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基本概念

树的基本概念

  • n个结点的有限集树是一种递归的数据结构适合于表示具有层次的数据结构。是递归定义的。
  • 根结点:只有子结点没有父结点的结点。除了根结点外,树任何结点都有且仅有一个前驱。
  • 分支结点:有子结点也有父结点的结点。
  • 叶子结点:没有子结点只有父结点的结点。
  • 空树结点数为0的数。
  • 子树当n>1时其余结点可分为m个互不相交的有限集合每个集合本身又是一棵树其就是根结点的子树。
  • 结点的度:一个结点的孩子(分支)个数。
  • 树的度:树中结点的最大度数。
  • 结点的层次(深度):从上往下数。
  • 结点的高度:从下往上数。
  • 树的高度(深度):多少层。
  • 两结点之间的路径:由两个结点之间所经过的结点序列构成。
  • 两结点之间的路径长度:路径上所经过的边的个数。
  • 树的路径长度:指树根到每个结点的路径长的总和,根到每个结点的路径长度的最大值是树的高。
  • 有序树:树各结点的子树从左至右有次序不能互换。
  • 无序树:树各结点的子树从左至右无次序可以互换。

森林的基本概念

  • 森林时m棵互不相交的树的集合。
  • 一颗树可以被分为森林。

树的性质

  • 结点数=总度数+1。
  • 树的度m代表至少一个结点度是为m且一定是非空树至少有m+1个结点而m叉树指所有结点的度都小于等于m可以是空树。
  • 度为m的树以及m叉树第i层至多有$m^{i-1}$个结点。
  • 高度为h的m叉树至多有$\dfrac{m^h-1}{m-1}$个结点。
  • 高度为h的m叉树至少有$h$个结点度为m的树至少有$h+m-1$个结点。
  • 具有n个结点的m叉树最小高度为$\lceil\log_m(n(m-1)+1)\rceil$。已知高度最小时所有结点都有m个孩子所以$\dfrac{m^{h-1}-1}{m-1}<n<\leqslant\dfrac{m^h-1}{m-1}$,从而得到$h-1<\log_m(n(m-1)+1)\leqslant h$。

二叉树

二叉树的基本概念

  • 二叉树是n个结点构成的有限集合。
  • 二叉树可以为空二叉树,也可以是由一个根结点和两个互不相交的被称为根的左子树和右子树构成。左子树和右子树又分别是一棵二叉树,左右子树不能颠倒。
  • 满二叉树一棵高度为h含有$2^h-1$个结点的二叉树只有最后一层有叶子结点不存在度为1的结点按层序从1开始编号结点i的左孩子为$2i$,右孩子为$2i+1$,父结点如果有为$\lfloor\dfrac{i}{2}\rfloor$。
  • 完全二叉树当且仅当其每个结点都与高度h满二叉树编号1到n的结点一一对应时该二叉树就是完全二叉树只有最后两层有叶子结点最多只有一个度为1的结点且一定为左孩子$i\leqslant\lfloor\dfrac{n}{2}\rfloor$为分支结点,$i>\lfloor\dfrac{n}{2}\rfloor$为叶子结点。
  • 二叉排序树: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;左右子树又各是一棵二叉排序树。
  • 平衡二叉树树上任一结点的左子树和右子树的深度之差不超过1。

二叉树的性质

  • 设非空二叉树中度为0、1和2的结点个数分别为$n_0$$n_1$、$n_2$,则$n_0=n_2+1$(叶子结点比二分结点多一个)。假设树中结点的总数为$n$,则$n=n_0+n_1+n_2$,又根据树的结点等于总度数+1得到$n=n_1+2n_2+n_0$,所以相减就得到结论。
  • 二叉树的第$i$层至多有$2^{i-1}$个结点。
  • 高度为$h$的二叉树至多有$\dfrac{m^h-1}{m-1}$个结点。
  • 具有$n$个结点的完全二叉树的高度$h=\lceil\log_2(n+1)\rceil$或$\lfloor\log_2n\rfloor+1$。$2^{h-1}-1<n\leqslant2^h-1$。
  • 完全二叉树最多只有一个度为1的结点度为0度为2的结点的个数和一定为奇数若完全二叉树有$2k$个结点,则必然$n_1=1$$n_0=k$$n_2=k-1$,若完全二叉树有$2k-1$个结点,则必然$n_1=0$$n_0=k$$n_2=k-1$。

