数据结构—— 树和二叉树知识点归纳
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。
数据结构与算法系列研究五——树、二叉树、三叉树、平衡排序二叉树AVL
数据结构与算法系列研究五——树、⼆叉树、三叉树、平衡排序⼆叉树AVL树、⼆叉树、三叉树、平衡排序⼆叉树AVL⼀、树的定义树是计算机算法最重要的⾮线性结构。
树中每个数据元素⾄多有⼀个直接前驱,但可以有多个直接后继。
树是⼀种以分⽀关系定义的层次结构。
a.树是n(≥0)结点组成的有限集合。
{N.沃恩}(树是n(n≥1)个结点组成的有限集合。
{D.E.Knuth})在任意⼀棵⾮空树中:⑴有且仅有⼀个没有前驱的结点----根(root)。
⑵当n>1时,其余结点有且仅有⼀个直接前驱。
⑶所有结点都可以有0个或多个后继。
b. 树是n(n≥0)个结点组成的有限集合。
在任意⼀棵⾮空树中:⑴有⼀个特定的称为根(root)的结点。
⑵当n>1时,其余结点分为m(m≥0)个互不相交的⼦集T1,T2,…,Tm。
每个集合本⾝⼜是⼀棵树,并且称为根的⼦树(subtree)树的固有特性---递归性。
即⾮空树是由若⼲棵⼦树组成,⽽⼦树⼜可以由若⼲棵更⼩的⼦树组成。
树的基本操作1、InitTree(&T) 初始化2、DestroyTree(&T) 撤消树3、CreatTree(&T,F) 按F的定义⽣成树4、ClearTree(&T) 清除5、TreeEmpty(T) 判树空6、TreeDepth(T) 求树的深度7、Root(T) 返回根结点8、Parent(T,x) 返回结点 x 的双亲9、Child(T,x,i) 返回结点 x 的第i 个孩⼦10、InsertChild(&T,&p,i,x) 把 x 插⼊到 P的第i棵⼦树处11、DeleteChild(&T,&p,i) 删除结点P的第i棵⼦树12、traverse(T) 遍历树的结点:包含⼀个数据元素及若⼲指向⼦树的分⽀。
●结点的度: 结点拥有⼦树的数⽬●叶结点: 度为零的结点●分枝结点: 度⾮零的结点●树的度: 树中各结点度的最⼤值●孩⼦: 树中某个结点的⼦树的根●双亲: 结点的直接前驱●兄弟: 同⼀双亲的孩⼦互称兄弟●祖先: 从根结点到某结点j 路径上的所有结点(不包括指定结点)。
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
全国计算机等级考试四级复习纲要:树和二叉树
全国计算机等级考试四级复习纲要:树和二叉树(2)二叉树的顺序存储结构二叉树的顺序存储结构由一个一维数组构成,二叉树上的结点按某种次序分别存入该数组的各个单元。
显然,这里的关键在于结点的存储次序,这种次序应能反映结点之间的逻辑关系(父子关系),否则二叉树的基本运算就难以实现。
由二叉树的性质5可知,若对任一完全二叉树上的所有结点按层编号,则结点编号之间的数值关系可以准确地反映结点之间的逻辑关系。
因此,对于任何完全二叉树来说,可以采用“以编号为地址”的策略将结点存入作为顺序存储结构的一维数组。
具体地说就是:将编号为i的结点存入一维数组的第i个单元。
在这一存储结构中,由于一结点的存储位置(即下标)也就是它的编号,故结点间的逻辑关系可通过它们下标间的数值关系确定。
(3)双亲表示法树上每个结点的孩子可以有任意多个,但双亲只有一个。
因此,通过指向双亲的指针而将树中所有结点组织在一起形成一种存储结构是十分简法的。
树的这种存储表示方法称为双亲表示法。
在双亲表示法下,每个存储结点由两个域组成:数据域———用于存储树上结点中的数据元素;“指针”域———用于指示本结点之双亲所在的存储结点。
值得注意的是,“指针”域的类型定义可以有两种选择。
第一种是将其定义为高级语言(如C语句)中的指针类型。
通过将存储结点中的指针域定义为高级语言中的指针类型,就得到各种链式存储结构,如单链表、二叉链表、孩子链表等等。
第二种选择是将“指针”域定义为整型、子界型等型。
严格地说,无论选择上述哪种定义,得到的都是链式存储结构,因为在这两种定义之下,各存储结点之间的联结是通过“指针”完成的,而且这些指针反映了结点之间的逻辑关系。
