5.2-3 (有修改)二叉树ADT及存储表示
数据结构实例精讲:二叉树及其存储

数据结构实例精讲:二叉树及其存储树形结构是一类非常重要的非线性结构,它用于描述数据元素之间的层次关系,如人类社会的族谱和各种社会组织机构的表示等等。
在计算机领域中,树形结构的应用也非常广泛,磁盘文件的目录结构就是一个典型的例子。
树和二叉树是常用的树形结构,由于二叉树表示对于树的存储和运算有很大意义,可以把对于树的许多处理转换到对应的二叉树中去做,因此,本章重点讨论二叉树的有关概念、存储结构和常用操作。
5.1 树和二叉树的基本概念5.1.1 树的基本概念树是一个或多个结点组成的有限集合T,有一个特定的结点称为树的根结点,其余的结点被分成m(m≥0)个不相交的集合T1、T2、…、Tm。
,每一个集合本身又是一棵树,被称为这个根结点的子树。
图5-1所示是一棵具有10个结点的树,结点A为树的根结点,除A之外的其余结点分为3个不相交的集合T1={B,E,F}、T2={C,G}和T3={D,H,I,J},形成了结点A的3棵子树,T1、T2和T3本身也分别是一棵树。
例如,子树T1的根结点为B,其余结点又分为两个不相交的集合{E}和{F},它们形成了子树T1的根结点B的两棵子树。
图5-1 一棵具有10个结点的树树的基本术语有:孩子、双亲、兄弟:树中某结点的各子树的根称做该结点的孩子;相应地该结点称做其孩子的双亲;具有相同双亲的结点互称为兄弟。
图5-1中,结点B、C、D都是结点A的孩子,结点A是结点B的双亲,也是结点C、D的双亲,结点B、C、D互为兄弟。
结点的度:一个结点所拥有的子树的个数称为该结点的度。
图5-1中,结点A的度为3,结点B的度为2,结点E的度为0。
叶结点、分支结点:度为0的结点称为叶结点,或者称为终端结点;度不为0的结点称为分支结点,或者称为非终端结点。
图5-1中,结点A、B、C、D为分支结点,结点E、F、G、H、I、J为叶结点。
结点的层数:规定树的根结点的层数为1,其他任何结点的层数等于它的双亲结点的层数加1。
二叉树的存储结构及基本操作

二叉树的存储结构及基本操作二叉树是一种常见的数据结构,广泛应用于计算机科学领域。
二叉树具有其独特的存储结构和基本操作,下面将详细介绍。
一、二叉树的存储结构二叉树的存储结构通常有两种形式:顺序存储和链式存储。
1. 顺序存储顺序存储是将二叉树中的所有元素按照一定的顺序存储在一段连续的内存单元中,通常采用数组来表示。
对于任意一个节点i,其左孩子节点的位置为2*i+1,右孩子节点的位置为2*i+2。
这种存储方式的优点是访问速度快,但需要预先确定节点总数,且不易于插入和删除操作。
2. 链式存储链式存储是采用指针的方式将二叉树的节点链接起来。
每个节点包含数据元素以及指向左孩子节点和右孩子节点的指针。
链式存储方式的优点是易于插入和删除操作,但访问速度较慢。
二、二叉树的基本操作1. 创建二叉树创建二叉树的过程就是将数据元素按照一定的顺序插入到二叉树中。
对于顺序存储的二叉树,需要预先分配内存空间;对于链式存储的二叉树,可以直接创建节点对象并链接起来。
2. 遍历二叉树遍历二叉树是指按照某种规律访问二叉树中的所有节点,通常有前序遍历、中序遍历和后序遍历三种方式。
前序遍历的顺序是根节点-左孩子节点-右孩子节点;中序遍历的顺序是左孩子节点-根节点-右孩子节点;后序遍历的顺序是左孩子节点-右孩子节点-根节点。
对于顺序存储的二叉树,可以采用循环结构实现遍历;对于链式存储的二叉树,需要使用指针逐个访问节点。
3. 查找元素在二叉树中查找元素,需要根据一定的规则搜索所有节点,直到找到目标元素或搜索范围为空。
对于顺序存储的二叉树,可以采用线性查找算法;对于链式存储的二叉树,可以采用深度优先搜索或广度优先搜索算法。
4. 插入元素在二叉树中插入元素需要遵循一定的规则,保证二叉树的性质。
