Binary Tree)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。
3.2 二叉搜索树(Binary Search Tree)二叉搜索树是一种二叉树,具有以下特性:- 每个节点的值大于其左子树中任意节点的值。
- 每个节点的值小于其右子树中任意节点的值。
- 左子树和右子树都是二叉搜索树。
3.3 平衡二叉树(Balanced Binary Tree)平衡二叉树是一种特殊的二叉搜索树,具有以下特性:- 左子树和右子树的高度差不超过1。
4. 树的遍历方式树的遍历方式分为三种:- 前序遍历(Preorder Traversal): 先访问根节点,然后递归地遍历左子树和右子树。
数据结构代码汇总
数据结构代码汇总数据结构代码汇总1.数组 (Array)●创建数组●访问数组元素●修改数组元素●数组长度●遍历数组●数组排序算法2.链表 (Linked List)●单向链表●创建链表●插入节点●删除节点●链表长度●遍历链表●双向链表●创建链表●插入节点●删除节点●链表长度●遍历链表3.栈 (Stack)●创建栈●入栈●出栈●栈顶元素●栈的大小●判断栈是否为空4.队列 (Queue)●创建队列●入队●出队●队首元素●队列大小●判断队列是否为空5.哈希表 (Hash Table)●创建哈希表●哈希函数●插入元素●删除元素●查找元素●哈希表大小●哈希表是否为空6.树 (Tree)●二叉树 (Binary Tree)●创建二叉树●插入节点●删除节点●遍历二叉树 (前序、中序、后序)●二叉树的高度●二叉搜索树 (Binary Search Tree)●创建二叉搜索树●插入节点●删除节点●查找节点●遍历二叉搜索树 (中序)●二叉搜索树的高度●平衡二叉树 (AVL Tree)●创建平衡二叉树●插入节点●删除节点●遍历平衡二叉树 (前序、中序、后序)●平衡二叉树的高度●红黑树 (Red-Black Tree)●创建红黑树●插入节点●遍历红黑树 (中序)●红黑树的高度7.图 (Graph)●创建图●添加顶点●添加边●删除顶点●删除边●广度优先搜索 (BFS)●深度优先搜索 (DFS)●图的连通性●最短路径算法 (Dijkstra、Floyd-Warshall)●最小树算法 (Prim、Kruskal)8.堆 (Heap)●创建堆●插入元素●堆的大小●堆排序9.字典树 (Trie)●创建字典树●插入单词●查找单词●删除单词●字典树中的前缀数量●字典树中的单词数量10.图算法 (Graph Algorithms)●拓扑排序●强连通分量 (SCC)●最短路径算法 (Dijkstra、Bellman-Ford)●最小树算法 (Prim、Kruskal)●最大流算法 (Ford-Fulkerson、Edmonds-Karp)本文档涉及附件:附件1:数组代码实现示例附件2:链表代码实现示例附件3:栈代码实现示例附件4:队列代码实现示例附件5:哈希表代码实现示例附件6:树代码实现示例附件7:图代码实现示例附件8:堆代码实现示例附件9:字典树代码实现示例附件10:图算法代码实现示例本文所涉及的法律名词及注释:1.数组 (Array):在计算机科学中,是一种由固定数量元素组成的集合。
数据结构树与图知识点汇总
数据结构树与图知识点汇总在计算机科学中,数据结构是组织和存储数据的方式,以便能够有效地进行操作和处理。
树和图是两种重要且常用的数据结构,它们在解决各种问题时发挥着关键作用。
下面让我们来详细了解一下树与图的相关知识点。
一、树的基本概念树是一种分层的数据结构,其中每个节点最多有一个父节点,但可以有零个或多个子节点。
树的根节点没有父节点,而叶节点没有子节点。
1、二叉树二叉树是一种特殊的树,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。
2、二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树,对于树中的每个节点,其左子树中的所有节点值都小于该节点的值,而右子树中的所有节点值都大于该节点的值。