为了区别这两种链式结构,通常将指针域定义为高级语言中的指针类型的各种链式存储结构(如单链表、二叉链表等等)称为“动态链表”,相应的指针称为“动态指针”;将指针域定义为整型、子界型等类型的各种键式存储结构称为“静态链表”,相应的“指针”称为:“静态指针”。
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。
树和二叉树知识考点整理
树和二叉树知识考点整理●树的基本概念●树的定义●n个结点的有限集●n=0代表空树●满足条件●只有一个根的结点●其余结点是互不相交的有限集,每个集合本身是一棵树,是根的子树●树是一种递归的数据结构●树的根结点没有前驱,其余结点只有一个前驱●树中所有结点可以有零个或多个后驱●基本术语●双亲、兄弟、孩子、祖先●度:孩子个数●分支结点:度大于0●叶子结点:度为0●深度:从下往上;●高度:从上往下;●有序树:从左到右是有次序的●路径和路径长度:路径是从上往下的●森林:m棵互不相交的树的集合。
●树的基本性质●结点数=所有结点度数之和+1●度为m的树中第i层上至多有m的i-1次分个结点●高度为h的m叉树至多有(m^h-1)/(m-1)个结点●具有n个结点的m叉树的最小高度为「logm(n(m-1)+1)]●二叉树的概念●定义●一种树形结构,特点是每个结点至多只有两棵子树(即二叉树中不存在度大于2的结点)并且二叉树的子树有左右之分,次序不可颠倒●二叉树与度为2的有序树区别●度为2的可以有三个结点,二叉树可以是空树●度为2的有序树的孩子左右之分是根据另一个孩子而言的;二叉树无论有没有,都要确定左右●特殊的二叉树●满二叉树●树中每一层都含有最多的结点●完全二叉树●高度为h,有n个结点的二叉树,当且仅当,每个结点都与高度为h的满二叉树中的编号一一对应●二叉排序树●用途:可用于元素的排序、搜索●左子树上所有结点的关键字均小于根结点的关键字;右子树上所有结点的关键字均大于根结点的关键字;左子树和右子树又是一棵二叉排序树●二叉树的性质●非空二叉树上的叶子结点数等于度为2的结点树加1,即n0=n2+1●非空二叉树上第k层至多有2^(k-1)个结点●高度为h的二叉树至多有2^h-1个结点●具有n个结点的完全二叉树的高度为log2(n+1)取顶或者log2n取底+1●二叉树的存储结构●顺序存储结构●只适合存储完全二叉树,数组从0开始●链式存储结构●顺序存储的空间利用率太低●至少三个指针域:数据域、左指针域、右指针域●增加了指向父结点后,变为三叉链表的存储结构●在含有n个结点的二叉链表中,含有n+1个空链域●二叉树的遍历和线索二叉树●二叉树的遍历●先序遍历●根左右●应用:求树的深度●中序遍历●左根右●后序遍历●左右根●应用:求根到某结点的路径、求两个结点的最近公共祖先等●三个遍历时间复杂度都是O(n)●递归算法和非递归算法的转换●层次遍历●需要借助队列●步骤●二叉树根结点入队,然后出队,访问出队结点,若有左子树,左子树根结点入队●遍历右子树,有右子树,右子树根结点入队。
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。
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——用C语言描述(第3版)教学课件第6章 树与二叉树
6.2 二叉树 6.2.1 二叉树的定义与基本操作 6.2.2 二叉树的性质 6.2.3 二叉树的存储结构
6.2.1 二叉树的定义与基本操作 定义:我们把满足以下两个条件的树型结构叫做二 叉树(Binary Tree): (1)每个结点的度都不大于2; (2)每个结点的孩子结点次序不能任意颠倒。
有序树:在树T中,如果各子树Ti之间是有先后次序的,则称为有序树。 森林:m(m≥0)棵互不相交的树的集合。将一棵非空树的根结点删去,树就变成一 个森林;反之,给森林增加一个统一的根结点,森林就变成一棵树。
同构:对两棵树,通过对结点适当地重命名,就可以使两棵树完全相等(结点对应相 等,对应结点的相关关系也像等),则称这两棵树同构。
二叉树的基本结构由根结点、左子树和右子树组成
如图示
LChild Data RChild
Data
LChild RChild
用L、D、R分别表示遍历左子树、访问根结点、遍 历右子树,那么对二叉树的遍历顺序就可以有:
(1) 访问根,遍历左子树,遍历右子树(记做DLR)。 (2) 访问根,遍历右子树,遍历左子树(记做DRL)。 (3) 遍历左子树,访问根,遍历右子树(记做LDR)。 (4) 遍历左子树,遍历右子树,访问根 (记做LRD)。 (5) 遍历右子树,访问根,遍历左子树 (记做RDL)。 (6) 遍历右子树,遍历左子树,访问根 (记做RLD)。
(8) NextSibling(Tree,x): 树Tree存在,x是Tree中的某个结点。若x不 是其双亲的最后一个孩子结点,则返回x后面的下一个兄弟结点,否则 返回“空”。
基本操作:
(9) InsertChild(Tree,p,Child): 树Tree存在,p指向Tree 中某个结点,非空树Child与Tree不相交。将Child插入Tree中, 做p所指向结点的子树。
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。
c++关于树的知识点
c++关于树的知识点C++关于树的知识点一、树的基本概念1、树是一种有序的数据结构,它由节点组成,每个节点有一个根,一个父节点,可以有零个或多个子节点。
2、每个节点都有一个唯一的路径,从根节点到它的子节点的路径称为节点的路径。
3、树是递归的数据结构,每一个子节点都可以看作是另一个子树。
4、树的高度是指根节点到最深节点的最长路径的长度。
5、树的深度是指一个节点到另一个节点的最短路径的长度。
二、树的属性1、二叉树:每个节点最多有两个子节点的树称为二叉树。
2、多叉树:每个节点有多个子节点的树称为多叉树。
3、多路树:每个节点有多个子树的树称为多路树。
4、完全二叉树:每个节点都有两个或没有子节点,并且所有叶子节点都在同一层的树称为完全二叉树。
5、完美二叉树:每个节点都有两个子节点,并且所有叶子节点都在同一层的树称为完美二叉树。
三、树的操作1、插入:将新节点插入树中的特定位置。
2、删除:从树中删除特定节点。
3、查找:在树中查找特定节点。
4、遍历:按特定顺序访问树中的所有节点。
四、树的遍历方法1、前序遍历:先访问根节点,再访问它的左右子树。
2、中序遍历:先访问根节点的左子树,再访问根节点,最后访问右子树。
3、后序遍历:先访问左右子树,然后访问根节点。
4、层次遍历:从根节点开始,沿着树的宽度访问,先访问第一层,再访问第二层,依次类推。
五、树的应用1、树可以用来表示文件系统结构。
2、树也可以用来表示组织结构,如政府机构和企业组织结构。
3、树是高效的数据结构,通常用于存储和检索大量数据。
4、树还被用来表示数学表达式,语法分析、决策分析等。
(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 第六章 树和二叉树
F
G
H
M
I
J
结点F,G为堂兄弟 结点A是结点F,G的祖先
5
树的基本操作
树的应用很广,应用不同基本操作也不同。下面列举了树的一些基本操作: 1)InitTree(&T); 2)DestroyTree(&T); 3)CreateTree(&T, definition); 4)ClearTree(&T); 5)TreeEmpty(T); 6)TreeDepth(T); 7) Root(T); 8) Value(T, &cur_e); 9) Assign(T, cur_e, value); 10)Paret(T, cur_e); 11)LeftChild(T, cur_e); 12)RightSibling(T, cur_e); 13)InsertChild(&T, &p, i, c); 14)DeleteChild(&T,&p, i); 15)TraverseTree(T, Visit( ));
1
2 4 8 9 10 5 11 12 6 13 14 3 7 15 4 6 2
1
3
5 7
证明:设二叉树中度为1的结点个数为n1 根据二叉树的定义可知,该二叉树的结点数n=n0+n1+n2
又因为在二叉树中,度为0的结点没有孩子,度为1的结点有1 个孩子,度为2的结点有2个结孩子,故该二叉树的孩子结点 数为 n0*0+n1*1+n2*2(分支数) 而一棵二叉树中,除根结点外所有都为孩子结点,故该二叉 树的结点数应为孩子结点数加1即:n=n0*0+n1*1+n2*2+1
文件夹1
文件夹n
数据结构详细教案——树与二叉树
数据结构教案第六章树与二叉树目录6.1树的定义和基本术语 (1)6.2二叉树 (2)6.2.1 二叉树的定义 (2)6.2.2 二叉树的性质 (4)6.2.3 二叉树的存储结构 (5)6.3树和森林 (6)6.4二叉树的先|中|后序遍历算法 (7)6.5先|后|中序遍历的应用扩展 (9)6.5.1 基于先序遍历的二叉树(二叉链)的创建 (9)6.5.2 统计二叉树中叶子结点的数目 (9)6.5.3 求二叉树的高度 (10)6.5.4 释放二叉树的所有结点空间 (11)6.5.5 删除并释放二叉树中以元素值为x的结点作为根的各子树 (12)6.5.6 求位于二叉树先序序列中第k个位置的结点的值 (12)6.5.7 线索二叉树 (13)6.5.8 树和森林的遍历 (14)6.6二叉树的层次遍历 (16)6.7判断一棵二叉树是否为完全二叉树 (16)6.8哈夫曼树及其应用 (18)6.8.1 最优二叉树(哈夫曼树) (18)6.8.2 哈夫曼编码 (19)6.9遍历二叉树的非递归算法 (19)6.9.1 先序非递归算法 (19)6.9.2 中序非递归算法 (20)6.9.3 后序非递归算法 (21)第6章二叉树和树6.1 树的定义和基本术语1、树的递归定义1)结点数n=0时,是空树2)结点数n>0时有且仅有一个根结点、m个互不相交的有限结点集——m棵子树2、基本术语结点:叶子(终端结点)、根、内部结点(非终端结点、分支结点);树的规模:结点的度、树的度、结点的层次、树的高度(深度)结点间的关系:双亲(1)—孩子(m),祖先—子孙,兄弟,堂兄弟兄弟间是否存在次序:无序树、有序树去掉根结点非空树森林引入一个根结点3、树的抽象数据类型定义树特有的操作:查找:双亲、最左的孩子、右兄弟结点的度不定,给出这两种操作可以查找到一个结点的全部孩子插入、删除:孩子遍历:存在一对多的关系,给出一种有规律的方法遍历(有且仅访问一次)树中的结点ADT Tree{数据对象:D={a i | a i∈ElemSet, i=1,2,…,n, n≥0}数据关系:若D为空集,则称为空树;若D仅含一个数据元素,则R为空集,否则R={H},H是如下二元关系:(1) 在D中存在唯一的称为根的数据元素root,它在关系H下无前驱;(2) 若D-{root}≠Ф,则存在D-{root}的一个划分D1, D2, …, D m (m>0)(D i 表示构成第i棵子树的结点集),对任意j≠k (1≤j, k≤m) 有D j∩D k=Ф,且对任意的i (1≤i≤m),唯一存在数据元素x i∈D i, 有<root,x i>∈H(H表示结点之间的父子关系);(3) 对应于D-{root}的划分,H-{<root, x1>,…, <root, x m>}有唯一的一个划分H1, H2, …, H m(m>0)(H i表示第i棵子树中的父子关系),对任意j≠k(1≤j,k≤m)有H j∩H k=Ф,且对任意i(1≤i≤m),H i是D i上的二元关系,(D i, {H i})是一棵符合本定义的树,称为根root的子树。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
第6章树和二叉树6.1 知识点概述树(Tree)形结构是一种很重要的非线性结构,它反映了数据元素之间的层次关系和分支关系。
在计算机科学中具有广泛的应用。
1、树的定义树(Tree)是n(n≥0)个数据元素的有限集合。
当n=0时,称这棵树为空树。
