typedef int DataType; struct Node { struct Node* _firstChild1; // 左边第一个子结点 struct Node* _pNextBrother; // 指向其下一个兄弟结点 DataType _data; // 结点中的数据域 };
注意:树形结构中,子树之间不能有交集,否则就不是树形结构
节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度; 如上图:A的为6
叶节点或终端节点:度为0的节点称为叶节点; 如上图:B、C、H、I...等节点为叶节点
非终端节点或分支节点:度不为0的节点; 如上图:D、E、F、G...等节点为分支节点
双亲节点或父节点: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; 如上图:A是B的父节点
孩子节点或子节点:一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点; 如上图:B是A的孩子节点
兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点; 如上图:B、C是兄弟节点
树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度; 如上图:树的度为6
节点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的子节点为第2层,以此类推;
树的高度或深度:树中节点的最大层次; 如上图:树的高度为4
堂兄弟节点:双亲在同一层的节点互为堂兄弟;如上图:H、I互为兄弟节点
节点的祖先:从根到该节点所经分支上的所有节点;如上图:A是所有节点的祖先
子孙:以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图:所有节点都是A的子孙
森林:由m(m>0)棵互不相交的树的集合称为森林;
- 或者为空
- 由一个根节点加上两棵别称为左子树和右子树的二叉树组成
满二叉树:如果二叉树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
完全二叉树:完全二叉树是效率很高的数据结构,完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树
要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树
注意:
- 若规定根节点的层数为1,则一棵非空二叉树的第i层上最多有 2^(i-1)个结点.
- 若规定根节点的层数为1,则深度为h的二叉树的最大结点数是2^h-1 .(等比数列求和)
- 对任何一棵二叉树, 如果度为0其叶结点个数为x , 度为2的分支结点个数为y ,则有x =y +1
- 若规定根节点的层数为1,具有n个结点的满二叉树的深度,h=log2(n+1) . (ps: log2(n+1)是log以2为底,n+1为对数)
- 对于具有n个结点的完全二叉树,如果按照从上至下从左至右的数组顺序对所有节点从0开始编号,则对于序号为i的结点有:
- 若i>0,i位置节点的双亲序号:(i-1)/2;i=0,i为根节点编号,无双亲节点
- 若2i+1
=n否则无左孩子 - 若2i+2
=n否则无右孩子
普通的二叉树是不适合用数组来存储的,因为可能会存在大量的空间浪费
。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储
堆分为
:
- 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值;
- 堆总是一棵完全二叉树。
通过从根节点开始的向下调整算法可以把它调整成一个大/小堆
向下调整算法有一个前提:左右子树必须是一个堆,才能调整
注意:
- 父节点*2+1是左孩子 父节点*2+2是右孩子
- (孩子节点-1)/2是父节点 (
无论是左孩子还是右孩子
)
代码实现:
void Swap(int* px, int* py) { int tmp = *px; *px = *py; *py = tmp; } void AdjustDown(int* array, int n, int parent) { int child = parent * 2 + 1; while (child<n) { if (child < n-1 && array[child] > array[child + 1]) { child++; } if (array[parent] > array[child])child<n-1 { Swap(&array[parent], &array[child]); //以下两句要放在if内因为child作为循环判断结束标志 parent = child; child = parent * 2 + 1; } else { break; } } }
思路:
每个节点只有一条线路,由于每次向上调整只会改变此条唯一线路,其他的二叉树数结构不会受到影响
代码实现:void AdjustUp(int* a, int child) { int parent = (child - 1) / 2; //while (parent >= 0)//parent不会小于0,(最后一次(-1/2)=0) while (child > 0) { if (a[child] > a[parent]) { Swap(&a[child], &a[parent]); child = parent; parent = (child - 1) / 2; } else break; } }
建堆的时间复杂度详见
:数据结构----时间复杂度和空间复杂度
建堆的好处在于最值总在下标0位置
排升序:建大堆
如果我们排升序建小堆时间复杂度过高,不如遍历排序
排降序:建小堆
如果我们排降序建大堆时间复杂度过高,不如遍历排序
以建小堆为例分析:
- 建小堆后选出最小的数就在第一个位
- 接下来要选次小的数,我们必须对n-1个数进行重新建堆,重复操作,而建堆的时间复杂度为O(N),所以还不如直接遍历
思路:
- 建堆:
从最后一个堆开始往上同时利用
堆向下调整算法,这样我们每次调整的时候都满足左右子树均是(大/小)堆
- 排序:
每次将0下标与末下标交换,同时末下标减一(调整的二叉树不包括最后一个排好序的元素)再以0下标为父节点用堆向下调整算法,再与末下标对换,如此往复
注意:末下标到0就不用在进行此操作了(判断条件end>0)
代码实现如下:
void HeapSort(int* array, int n) { for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i) { AdjustDown(array, n, i); }//先建好堆 int end = n - 1; while (end > 0)//end不用等于0,剩最后一个已排好序 { Swap(&array[0], &array[end]); AdjustDown(array, end, 0);//从头开始,只是不包括数组的最后一个元素,如此排序 end--; } }
时间复杂度为O(N*logN)
:
建堆为O(N),向下调整算法最多进行数高度-1次,而高度为log(N+1),所以时间复杂度为O(logN),合起来是O(N*logN)(计算机学科中logN表示以2为底,N的对数
)
思路:
建一个k个数的堆,从数组第k个数开始和堆顶比较,如果比堆顶大则pop堆顶,压入数组的这个数
