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如何做自己的网站后台,广告买卖网,阿里云建设网站好不好,南京做企业网站文章目录 树树定义专业术语树分类 二叉树分类存储连续存储(完全二叉树)链式存储一般树的存储森林的存储 线索二叉树哈夫曼树构造步骤 遍历先序遍历中序遍历后续遍历 链式二叉树遍历具体代码已知两种遍历序列求原始二叉树已知先序和中序求后序已知中序和后…

文章目录

    • 树定义
    • 专业术语
    • 树分类
  • 二叉树
    • 分类
    • 存储
      • 连续存储(完全二叉树)
      • 链式存储
      • 一般树的存储
      • 森林的存储
    • 线索二叉树
    • 哈夫曼树
      • 构造步骤
    • 遍历
      • 先序遍历
      • 中序遍历
      • 后续遍历
    • 链式二叉树遍历具体代码
    • 已知两种遍历序列求原始二叉树
      • 已知先序和中序求后序
      • 已知中序和后序求先序
      • 已知先序和后序求中序
  • 树的应用

树定义

像这种有层次关系进行存储的,就是一棵树,是非线性结构。
在这里插入图片描述
以递归的方式进行定义。

专业定义:

  • 有且只有一个称为根的节点。
  • 有若干个互不相交的子树,这些子树本身也是一棵树。

通俗定义:

  • 树是由节点和边组成。
  • 每一个节点节点只有一个父节点但可以有多个子节点。
  • 有一个节点例外,该节点没有父节点,此节点称为根节点。

专业术语

  • 节点:就是一个个的圈。
  • 父节点:和当前节点上一个紧挨着的节点。
  • 子节点:父节点下连着的子节点。
  • 子孙:父节点下的所有节点。
  • 深度:从根节点到最底层的层数称为深度。
  • 叶子节点:没有子节点的节点。
  • 非终端节点:实际上就是非叶子节点,有子节点的节点。
  • 根节点:看有没有子节点。
  • 度:子节点的个数称为度。

树分类

  • 一般树:任意一个节点的子节点的个数都不受限制
  • 二叉树:任意一个节点的子节点个数最多两个,且子节点的位置不可更改。
  • 森林:有互不相交的,一般的树合在一起,就是森林。

二叉树

分类

  • 一般二叉树
  • 满二叉树:在不增加树的层数的前提下,无法再多添加一个节点的二叉树就是满二叉树。
  • 完全二叉树:如果只是删除了满二叉树最底层最右边的连续若干个节点,这样形成的二叉树就是完全的二叉树。
    满二叉树是完全二叉树的一个特例。

存储

连续存储(完全二叉树)

要把一颗一般的二叉树以数组方式存储的话,必须先把这个一般的二叉树转化为完全二叉树。

eg:
在这里插入图片描述
首先这不是一个完全二叉树,因为完全二叉树先是一个满的二叉树,后来再在最底一层砍。所以要使用连续存储就必须先把这个二叉树变成完全二叉树。

在这里插入图片描述
先变成满二叉树,再把最底层的最右边得到删掉,就成了完全二叉树。
在这里插入图片描述
黄色线框的可以不保存。(先转化成满二叉树,再把最后一层最右边开始的点删掉,就是完全二叉树)红色的是有效节点,别人是无法通过零散的红色有效节点还原二叉树的本来面目的。(排序通过先中后进行排序。)
树是非线性的,将非线性的数转换成线性结构的,结果是不知道的。
数组只能以完全二叉树的方式进行存储,即不能只存放有效节点,因为通过先中后进行排序后,还原不了其本来的面目。所以把所有点都存进去,才好还原。