在一棵非空树T中:(1)有一个特殊的数据元素称为树的根结点,根结点没有前驱结点。
(2)若n>1,除根结点之外的其余数据元素被分成m(m>0)个互不相交的集合T1,T2,…,Tm,其中每一个集合Ti(1≤i≤m)本身又是一棵树。
树T1,T2,…,Tm称为这个根结点的子树。
2、树的基本存储结构(1)双亲表示法由于树中的每一个结点都有一个唯一确定的双亲结点,所以我们可用一组连续的存储空间(即一维数组)存储树中的结点。
每个结点有两个域:一个是data域,存放结点信息,另一个是parent域,用来存放双亲的位置(指针)。
(2)孩子表示法将一个结点所有孩子链接成一个单链表形,而树中有若干个结点,故有若干个单链表,每个单链表有一个表头结点,所有表头结点用一个数组来描述这种方法通常是把每个结点的孩子结点排列起来,构成一个单链表,称为孩子链表。
(3)双亲孩子表示法双亲表示法是将双亲表示法和孩子表示法相结合的结果。
其仍将各结点的孩子结点分别组成单链表,同时用一维数组顺序存储树中的各结点,数组元素除了包括结点本身的信息和该结点的孩子结点链表的头指针之外,还增设一个域,存储该结点双亲结点在数组中的序号。
(4)孩子兄弟表示法这种表示法又称为树的二叉表示法,或者二叉链表表示法,即以二叉链表作为树的存储结构。
链表中每个结点设有两个链域,分别指向该结点的第一个孩子结点和下一个兄弟(右兄弟)结点。
3、二叉树的定义二叉树(Binary Tree)是个有限元素的集合,该集合或者为空、或者由一个称为根(root)的元素及两个不相交的、被分别称为左子树和右子树的二叉树组成。
当集合为空时,称该二叉树为空二叉树。
在二叉树中,一个元素也称作一个结点。
4、满二叉树定义:在一棵二叉树中,如果所有分支结点都存在左子树和右子树,并且所有叶子结点都在同一层上,这样的一棵二叉树称作满二叉树。
5、完全二叉树定义:一棵深度为k的有n个结点的二叉树,对树中的结点按从上至下、从左到右的顺序进行编号,如果编号为i(1≤i≤n)的结点与满二叉树中编号为i的结点在二叉树中的位置相同,则这棵二叉树称为完全二叉树。
完全二叉树的特点是:叶子结点只能出现在最下层和次下层,且最下层的叶子结点集中在树的左部。
6、二叉树的性质性质1 一棵非空二叉树的第i层上最多有2i-1个结点(i≥1)。
性质2 一棵深度为k的二叉树中,最多具有2k-1个结点。
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为[log2n]+1。
性质5 对于具有n个结点的完全二叉树,如果按照从上至下和从左到右的顺序对二叉树中的所有结点从1开始顺序编号,则对于任意的序号为i的结点,有:1)如果i>1,则序号为i的结点的双亲结点的序号为i/2(“/”表示整除);如果i=1,则序号为i的结点是根结点,无双亲结点。
2)如果2i≤n,则序号为i的结点的左孩子结点的序号为2i;如果2i>n,则序号为i 的结点无左孩子。
3)如果2i+1≤n,则序号为i的结点的右孩子结点的序号为2i+1;如果2i+1>n,则序号为i的结点无右孩子。
7、二叉树的存储结构顺序存储结构和链式存储结构。
(1)顺序存储结构所谓二叉树的顺序存储,就是用一组连续的存储单元存放二叉树中的结点。
一般是按照二叉树结点从上至下、从左到右的顺序存储。
(2)链式存储结构所谓二叉树的链式存储结构是指用链表来表示一棵二叉树,即用链来指示着元素的逻辑关系。
二叉树的链式存储结构通常有下面两种形式。
1)二叉链表存储链表中每个结点由三个域组成,除了数据域外,还有两个指针域,分别用来给出该结点左孩子和右孩子所在的链结点的存储地址。
2)三叉链表存储每个结点由四个域组成, data、lchild、rchild和parent其中,data、lchild以及rchild三个域的意义同二叉链表结构;parent域为指向该结点双亲结点的指针。
这种存储结构既便于查找孩子结点,又便于查找双亲结点;但是,相对于二叉链表存储结构而言,它增加了空间开销。
8、二叉树的遍历二叉树的遍历是指按照某种顺序访问二叉树中的每个结点,使每个结点被访问一次且仅被访问一次。
