数据结构:二叉树
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1.树的定义
? ? ?树是计算机数据存储的一种结构,因为存储类型和现实生活中的树类似而被称为树。
? ? ?树的源头称为根,其余分叉点称为节点,而起始的分叉点被称为根节点,树的尽头是叶,我们称之为叶节点。
? ? ?每一个节点的起点被称为父节点,由父节点衍生出去的节点称为子节点,没有父节点的节点为根节点,没有子节点的节点称为叶节点,共用一个父节点的节点为兄弟节点。
? ? ? ? ? 树的高度从下往上看,深度则是从上往下看,层数等于高度+1。
2.二叉树
? ? 二叉树是最常见的树形结构,每个节点最最多只能有两个子节点。
? ? 二叉树分为好几种:
2.1 满二叉树
? ? ?如果一棵二叉树只有度为0和度为2的节点,且度为0的节点都在同一层,这样的树就是满二叉树。
2.2 完全二叉树
? ??
在完全二叉树中,除了最底层的节点的子节点数不全为2之外,其余每层每个节点的子节点数都为2,并且最底层的节点集中在该层最左边的位置。就像这样:
2.3 二叉搜索树
? ? 满二叉树和完全二叉树都是没有数值的,二叉搜索树就有数值了,它是一棵有序树。
? ? 如果它的左子树不空,则左子树所有节点的值都小于它的根节点的值;
? ? 如果它的右子树不空,则右子树所有节点的值都大于它的根节点的值;
? ?它的左右子树叶都是二叉搜索树?
2.4 平衡二叉搜索树
? ? ?二叉搜索树前面加了平衡两个字,它是一棵空树或者它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树也是平衡二叉搜索树,这样的树就是平衡二叉搜索树,又被称为AVL(Adelson-Velsky and Landis)树。
? ? ?上图的二叉搜索树是平衡二叉搜索树,但这棵树因为左右两棵子树的高度差超过了1,而不能是平衡二叉搜索树。
3.二叉树的存储
? ? ?二叉树一般有数组和链表两种存储方式,一个是顺序存储,一个是链式存储。
3.1 数组存储
? ? ? 当我们遍历时,如果父节点的数组下标是i,那么它的左子节点就是i*2+1,它的右子节点就是i*2+2。这种方式对于树来说还是不够直观,我们一起来看看链表存储
3.2 链表存储
? ? ? 这种存储方式才能更直观的体现出二叉树的特点,接下来所有的讲解都会使用链表存储,来帮助我们更好的理解。
? ? ? ?代码:
typedef struct TreeNode
{
int data;
TreeNode* left;//left指针指向左子节点
TreeNode* right;//right指针指向右子节点
}TreeNode;
4.二叉树的遍历
? ? 二叉树的遍历主要为两种:
? ? ? ? 深度优先遍历:往深了走,遇到叶节点往回走,通常是递归法。
? ? ? ??广度优先遍历:一层一层地遍历。
? ? 深度优先遍历又分为:前序遍历,中序遍历,后序遍历
? ? 广度优先遍历:层次遍历
4.1 深度优先遍历
? ? ? 这里的前序,中序,后序就是中间节点的位置,前序是中左右,中序是左中右,后序就是左右中。
? ? ?在实现深度优先遍历时,我们经常使用递归的方式,因为我们一直走到头,很符合递归的特点,我们也知道栈其实就是用来实现递归的,所以我们也可以用栈来实现。
4.1.1 递归
? ? ?递归通常从三方面来考虑:
1.确定递归函数的参数和返回值:知道哪些参数是递归过程中需要处理的,就在参数里面加上,并且还要确定递归函数的返回值,确定返回类型
2.确定终止条件:函数不能一直递归下去,这会导致爆栈,所以我们要正确的认识递归的终止条件
3.确定单层递归的逻辑:就是确定每一层递归需要处理什么,重复调用这个过程,达到代码量少却操作很多的目的
? ? ?从前序遍历来看:
? ? ?1.确定递归函数的参数和返回值:因为我们要打印出前序遍历节点的值,所以参数里需要传入vector来存储每个节点的数值,不需要任何返回值
void TravelTree(TreeNode* cur,vector<int>& vec)
? ? ?2.确定终止条件:什么时候递归才能结束呢?我们一直往深走,一直走到一个节点,它没有子节点了,不能再走了,这时候递归就结束了,所以如果当前遍历的节点为空,就return。
if(cur==NULL)return;
? ? 3.确定单层递归的逻辑:因为前序遍历是中左右,所以我们要先取中间节点的数值。
vec.push_back(cur->val);
TravelTree(cur->left,vec);
TravelTree(cur->right,vec);
? ? ?完整代码:
void TravelTree(TreeNode* cur,vector<int>& vec)
{
if(cur==NULL)return;
vec.push_back(cur->val);
TravelTree(cur->left,vec);