优点:查找某个节点的父节点和子节点很快。
缺点:耗用内存空间过大。

链式存储

通过指针域弄成一个连续的存储。

一般树的存储

  1. 双亲表示法:求父节点很方便,因为跟的是下标。
  2. 孩子表示法:求子节点方便,跟着的是子节点。
  3. 双亲孩子表示法:有链表,有数组,有下标,指针域,求父节点与子节点都很方便,就是代码复杂。
  4. 二叉树表示法:把一个普通树转化成二叉树来存储,具体转换方法是,设法保证任意一个节点左指针域指向它的第一个孩子,右指针域指向它的下一个兄弟节点,只要能满足此条件,就能把一个普通的数转化为二叉树。(转化时,只有左边的孩子,右边都是与孩子并列的兄弟,即一个普通的数转化为二叉树就没有右子树。例如下方的2,3,4,5,真正是孩子的只有2,然后3,4,5都是与其并列的项,排在右边。3也没有左兄弟,所以把4排在右边,5就同理了。)
    eg如下,将一个普通的树转化为二叉树。
    在这里插入图片描述

森林的存储

几个树互不相交,就组成了一个森林。
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先把森林转化为一个二叉树,再进行存储。而森林的二叉树存储规则为:把B当A的兄弟,把G当B的兄弟。
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森林转成二叉树的步骤与之前一般树转化为二叉树也是一致的。

线索二叉树

当用二叉链表作为二叉树的存储结构时,可以很方便地找到某个结点的左右孩子;但一般情况下,无法直接找到该结点在某种遍历序列中的前驱和后继结点。
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因为还剩下了n+1个指针域,将其利用起来,存储前驱后继指针的地址,称此为线索。
在这里插入图片描述
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可以用ltag与rtag的方式来区分是否为孩子还是线索。(左孩子与前驱,右孩子与后继)

//线索二叉树的结点结构
typedef struct BiThrNode{int data;int ltag, rtag;struct BiThrNode *lchild, rchild;
}BiThrNode, *BiThrTree;

在这里插入图片描述
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因为首尾还有两个指针域悬空,可以增加一个头结点,让其指向头结点。
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哈夫曼树

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相当于把一个带权重的树进行重排,排成一个考虑权重最优的二叉树。

构造步骤

在这里插入图片描述
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两个权重相同的直接连接,权重不相同的按照权重小的为左孩子,权重大的为右孩子的原则,进行排列。

遍历

把非线性的树转化成非线性的序列。

先序遍历

先访问根节点,再先序访问左子树,再先序访问右子树。假设二叉树如下:
在这里插入图片描述

运用递归的思想,先访问根节点A,再先序访问左子树,再先序访问右子树。在访问左子树的时候,因为左子树也是一棵树,所以会又绕到了先访问根节点B,再顺着来看左子树与右子树,即B的左子树为D,B没有右子树,因为D没有左子树以及右子树,为空,则此次递归结束,BD访问完毕;紧接着先序遍历A的右子树,右子树是个二叉树,再从根节点开始,再遍历左子树,再遍历右子树。都访问完毕之后,才是访问完毕。
eg:
在这里插入图片描述
最后的遍历节点就是ABCDEFLQMNS。

中序遍历

中序遍历左子树,再访问根节点,再中序遍历右子树。
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先中序遍历左子树,B的左子树为空,所以先访问左子树的根节点,即为B,所以先B,B访问完访问B的右子树,也是非空的,所以递归思想,B的右子树先去中序遍历左子树,B的左子树为C的左子树,所以先访问D,再访问根节点C,再访问E。
最后顺序为BDCEALFNQM

eg:
在这里插入图片描述

遍历顺序:BDCAMQELN

后续遍历

中序遍历左子树,中序遍历右子树,再访问根节点。遍历都是以根节点的顺序来判断的。
eg:
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遍历顺序:BDMFLECA(先全部的左,再全部的右,最后根)

