树——“数据结构与算法”

简介: 树——“数据结构与算法”

树概念及结构

树的概念

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。


树的相关概念

概念:树+人类亲缘关系描述

节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度; 如上图:A的为6  

叶节点或终端节点:度为0的节点称为叶节点; 如上图:B、C、H、I...等节点为叶节点

非终端节点或分支节点:度不为0的节点; 如上图:D、E、F、G...等节点为分支节点  

双亲节点或父节点: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; 如上图:A是B的父节点  

孩子节点或子节点:一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点; 如上图:B是A的孩子节点  

兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点; 如上图:B、C是兄弟节点  

树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度; 如上图:树的度为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;

树的高度或深度:树中节点的最大层次; 如上图:树的高度为4  

 

堂兄弟节点:双亲在同一层的节点互为堂兄弟;如上图:H、I互为兄弟节点  

节点的祖先:从根到该节点所经分支上的所有节点;如上图:A是所有节点的祖先

子孙:以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图:所有节点都是A的子孙  

森林:由m(m>0)棵互不相交的树的集合称为森林;

并查集就是一个森林


有一个特殊的结点,称为根结点,根节点没有前驱结点(没有双亲节点)

除根节点外,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又是一棵结构与树类似的子树。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

因此,树是递归定义的。

如果变成这样一个结构了,就不是树了,而是图!!!

树的表示

struct TreeNode
{
  int data;
  struct TreeNode* child1;
  struct TreeNode* child2;
  //......
};

1.如果明确了树的度,那么可以定义明确数目的孩子

2.顺序表存储孩子

struct TreeNode
{
  int data;
  SeqList childArr;//struct TreeNode*
  //......
};

3.双亲表示法(每个位置只存储双亲的指针或者下标)

struct TreeNode
{
  int data;
  int parent;
};

4.左孩子右兄弟表示法(简化树结构定义)

struct TreeNode
{
  struct TreeNode* firstchild1;//第一个孩子的结点
  struct TreeNode* pNextBrother;//指向其下一个兄弟结点
  int data;//结点的数据域
};

Windos文件系统:森林

树在实际中的运用(表示文件系统的目录树结构)


二叉树概念及结构

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. 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

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

注意:对于任意的二叉树都是由以下几种情况复合而成的:

现实中的二叉树:

 

特殊的二叉树:

满二叉树:一个二叉树,如果每一个层的结点数都达到最大值,则这个二叉树就是满二叉树。也就是说,如果一个二叉树的层数为K,且结点总数是 ,则它就是满二叉树。

每一层都是满的

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1至n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。

 


二叉树的顺序结构及实现

二叉树的顺序结构

普通的二叉树是不适合用数组来存储的,因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储,需要注意的是这里的堆和操作系统虚拟进程地址空间中的堆是两回事,一个是数据结构,一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。

堆的概念及结构

堆总是一棵完全二叉树。

大根堆:树任何一个父亲都大于或等于孩子

小根堆:树任何一个父亲都小于或等于孩子

1.下列关键字序列为堆的是:( A )

A 100,60,70,50,32,65

B 60,70,65,50,32,100

C 65,100,70,32,50,60

D 70,65,100,32,50,60

E 32,50,100,70,65,60

F 50,100,70,65,60,32

堆的应用:

  • 堆排序——O(N*logN)
  • topK
  • 优先级队列


好啦,小雅兰今天的博客内容就到这里啦,用代码实现堆以及堆排序敬请期待小雅兰的之后的博客,还要继续加油!!!


相关文章
|
1月前
|
存储 算法 搜索推荐
探索常见数据结构:数组、链表、栈、队列、树和图
探索常见数据结构:数组、链表、栈、队列、树和图
99 64
|
14天前
|
存储 搜索推荐 算法
【数据结构】树型结构详解 + 堆的实现(c语言)(附源码)
本文介绍了树和二叉树的基本概念及结构,重点讲解了堆这一重要的数据结构。堆是一种特殊的完全二叉树,常用于实现优先队列和高效的排序算法(如堆排序)。文章详细描述了堆的性质、存储方式及其实现方法,包括插入、删除和取堆顶数据等操作的具体实现。通过这些内容,读者可以全面了解堆的原理和应用。
57 16
|
10天前
|
算法
树的遍历算法有哪些?
不同的遍历算法适用于不同的应用场景。深度优先搜索常用于搜索、路径查找等问题;广度优先搜索则在图的最短路径、层次相关的问题中较为常用;而二叉搜索树的遍历在数据排序、查找等方面有重要应用。
19 2
|
1月前
|
存储 算法 关系型数据库
数据结构与算法学习二一:多路查找树、二叉树与B树、2-3树、B+树、B*树。(本章为了解基本知识即可,不做代码学习)
这篇文章主要介绍了多路查找树的基本概念,包括二叉树的局限性、多叉树的优化、B树及其变体(如2-3树、B+树、B*树)的特点和应用,旨在帮助读者理解这些数据结构在文件系统和数据库系统中的重要性和效率。
19 0
数据结构与算法学习二一:多路查找树、二叉树与B树、2-3树、B+树、B*树。(本章为了解基本知识即可,不做代码学习)
|
1月前
【高阶数据结构】二叉树进阶探秘:AVL树的平衡机制与实现详解(三)
【高阶数据结构】二叉树进阶探秘:AVL树的平衡机制与实现详解
|
1月前
【高阶数据结构】二叉树进阶探秘:AVL树的平衡机制与实现详解(二)
【高阶数据结构】二叉树进阶探秘:AVL树的平衡机制与实现详解
|
1月前
|
存储
【高阶数据结构】二叉树进阶探秘:AVL树的平衡机制与实现详解(一)
【高阶数据结构】二叉树进阶探秘:AVL树的平衡机制与实现详解
|
1月前
|
Java C++
【数据结构】探索红黑树的奥秘:自平衡原理图解及与二叉查找树的比较
本文深入解析红黑树的自平衡原理,介绍其五大原则,并通过图解和代码示例展示其内部机制。同时,对比红黑树与二叉查找树的性能差异,帮助读者更好地理解这两种数据结构的特点和应用场景。
28 0
|
1月前
|
存储 算法
数据结构与算法学习十六:树的知识、二叉树、二叉树的遍历(前序、中序、后序、层次)、二叉树的查找(前序、中序、后序、层次)、二叉树的删除
这篇文章主要介绍了树和二叉树的基础知识,包括树的存储方式、二叉树的定义、遍历方法(前序、中序、后序、层次遍历),以及二叉树的查找和删除操作。
24 0