数据结构与算法（四）：树和二叉树

什么是二叉树？

树的定义

树（tree）是一种抽象数据类型（ADT），用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n（n>0）个有限节点通过连接它们的边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。

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树的相关概念

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①、路径：顺着节点的边从一个节点走到另一个节点，所经过的节点的顺序排列就称为“路径”。

②、根：树顶端的节点称为根。一棵树只有一个根，如果要把一个节点和边的集合称为树，那么从根到其他任何一个节点都必须有且只有一条路径。A是根节点。

③、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；B是D的父节点。

④、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；D是B的子节点。

⑤、兄弟节点：具有相同父节点的节点互称为兄弟节点；比如上图的D和E就互称为兄弟节点。

⑥、叶节点：没有子节点的节点称为叶节点，也叫叶子节点，比如上图的A、E、F、G都是叶子节点。

⑦、子树：每个节点都可以作为子树的根，它和它所有的子节点、子节点的子节点等都包含在子树中。

⑧、节点的层次：从根开始定义，根为第一层，根的子节点为第二层，以此类推。

⑨、深度：对于任意节点n,n的深度为从根到n的唯一路径长，根的深度为0；

⑩、高度：对于任意节点n,n的高度为从n到一片树叶的最长路径长，所有树叶的高度为0；

二叉树的定义

如果了解了什么是树，那在这里二叉树也很好理解了。二叉树最基础的树类型结构，掌握二叉树的中序、前序、后序遍历方式，二叉树的插入和删除操作，为学习更复杂的二叉树打下扎实的基础

二叉树（英语：Binary tree）是每个节点最多只有两个分支（即不存在分支度大于2的节点）的树结构。通常分支被称作“左子树”或“右子树”。二叉树的分支具有左右次序，不能随意颠倒。

与普通树不同，普通树的节点个数至少为1，而二叉树的节点个数可以为0；普通树节点的最大分支度没有限制，而二叉树节点的最大分支度为2；普通树的节点无左、右次序之分，而二叉树的节点有左、右次序之分。

二叉树的特殊类型

二叉树有两种特殊类型 满二叉树 和 完全二叉树

满二叉树

满二叉树比较好理解，即一棵深度为k，且有{displaystyle 2^{egin{aligned}kend{aligned}}-1}个节点的二叉树，称为满二叉树（Full Binary Tree）。这种树的特点是每一层上的节点数都是最大节点数。

如下图所示：

fullBiTree

满二叉树是是平衡的，左右对称，具备以下特点：

1、所有叶子节点都在同一层。
2、非叶子节点的度一定是 2 (节点的度表示该节点的子树个数)。
3、同样深度的二叉树中，满二叉树的叶子节点最多。

完全二叉树

从概念上来讲，完全二叉树是指，如果对一棵有 n 个节点的二叉树按层次编号(从上到下，从左到右)，如果任意编号 i 的节点与同样深度的满二叉树中编号为 i 的节点位置完全相同，则这棵树为完全二叉树。配合下图，可以更好的理解概念：

entirelyTree

所以满二叉树一定是完全二叉树，反过来则不一定是，完全二叉树具备以下特点：

1、叶子节点只能出现在最下两层
2、如果节点的度为 1，则该节点只能有左子树，不存在只有右子树的情况。

完全二叉树用数组表示

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二叉树的遍历

二叉树的遍历分为深度优先遍历（简称：DFS）和 广度优先遍历 （简称：BFS），其中 中序、前序、后序 三种遍历方式属于深度优先遍历，广度优先遍历需要借助队列按层遍历每个节点。

深度优先遍历（DFS）

二叉树的 中序遍历、前序遍历、后序遍历 都属于深度优先遍历。前中后说的是根节点的顺序，前序访问顺序：根 -> 左 -> 右；中序访问顺序：左 -> 根 -> 右；后序访问顺序：左 -> 右 -> 根；

举个栗子：

biTree01

针对上边二叉树
前序遍历：A B D E C F G
中序遍历：D B E A F C G
后序遍历：D E B F G C A

下面是深度优先遍历相关代码：

public class PrintTree {

    public static void main(String[] args) {
        BinaryTreeNode<String> root = new BinaryTreeNode("A");
        root.left = new BinaryTreeNode("B");
        root.right = new BinaryTreeNode("C");
        root.left.left = new BinaryTreeNode("D");
        root.left.right = new BinaryTreeNode("E");
        root.right.left = new BinaryTreeNode("F");
        root.right.right = new BinaryTreeNode("G");

        PrintTree printTree = new PrintTree();
        
        printTree.preOrderTree(root);
        System.out.println("前序遍历");
        printTree.inOrderTree(root);
        System.out.println("中序遍历");
        printTree.postOrderTree(root);
        System.out.println("后序遍历");
    }

    /**
     * 前序遍历：根 -> 左 -> 右
     *
     * @param root
     */
    public void preOrderTree(BinaryTreeNode root) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        System.out.print(root.val + " ");
        preOrderTree(root.left);
        preOrderTree(root.right);
    }

    /**
     * 中序遍历：左 -> 根 -> 右
     *
     * @param root
     */
    public void inOrderTree(BinaryTreeNode root) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        preOrderTree(root.left);
        System.out.print(root.val + " ");
        preOrderTree(root.right);
    }

    /**
     * 后序遍历：左 -> 右 -> 根
     *
     * @param root
     */
    public void postOrderTree(BinaryTreeNode root) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        preOrderTree(root.left);
        preOrderTree(root.right);
        System.out.print(root.val + " ");
    }

    private static class BinaryTreeNode<T> {

        public T val;
        public BinaryTreeNode left;
        public BinaryTreeNode right;

        public BinaryTreeNode() {
        }

        public BinaryTreeNode(T value) {
            this.val = value;
        }

        public BinaryTreeNode(T val, BinaryTreeNode left, BinaryTreeNode right) {
            this.val = val;
            this.left = left;
            this.right = right;
        }

    }
}

广度优先遍历（BFS）

广度优先遍历从根节点开始借助队列，一层层的遍历二叉树。

如下图所示：

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广度优先遍历结果：A B C D E F G

public class PrintTree {

    public static void main(String[] args) {
        BinaryTreeNode<String> root = new BinaryTreeNode("A");
        root.left = new BinaryTreeNode("B");
        root.right = new BinaryTreeNode("C");
        root.left.left = new BinaryTreeNode("D");
        root.left.right = new BinaryTreeNode("E");
        root.right.left = new BinaryTreeNode("F");
        root.right.right = new BinaryTreeNode("G");

        PrintTree printTree = new PrintTree();

        printTree.breadthOrderTree(root);
        System.out.println("广度优先遍历");
    }

    /**
     * 广度优先遍历
     * @param root
     */
    public void breadthOrderTree(BinaryTreeNode root){
        if (root == null){
            return;
        }
        Queue<BinaryTreeNode> queue = new LinkedList<BinaryTreeNode>();
        queue.add(root);
        while (!queue.isEmpty()){
            BinaryTreeNode node = queue.poll();
            System.out.print(node.val + " ");
            if (node.left != null){
                queue.add(node.left);
            }
            if (node.right != null){
                queue.add(node.right);
            }
        }

    }

    private static class BinaryTreeNode<T> {

        public T val;
        public BinaryTreeNode left;
        public BinaryTreeNode right;

        public BinaryTreeNode() {
        }

        public BinaryTreeNode(T value) {
            this.val = value;
        }

        public BinaryTreeNode(T val, BinaryTreeNode left, BinaryTreeNode right) {
            this.val = val;
            this.left = left;
            this.right = right;
        }

    }
}

总结

  • 树是由边和节点构成，根节点是树最顶端的节点，它没有父节点；
  • 二叉树中，最多有两个子节点；
  • 某个节点的左子树每个节点都比该节点的关键字值小，右子树的每个节点都比该节点的关键字值大，那么这种树称为二叉搜索树，其查找、插入、删除的时间复杂度都为logN；
  • 可以通过前序遍历、中序遍历、后序遍历来遍历树，前序是根节点-左子树-右子树，中序是左子树-根节点-右子树，后序是左子树-右子树-根节点；
  • 删除一个节点只需要断开指向它的引用即可；
  • 哈夫曼树是二叉树，用于数据压缩算法，最经常出现的字符编码位数最少，很少出现的字符编码位数多一些。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/dtdx/p/13855599.html