数据结构和算法 - 树 - 相关概念

2021/9/25 20:11:15

本文主要是介绍数据结构和算法 - 树 - 相关概念,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 一、树
    • 1、空树
    • 2、节点的度
    • 3、叶子节点
    • 4、层数
    • 5、节点的深度
    • 6、高度
    • 7、树的深度等于树的高度
    • 8、有序树
    • 9、无序树
  • 二、二叉树
    • 1、二叉树的特点
    • 2、二叉树是有序树吗?
    • 3、二叉树的性质
    • 4、真二叉树
    • 5、满二叉树极其相关的性质
    • 6、完全二叉树
    • 7、完全二叉树的性质
      • 面试题目(计算叶子节点的数目)
    • 8、真二叉树,满二叉树,完全二叉树的区别
  • 三、二叉搜索树(binary search tree)
    • 1、二叉搜索树的相关性质
    • 2、二叉搜索树的接口设计

一、树

一个树只有一个根节点 父节点 兄弟节点 子节点 兄弟节点

1、空树

没有任何节点,就是空树; 一个树可以只有一个节点:就是根节点; 子树,左子树,右子树

2、节点的度

子树的个数 节点 1 的度就是 5;

节点 61 的度就是 0

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3、叶子节点

度为 0 的节点;上图中的 4 就是叶子节点 非叶子节点:度不为 0 的节点

4、层数

根节点是第一层,后面的一次递增

5、节点的深度

从根节点到当前节点的唯一路径 比如 2 的深度是 2 ; 223 的深度是 4 ;是从1 开始的, 根节点是 1 ;

6、高度

从当前节点到最远叶子节点的路径上的节点数目 比如:2 的高度是 3; 5 的高度是 2 ; 从自己本身开始,自己就是 1 ;

7、树的深度等于树的高度

8、有序树

上图中的 2 3 4 4 5 6 都是顺序排列的

9、无序树

2 3 4 5 6 之间的顺序是没有规则的; 无序树也叫做自由树;

二、二叉树

1、二叉树的特点

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(1)每个节点的度最大为 2 ; 最多拥有两个子树; 度的值为:0 1 2

(2)左子树和右子树之间是存在差异的;

(3)即使某个节点只有一颗子树,也是需要区分左子树和右子树

2、二叉树是有序树吗?

是的,因为左右子树是有严格的要求的

3、二叉树的性质

在这里插入图片描述

(3.1)非空二叉树的第 i 层,最多有 2 * i - 1 个节点 (i >= 1); 树从第一层开始计算的,不是 0 层开始计算的

(3.2)在高度为 h 二叉树上面,里面最多存在着 2^h - 1 个节点(h >= 1); 就是所有的元素都是满的;

(3.3)对于任何的非空二叉树,如果叶子节点的个数是 n0,度为 2 的节点个数为 n2 ,则有 n0 = n2 + 1

(3.4) 二叉树的边数目

4、真二叉树

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所有节点的度要么是 0 要么是 2; 对于满二叉树,相关的额定义需要严格 一些;

下面的不是真二叉树:
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5、满二叉树极其相关的性质

满二叉树的节点的度要么是 0 ,要么是 2 ,并且所有的叶子节点都是在最一层; 满二叉树是真二叉树的加强版本; 在同样高度的二叉树中,满二叉树的叶子节点的数目是最多的,总节点的数目是最多的;
满二叉树一定是真二叉树,真二叉树不一定是满二叉树;
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BYuF430n-1632539807121)(img_5.png)]

满二叉树的叶子节点的数量:2^(h - 1)
总节点的数目为:n = 2^h - 1;

6、完全二叉树

叶子节点只会出现在最后两层,并且最后一层的叶子节点都是靠着左边进行对齐的; 最后一层的叶子节点是需要靠着左边进行对齐的; 如果在最后一层是在右边对齐的,就不是完全二叉树,需要加以区别;
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-2abQc5MS-1632539807121)(img_6.png)]

7、完全二叉树的性质

度为 1 的节点只有左子树;

度为 1 的节点,要么是 0 个要么是 1 个;

完全二叉树的倒数第二层一定是一个满二叉树;

完全二叉树放满了就是满二叉树;

同样节点数量的二叉树,完全二叉树的高度是最小的;

拥有 n 个节点的二叉树,从 1 开始编号,第一个节点就是根节点,当 i > 1 的时候,它的父节点 的编号为:floor(i / 2) ;floor 是向下取整的函数;

如果 2i <= n ,左子节点的编号为: 2i;

2i > n 没有左子节点;

面试题目(计算叶子节点的数目)

一个完全二叉树有 768 个节点,求叶子节点的个数:

在这里插入图片描述
总节点数量:n n 为奇数 叶子节点的数量: n0 = (n + 1) / 2;

n 为偶数 叶子节点数量: n0 = n / 2;

结算叶子节点的数量: n0 = n / 2 + 1 / 2;

使用取整函数进行公式的统一: n0 = floor(n / 2 + 1 / 2); 完美解决
上面提到的向上,向下取整都是可以互相替换的 ceiling();

关于上面的公式总结:
叶子节点的个数:
n0 = floor((n + 1) / 2) = ceiling(n / 2)

非叶子节点的数目:
n1 + n2 = floor(n / 2) = ceiling((n - 1) / 2)

8、真二叉树,满二叉树,完全二叉树的区别

真二叉树:
所有的非叶子节点的度都是 2

满二叉树:
所有的非叶子节点的度都是 2 ,并且所有的叶子节点都在最后一层

完全二叉树:
二叉树,从左到右,从上到下面,按照顺序依次的,进行放置数据;

三、二叉搜索树(binary search tree)

在这里插入图片描述

// 二叉搜索树也叫做二叉查找树或者二叉排序树
public class BinarySearchTree {
}

1、二叉搜索树的相关性质

1、任意一个节点的值都是大于其左子树的所有节点的值
2、任意一个节点的额值都小于其右子树的所有节点的值
3、左右子树也是一颗二叉搜索树

二叉搜索树可以大大提高搜索数据的效率;
二叉搜索树存储的元素必须是可以进行比较的,比如 int double 等;

2、二叉搜索树的接口设计

在这里插入图片描述
二叉树的插入,删除元素的操作,和插入的顺序是没有关系的,所以说二叉树是没有索引的相关概念的,也就是说,用不到;



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