对于顺序存储的二叉树,插入操作需要移动大量元素;对于链式存储的二叉树,插入操作相对简单,只需修改指针即可。
5. 删除元素在二叉树中删除元素同样需要遵循一定的规则,保证二叉树的性质。
二叉树的存储表示

二叉树的存储表示1二叉树的顺序存储表示 2二叉树的链式存储表示 3三叉链表1二叉树的顺序存储表示二叉树的顺序存储结构的定义如下:#define MAXSIZE = 100; //暂定二叉树中节点数的最大值为100 Typedef struct {ElemType *data ; //存储空间基址(初始化时分配空间) Int nodeNum ; //二叉树中节点数 }SqBiTree ; //二叉树的顺序存储结构为了能在存储结构中反映出节点之间的逻辑关系,必须将二叉树中节点依照一定规律安排在这组存储单元中。
对于完全二叉树,只要从根起按层序存储即可。
显然,这种顺序存储结构仅适用于完全二叉树。
因为,在最坏的情况下,一个深度为 k 且只有 k 个结点的单支树(树中不存在度为 2 的结点)却需要长度为2k -1的一维数组。
二叉树的顺序存储图如图1所示:263201165402106543216(a )满二叉树(b )一般二叉树图1 顺序存储2二叉树的链式存储表示二叉树有不同的链式结构,其中最常用的是二叉链表与三叉链表。
二叉链表的结点形式如表1所示:表1链式存储date域:称为数据域,用于存储二叉树结点中的数据元素,1child域:称为左孩子指针域,用于存放指向本结点左孩子的指针(左指针)。
rchild域:称为右孩子指针域,用于存放指向本结点右孩子的指针(右指针)二叉链表中的所有存储结点通过它们的左、右指针的链接而形成一个整体。
根指针:每个二叉链表还必须有一个指向根结点的指针。
根指针具有标识二叉链表的作用,对二叉链表的访问能从根指针开始。
图2中(a)(b)表示一棵二叉树及其二叉链表。
值得注意的是,二叉链表中每个存储结点的每个指针域必须有一个值,这个值或者是指向该结点的一个孩子的指针,或者是空指针NULL。
二叉链表的类型定义如下:Typedef struct btnode *bitreptr;Struct btnode{Datatype data;Bitreptr lchild,rchild;};Bitreptr root;若二叉树为空,则root=NULL。
各种二叉树的介绍

各种二叉树的介绍
二叉树是一种常见的数据结构,每个节点最多只能有两个子节点,通常称为左子节点和右子节点。
根据二叉树的不同特性和限制,可以将其分为多种类型,包括普通二叉树、满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树等。
普通二叉树:这是最基本的二叉树形式,每个节点最多有两个子节点,且没有特定的限制条件。
满二叉树:在满二叉树中,所有叶子节点都在最后一层,且节点总数为2^n-1,其中n为层数。
也就是说,除了叶子节点外,每个节点都有两个子节点。
完全二叉树:完全二叉树的所有叶子节点都在最后一层或倒数第二层,且最后一层的叶子节点在左边连续,倒数第二层的叶子节点在右边连续。
如果将满二叉树从右至左、从下往上删除一些节点,剩余的结构就构成完全二叉树。
平衡二叉树(AVL树):平衡二叉树是一种特殊的二叉树,它要求每个节点的左子树和右子树的高度差绝对值不超过1,且每个子树也必须是一棵平衡二叉树。
这种树的查找效率通常高于普通二叉树,因此常用于需要频繁查找的场景。
此外,还有一些特殊的二叉树,如红黑树、B树、B+树等,它们具有不同的特性和应用场景。
红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它的左右子树高度差有可能大于1,但通过对节点进行旋转和重新着色等操作,可以保持树的平衡性。
B树和B+树则常用于数据库和文件系统中,它们支持对节点进行分裂和合并操作,以满足快速查找、插入和删除数据的需求。