3、平衡二叉树为了避免二叉搜索树出现极端的不平衡情况,引入了平衡二叉树。
常见的平衡二叉树有 AVL 树等,它们通过旋转操作来保持树的平衡,从而保证查找、插入和删除操作的时间复杂度在较好的范围内。
4、堆堆是一种特殊的完全二叉树,分为最大堆和最小堆。
在最大堆中,每个节点的值都大于或等于其子节点的值;在最小堆中,每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
二、树的遍历方式遍历树是指按照一定的顺序访问树中的每个节点。
常见的遍历方式有以下几种:1、前序遍历先访问根节点,然后递归地前序遍历左子树,最后递归地前序遍历右子树。
2、中序遍历先递归地中序遍历左子树,然后访问根节点,最后递归地中序遍历右子树。
对于二叉搜索树,中序遍历可以得到有序的节点值序列。
3、后序遍历先递归地后序遍历左子树,然后递归地后序遍历右子树,最后访问根节点。
4、层序遍历从根节点开始,从上到下、从左到右依次访问每一层的节点。
三、树的应用树在计算机科学中有广泛的应用,例如:1、文件系统文件和文件夹的组织可以用树来表示,方便文件的查找、创建和删除。
2、数据库索引B 树和 B+树常用于数据库索引,提高数据的查询效率。
3、表达式解析可以用树来表示算术表达式,便于计算和优化。
4、决策树在机器学习中,决策树是一种常见的算法,用于分类和预测。
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9
i^
✓ 不便于实iNn现otdce与hinld双ex; t亲; 有关的运算
Node tree[] = new Node[MAXNODE +1];
}
一般树的表示—双亲孩子链表示法
data parent fc 1a 0 2b 1 3c 1 4d 2 ^ 5e 2 6f 3 ^ 7g 5 ^ 8h 5 ^ 9i 5 ^
遍历中序线索二叉树
✓ 遍历某种次序的线索二叉树,只要从该次序下的 开始结点出发,反复找到结点在该次序下的后继 ,直至终端结点。
✓ 时间复杂性为:O(n)
详见算法5.11
一般树的表示—双亲表示法
public class final int
Tnode { MAXNODE
=
100;//
data parent 0号单元不用或
✓ 该算法的时间 复杂度不超过 树的高度h, 即O(h)
P
p 0N0
R1 0
R2 0
最右下结点
在中序线索二叉树中, 查找结点p的中序前驱 结点,与找中序后继结 点的方法完全对称
Rr 1
(a)
(b)
图5.16 结点p的左子树非空时,其中 序前驱结点是RK
后序线索二叉树中查找后序结点
NULL B
C
A E
A
A
A
B CD
B CD
B CD
E F G H I E F G H IE F G H I
A
A B CD
B
E
C
F
D
树转换成的二叉树 其右子树一定为空
E FGH I
GH
I
✓ 将二叉树转换成树
✓ 加线:若p结点是双亲结点的左孩子,则将p的右孩子 ,右孩子的右孩子,……沿分支找到的所有右孩子, 都与p的双亲用线连起来
,再到其祖父等,从而求出根
9i
5
✓ 查询孩子和兄弟的信息困难
一般树的表示—孩子链表示法
data fc 0
a
bc
de
f
1a
2
2b
4
3^ 5^
gh i
3c
6^
4 d^
5e
7✓ 特点 8
9^
6 f ^ ✓ 孩子结点的数据域存放它们在数组
7 g^
中的p序ub号lic class Node
8 h ^ ✓ 便于{实现有关孩子及其子孙的运算
✓ 抹线:抹掉原二叉树中双亲与右孩子之间的连线
✓ 调整:将结点按层次排列,形成树结构
A B EC FD
B E
F
A
C D
B E
F
A
C D
B E
F
A
C D
GH I
GH
A
I
GH I
GH I
B CD
E FGH I
✓ 森林转换成二叉树
✓ 将各棵树分别转换成二叉树
✓ 将每棵树的根结点用线相连
✓ 以第一棵树根结点为二叉树的根,再以根结点为轴心,顺 时针旋转,构成二叉树型结构
}
e ^ ^ f^ ^g
^h