二叉树存储结构

顺序存储

如果是完全二叉树,可以按照顺序进行存储,如果$i$有左孩子则$2i\leqslant n$,若有右孩子则$2i+1\leqslant n$,若有叶子或分支结点则$i>\lfloor\dfrac{n}{2}\rfloor$。

如果不是完全二叉树,则让二叉树的编号与完全二叉树相对应再存入数组,其他的结点为空,这种存储方法会浪费较多内存,最坏情况下高度为$h$,且只有$h$个结点的单支树也需要$2^h-1$个存储单元。

链式存储

链式树具有两个分别指向左右子树的指针。

如果要保存父结点的位置,可以添加一个父结点指针,从而变成三叉链表。

二叉树的遍历

遍历是按照某种次序将所有结点都访问一遍。

顺序遍历

顺序遍历就是深度优先的遍历,分为三种:

  • 先序遍历根左右NLR。
  • 中序遍历左根右LNR。
  • 后序遍历左右根LRN。

根据算算数表达式的分析树的不同先序、中序、后序遍历方式可以得到前缀、中缀、后缀表达式。

若树的高度为$h$,则时间复杂度为$O(h)$。

层序遍历

层序遍历就是广度优先的遍历。

  1. 初始化一个辅助队列。
  2. 根结点入队。
  3. 若队列非空,则队头结点出队,访问该结点,如果有并将其左右孩子入队。
  4. 重复步骤3直至队列空。

遍历序列构造二叉树

若只给出一棵二叉树的前/中/后/层序遍历序列中的一种不能唯一确定一棵二叉树。只有给出中序遍历序列才可能推出唯一二叉树,因为无法确定根结点相对于左右结点的位置:

  • 前序+中序。
  • 后序+中序。
  • 层序+中序。

前序+中序

前序:根+左+右;中序:左+根+右。所以根据三个部分对应相同可以推出。

后序+中序

后序:左+根+右;中序:左+根+右。所以根据三个部分对应相同可以推出。

层序+中序

层序:根+左根+右根;中序:左+根+右。所以根据根结点和左右子树的根结点来确定。

线索二叉树

对于二叉树的遍历,只能从根结点开始遍历,如果给任意一个结点是无法完成遍历的。

所以我们就想能否保存结点的前驱和后继,从而能减少重复遍历树。因为一棵树很多结点的左右结点可能是空的,那么这些空闲的指针可以不代表左右子树的根结点,而是用来表示当前遍历方法的前驱或后继。当这个指针表示的是前驱或后继就称为线索,指向前驱的就是前驱线索,由左孩子指针担当,指向后继的就是后继线索,由右孩子指针担当。