总之,二叉树是一种非常有用的数据结构,它可以用于实现各种算法和应用,如排序、搜索、压缩、加密等。
不同类型的二叉树具有不同的特性和应用场景,需要根据具体需求进行选择和使用。
数据结构二叉树知识点总结

数据结构二叉树知识点总结二叉树是一种特殊的树状数据结构,每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。
以下是二叉树的一些重要知识点总结:1.二叉树的定义:二叉树是一个可以为空的有限节点集合,其中每个节点最多有两个子节点。
一个节点的左右子节点分别称为它的左子树和右子树。
2.二叉树的基本操作:二叉树的基本操作包括插入节点、删除节点和查找节点等。
插入操作是将新节点插入到已有的二叉树中;删除操作是删除一个节点并重新调整二叉树的结构;查找操作是在二叉树中查找指定节点。
3.二叉树的遍历:常用的二叉树遍历方法有三种:前序遍历、中序遍历和后序遍历。
前序遍历先访问根节点,然后遍历左子树和右子树;中序遍历先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树;后序遍历先遍历左子树和右子树,最后访问根节点。
4. 二叉树(BST):二叉树是一种特殊的二叉树,它的左子树中的所有节点小于根节点,右子树中的所有节点大于根节点。
因此,对于二叉树,可以快速地进行查找、插入和删除等操作,时间复杂度为O(log n),其中n为二叉树中节点的个数。
5. 平衡二叉树(AVL树):平衡二叉树是一种特殊的二叉树,它要求任意节点的左子树和右子树的高度之差不超过1、通过保持平衡,平衡二叉树可以提供更快的查找效率,时间复杂度为O(log n)。
6.完全二叉树:完全二叉树是一种特殊的二叉树,除了最后一层的叶子节点可能不满,其他层的节点必须从左到右连续存在。
完全二叉树可以使用数组来表示,利用数组的下标和二叉树的节点之间的关系进行快速访问。
7.二叉树的应用:二叉树的应用非常广泛,例如在编译器中,二叉树可以表示语法树,帮助解析和生成代码;在数据库中,二叉树可以用于创建索引,提高查询效率;在计算机图形学中,二叉树可以表示3D模型的层次结构。
总结起来,二叉树是一种常用的数据结构,它有许多基本操作和遍历方法,例如插入、删除、查找和前序、中序、后序遍历。
此外,二叉树、平衡二叉树和完全二叉树都是二叉树的特殊类型,它们在不同的应用场景中有不同的优势。
二叉树的知识点总结

02
二叉树的遍历
前序遍历
总结词
根-左-右
详细描述
前序遍历按照根节点、左子树、右子树的顺序进行遍历,首先访问根节点,然 后递归地执行左子树的遍历,最后递归地执行右子树的遍历。
中序遍历
总结词
左-根-右
详细描述
中序遍历按照左子树、根节点、右子树的顺序进行遍历,首先访问左子树,然后 访问根节点,最后递归地执行右子树的遍历。
二叉树的知识点总 结
汇报人: 202X-12-21
目录
• 二叉树的基本概念 • 二叉树的遍历 • 二叉树的构建 • 二叉树的查找操作 • 二叉树的插入和删除操作 • 二叉树的应用场景
01
二叉树的基本概念
二叉树的定义
01
二叉树是一种树形数据结构,其 中每个节点最多有两个子节点, 通常称为左子节点和右子节点。
插入和删除操作后,通过旋转来恢复 平衡。
构建满二叉树和完全二叉树
定义
满二叉树:除叶子节点外,每个节点 都有两个子节点。
完全二叉树:除最后一层外,其他各 层的节点数达到最大,且最后一层从 左向右连续地填入节点。
构建方法
对于满二叉树,每次插入新节点时, 总是将其插入到最左或最右的空位上 。
对于完全二叉树,需要按照层次顺序 插入节点,从上到下、从左到右。
后序遍历
总结词
左-右-根
详细描述
后序遍历按照左子树、右子树、根节点的顺序进行遍历,首先访问左子树,然后访问右子树,最后访问根节点。
03
二叉树的构建
构建二叉搜索树
定义:二叉搜索树(BST)是一种特殊的二叉树,其 中每个节点的左子树上的所有元素都小于该节点,右
子树上的所有元素都大于该节点。
第五章二叉树

树为空
树为空
根的左右子 树都不空
二、二叉树的性质
第1层(根) 第2层 第3层
第4层
1、若层次从1开始,则第i层最多有2 i-1个结点 2、高度为h的二叉树最多有2h -1个结点 3、任何一棵二叉树,若叶子结点数为n0,度为2的结点数 为n2,则n0 = n2 + 1
5.2.2 二叉树的性质
二叉树具有下列重要性质: 性质1: 在二叉树的第i层上至多有2i-1个结点(i>=1)。
二叉树的二叉链表存储表示
Elem val(){return data;} void setVal(const Elem e){data=e;} inline BinTreeNode<Elem>* left(){return lchild;} inline BinTreeNode<Elem>* right(){return rchild;} void setLeft(BinTreeNode<Elem>* left){lchild=left;} void setRight(BinTreeNode<Elem>* right){rchild=right;} bool isLeaf()
Elem data; BinTreeNode * lchild; BinTreeNode * rchild; public:
BinTreeNode(){lchild=rchild=NULL;} BinTreeNode(Elem e,BinNodePtr*l=NULL,
BinNodePtr*r=NULL) {data=e; lchild=l; rchild=r;} ~BinTreeNode(){}
n0,度为2的结点数为n2,则n0=n2+1。
二叉树的存储实现和基本运算

二叉树的存储实现和基本运算二叉树是一种重要的数据结构,广泛应用于计算机科学及其它相关领域。
它由节点和边组成,节点可以存储数据,边连接节点,表示它们之间的关系。
每个节点下面最多只有两个子节点,一个被称为左子节点,一个被称为右子节点。
在本文中,我们将介绍二叉树的存储实现和基本运算,帮助大家更好地了解和运用这一重要数据结构。
二叉树的存储实现二叉树有多种不同的存储方式。
其中,较为常见的有链式存储和数组存储两种方式。
链式存储:链式存储通过指针来连接二叉树的节点,具有较好的扩展性和动态性,但是空间开销较大。
链式存储的代码实现如下:```struct TreeNode {int val;TreeNode *left;TreeNode *right;TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr),right(nullptr) {}};```数组存储:数组存储是将二叉树按照层次遍历的顺序,依次存储在一个数组中。
它的优点是空间利用率高,但是对于动态变化的二叉树,需要进行大量的数据搬移,亦不够灵活。
数组存储的代码实现如下:```const int MAX_SIZE = 1000;int tree[MAX_SIZE];```在实际运用中,我们需要根据实际情况来选择存储方式。
对于频繁地插入和删除节点的情况,链式存储可能更为适合;对于静态或者求解某些特定问题的二叉树,数组存储可能更为优秀。
二叉树的基本运算二叉树的基本运算包括创建、遍历、搜索、插入、删除、求高度等等,下面我将逐一讲解。
创建:创建一个二叉树可以通过插入节点实现。
可以从根节点开始,逐个插入左右子节点,构建一个完整的二叉树。
遍历:二叉树遍历包括前序遍历、中序遍历、后序遍历和层次遍历。
其中,前序遍历是先访问根节点,再遍历左子树和右子树;中序遍历是先遍历左子树,再访问根节点和右子树;后序遍历是先遍历左右子树,再访问根节点;层次遍历是逐层遍历树节点。
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树