✓操作容易,但改变了树的层次
^ i^
二叉树与树之间的转换
树 A
BCE
D ^
A^
^B
C
^E ^
^D ^
二叉树 A
B C
D
E
A^
^B
C
^D^
^E^
✓ 将树转换成二叉树 ✓ 加线:在兄弟之间加一连线 ✓ 抹线:对每个结点,除了其第一孩子外,去除其与其 余孩子之间的关系 ✓ 旋转:以树的根结点为轴心,将整棵树顺时针转45°
A
EG
A
E
G
B
C D FH I
B C
F
H I
J
D A
J
A
E
B
F
C
D
G H
I J
B
E
G CF
DH I
J
✓ 二叉树转换成森林 ✓ 抹线:将二叉树中根结点与其右孩子连线,及沿右分支搜索 到的所有右孩子间连线全部抹掉,使之变成孤立的二叉树
✓ 还原:将孤立的二叉树还原成树
A
B
E
G CF
DH I
J
A
B
E
G CF
N R1
✓ 中序后继分两种情形
R2
✓ p的右子树空 ✓ 即p.rtag为Thread Rk
✓ p的右子树非空
最右下结点 P
(a)
✓ 即p.rtag为Link
N0
0
R1
结点p的右子树非空时
0
R2
其中序后继结点是RK (b) 1 Rk
查找线索二叉树上的中序后继结点 详见算法5.10
✓ 算法
✓ 时间复杂度
00
9
存结点个数
最大结点数 int data;//数据域 int parent;//双亲域
1a 0 2b 1
a bc
Tnode tree[] = new Tnode[MAXNODE+1]; //静态双亲链表
3c 1
de
f}
4d 2
5e 2
6f
3
7g 5
8h 5
gh i
✓ 特点 ✓ 寻找父结点只需要O(1)时间 ✓ 可以从一个结点出发,到其父亲
2 4 6^
3^ 5^
7
8
a
bc
de
f
gh i
9^
一般树的表示—孩子兄弟表示法
b ^d
a^ c^
e^ ^ f ^
a
bc
de
f
gh i
^g
^ h ^ i^
树与二叉树
a^
b
c^
a bc de f
gh i
^d
e^ ^f ^
b
^ g ^ h ^ i^
^d
a^ c^
public class Tnodetp{ int data; Tnodetp fch,nsib;
1D1
1F 0 0G0
1 H1
(b)中序线索链表
1 I1
图5.14 中序线索二叉树及其存储结构
Байду номын сангаас
线索化二叉树
✓ 定义 ✓ 将二叉树变为线索二叉树的过程为线索化
✓ 算法 ✓ 二叉树中根序线索化
✓ 时间复杂度为:O(n)
详见算法5.9
线索二叉树上的运算—查找
P
✓ 查找某结点p在指定次 序下的前驱和后继结点
第六章 树和二叉树
✓ 二叉树的定义、性质和存储结构 ✓ 二叉树的遍历和线索化 ✓ 树的定义和存储结构 ✓ 树、森林与二叉树转换 ✓ 树和森林的遍历以及树的应用
线索二叉树的定义
lchild ltag data rtag rchild
✓ 线索:指向前驱或 后继结点的指针称 为线索
✓ 线索二叉树:加上 了线索的二叉链表 称为线索链表,相 应的二叉树称为线 索二叉树
✓ 左标志ltag=0:表示lchild 是指向结点的左孩子的指 针,否则,为指向结点的 前驱的左线索。
✓ 右标志rtag=0:表示 rchild是指向结点的右孩 子的指针,否则,为指向 结点的后继的右线索。
线索二叉树的示例
A
B
E
F
G
C
D
H
I
(a)中序线索二叉树
NULL
0 B0
0A 0
0E 1
1C1
F
G
D
H
I
图5.17 后序线索二叉树
✓ 查找指定结点p的后序前驱结点 ✓ 若p的左子树为空 ✓ 若p的左子树为非空
后序线索二叉树中查找后序结点
NULL B
C
A E
F
G
D
H
I
图5.17 后序线索二叉树
✓ 查找指定结点p的后序后继结点 ✓ 若p是根 ✓ 若p是其双亲的右孩子 ✓ 若p是其双亲的左孩子,但p无右兄弟 ✓ 若p是其双亲的左孩子,但p右右兄弟
DH I
J
B
A
E
B
F
C
D
G H
I J
A
EG
C D FH I
J
一般树的遍历
✓ 先根序遍历(与对应的二叉树先根遍历序列一致)