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计算机基础 |
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树就是一种类似现实生活中的树的数据结构(倒置的树)。任何一颗非空树只有一个根节点。
一棵树具有以下特点:
下图就是一颗树,并且是一颗二叉树。
如上图所示,通过上面这张图说明一下树中的常用概念:
关于树的深度和高度的定义可以看 stackoverflow 上的这个问题:What is the difference between tree depth and height? 。
二叉树(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。
二叉树 的分支通常被称作“左子树”或“右子树”。并且,二叉树 的分支具有左右次序,不能随意颠倒。
二叉树 的第 i 层至多拥有 2^(i-1)
个节点,深度为 k 的二叉树至多总共有 2^(k+1)-1
个节点(满二叉树的情况),至少有 2^(k) 个节点(关于节点的深度的定义国内争议比较多,我个人比较认可维基百科对节点深度的定义)。
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(2^k) -1 ,则它就是 满二叉树。如下图所示:
除最后一层外,若其余层都是满的,并且最后一层或者是满的,或者是在右边缺少连续若干节点,则这个二叉树就是 完全二叉树 。
大家可以想象为一棵树从根结点开始扩展,扩展完左子节点才能开始扩展右子节点,每扩展完一层,才能继续扩展下一层。如下图所示:
完全二叉树有一个很好的性质:父结点和子节点的序号有着对应关系。
细心的小伙伴可能发现了,当根节点的值为 1 的情况下,若父结点的序号是 i,那么左子节点的序号就是 2i,右子节点的序号是 2i+1。这个性质使得完全二叉树利用数组存储时可以极大地节省空间,以及利用序号找到某个节点的父结点和子节点,后续二叉树的存储会详细介绍。
平衡二叉树 是一棵二叉排序树,且具有以下性质:
平衡二叉树的常用实现方法有 红黑树、AVL 树、替罪羊树、加权平衡树、伸展树 等。
在给大家展示平衡二叉树之前,先给大家看一棵树:
你管这玩意儿叫树???
没错,这玩意儿还真叫树,只不过这棵树已经退化为一个链表了,我们管它叫 斜树。
如果这样,那我为啥不直接用链表呢?
谁说不是呢?
二叉树相比于链表,由于父子节点以及兄弟节点之间往往具有某种特殊的关系,这种关系使得我们在树中对数据进行搜索和修改时,相对于链表更加快捷便利。
但是,如果二叉树退化为一个链表了,那么那么树所具有的优秀性质就难以表现出来,效率也会大打折,为了避免这样的情况,我们希望每个做 “家长”(父结点) 的,都 一碗水端平,分给左儿子和分给右儿子的尽可能一样多,相差最多不超过一层,如下图所示:
二叉树的存储主要分为 链式存储 和 顺序存储 两种:
和链表类似,二叉树的链式存储依靠指针将各个节点串联起来,不需要连续的存储空间。
每个节点包括三个属性:
可是 JAVA 没有指针啊!
那就直接引用对象呗(别问我对象哪里找)
顺序存储就是利用数组进行存储,数组中的每一个位置仅存储节点的 data,不存储左右子节点的指针,子节点的索引通过数组下标完成。根结点的序号为 1,对于每个节点 Node,假设它存储在数组中下标为 i 的位置,那么它的左子节点就存储在 2 _ i 的位置,它的右子节点存储在下标为 2 _ i+1 的位置。
一棵完全二叉树的数组顺序存储如下图所示:
大家可以试着填写一下存储如下二叉树的数组,比较一下和完全二叉树的顺序存储有何区别:
可以看到,如果我们要存储的二叉树不是完全二叉树,在数组中就会出现空隙,导致内存利用率降低
二叉树的先序遍历,就是先输出根结点,再遍历左子树,最后遍历右子树,遍历左子树和右子树的时候,同样遵循先序遍历的规则,也就是说,我们可以递归实现先序遍历。
代码如下:
public void preOrder(TreeNode root){
if(root == null){
return;
}
system.out.println(root.data);
preOrder(root.left);
preOrder(root.right);
}
二叉树的中序遍历,就是先递归中序遍历左子树,再输出根结点的值,再递归中序遍历右子树,大家可以想象成一巴掌把树压扁,父结点被拍到了左子节点和右子节点的中间,如下图所示:
代码如下:
public void inOrder(TreeNode root){
if(root == null){
return;
}
inOrder(root.left);
system.out.println(root.data);
inOrder(root.right);
}
二叉树的后序遍历,就是先递归后序遍历左子树,再递归后序遍历右子树,最后输出根结点的值
代码如下:
public void postOrder(TreeNode root){
if(root == null){
return;
}
postOrder(root.left);
postOrder(root.right);
system.out.println(root.data);
}
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