数据结构复习之【树】

 

名词解释 

 

树这个数据结构用到了递归的概念:树的子树还是树;

:节点的子树个数;

树的度:树中任意节点的度的最大值;

兄弟:两节点的parent相同;

:根在第一层,以此类推;

高度:叶子节点的高度为1,根节点高度最高;

有序树:树中各个节点是有次序的;

森林:多个树组成;

 


树的表示法

 

1.双亲表示法:每个节点存储:数据、parent在数组中的下标;

2.孩子表示法:全部节点组成一个数组,每个数组指向一个单链表,存放其孩子;如下图:



3.双亲孩子表示法

数据结构复习之【树】_第1张图片

4.孩子兄弟表示法

数据结构复习之【树】_第2张图片


此种方法的好处在于一个多叉树能够转换成一颗二叉树,是树转换成二叉树的好办法;


线性表是树的特殊情况;

斜树:所有节点只有左节点或右节点;比如:



满二叉树:叶子节点一定要在最后一层,并且所有非叶子节点都存在左孩子和右孩子;

完全二叉树:从左到右、从上到下构建的二叉树;比如:

数据结构复习之【树】_第3张图片


性质

1.第i层至多有麦库截图20121126112139458.jpg个节点;

2.深度为k的树最多有2^k -1个节点;

3.任意二叉树,度为0的节点数=度为2的节点数+1;

4.如果i为父亲的编号,则孩子的编号为2i和2i+1;

5.如果孩子的编号为k,则父亲的编号为floor(k/2);



二叉树的存储结构

 

(1)顺序存储:只适用于完全二叉树;


(2)链式存储:最通用的存储方法;


但是这样很浪费空间,因为会有很多空指针(如果有n个节点,则有2n个left、right指针,但是用到的只有n-1个指针)

改进:线索二叉树:将空指针链接到前驱或后继节点;(此处前驱和后继是按照中序遍历上讲的)

节点数据结构如下图:

数据结构复习之【树】_第4张图片


比如:

数据结构复习之【树】_第5张图片

一般构造线索二叉树的过程步骤如下:

(1)构造一般二叉树;

(2)遍历二叉树的同时,建立线索二叉树;


二叉树的遍历

 

(1)前序遍历:先双亲、再左孩子、最后右孩子;

(2)中序遍历:先左孩子、再双亲、最后右孩子;

(3)后序遍历:先左孩子、再右孩子、最后双亲;

(4)层次遍历:一层一层,从左到右、从上到下遍历;

注意:

(1)已知前序、后序遍历结果,不能推导出一棵确定的树;

(2)已知前序、中序遍历结果,能够推导出后序遍历结果;

(2)已知后序、中序遍历结果,能够推导出前序遍历结果;

 

扩展二叉树

对于一般二叉树的扩充,为了能够通过一个遍历序列建立二叉树,扩展二叉树如图所示:


如果存在遍历序列:AB##C##,则可以很容易的建立二叉树;

此种方式很方便,因为一般来说都需要三种遍历方式中的两种才可以确定一个二叉树;


树、森林、二叉树的转换

 

树-->二叉树

 

根据兄弟孩子表示法进行转换;

 


森林-->二叉树

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 二叉树-->树

数据结构复习之【树】_第7张图片

 二叉树-->森林

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Huffman编码

 


Huffman是一种前缀编码;

Huffman编码是建立在Huffman树的基础上进行的,因此为了进行Huffman编码,必须先构建Huffman树;

树的路径长度是每个叶节点到根节点的路径之和;

带权路径长度是(每个叶节点的路径长度*wi)之和;

Huffman树是最小带权路径长度的二叉树;

构造Huffman树的过程:

(1)将各个节点按照权重从小到大排序;

(2)去最小权重的两个节点,并新建一个父节点作为这两个节点的双亲,双亲节点的权重为子节点权重之和,再将此父节点放入原来的队列;

(3)重复(2)的步骤,直到队列中只有一个节点,此节点为根节点;

数据结构复习之【树】_第9张图片



构造完Huffman树之后,就可以进行Huffman编码了,编码规则:

(1)左分支填0,右分支填1;



Huffman解码过程

(1)给定一个01串,将01串进行Huffman树,到叶子节点了就表明已经解码一个节点,然后再次遍历Huffman树;




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