数据结构基础--------【二叉树基础】

二叉树基础

二叉树是一种常见的数据结构,由节点组成,每个节点最多有两个子节点,左子节点和右子节点。二叉树可以用来表示许多实际问题,如计算机程序中的表达式、组织结构等。以下是一些二叉树的概念:

  1. 二叉树的深度:从根节点到叶子节点的最长路径的长度称为二叉树的深度,也称为高度。
  2. 二叉树的度:一个节点拥有的子节点数量称为该节点的度。二叉树的度为2,即每个节点最多只有两个子节点。
  3. 二叉树的遍历:二叉树的遍历是指按照一定顺序访问树中的所有节点。常用的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
  4. 二叉查找树:二叉查找树是一种特殊的二叉树,它的左子树中所有节点的值都小于根节点的值,而右子树中所有节点的值都大于根节点的值。

二叉树的定义:

	struct TreeNode{
		int val;
		TreeNode* left;
		TreeNode* right;
		TreeNode(int x):val(x),left(nullptr),right(nullptr) {}
	}
  1. 二叉树的基本操作:包括二叉树的创建、遍历、搜索等。
  2. 二叉查找树的实现及应用:包括二叉查找树的创建、插入、删除、查找等操作。
  3. 平衡二叉树:为了解决二叉查找树在某些情况下退化为链表的问题,出现了平衡二叉树,如 AVL 树和红黑树等。
  4. 线段树:线段树是一种特殊的二叉树,用于解决区间查询的问题,如区间最大值、区间和等。
  5. 树状数组:树状数组也是一种特殊的二叉树,用于解决前缀和、区间和等问题。

1基础介绍

1.基础术语

结点的度:结点的字数个数,比如二叉树的度为2(一个节点最多有2个字数个数)。
树的度:数的所有结点中最大的度数。
叶结点:度为0的结点。
父结点,子结点,兄弟结点(具有同一个父结点的各结点)。
路径和路径的长度:从结点n1到nk,路径所包含的边的个数为路径的长度。
祖先结点,子孙结点。
结点的层次:规定根结点在1层,然后后面的结点层次都依次加一。
树的深度:树中国所有结点的最大层次是这棵树的深度。
二叉树T:一个有穷的结点集合,二叉树的子树有左右顺序之分

2.二叉树的定义

二叉树T:一个有穷的结点集合,二叉树的子树有左右顺序之分
特殊的二叉树:斜二叉树,满二叉树,完全二叉树(连续结点)

3.二叉树的性质

①个二叉树第i层的最大结点数为: 2^(i-1),(i≥1)
②深度为k的二叉树有最大结点总数为:(2^k)-1, k≥1。(1+2 ^1+2 ^2 …2 ^i )
③0对任何非空二叉树T,若n0表示叶结点的个数、n2是度为2的非叶结点个数,那么两者满足关系n0=n2 +1。
(n0+n1+n2-1) = 0n0+n1+2n2

4.二叉树的遍历

根据遍历结点的顺序,分为前序遍历(NLR),中序遍历(LNR),后续遍历(LRN)。树的遍历复杂度为o(n)。
所以看树的前序数组第一个是根结点,后续遍历数组最后一个是根结点,再把该根结点拿到中序遍历数组中去比对就可以划分左右子树。

4.1 前序遍历

如果二叉树为空,什么都不做,否则:
1)访问根节点;
2)先序遍历左子树
3)先序遍历右子树*/
void PreOrder(BiTree T){
    if(T!= null){
        vist(T);//访问根结点N
        PreOrder(T->lchild);//访问左子树L 递归
        PreOrder(T->rchild);//访问右子树R
    }
}

![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9bb1889a4e194ea79a4cddeafc8109fc.png = 200x200)

4.2 中序遍历

/*inorder:
如果二叉树为空,什么都不做,否则:
1)中遍历左子树
2)访问根节点;
3)中序遍历右子树*/
void InOrder(BiTree T){
    if(T!= null){
        InOrder(T->lchild);//访问左子树L 递归
        vist(T);//访问根结点N
        InOrder(T->rchild);//访问右子树R
    }
}

在这里插入图片描述
4.3 后序遍历

/*Postorder:
如果二叉树为空,什么都不做,否则:
1)后序遍历左子树
2)后序遍历右子树
3)访问根节点;*/

void PostOrder(BiTree T){
    if(T!= null){
        PostOrder(T->lchild);//访问左子树L 递归
        PostOrder(T->rchild);//访问右子树R
        vist(T);//访问根结点N
    }
}

在这里插入图片描述

4.4层序遍历

2.遍历基础

1.DFS(Depth First Search):递归法得到最终的数组(深度优先算法)

其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,如果遇到死路就往回退,回退过程中如果遇到没探索过的支路,就进入该支路继续深入,每个节点只能访问一次。

深度优先搜索应用:先序遍历,中序遍历,后序遍历。二叉树的前序、中序、后序遍历,本质上可以认为是深度优先遍历。是一种回溯思想。

2.BFS(Breadth First Search):迭代法实现层序遍历,每次遍历二叉树的某一层。
它并不考虑结果的可能位置,彻底地搜索整张图,直到找到结果为止。基本过程,BFS是从根节点开始,沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。一般用队列数据结构来辅助实现算法。

广度优先搜索应用:层序遍历、最短路径、求二叉树的最大高度、由点到面遍历图、拓扑排序

在我们解题过程中二叉树有两种主要的形式:满二叉树和完全二叉树。

二叉树分类

满二叉树

如果一棵二叉树只有度为0的结点和度为2的结点,并且度为0的结点在同一层上,则这棵二叉树为满二叉树。
如图所示:
在这里插入图片描述
这棵二叉树为满二叉树,也可以说深度为k,有2^k-1个节点的二叉树。

完全二叉树

在完全二叉树中,除了最底层节点可能没填满外,其余每层节点数都达到最大值,并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层(h从1开始),则该层包含 1~ 2^(h-1) 个节点。(连续)
在这里插入图片描述

平衡二叉搜索树

平衡二叉搜索树:又被称为AVL(Adelson-Velsky and Landis)树,且具有以下性质:它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。

如图:
在这里插入图片描述
最后一棵 不是平衡二叉树,因为它的左右两个子树的高度差的绝对值超过了1。

二叉搜索树

前面介绍的树,都不用管数值的,而二叉搜索树是要参考数值的,二叉搜索树是一个有序树。
若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;
若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;
它的左、右子树也分别为二叉排序树
下面这两棵树都是搜索树:
在这里插入图片描述
二叉搜索树中序遍历是从小到大的有序数组。

C++中map、set、multimap,multiset的底层实现都是平衡二叉搜索树,所以map、set的增删操作时间时间复杂度是logn,注意我这里没有说unordered_map、unordered_set,unordered_map、unordered_set底层实现是哈希表。

(文章部分参考代码随想录,链接: link

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