TravelTree(cur->right,vec);
}
? ? ?写出来前序之后,中序和后序就容易了
? ? ?中序遍历:
void TravelTree(TreeNode* cur,vector<int>& vec)
{
if(cur==NULL)return;
TravelTree(cur->left,vec);
vec.push_back(cur->val);
TravelTree(cur->right,vec);
}
? ? ?后序遍历:
void TravelTree(TreeNode* cur,vector<int>& vec)
{
if(cur==NULL)return;
TravelTree(cur->left,vec);
TravelTree(cur->right,vec);
vec.push_back(cur->val)
}
4.1.2 迭代
? ? 前序遍历是中左右,每次先处理中间节点,那我们可以先把根节点放入栈中,因为栈是一种先进后出的结构,所以要实现前序遍历,要先把右子节点放入栈中,再把左子节点放入栈中。
vector<int> preorderTravelTree(TreeNode* root)
{
stack<TreeNode*>st;
vector<int>vec;
if(root==NULL)return vec;
st.push(root);
while(!st.empty())
{
TreeNode* node=st.top(); //中
st.pop();
vec.push_back(node->val);
if(node->right)st.push(node->right); //右
if(node->left)st.push(node->left);//左
}
return vec;
}
? ? 后序遍历:前序遍历是中左右,我们可以调整为中右左,最后反转数组就是左右中了
vector<int> postorderTraverTree(TreeNode* root) {
stack<TreeNode*> st;
vector<int> result;
if (root == NULL) return vec;
st.push(root);
while (!st.empty()) {
TreeNode* node = st.top();//中
st.pop();
vec.push_back(node->val);
if (node->left) st.push(node->left); //左 相对于前序遍历,这更改一下入栈顺序
if (node->right) st.push(node->right); //右
}
reverse(vec.begin(), vec.end()); // 将结果反转之后就是左右中的顺序了
return vec;
}
? ? 为什么我跳过了中序遍历呢?因为它很特殊,不是简简单单把前序遍历的代码改了就行
? ? 前序和后序遍历都需要先处理中间节点,我们也是先访问中间节点,顺序是一致的,那中序遍历就不是这样了,我们先访问的不是中间节点,这样顺序就不一样了。
? ? 我们需要指针的遍历帮助访问节点,栈处理节点上的元素。
vector<int> inorderTravelTree(TreeNode* root)
{
vector<int>vec;
stack<TreeNode*>st;
TreeNode* cur=root;
while(cur!=NULL||st.empty())
{
if(cur!=NULL)
{
st.push(cur);
cur=cur->left;//左
}
else
{
cur=st.top();
st.pop();
vec.push_back(cur->val);//中
cur=cur->right;//右
}
}
return vec;
}
4.2 广度优先遍历(层序遍历)
? ? ?层序遍历一个二叉树,就是从左到右一层一层去遍历,队列先进先出,符合一层一层遍历的逻辑。这里借用代码随想录的动画帮助理解
?
? ? ?
vector<int> levelOrderTravel(TreeNode* root)
{
queue<TreeNode*>que;
if(root!=NULL)que.push(root);
vector<int>vec;
while(!que.empty())
{
int size=que.size();
//不要用que.size(),因为在不断变化
for(int i=0;i<size;i++)
{
TreeNode* node=que.front();
que.pop();
vec.push_back(node->val);
if(node->left)que.push(node->left);
if(node->right)que.push(node->right);
}
}
return vec;
}
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