在这里插入图片描述

遍历顺序:NWTSFPLQM

链式二叉树遍历具体代码

# include <stdio.h>
# include <malloc.h>struct BTNode
{char data;struct BTNode * pLchild; struct BTNode * pRchild;
};void PostTraverseBTree(struct BTNode * pT);
struct BTNode * CreateBTree(void);
void PreTraverseBTree(struct BTNode * pT);
void InTraverseBTree(struct BTNode * pT);int main(void)
{struct BTNode * pT = CreateBTree();//	PreTraverseBTree(pT);
//	InTraverseBTree(pT);PostTraverseBTree(pT);return 0;
}void PostTraverseBTree(struct BTNode * pT)
{if (NULL != pT){if (NULL != pT->pLchild){PostTraverseBTree(pT->pLchild);}	if (NULL != pT->pRchild){PostTraverseBTree(pT->pRchild);}printf("%c\n", pT->data);}
}void InTraverseBTree(struct BTNode * pT)
{if (NULL != pT){if (NULL != pT->pLchild){InTraverseBTree(pT->pLchild);}printf("%c\n", pT->data);if (NULL != pT->pRchild){InTraverseBTree(pT->pRchild);}	}
}void PreTraverseBTree(struct BTNode * pT)
{if (NULL != pT){printf("%c\n", pT->data);if (NULL != pT->pLchild){PreTraverseBTree(pT->pLchild);}if (NULL != pT->pRchild){PreTraverseBTree(pT->pRchild);}	}	
}struct BTNode * CreateBTree(void)
{struct BTNode * pA = (struct BTNode *)malloc(sizeof(struct BTNode));struct BTNode * pB = (struct BTNode *)malloc(sizeof(struct BTNode));struct BTNode * pC = (struct BTNode *)malloc(sizeof(struct BTNode));struct BTNode * pD = (struct BTNode *)malloc(sizeof(struct BTNode));struct BTNode * pE = (struct BTNode *)malloc(sizeof(struct BTNode));pA->data = 'A';pB->data = 'B';pC->data = 'C';pD->data = 'D';pE->data = 'E';pA->pLchild = pB;pA->pRchild = pC;pB->pLchild = pB->pRchild = NULL;pC->pLchild = pD;pC->pRchild = NULL;pD->pLchild = NULL;pD->pRchild = pE;pE->pLchild = pE->pRchild = NULL;return pA;
}

已知两种遍历序列求原始二叉树

单纯的知道先中后三种序列当中的任何一个,都不能把原始的二叉树序列还原回来,当已知两种序列,可以推出原始的二叉树。

已知先序和中序求后序

示例1:
先序:ABCDEFGH
中序:BDCEAFHG
求后序:因为根据先序,第一个访问的一定是根节点,所以根节点为A,再中序,中间的A确定是根节点,A旁边的是左子树,A右边的是右子树。确定了左子树BDCE与右子树FHG,现在分别找左右子树的根节点,由先序序列可知,先出现的肯定为根。之后确定根节点为BF,之后确定下一个根节点为C,因为中序先遍历左子树,所以D是C的左子树,E就是C的右子树,至此,A的左子树全部推完。右子树类似,推完F,发现在中序序列当中F左边没有点了,说明F没有左子树,只有右子树G,G的左边有H,所以H是G的左子树。
所以后序序列就是DECBHGFA
在这里插入图片描述
示例2:
先序:ABDGHCEFI
中序:GDHBAECIF
求后序:根节点为A,A的左子树为GDHB,右子树为ECIF,左子树当中,第一个根节点为B,B的左子树为GDH,D又为根节点,所以GH为其两树,G为左子树,H为右子树,至此A的左子树完全推出;A的右子树为ECIF,在ECIF当中,C为根节点,C的左子树为E,C的右子树为F,F的左子树为I,至此,A的右子树完全推出。
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后序即为:GHDBIEFCA

已知中序和后序求先序

中序:BDCEAFHG
后序:DECBHGFA
求先序:根节点为A,最后出现的后序节点是根节点。所以BDCE是左子树,FHG是右子树。F是根节点,B也是根节点,因为在各个组合中最后出现(依照后序)再在中序中查找,B没有左子树,只有右子树DCE,C在后序最后出现,是根(哪一个在后序最后出现,哪一个就是根),所以C又有左子树又有右子树,左子树为D,右子树为E,至此A的左子树全部推完;A的右子树是FHG,F是根节点,F只有右子树HG,根节点为G,G有左子树H,至此,A的右子树全部推完。
在这里插入图片描述
先序:ABCDEFGH

已知先序和后序求中序

和以上两种情况类似。

树的应用

  • 树是数据库中数据组织的一种重要形式
  • OS当中的子父进程的关系也是树
  • 面向对象语言中类的继承关系
  • 哈夫曼树
  • B树
  • B+树
  • B*树
  • 红黑树
  • AVL树
http://www.zhongyajixie.com/news/23119.html

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