线索化

为了区分其左右孩子指针是指向什么要在结点中新建两个tag位如当ltag=0表示lchild指向的是左孩子结点而为1表示其指向前驱。

  • 确定线索二叉树类型——中序、先序或后序。
  • 按照对应遍历规则,确定每个结点访问顺序并写上编号。
  • 将n+1个空链域连上前驱后继。

查找前驱后继

  • 中序线索二叉树中找到结点*P的中序后继next
    • 若p右孩子指针指向后继p->rtag==1则next=p->rchild。
    • 若p右孩子指针指向右子树根结点p->rtag==0则next=p右子树中最左下结点。
    • 所以可以利用线索对二叉树实现非递归的中序遍历。
  • 中序线索二叉树中找到结点*P的中序前驱pre
    • 若p左孩子指针指向前驱p->ltag==1则pre=p->lchild。
    • 若p左孩子指针指向左子树根结点p->ltag==0则pre=p左子树中的最右下结点。
    • 所以可以利用线索对二叉树实现非递归的逆向中序遍历。
  • 先序线索二叉树中找到结点*P的先序后继next
    • 若p右孩子指针指向后继p->rtag==1则next=p->rchild。
    • 若p右孩子指针指向右子树根结点p->rtag==0如果p有左孩子则p->next=p->lchild如果p没有左孩子则p->next=p->rchild。
    • 所以可以利用线索对二叉树实现非递归的先序遍历。
  • 先序线索二叉树中找到结点*P的中序前驱pre
    • 若p左孩子指针指向前驱p->ltag==1则pre=p->lchild。
    • 若p左孩子指针指向左子树根结点p->ltag==0先序遍历中左右子树的根结点只可能是后继所以这时候就找不到p的前驱如果没有父结点只能从头开始先序遍历。
    • 如果有父结点,则又有三种情况:
      • p为左孩子则根据根左右p的父结点为根所以在p的前面p->pre=p->parent。
      • p为右孩子其左兄弟为空则根据根左右顺序为根右所以p->pre=p->parent。
      • p为右孩子且有左兄弟根据根左右p的前驱就是左兄弟子树中最后一个被先序遍历的结点即在p的左兄弟子树中优先右子树遍历的底部。
  • 后序线索二叉树中找到结点*P后中序后继next
    • 若p右孩子指针指向后继p->rtag==1则next=p->rchild。
    • 若p右孩子指针指向右子树根结点p->rtag==0则根据左右根顺序左右孩子结点必然是p的前驱而不可能是后继所以找不到后序后继如果没有父结点只能使用从头开始遍历的方式。
    • 如果有父结点则又有三种情况:
      • p为右孩子根据左右根所以p->next=p->parent。
      • p为左孩子右孩子为空根据左右根所以p->next=p->parent。
      • p为左孩子右孩子非空根据左右根所以p->next=右兄弟子树中第一个被后序遍历的结点。
  • 后序线索二叉树中找到结点*P后中序前驱pre
    • 若p左孩子指针指向前驱p->ltag==1则pre=p->lchild。
    • 若p左孩子指针指向左子树根结点p->ltag==0则又有两种情况
      • 若p有右孩子则按照左右根的情况遍历右在根的前面所以p->pre=p->rchild。
      • 若p没有右孩子按照左根的顺序则p->pre=p->lchild。

二叉排序树

即BST是一种用于排序的二叉树

二叉排序树的定义

二叉排序树也是二叉查找树。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;左右子树又各是一棵二叉排序树。

中序遍历二叉排序树会得到一个递增的有序序列。

二叉排序树的查找

  1. 若树非空,目标值与根结点的值比较。
  2. 若相等则查找成功,返回结点指针。
  3. 若小于根结点,则在左子树上查找,否则在右子树上查找。
  4. 遍历结束后仍没有找到则返回NULL。

遍历查找的时间复杂度是$O(\log_2n)$,则递归查找的时间复杂度是$O(\log_2n+1)$,其中$\log_2n+1$代表二叉树的高度。

查找成功的平均查找长度ASL二叉树的平均查找长度为$O(\log_2n)$,最坏情况是每个结点只有一个分支,平均查找长度为$O(n)$。

二叉排序树的插入

  • 若原二叉排序树为空,就直接插入结点。
  • 否则,若关键字小于根结点值,插入左结点树。
  • 若关键字大于根结点值,插入右结点树。

二叉排序树的删除

  • 搜索到对应值的目标结点。
  • 若被删除结点1p是叶子结点则直接删除不会破坏二叉排序树的结构。
  • 若被删除结点只有一棵左子树或右子树,则让该结点的子树称为该结点父结点的子树,来代替其的位置。
  • 若被删除结点有左子树和右子树,则让其结点的直接后继(中序排序该结点后一个结点,其右子树的最左下角结点)或直接前驱(中序排序该结点前一个结点,其左子树的最右下角结点)替代该结点,并从二叉排序树中删除该的结点直接后继后直接前驱,这就变成了第一种或第二种情况。