需要注意:
找最大的前K个,建立K个数的小堆(顶上永远是k个数中最小的那个数,需要替换的那个)
找最小的前K个,建立K个数的大堆(顶上永远是k个数中最大的那个数,需要替换的那个)
代码如下:void PrintTopK(int* a, int n, int k) { Heap khp; HeapCreate(&khp, a, k); for (size_t i = k; i < n; i++) { if (a[i] > HeapTop(&khp)) { HeapPop(&khp); HeapPush(&khp, a[i]); } } for (size_t i = 0; i < k; i++) { printf("%d ", khp._a[i]); } }
前序遍历
(Preorder Traversal (先序遍历)):访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前// 二叉树前序遍历 void PreOrder(BTNode* root) { if (root == NULL) { printf("NULL"); return; } printf("%d", root->data); PreOrder(root->left); PreOrder(root->right); }
中序遍历
(Inorder Traversal):访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之中(间)// 二叉树中序遍历 void InOrder(BTNode* root) { if (root == NULL) { printf("NULL"); return; } PreOrder(root->left); printf("%d", root->data); PreOrder(root->right); }
后序遍历
(Postorder Traversal):访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之后// 二叉树后序遍历 void PostOrder(BTNode* root) { if (root == NULL) { printf("NULL"); return; } PreOrder(root->left); PreOrder(root->right); printf("%d", root->data); }
层序遍历
:设二叉树的根节点所在层数为1,层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发,首先访问第一层的树根节点,然后从左到右访问第2层上的节点,接着是第三层的节点,以此类推,自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历
思路:
- 广度优先,用队列,压入根节点,
- 放入循环,记录队顶的元素,先pop掉,分别判断队顶元素的左右孩子是否为空,不为空就压入,为空就继续循环不断pop直到pop到队顶为空
- 由于每压入的一个节点在pop时都回带入他的左右孩子,所以当队空时就遍历完成
代码如下
void BinaryTreeLevelOrder(BTNode* root) { Queue q; QueueInit(&q); if (root) { QueuePush(&q,root); } while (!QueueEmpty(&q)) { BTNode* front = QueueFront(&q); QueuePop(&q); printf("%d ", front->data); if (front->left) { QueuePush(&q, front->left); } if (front->right) { QueuePush(&q, front->right); } } QueueDestory(&q); }
二叉树节点个数
int BinaryTreeSize(BTNode* root) { if (root == NULL) return 0; return BinaryTreeSize(root->left) + BinaryTreeSize(root->right) + 1; }
二叉树叶子节点个数
int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root) { if (root == NULL) return 0; else if (root->left == NULL && root->right == NULL) return 1; return BinaryTreeLeafSize(root->left) + BinaryTreeLeafSize(root->right); //注意逻辑符号&& ||除了返回值是bool值不要出现在递归的返回值中 }
二叉树第k层节点个数
int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k) { if (root == NULL) return 0; else if (k == 1) return 1; return BinaryTreeLevelKSize(root->left,k-1) + BinaryTreeLevelKSize(root->right,k-1); //注意逻辑符号&& ||除了返回值是bool值不要出现在递归的返回值中 }
二叉树的深度
int BinaryTreeDepth(BTNode* root) { if (root == NULL) return 0; int leftDepth = BinaryTreeDepth(root->left); int rightDepth = BinaryTreeDepth(root->right); return leftDepth > rightDepth ? leftDepth + 1 : rightDepth + 1; }
二叉树查找值为x的节点
BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x) { if (root == NULL) return NULL; if (root->data == x) return root; BTNode*left = BinaryTreeFind(root->left, x); if (left) return left; return BinaryTreeFind(root->right, x);//包含了left为空right不为空和left right 都为空的情况 }
二叉树的销毁
1)传二级指针(
不会造成野指针
)void BinaryTreeDestory(BTNode** root) { if (*root == NULL) return; BinaryTreeDestory(&(*root)->left); BinaryTreeDestory(&(*root)->left); free(*root); *root = NULL; }
2)传一级指针(
接口统一
但需要在外面把root值空
)void BinaryTreeDestory(BTNode* root) { if (root == NULL) { return; } BinaryTreeDestory(root->left); BinaryTreeDestory(root->right); free(root); }
CSDN博客:二叉树初阶OJ题