1. 树形结构(了解)
1.1 概念
树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限节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个倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶子朝下。它具有的特点:
- 有一个特殊的几点,称为根节点,根节点没有前驱节点
- 除根节点外,其余节点被分成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)又是一颗与类似的字数。每颗子树的根节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。
【注意】:树形结构中,子树间不能有交集,否则就不是树形结构
1.2 概念(重要)
节点的度:一个节点含有子树的个数称为该节点的度;如下图:A的度为2
树的度:一棵树中,所有的节点度的最大值称为树的度;如下图:树的度为3
叶子节点或终端节点:度为0的节点称为叶子节点;如下图:G、H、I、J、F节点为叶子节点
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;如下图: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;如下图:B是A的孩子节点
根节点:一棵树中,没有双亲节点的节点;如下图:A
节点的层次:从根节点定义来,根为第1层,根的子节点为第2层,以此类推
树的高度:树中节点的最大层次;如下图:树的高度为4
树的以下概念只需了解,知道是什么意思即可:
非终端节点或分支节点:度不为0的节点;如下图:B、C、D、E节点为分支节点
兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点;如下图:B、C是互为兄弟节点
堂兄弟节点:双亲在同一层的节点互为堂兄弟节点;如下图:D、E是互为堂兄弟节点
节点的祖先:从根到该节点所经分支上的所有节点;如下图:A是所有节点的祖先
子孙:以某个节点为根的子树中任一节点都称为该节点的的子孙。
如下图:所有的接地那都是A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(了解)
树的结构相对线性表就比较复杂了,要存储不是起来就比较麻烦了,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 val; // 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 }
线性结构与树形结构的对比
线性结构 | 树形结构 |
第一个数据元素:无前驱 | 根节点:无双亲,唯一 |
最后一个数据元素:无后继 | 叶节点:无孩子,可以多个 |
中间元素:一个前驱,一个后继 | 中间节点:一个双亲多个孩子 |
1.4 树的应用
文件系统管理(目录和文件)
2. 二叉树
2.1 概念
二叉树是n(n>=0)个节点的有限集合,该集合或者空集(空二叉树),或者由一个根节点和两颗互不相交的、分别称为根节点的左子树和右子树的二叉树组成。
从上图可以看出:
- 二叉树不存在度大于2的节点
- 二叉树的子树有左右之分,因此二叉树是有序树
总结:对于任意的二叉树都是由以下几种情况复合而成的
大自然中的二叉树:
2.2 特殊的二叉树
满二叉树:一颗二叉树,如果每层的节点数都达到最大值,则这课二叉树就是,满二叉树。也就是说,如果一颗二叉树的层数为K,且节点总数是 2K -1,则它就是满二叉树
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 个节点的二叉树,每个节点都与深度为 K 的满二叉树中编号从0至 n-1的节点(从上到下,从左到右,依次存放)——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。
2.3 二叉树的性质
若根节点的层数为1,则一颗非空二叉树的第 i 层上最多有 2i-1 (i > 0)个节点
若只有根节点的二叉树的深度为1,则深度为 k 的二叉树的最大节点数是2k - 1(k >= 0)
对任何一颗二叉树,如果其叶子节点个数为 n0,度为2的非叶子节点个数为n2,则有n0 = n2 + 1
具有 n 个节点的完全二叉树的深度 k 为long2(n+1)上取整
对于具有 n 个节点的完全二叉树,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 i 的节点有:
若 i > 0,双亲序号:(i - 1) / 2;i = 0,i为根节点编号,无双亲节点
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:顺序存储和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,常见的表示方法有孩子表示法和孩子双亲表示法,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 }
3. 二叉树的基本操作
3.1 前置说明
在学习二叉树的基本操作前,需要先创建一颗二叉树,然后才能学习其相关的基本操作。由于现在大家对二叉树的结构掌握还不够深入,为了降低学习成本,此处手动创建一颗二叉树,快速进入二叉树的学习。
public class BinaryTree { // 节点类 static class TreeNode{ public char val; public TreeNode left; // 左节点 public TreeNode right; // 右节点 // 构造方法 public TreeNode(char val) { this.val = val; } } // 以穷举的方式 创建一颗二叉树 public TreeNode createTree() { TreeNode A = new TreeNode('A'); TreeNode B = new TreeNode('B'); TreeNode C = new TreeNode('C'); TreeNode D = new TreeNode('D'); TreeNode E = new TreeNode('E'); TreeNode F = new TreeNode('F'); TreeNode G = new TreeNode('G'); TreeNode H = new TreeNode('H'); A.left = B; A.right = C; B.left = D; B.right = E; E.right = H; C.left = F; C.right = G; return A; // 返回根节点 } }
注意:上诉代码并不是创建二叉树的方式。
回顾一下二叉树的概念:
- 空树
- 非空:根节点,根节点的左子树、根节点的右子树组成的
从概念可以看出:二叉树的定义是递归式的,因此后续的基本操作中都是按照该概念实现的。
3.2 二叉树的遍历
学习二叉树的结构,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。
1. 前序遍历
前序遍历的顺序: 根节点-> 左子树 -> 右子树
遍历演示 :
代码 :
// 前序遍历 void preOrder(TreeNode root) { // 判断是否为空树 if (root == null) { return; } // 打印当前节点的值 System.out.print(root.val + " "); // 递归左子树 preOrder(root.left); // 递归右子树 preOrder(root.right); }
2. 中序遍历
中序遍历的顺序: 左子树 -> 根结点 -> 右子树
遍历演示:
代码 :
// 中序遍历 void inOrder(TreeNode root) { if (root == null) { return; } // 递归左子树 inOrder(root.left); // 打印当前节点的值 System.out.print(root.val + " "); // 递归右子树 inOrder(root.right); }
3. 后序遍历
后序遍历的顺序: 左子树 -> 右子树 -> 根结点
代码:
// 后序遍历 void postOrder(TreeNode root) { if (root == null) { return; } // 递归左子树 postOrder(root.left); // 递归右子树 postOrder(root.right); // 打印当前节点的值 System.out.print(root.val + " "); }
测试代码:
public class Test { public static void main(String[] args) { BinaryTree binaryTree = new BinaryTree(); BinaryTree.TreeNode root = binaryTree.createTree(); System.out.print("前序遍历:"); binaryTree.preOrder(root); System.out.println(); System.out.print("中序遍历:"); binaryTree.inOrder(root); System.out.println(); System.out.print("后序遍历:"); binaryTree.postOrder(root); } }
运行结果: