数据结构之二叉树概述

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二叉树,树,森林遍历之间的对应关系

二叉树,树,森林遍历之间的对应关系

二叉树,树,森林遍历之间的对应关系一、引言在计算机科学中,数据结构是非常重要的知识点之一。

而树这一数据结构,作为基础的数据结构之一,在软件开发中有着广泛的应用。

本文将重点探讨二叉树、树和森林遍历之间的对应关系,帮助读者更加全面地理解这些概念。

二、二叉树1. 二叉树的定义二叉树是一种特殊的树结构,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。

二叉树可以为空,也可以是一棵空树。

2. 二叉树的遍历在二叉树中,有三种常见的遍历方式,分别是前序遍历、中序遍历和后序遍历。

在前序遍历中,节点的访问顺序是根节点、左子树、右子树;在中序遍历中,节点的访问顺序是左子树、根节点、右子树;在后序遍历中,节点的访问顺序是左子树、右子树、根节点。

3. 二叉树的应用二叉树在计算机科学领域有着广泛的应用,例如用于构建文件系统、在数据库中存储有序数据、实现算法中的搜索和排序等。

掌握二叉树的遍历方式对于理解这些应用场景非常重要。

三、树1. 树的定义树是一种抽象数据类型,由n(n>0)个节点组成一个具有层次关系的集合。

树的特点是每个节点都有零个或多个子节点,而这些子节点又构成了一颗子树。

树中最顶层的节点称为根节点。

2. 树的遍历树的遍历方式有先根遍历、后根遍历和层次遍历。

在先根遍历中,节点的访问顺序是根节点、子树1、子树2...;在后根遍历中,节点的访问顺序是子树1、子树2...,根节点;在层次遍历中,节点的访问顺序是从上到下、从左到右依次访问每个节点。

3. 树的应用树广泛用于分层数据的表示和操作,例如在计算机网络中的路由算法、在操作系统中的文件系统、在程序设计中的树形结构等。

树的遍历方式对于处理这些应用来说至关重要。

四、森林1. 森林的定义森林是n(n>=0)棵互不相交的树的集合。

每棵树都是一颗独立的树,不存在交集。

2. 森林的遍历森林的遍历方式是树的遍历方式的超集,对森林进行遍历就是对每棵树进行遍历的集合。

3. 森林的应用森林在实际编程中经常用于解决多个独立树结构的问题,例如在数据库中对多个表进行操作、在图像处理中对多个图形进行处理等。

数据结构树的种类

数据结构树的种类

数据结构树的种类树是一种基本的数据结构,用于表示具有层次结构的数据。

它由一组节点组成,其中的每个节点都可以有零个或多个子节点。

树可以有不同的种类,每种种类具有不同的特点和应用场景。

以下是一些常见的树的种类:1. 二叉树(Binary Tree):二叉树是一种每个节点最多只有两个子节点的树结构。

它可以是空树,或者由一个根节点、左子树和右子树组成。

二叉树具有简单的结构,常用于二分和排序。

2. 二叉树(Binary Search Tree):二叉树是一种具有以下特点的二叉树:左子树中的所有节点都比根节点小,右子树中的所有节点都比根节点大。

二叉树支持快速的查找、插入和删除操作,并在树中保持有序性。

3. 平衡二叉树(Balanced Binary Tree):平衡二叉树是一种二叉树,但它在插入和删除节点时会自动调整树的结构以保持树的平衡性。

平衡二叉树的常见实现包括 AVL 树和红黑树,它们可以提供在最坏情况下仍保持对数时间复杂度的查找、插入和删除操作。

4. B树(B-Tree):B树是一种自平衡的树结构,它具有以下特点:每个节点可以有多个子节点,每个节点中的键值有序排列,并且每个节点中的键值数量有一个上限和下限。

B树通常用于大规模数据的存储和数据库系统。

5. Trie树(Trie Tree):Trie树,也称为字典树或前缀树,是一种专门用于处理字符串集合的树结构。

Trie树的每个节点都代表一个字符串前缀,通过将字符逐级插入树中,可以高效地完成字符串的和查找操作。

6. 线段树(Segment Tree):线段树是一种用于处理区间查询问题的树结构。

它将要处理的区间划分为一系列离散的线段,并为每个线段创建一个节点。

线段树可以高效地回答关于区间的统计性质,如区间最小值、区间最大值、区间和等。

7. 堆(Heap):堆是一种完全二叉树,它具有以下特点:对于每个节点,它的值都大于等于(或小于等于)它的子节点的值。

堆被广泛应用于优先队列、排序算法(如堆排序)以及图算法中。

数据结构二叉树先序中序后序考研题目

数据结构二叉树先序中序后序考研题目

数据结构二叉树先序中序后序考研题目
摘要:
一、二叉树的基本概念和性质
二、二叉树的遍历方式
三、考研题目中关于二叉树的问题
正文:
一、二叉树的基本概念和性质
二叉树是一种非常重要的数据结构,在计算机科学中有着广泛的应用。

它由一个根节点和两个子节点组成,每个节点也可以有零个或多个子节点。

二叉树具有以下几个重要的性质:
1.每个节点最多只有两个子节点,即左子节点和右子节点。

2.所有节点的左子节点都比它小,所有节点的右子节点都比它大。

3.每个节点的左子树和右子树也是二叉树。

二、二叉树的遍历方式
二叉树的遍历方式有三种:先序遍历、中序遍历和后序遍历。

先序遍历:根节点- > 左子树- > 右子树
中序遍历:左子树- > 根节点- > 右子树
后序遍历:左子树- > 右子树- > 根节点
三、考研题目中关于二叉树的问题
在考研题目中,关于二叉树的问题通常涉及以下几个方面:
1.二叉树的遍历:要求根据二叉树的结构,写出其先序遍历、中序遍历或
后序遍历。

2.二叉树的应用:要求利用二叉树解决具体问题,例如求二叉树的高度、求两个二叉树的最近公共祖先等。

3.二叉树的结构:要求根据二叉树的遍历结果,画出其结构图或者判断其是否存在。

以上就是关于数据结构中二叉树的基本概念、遍历方式和在考研题目中的应用的介绍。

数据结构之二叉树(BinaryTree)

数据结构之二叉树(BinaryTree)

数据结构之⼆叉树(BinaryTree)⽬录导读 ⼆叉树是⼀种很常见的数据结构,但要注意的是,⼆叉树并不是树的特殊情况,⼆叉树与树是两种不⼀样的数据结构。

⽬录 ⼀、⼆叉树的定义 ⼆、⼆叉树为何不是特殊的树 三、⼆叉树的五种基本形态 四、⼆叉树相关术语 五、⼆叉树的主要性质(6个) 六、⼆叉树的存储结构(2种) 七、⼆叉树的遍历算法(4种) ⼋、⼆叉树的基本应⽤:⼆叉排序树、平衡⼆叉树、赫夫曼树及赫夫曼编码⼀、⼆叉树的定义 如果你知道树的定义(有限个结点组成的具有层次关系的集合),那么就很好理解⼆叉树了。

定义:⼆叉树是n(n≥0)个结点的有限集,⼆叉树是每个结点最多有两个⼦树的树结构,它由⼀个根结点及左⼦树和右⼦树组成。

(这⾥的左⼦树和右⼦树也是⼆叉树)。

值得注意的是,⼆叉树和“度⾄多为2的有序树”⼏乎⼀样,但,⼆叉树不是树的特殊情形。

具体分析如下⼆、⼆叉树为何不是特殊的树 1、⼆叉树与⽆序树不同 ⼆叉树的⼦树有左右之分,不能颠倒。

⽆序树的⼦树⽆左右之分。

2、⼆叉树与有序树也不同(关键) 当有序树有两个⼦树时,确实可以看做⼀颗⼆叉树,但当只有⼀个⼦树时,就没有了左右之分,如图所⽰:三、⼆叉树的五种基本状态四、⼆叉树相关术语是满⼆叉树;⽽国际定义为,不存在度为1的结点,即结点的度要么为2要么为0,这样的⼆叉树就称为满⼆叉树。

这两种概念完全不同,既然在国内,我们就默认第⼀种定义就好)。

完全⼆叉树:如果将⼀颗深度为K的⼆叉树按从上到下、从左到右的顺序进⾏编号,如果各结点的编号与深度为K的满⼆叉树相同位置的编号完全对应,那么这就是⼀颗完全⼆叉树。

如图所⽰:五、⼆叉树的主要性质 ⼆叉树的性质是基于它的结构⽽得来的,这些性质不必死记,使⽤到再查询或者⾃⼰根据⼆叉树结构进⾏推理即可。

性质1:⾮空⼆叉树的叶⼦结点数等于双分⽀结点数加1。

证明:设⼆叉树的叶⼦结点数为X,单分⽀结点数为Y,双分⽀结点数为Z。

《二叉树的概念》课件

《二叉树的概念》课件
过程中进行一些特定的操作。
05
二叉树的应用
Chapter
在数据结构中的应用
二叉搜索树
二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它的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。这种数据结构可以用于快速查找 、插入和删除操作。
AVL树和红黑树
这两种二叉树都是自平衡二叉搜索树,它们通过调整节点的左右子树的高度来 保持树的平衡,从而在插入、删除等操作时具有较好的性能。
VS
详细描述
平衡二叉树的特点是,它的左右子树的高 度差不会超过1,且左右子树都是平衡二 叉树。平衡二叉树的性质还包括,它的所 有叶节点的层数相等,且所有非叶节点的 左右子树的高度差不超过1。平衡二叉树 的查找、插入和删除操作的时间复杂度为 O(log n),其中n为节点数。
04
二叉树的遍历
Chapter
决策树
在机器学习和人工智能领域,决策树 是一种重要的分类和回归方法。其基 础结构就是二叉树,通过构建决策树 ,可以解决分类和回归问题。
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感谢观看
代码表示法
总结词:严谨规范
详细描述:使用编程语言的语法结构来表示二叉树,每个节点用对象或结构体表示,节点间的关系通 过指针或引用表示,严谨规范,易于编写和调试。
03
二叉树的性质
Chapter
深度最大的二叉树
总结词
深度最大的二叉树是指具有最大 可能深度的二叉树。
详细描述
在二叉树中,深度最大的二叉树 是满二叉树,即每个层级都完全 填满,没有空缺的节点。满二叉 树的深度等于其节点总数减一。
02
二叉树的表示方法
Chapter
图形表示法
总结词:直观明了
详细描述:通过图形的方式展示二叉树的结构,每个节点用圆圈或方框表示,节 点间的关系用线段表示,直观易懂,易于理解。

二 叉 树

二 叉 树

下图是1.2中所示的完全二叉树的顺序存储示意图。
例如,bt[3]
3=/12, 即在bt[1]中,其左
孩子在bt[2i]=bt[6]中,右孩子在bt[2i+1]=bt[7]中。
目录
二 叉 树
2)一般二叉树的顺序存储 一般的二叉树采取的办法是按完全二叉树的形式补齐 二叉树所缺少的结点,对补齐后的二叉树进行编号,将二 叉树的原有结点按编号存储到一维数组中。 下图给出了一棵一般二叉树改造后的完全二叉树形态 和其顺序存储状态示意图。
目录
二 叉 树
2021年1月30日星期六
性质3 对于一棵非空的二叉树,如果叶子结点数 为n0,度数为2的结点数为n2,则有n0=n2+1。
性质4 具有n个结点的完全二叉树的深度k log2n +1。
性质5 对于具有n个结点的完全二叉树,如果按照 」 从上到下和从左到右的顺序对二叉树中的所有结点从1
则ki无左孩子结点,即ki是叶子结点。因此完全二叉
树中编号i> n / 2 的结点必定是叶子结点。 (3)若2i+1≤n,则ki的右孩子结点编号是2i+1;
否则ki无右孩子结点。
目录
二 叉 树
2021年1月30日星期六
可用一维数组bt[]存放一棵完全二叉树,将标号 为i的结点的数据元素存放在分量bt[i]中,bt[0]不 用或用来存储结点数目。
typedef struct BiTNode { // 结点结构
ElemType data;
2021年1月30日星期六
目录
二 叉 树
二叉树、树及有序树是有区别的,二叉树不是树的特 例,主要差别在于二叉树的子树有左右之分。
在有序树中,虽然一个结点的孩子之间是有左右次序 的,但若该结点只有一个孩子时,就无须区分其左右次序。

简述二叉树的五种形态

简述二叉树的五种形态

简述二叉树的五种形态二叉树是一种常用的数据结构,它由节点组成,每个节点最多有两个子节点。

根据节点的分布情况,二叉树可以分为五种形态,分别是满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树、搜索二叉树和线索二叉树。

一、满二叉树满二叉树是指除了叶子节点外,每个节点都有两个子节点的二叉树。

也就是说,满二叉树的所有层都是满的,并且最后一层的叶子节点都靠左排列。

满二叉树的节点数可以通过公式计算得到,假设树的高度为h,则节点数为2^h - 1。

满二叉树的特点是结构简单,查找速度快。

在满二叉树中,任意两个节点的路径长度都相同。

二、完全二叉树完全二叉树是指除了最后一层之外,其他层都是满的,并且最后一层的叶子节点都靠左排列的二叉树。

完全二叉树的特点是节点数较少,结构相对简单。

完全二叉树通常用数组来表示,因为它的节点之间的关系可以通过数组的下标来表示。

在完全二叉树中,任意一个节点的左子节点的下标为2i,右子节点的下标为2i+1。

三、平衡二叉树平衡二叉树是指左右子树的高度差不超过1的二叉树。

平衡二叉树的特点是查找、插入和删除的时间复杂度都为O(logn),其中n是节点的数量。

平衡二叉树的高度可以通过节点的平衡因子来计算,平衡因子定义为左子树的高度减去右子树的高度。

平衡因子的取值范围为-1、0和1,当平衡因子的绝对值大于1时,需要通过旋转操作来调整树的平衡性。

四、搜索二叉树搜索二叉树,也称为二叉搜索树或排序二叉树,是一种特殊的二叉树。

它的特点是对于树中的任意一个节点,其左子树中的所有节点都小于它,右子树中的所有节点都大于它。

搜索二叉树的中序遍历结果是一个递增的有序序列。

搜索二叉树的特点是可以快速地查找某个节点,时间复杂度为O(logn),其中n是节点的数量。

但是,如果搜索二叉树不平衡,即左子树或右子树过深,则会导致查找的时间复杂度退化为O(n)。

五、线索二叉树线索二叉树是对二叉树进行了优化的数据结构,它通过添加指向前驱和后继节点的线索,使得遍历操作更加高效。

二叉排序树的概念

二叉排序树的概念

二叉排序树的概念
二叉排序树,也称为二叉搜索树(Binary Search Tree,BST),是一种常用的数据结构,它具有以下特点:
1、结构特点:二叉排序树是一种二叉树,其中每个节点最多有两个子节点(左子节点和右子节点),且满足以下性质:
(1)左子树上的所有节点的值都小于根节点的值;
(2)右子树上的所有节点的值都大于根节点的值;
(3)左右子树都是二叉排序树。

2、排序特性:由于满足上述性质,二叉排序树的中序遍历结果是一个有序序列。

即,对二叉排序树进行中序遍历,可以得到一个递增(或递减)的有序序列。

3、查找操作:由于二叉排序树的排序特性,查找某个特定值的节点非常高效。

从根节点开始,比较目标值与当前节点的值的大小关系,根据大小关系选择左子树或右子树进行进一步的查找,直到找到目标值或者遍历到叶子节点为止。

4、插入和删除操作:插入操作将新节点按照排序规则插入到合适的位置,保持二叉排序树的特性;删除操作涉及节点的重新连接和调整,保持二叉排序树的特性。

二叉排序树的优点在于它提供了高效的查找操作,时间复杂度为O(log n),其中n为二叉排序树中节点的个数。

它也可以支持其他常见的操作,如最小值和最大值查找、范围查找等。

然而,二叉排序树的性能受到数据的分布情况的影响。

当数据分
布不均匀时,树的高度可能会增加,导致查找操作的效率下降。

为了解决这个问题,可以采用平衡二叉树的变种,如红黑树、AVL 树等,以保持树的平衡性和性能。

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数据结构之二叉树第一篇:数据结构之链表第二篇:数据结构之栈和队列在这篇文章里面,我们主要探讨和树相关的话题。

首先,我们来对树进行定义:树是n(n>= 0)个节点的有限集。

在任何一个非空树中:(1)有且仅有一个特定的称为“根”的节点;(2)当n>1时,其余节点可分为m(m>0)个互相相关的有限集T1、T2、T3……,其中每一个集合本身又是一棵树,并且称为根的子树。

对于我们这篇文章里讨论的二叉树,它是一种特殊的树形结构,每个节点至多只有两颗子树,并且子树有左右之分,其次序不能随意颠倒。

接下来,我们使用java代码来定义一棵树:1public class BinNode {2private int m_Value;3private BinNode m_Left;4private BinNode m_Right;5public void setValue(int m_Value) {6this.m_Value = m_Value;7 }8public int getValue() {9return m_Value;10 }11public void setLeft(BinNode m_Left) {12this.m_Left = m_Left;13 }14public BinNode getLeft() {15return m_Left;16 }17public void setRight(BinNode m_Right) {18this.m_Right = m_Right;19 }20public BinNode getRight() {21return m_Right;22 }2324public boolean isLeaf()25 {26return m_Left == null && m_Right == null;27 }28 }下面,开始讨论和二叉树相关的话题•构造二叉树,给出一个已排序的整型数组,如何根据它来构造一个BST(二叉搜索树)。

思路:二叉搜索树的特点是左子树的值<=父节点的值<=右子树的值。

我们可以从下标0开始遍历数组,然后依次创建树节点,这样下来,对于树的根节点来说,只有右子树,没有左子树,整个树不是平衡二叉树。

为了优化这一点,我们可以将数组的中间元素作为根节点,前半部分的值作为树的左子树,后半部分的值作为树的右子树,然后使用递归依次构建。

1public static BinNode buildTree(int[] arrValue)2 {3if(arrValue == null) return null;4 BinNode root = new BinNode();5 buildTree(arrValue, 0, arrValue.length - 1, root);6return root;7 }89private static void buildTree(int[] arrValue, int startPos, int endPos, BinNode tree)10 {11if (startPos > endPos) return;1213int midPos = startPos + (endPos - startPos)/2;14if (tree == null)15 {16 tree = new BinNode();17 }18 tree.setValue(arrValue[midPos]);1920if (midPos - 1 >= startPos)21 {22 BinNode left = new BinNode();23 tree.setLeft(left);24 buildTree(arrValue, startPos, midPos - 1, left);25 }26if (endPos >= midPos + 1)27 {28 BinNode right = new BinNode();29 tree.setRight(right);30 buildTree(arrValue, midPos + 1, endPos, right);31 }32 }•树的遍历(前序遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历)思路:可以采用递归或者非递归的方式进行遍历前序遍历1public static void preOrder(BinNode tree)2 {3if (tree == null)4 {5return;6 }7 System.out.println(tree.getValue());8 preOrder(tree.getLeft());9 preOrder(tree.getRight());10 }1public static void preOrder2(BinNode tree)2 {3if (tree == null) return;4 Stack stack = new Stack(10);5 BinNode temp = tree;6while(temp != null)7 {8 System.out.println(temp.getValue());9if (temp.getRight() != null)stack.push(temp.getRight());10 temp = temp.getLeft();11 }12while(stack.get_Count() > 0)13 {14 temp = (BinNode)stack.pop();15 System.out.println(temp.getValue());16while(temp != null)17 {18if (temp.getRight() != null)19 {20 stack.push(temp.getRight());21 }22 temp = temp.getLeft();23 }24 }25 }中序遍历1public static void inOrder(BinNode tree)2 {3if (tree == null)4 {5return;6 }7 inOrder(tree.getLeft());8 System.out.println(tree.getValue());9 inOrder(tree.getRight());10 }1public static void inOrder2(BinNode tree)2 {3if (tree == null) return;4 Stack stack = new Stack(10);5 BinNode temp = tree;6while(temp != null)7 {8 stack.push(temp);9 temp = temp.getLeft();10 }11while(stack.get_Count() > 0)12 {13 temp = (BinNode)stack.pop();14 System.out.println(temp.getValue());15if (temp.getRight() != null)16 {17 temp = temp.getRight();18 stack.push(temp);19while(temp != null)20 {21if (temp.getLeft() != null)22 {23 stack.push(temp.getLeft());24 }25 temp = temp.getLeft();26 }27 }28 }29 }后序遍历1public static void postOrder(BinNode tree)2 {3if (tree == null)4 {5return;6 }7 postOrder(tree.getLeft());8 postOrder(tree.getRight());9 System.out.println(tree.getValue());10 }1public static void postOrder2(BinNode tree)2 {3if (tree == null) return;4 Stack stack = new Stack(10);5 BinNode temp = tree;6while(temp != null)7 {8 stack.push(temp);9 temp = temp.getLeft();10 }1112while(stack.get_Count() > 0)13 {14 BinNode lastVisited = temp;15 temp = (BinNode)stack.pop();16if (temp.getRight() == null || temp.getRight() == lastVisited)17 {18 System.out.println(temp.getValue());19 }20else if (temp.getLeft() == lastVisited)21 {22 stack.push(temp);23 temp = temp.getRight();24 stack.push(temp);25while(temp != null)26 {27if (temp.getLeft() != null)28 {29 stack.push(temp.getLeft());30 }31 temp = temp.getLeft();32 }33 }34 }35 }层次遍历1public static void printTree(BinNode tree)2 {3if (tree == null)4 {5return;6 }7 Queue queue = new Queue(10);8 queue.enQueue(tree);9while(queue.get_Count() > 0)10 {11 BinNode temp = (BinNode) queue.deQueue();12 System.out.println(temp.getValue());13if (temp.getLeft() != null)queue.enQueue(temp.getLeft());14if (temp.getRight() != null)queue.enQueue(temp.getRight());15 }16 }•判断二叉树是否是平衡二叉树思路:平衡二叉树的特点是左右子树的深度差不能大于1,采用递归的方式。

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