三种方式,即DLR(称为先序遍历)、LDR(称为中序遍历)和LRD(称为后序遍历)。
9、树和二叉树的基本操作:初始化、求根函数、求双亲函数、求孩子结点函数、插入子树操作、删除子树操作、遍历操作等。
10、线索二叉树为了保留结点在某种遍历序列中直接前驱和直接后继的位置信息,可以利用二叉树的二叉链表存储结构中的那些空指针域来指示。
这些指向直接前驱结点和指向直接后继结点的指针被称为线索(thread),加了线索的二叉树称为线索二叉树。
11、哈夫曼树(1)哈夫曼树的基本概念最优二叉树,也称哈夫曼(Haffman)树,是指对于一组带有确定权值的叶结点,构造的具有最小带权路径长度的二叉树。
构造哈夫曼树基本思想是:1)由给定的n个权值{W1,W2,…,Wn}构造n棵只有一个叶结点的二叉树,从而得到一个二叉树的集合F={T1,T2,…,Tn};2)在F中选取根结点的权值最小和次小的两棵二叉树作为左、右子树构造一棵新的二叉树,这棵新的二叉树根结点的权值为其左、右子树根结点权值之和;3)在集合F中删除作为左、右子树的两棵二叉树,并将新建立的二叉树加入到集合F 中;4)重复2)3)两步,当F中只剩下一棵二叉树时,这棵二叉树便是所要建立的哈夫曼树。
6.2 二叉树的基本操作及应用一、实验目的1、掌握二叉树的存储结构2、掌握二叉树的遍历操作的实现方法3、掌握递归方法能够编写相应的程序解决二叉树应用4、掌握建立Huffman树及求Huffman编码的操作,加深对二叉树应用的理解二、实验内容(一)验证实验1、已知二叉树用下面的顺序结构存储#define Max=20struct nodes{char data; //存结点值int lc,rc; //存左右孩子下标,0表示无左、右孩子}A[Max];2、写出前序、中序和后序遍历该二叉树的算法。
①用非递归法实现二叉树的遍历非递归算法中,必须设置堆栈,可以直接用一维数组来代替栈,但必须另外设置栈顶指针。
(二)设计实验1、用非递归法实现二叉树的三种遍历非递归算法中,必须设置堆栈,可以直接用一维数组来代替栈,但必须另外设置栈顶指针。
void preorderl(bitree *root) //先序遍历{bitree *p,*s[100];//s为堆栈int top=0;//top为栈顶指针p=root;while((p!=NULL)||(top>0)){ while(p!=NULL){cout<<p->data<<””;s[++top]=p;//进栈p=p->lchild;}p=s[top--];//退栈p=p->rchild;}}void inorderl(bitree*root) //中序遍历{bitree*p,*s[100];int top=0;p=root;while((p!=NULL)Il(top>O)){ while(p!=NULL){s[++top]=p;p=p->lchild;}{p=s[top--];cout<<p->data<<“”;p=p->rchild;}}}void postorderl( bitree *root) //后序遍历(bitree *p *sl[100];int s2[100],top=0,b;p=root;do{while(p!=NULL){s1[top]=p;s2[top++]=0;p=p->lchild;)if(top>0)(b=s2[--top];p=s1[top];if(b==0){sl[top]=p;s2[top++]=l;p=p->rchild;}else{cout<<p->data<<””;p=NULL;} }}while(top>0);}2、实现二叉树的层次遍历用一个一维数组代替队列,实现二叉树的层次遍历。
