Java数据结构-二叉树

文章目录

  • 前言
  • 一、树型结构
    • 1.1概念
    • 1.2 知识点
    • 1.3 树的表示形式
    • 1.4 树的应用
  • 二、二叉树
    • 2.1 概念
    • 2.2 两种特殊的二叉树
    • 2.3 二叉树的性质
    • 2.4 二叉树的存储
    • 2.5 二叉树的基本操作
      • 2.5.1 二叉树的遍历
      • 2.5.2 二叉树的基本操作


前言

对学习的二叉树的知识进行总结。


一、树型结构

1.1概念

树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。**把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。**它具有以下的特点:

  • 有一个特殊的结点,称为根结点,根结点没有前驱结点。
  • 除根结点外,其余结点被分成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) 又是一棵与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱,可以有0个或多个后继。
  • 树是递归定义的。

在这里插入图片描述

注意:树形结构中,子树之间不能有交集,否则就不是树形结构

1.2 知识点

  • 结点的度:一个结点含有子树的个数称为该结点的度;
  • 树的度:一棵树中,所有结点度的最大值称为树的度;
  • 叶子结点或终端结点:度为0的结点称为叶结点;
  • 双亲结点或父结点:若一个结点含有子结点,则这个结点称为其子结点的父结点;
  • 孩子结点或子结点:一个结点含有的子树的根结点称为该结点的子结点;
  • 根结点:一棵树中,没有双亲结点的结点;
  • 结点的层次: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
  • 树的高度或深度:树中结点的最大层次;
  • 非终端结点或分支结点:度不为0的结点;
  • 兄弟结点:具有相同父结点的结点互称为兄弟结点;
  • 堂兄弟结点:双亲在同一层的结点互为堂兄弟;
  • 结点的祖先:从根到该结点所经分支上的所有结点;
  • 子孙:以某结点为根的子树中任一结点都称为该结点的子孙。
  • 森林:由m(m>=0)棵互不相交的树组成的集合称为森林

1.3 树的表示形式

树结构相对线性表就比较复杂了,要存储表示起来就比较麻烦了,实际中树有很多种表示方式,如:双亲表示法,孩子表示法、孩子双亲表示法、孩子兄弟表示法等等。我们这里就简单的了解其中最常用的孩子兄弟表示法

class Node {
	int value; // 树中存储的数据
	Node firstChild; // 第一个孩子引用
	Node nextBrother; // 下一个兄弟引用
}

在这里插入图片描述

1.4 树的应用

文件系统管理(目录和文件)
在这里插入图片描述

二、二叉树

2.1 概念

一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合:

  1. 或者为空。
  2. 或者是由一个根节点加上两棵别称为左子树和右子树的二叉树组成。

在这里插入图片描述
从上图可以看出:

  1. 二叉树不存在度大于2的结点。
  2. 二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒,因此二叉树是有序树。

2.2 两种特殊的二叉树

  1. 满二叉树: 一棵二叉树,如果每层的结点数都达到最大值,则这棵二叉树就是满二叉树。也就是说,如果一棵二叉树的层数为K,且结点总数是2^k-1 ,则它就是满二叉树。

  2. 完全二叉树: 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。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0至n-1的结点一一对应时称之为完全二叉树。 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树。
    在这里插入图片描述

2.3 二叉树的性质

  1. 若规定根结点的层数为1,则一棵非空二叉树的第i层上最多有 **2^(i-1)(i>0)**个结点。

  2. 若规定只有根结点的二叉树的深度为1,则深度为K的二叉树的最大结点数是2^k-1 (k>=0)。

  3. 对任何一棵二叉树, 如果其叶结点个数为 n0, 度为2的非叶结点个数为 n2,则有n0=n2+1。

  4. 具有n个结点的完全二叉树的深度k为log(n+1)上取整

  5. 对于具有n个结点的完全二叉树,如果按照从上至下从左至右的顺序对所有节点从0开始编号,则对于序号为i的结点有:

    • 若i>0,双亲序号:(i-1)/2;i=0,i为根结点编号,无双亲结点。
    • 若2i+1<n,左孩子序号:2i+1,否则无左孩子。
    • 若2i+2<n,右孩子序号:2i+2,否则无右孩子。

2.4 二叉树的存储

二叉树的存储结构分为:顺序存储类似于链表的链式存储
二叉树的链式存储是通过一个一个的节点引用起来的,常见的表示方式有二叉和三叉表示方式,具体如下:

// 孩子表示法
class Node {
	int val; // 数据域
	Node left; // 左孩子的引用,常常代表左孩子为根的整棵左子树
	Node right; // 右孩子的引用,常常代表右孩子为根的整棵右子树
} /
/ 孩子双亲表示法
class Node {
	int val; // 数据域
	Node left; // 左孩子的引用,常常代表左孩子为根的整棵左子树
	Node right; // 右孩子的引用,常常代表右孩子为根的整棵右子树
	Node parent; // 当前节点的根节点
}

2.5 二叉树的基本操作

2.5.1 二叉树的遍历

  1. 前中后序遍历
    学习二叉树结构,最简单的方式就是遍历。所谓遍历(Traversal)是指沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题(比如:打印节点内容、节点内容加1)。 遍历是二叉树上最重要的操作之一,是二叉树上进行其它运算之基础。
    在这里插入图片描述
    在遍历二叉树时,如果没有进行某种约定,每个人都按照自己的方式遍历,得出的结果就比较混乱,如果按照某种规则进行约定,则每个人对于同一棵树的遍历结果肯定是相同的。如果N代表根节点,L代表根节点的左子树,R代表根节点的右子树,则根据遍历根节点的先后次序有以下遍历方式:
  • NLR:前序遍历(Preorder Traversal 亦称先序遍历)——访问根结点—>根的左子树—>根的右子树。
  • LNR:中序遍历(Inorder Traversal)——根的左子树—>根节点—>根的右子树。
  • LRN:后序遍历(Postorder Traversal)——根的左子树—>根的右子树—>根节点。
// 前序遍历
void preOrder(Node root);
// 中序遍历
void inOrder(Node root);
// 后序遍历
void postOrder(Node root);

下面主要分析前序递归遍历,中序与后序图解类似。
在这里插入图片描述
前序遍历结果:1 2 3 4 5 6
中序遍历结果:3 2 1 5 4 6
后序遍历结果:3 1 5 6 4 1

  1. 层序遍历
    层序遍历:除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外,还可以对二叉树进行层序遍历。设二叉树的根节点所在层数为1,层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发,首先访问第一层的树根节点,然后从左到右访问第2层上的节点,接着是第三层的节点,以此类推,自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历。

2.5.2 二叉树的基本操作

// 获取树中节点的个数
int size(Node root);
// 获取叶子节点的个数
int getLeafNodeCount(Node root);
// 子问题思路-求叶子结点个数
// 获取第K层节点的个数
int getKLevelNodeCount(Node root,int k);
// 获取二叉树的高度
int getHeight(Node root);
// 检测值为value的元素是否存在
Node find(Node root, int val);
//层序遍历
void levelOrder(Node root);
// 判断一棵树是不是完全二叉树
boolean isCompleteTree(Node root);

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