Content
树
1
二叉树2二叉树的遍历3
树和森林4堆和优先权队列5哈夫曼树及其应用
6
PART TWO
二叉树
•二叉树的定义和性质
•特殊二叉树
•二叉树ADT与存储表示
•二叉树的基本运算
二叉树ADT
ADT BinaryTree{
数据:
二叉树是结点的有限集合,它或者为空集合,或者由一个根和两棵子树构成,这两棵子树也是二叉树。
运算:
Create(bt):构造一棵空二叉树bt。
NewNode(x,ln,rn):创建一个新节点,该结点的值为x,ln和rn为该结点的左右孩子结点。
IsEmpty(bt):若二叉树bt为空,则返回TRUE,否则返回FALSE。
ClearTree(bt):清除二叉树bt中的所有结点,使之成为空二叉树。
Root(bt,x):若二叉树bt非空,则获取根结点中的数据,并返回TRUE,否则返回FALSE。
MakeTree(bt,x,left,right):构造一棵二叉树bt,根结点的值为x,left和right为该根结点的左右子树。
PreOrderTree(bt):先序遍历二叉树bt。
InOrderTree(bt):中序遍历二叉树bt。
PostOrderTree(bt):后序遍历二叉树bt。
……
}
性质6: 对完全二叉树中的结点,按照从上到下、从左到右依次顺
序从0开始编号,则对于编号为i的节点而言,可知:
•若i=0,则该结点为根结点
•若i>0,则该结点的父节点为⎣(i-1)/2⎦
•若2i+1<n,则该结点的左孩子为2i+1,否则无左孩子
•若2i+2<n,则该结点的右孩子为2i+2,否则无右孩子
•完全二叉树的顺序存储表示:
✓结点按从上到下、从左到右,逐层顺序存储于一块连续的存储单元(即数组)✓根结点存储在下标为0的位置,其他结点按上述性质中的编号规则依次顺序存储
50
25
75
10
29
55
80
4152701245789
365025751029558041527
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
数组A
一般的二叉树可以用数组存储吗
?
:空结点•一般二叉树的顺序存储表示
1.通过在一般二叉树中增加“空结点”,将
二叉树改造成完全二叉树;
2.将包含“空结点”的“完全二叉树”用数
组存储。
理论上可行,但可能存在较大的空间浪费!
∧:空结点
示例:设有一棵包含100个结点、且高度也是100的二叉树1
2
100
1
2
100……
100个结点2100-1个结点结论:在实际应用中,顺序存储结构往往并不适用一般的二叉树
•二叉树的链接表示
lC hild elem en t rC hild
A
B C
D E F
(a) 二叉树
A
B∧C
∧D∧∧E∧∧F∧
root
(b) 二叉树的链接表示
当前的二叉树的链接结构有利于从双亲到孩子方向的访问
•二叉树的链接表示
A
B ∧
C
∧D ∧
∧E ∧
∧F ∧
root
二叉树的链接表示
typedef struct btnode{ElemType element;
struct btnode *lChild; struct btnode *rChild;
}BTNode;
typedef struct binarytree{
BTNode * root; }BinaryTree;
二叉树的存储表示
•二叉树的链接表示(扩展)
typedef struct btnode{
ElemType element;
struct btnode*lChild;
struct btnode*rChild;
struct btnode*parent; }BTNode;
root
A
B∧C
∧D∧∧E∧∧F∧
∧
➢如果在二叉链表结点中增加一个parent 域,令它指向该结点的双亲结点,就可以实现二叉树的双向链接结构。
Good Bye NEXT:二叉树的基本运算。