#include<iostream.h>typedef char elemtype;struct bitree{elemtype data;//结点信息bitree *lchild,*rchild;//左右孩子};//按层次遍历二叉树(建立二叉链表同前)void lorder(bitree *t){ bitree q[100],*p;//q代表队列int f,r; //f,r类似于队列头、尾指针q[1]=t;f=r=l;cout<<”按层次遍历二叉树的结果为:”;while if<==r){ p=q[f];f++;//出队cout<<p->data<<””;if(P->lchild!=NULL){ r++;q[r]=p->lchild;} //入队if p->rchild!=NULLl.{ r++;q[r]=p->rchild;} //入队}cout<<endl;}void main(){bitree *t;t=create0;//需要自己设计该函数,建立二叉链表lorder(t);//:按层次遍历二叉树}3、根据Huffman编码原理,编写一个在用户输入结点权重的基础上建立的Huffman编码程序。
程序设计思路:构造一棵Huffman树,由此得到的二进制前缀便为Huffman编码由于Huffman树没有度为1的结点,则一棵有n 个叶子结点的Huffman树共有2n-1个结点,设计一个结构数组,存储2n-1个结点的值,包括权重、父结点、左结点和右结点等参考程序:#include <stdio.h>#define MAX 21typedef struct{char data;int weight;int parent;int left;int right;}HuffNode;typedef struct{char cd[MAX];int start;}HuffCode;void main(){HuffNode ht[2*MAX];HuffCode hcd[MAX],d;int i,k,f,j,r,n=0,c,m1,m2;printf("请输入元素个数(1->%d):",MAX-1); scanf("%d",&n);if(n>MAX-1||n<1)return;for(i=0;I<n;I++){printf("第%d个元素=>\n\t结点值:",i+1); scanf("%c",&ht[i].data);printf("\t权重:");scanf("%d",&ht[i].weight);}for(i=0;i<2*n+1;i++)ht[i].parent=ht[i].left=ht[i].right=0;for(i=n;i<2*n-1;i++){m1=m2=0x7fff;j=r=0;for(k=0;k<i;k++)if(ht[k].parent==0)if(ht[k].weight<m1){m2=m1;r=j;m1=ht[k].weight;j=k;}else if(ht[k].weight<m2){m2=ht[k].weight;r=k;}ht[j].parent=i;ht[r].parent=i;ht[i].weight=ht[j].weight+ht[r].weight;ht[i].left=j;ht[i].right=r;}for(i=0;I<n;I++){d.start=n;c=i;f=ht[i].parent;while(f!=0){if(ht[f].left==c)d.cd[--d.start]='0';elsed.cd[--d.start]='1';c=f;f=ht[f].parent;}hcd[i]=d;}printf("输出Huffman编码:\n");for(i=0;i<n;i++){printf("%c:",ht[i].data);for(k=hcd[i].start;k<n;k++)printf("%c",hcd[i].cd[k]);printf("\n");}}实验结果:元素个数:6第一个元素a:权重:7第二个元素b:权重:9第三个元素c:权重:12第四个元素d:权重:22第五个元素e:权重:23第六个元素f:权重:27输出Huffman编码:a:1110b:1111c:110d:00e:01f:10三、思考题1、如何把二叉树的递归算法改为非递归算法2、结合二叉树的遍历,实现统计一颗二叉树的结点数的函数6.3 小结掌握二叉树的存储结构,掌握二叉树的三种遍历操作的实现方法,掌握哈夫曼树的构造方法,能够编写相应的程序解决实际问题。