平衡二叉树

即AVL树树上任意一结点的左子树和右子树的高度之差不超过1。

结点的平衡因子=左子树高-右子树高。

在插入一个结点时,查找路径上的所有结点都可能收到影响。

从插入点往回(从下往上)找到第一个不平衡的结点,调整以该结点为根的子树。每次调整的对象都是最小不平衡树。

调整最小不平衡树

从结点的左孩子的左子树中插入导致不平衡

           A(2)
            |
       -----------
       |         |
      B(1)     AR(H)
       |
 ------------
 |          |
BL(H+1)   BR(H)

由于在结点A的左孩子B的的左子树BL上插入了新结点A的平衡因子由1变成了2导致以A为根的子树失去了平衡需要进行一次向右的旋转操作。

将A的左孩子B向右上旋转代替A成为根节点将A结点向右下选择为成B的右子树的根结点而B的原右子树则作为A结点的左子树。

       B(0)
        |
   -----------
   |         |
BL(H+1)     A(0)
             |
        ------------
        |          |
      BR(H)      AR(H)

从结点的右孩子的右子树中插入导致不平衡

      A(-2)
        |
   -----------
   |         |
AL(H)      B(-1)
             |
        ------------
        |          |
      BL(H)     BR(H+1)

由于在结点A的右孩子(R)的右子树(R)上插入了新结点A的平衡因子由-1减至-2导致以A为根的子树失去平衡需要一-次向左的旋转操作。

将A的右孩子B向左上旋转代替A成为根结点将A结点向左下旋转成为B的左子树的根结点而B的原左子树则作为A结点的右子树。

           B(0)
            |
       -----------
       |         |
      A(0)    BR(H+1)
       |
 ------------
 |          |
AL(H)     BR(H)

从结点的左孩子的右子树中插入导致不平衡

           A(2)
            |
       -----------
       |         |
      B(1)     AR(H)
       |
 ------------
 |          |
BL(H)    BR(H+1)
       B(0)
        |
   -----------
   |         |
BL(H+1)     A(0)
             |
        ------------
        |          |
      BR(H)      AR(H)

从结点的右孩子的左子树中插入导致不平衡

树与森林

树的存储结构

  • 双亲表示法:是一种顺序存储方式,每个结点中保存指向双亲的指针。查找双亲方便,但是查找孩子就只能从头遍历。
  • 孩子表示法是顺序加链式存储方法顺序存储所有元素添加一个firstChild域指向第一个孩子结构体的指针孩子结构体包括元素位置索引与指向下一个孩子结构体的next指针。
  • 孩子兄弟表示法:是一种链式存储方式,定义了两个指针,分别指向第一个孩子与右兄弟,类似于二叉树,可以利用二叉树来实现对树的处理 。

森林与树的转换

树与森林的转换,树与二叉树的转换都可以使用孩子兄弟表示法来实现,左孩子右兄弟,如果是森林则认为其根结点为兄弟。

树的遍历

  • 先根遍历:若树非空,先访问根结点,再依次对每棵子树进行先根遍历。
  • 后根遍历:若树非空,先依次对每棵子树进行后根遍历,最后访问根结点。
  • 层次遍历:用辅助队列实现:
    1. 若树非空,根结点入队。
    2. 若队列非空,队头元素出队并访问,同时将该元素的孩子依次入队。
    3. 重复步骤二直到队列为空。

森林的遍历

先序遍历森林:

  1. 访问森林中第一棵树的根结点。
  2. 先序遍历第一棵树中根结点的子树森林。
  3. 先序遍历除去第一棵树之后剩余的树构成的森林。

中序遍历森林:

  1. 先序遍历第一棵树中根结点的子树森林。
  2. 访问森林中第一棵树的根结点。
  3. 中序遍历除去第一棵树之后剩余的树构成的森林。

可以把每个树先按序遍历再合在一起,也可以先转换为二叉树再遍历。