【数据结构与算法】之树的概念与使用

什么是树?

一、概念
  • 树:n(n>=0)个结点的有限集。
二、特点
  • n=0时,称为空树
  • 在任意一颗非空树中:
    ① 有且仅有一个根结点
    ② 当n>1时,其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集,其中每一个集合本身又是一棵树,并且称为根的子树
三、结点分类
  • 结点拥有的子树数称为结点的度(Degree)
  • 度为0的结点称为叶结点(Leaf)终端结点;度不为0的结点称为非终端结点分支结点
  • 除根节点之外,分支结点也称为内部结点
  • 树的是树内结点的度的最大值。
    树的结点
四、结点间关系
  • 结点的子树的根称为该节点的孩子(Child),相应地,该结点称为孩子的双亲(Parent);
  • 同一个双亲的孩子之间互称兄弟(Sibling);
  • 结点的祖先是从根结点到该节点所经分支上的所有结点(包括根结点);
  • 以某结点为根的子树中任一结点都称为该结点的子孙。
    树结点间的关系
五、树的其他概念
  • 结点的层次(Level)从根开始定义起,根为第一层,根的孩子为第二层。
  • 双亲在同一层的结点互称为堂兄弟。
  • 树中结点的最大层次称为书的深度(Depth)或高度。
  • 如果左右子树是有次序的,不能互换的,则称该树为有序树,否则称为无序树。
  • 森林(Forest)是m(m >= 0)课互不相交的树的集合。
六、线性结构 VS 树结构
线性结构 树结构
第一个数据元素:无前驱 根结点:无双亲,唯一
最后一个数据元素:无后续 叶结点:无孩子,可以多个
中间元素:一个前驱,一个后续 中间结点:一个双亲,多个孩子
七、树的抽象数据类型
ADT 树(tree)
    树是由一个根结点和若干课子树构成。树中结点具有相同数据类型及层次关系。
Operation
    root:返回根结点。
    nodes:树的结点数
    depth:树的深度
    ...
EndADT

二叉树

一、概念
  • n(n>=0)个结点的有限集合,该集合或者为空集(空二叉树),或者为由一个根结点和两颗互不相交的、分别称为根结点的左子树和右子树的二叉树组成。
  • 每个结点最多有两颗子树;
  • 左子树和右子树是有顺序的;
  • 一个结点如果只有一颗子树,也要区分左右;
  • 斜树:所有结点都只有左子树的二叉树叫左斜树,反之,叫右斜树;
  • 满二叉树:所有结点都存在左右子树,并且所有叶结点都在同一层上。
  • 完全二叉树:对一颗具有n个结点的二叉树按层编号,编号为i(1<=i<=n)的结点与同样深度的满二叉树中编号为i的结点在二叉树中位置相同。
    在这里插入图片描述
二、二叉树的基本形态
  • 空二叉树(没有结点,包括根结点)
  • 只有一个根结点
  • 根结点只有左子树
  • 根结点只有右子树
  • 根结点有左右子树
三、二叉树的特点
  • 在二叉树的第i层最多有2(i-1)的结点(i>=1)。(最多结点的二叉树是满二叉树,除了叶结点,所有结点的度都为2,所以,第i层最多有2(i-1)个结点)
  • 深度为k的二叉树至多有2k-1个结点(k>=1)。(由性质1可以每层的结点数,则k(k>=1)层二叉树总共节点数为:n = 20 + 21 + … 2(k-1)=1*(1-2k)/(1-2) = 2k - 1)
  • 对任何一颗二叉树T,如果其终端结点数为n0 ,度为2的结点数为n2,则n0 = n2+1。(二叉树的总结点数为:n = n0 + n1 + n2(n0为叶结点,n1为度为1的结点数,n2为度为2的结点数);那么结点数为n的二叉树有多少条连接线呢?很明显每个结点,除了根结点都有指向连接线,所以,结点数为n的二叉树的总连接线为n-1;从一个结点的度来算,度为1的结点会有1条连接线,连接子结点;度为2的结点会有2连接线,连接子结点;根结点没有双亲结点,所以没有连向根结点的连接线,那么有:n-1 = 1n0 + 2n2;和第一条方程式联合可得:n0=n2+1)
  • 具有n个结点的完全二叉树的深度为⎣log2(n)⎦ + 1(⎣x⎦表示不大于x的最大整数)。
  • 如果对一颗有n个结点的完全二叉树(其深度为|log2(n)| + 1)的结点按层编号(从第1层到第|log2(n) + 1|层,每层从左到右),对任一结点i(1 <= i <= n)有:
    如果i=1,则结点i是二叉树的根结点,无双亲;如果i>1,则其双亲是结点|i/2|。
    如果2i>n,则结点i无左孩子(结点i为叶子结点);否则其左孩子是结点2i。
    如果2i+1>n,则结点i无右孩子;否则其右孩子是结点2i+1。
四、二叉树遍历
  • 二叉树的遍历是指从根结点出发,按照某种次序依次访问二叉树中所有结点,使得每个结点被访问有且仅有一次。
    在这里插入图片描述
class BinTNode<T>: NSObject{
    var data: T
    var lChild: BinTNode<T>?
    var rChild: BinTNode<T>?
    init(_ data: T) {
        self.data = data
    }
}
  • 前序遍历:若二叉树为空,则返回;否则,先遍历根结点,然后遍历左子树,再遍历右子树。
// 前序遍历
func preOrderTraverse(t: BinTNode<String>?) {
    guard let tNode = t else {
        return
    }
    
    print(tNode.data)
    preOrderTraverse(t: tNode.lChild)
    preOrderTraverse(t: tNode.rChild)
}
// 前序遍历结果:ABDHIEJCFG => A->(B->(D->H->I)->(E->J))->(C->F->G)
  • 中序遍历:如果二叉树为空,则返回;否则,从根结点开始,先遍历左子树,然后是根结点,左后是右子树。
// 中序遍历
func inOrderTraverse(t: BinTNode<String>?) {
    guard let tNode = t else {
        return
    }
    inOrderTraverse(t: tNode.lChild)
    print(tNode.data)
    inOrderTraverse(t: tNode.rChild)
}
// 中序遍历结果:HDIBJEAFCG => ((H<-D->I)<-B->(J<-E))<-A->(F<-C->G)

  • 后续遍历:如果二叉树为空,则返回;否则,从根结点开始,先遍历左子树,然后遍历右子树。
// 后序遍历
func postOrderTraverse(t: BinTNode<String>?) {
    guard let tNode = t else {
        return
    }
    postOrderTraverse(t: tNode.lChild)
    postOrderTraverse(t: tNode.rChild)
    print(tNode.data)
}
// 后序遍历结果:HIDJEBFGCA => ((H->I->D)->(J->E)->B)->(F->G->C)->A
  • 层序遍历:如果二叉树为空,则返回;否则,从树的第一层,根结点开始访问,从上而下逐层遍历,在同一层中,按从左到右的顺序逐个结点访问。
// 层叙遍历
func layerOrderTraverse(t: BinTNode<String>?) {
    guard let tNode = t else {
        return
    }
    
    var array: [BinTNode<String>] = [tNode]
    while !array.isEmpty {
        let count = array.count
        for i in 0...count-1 {
            let node = array[i]
            print(node.data)
            if let lNode = node.lChild {
                array.append(lNode)
            }
            if let rNode = node.rChild {
                array.append(rNode)
            }
        }
        array.removeSubrange(Range.init(NSRange(location: 0, length: count))!)
    }
}
// 层序遍历结果:ABCDEFGHIJ => A->(B->C)->(D->E->F->G)->(H->I->J)

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