算法学习笔记——二叉树

树的基本术语

节点的度:节点拥有的子树数
树的度:树内各结点的度的最大值
深度:树中结点的最大层次
其他术语:叶子(终端)结点、分支(非终端)结点、孩子、双亲、祖先、子孙、兄弟、堂兄弟

结点的层次从根开始定义起,根为第一层,根的孩子为第二层。

二叉树

定义:每个结点至多只有两颗子树,且子树有左右之分,其次序不能任意颠倒
二叉树具有五种形态:

参考:https://blog.csdn.net/xiaoquantouer/article/details/65631708

二叉树的性质:

  • 性质1:二叉树第i层上的结点数目最多为2^(i-1)(i>=1)
  • 性质2:深度为k的二叉树至多有2^k-1个结点(k>=1)
  • 性质3:在任意一棵二叉树中,若终端结点的个数为n0,度为2的结点数为n2,则n0=n2+1

满二叉树:高度为k,并且由2^k-1个结点组成的二叉树
完全二叉树:深度为k,有n个结点的二叉树,当且仅当每一个结点都与深度为k的满二叉树中编号从1到n的结点一一对应。
下面两个性质是完全二叉树的两个特性:

  • 性质4:具有n个结点的完全二叉树的深度为int(log2n)+1。其中int(x)表示不超过x的最大整数
  • 性质5:对一棵完全二叉树按层序编号,每层从左到右,则对任意结点i
    (1) 如果i=1,则i是二叉树的根,没有双亲。如果i>1,则双亲PARENT(i)是结点int(i/2)
    (2) 如果2i>n,则结点无左孩子,否则其左孩子LCHILD(i)是结点2i
    (3) 如果2i+1>n,则结点无右孩子,否则其右孩子RCHILD(i)是结点2i+1

二叉树的存储结构

  • 顺序存储结构:用一组地址连续的存储单元依次自上而下、自左而右的存储完全二叉树上的结点元素。一般二叉树的每个结点应该和完全二叉树的结点一一对应
    这种存储结构只适用于完全二叉树
  • 链式存储结构
    二叉链表:数据域、左右指针域
    三叉链表:数据域、左右指针域、指向双亲结点的指针域

二叉树的遍历

按访问根节点的优先顺序,分为先(根)序遍历先(根)序遍历后(根)序遍历
例子:

先序遍历的递归算法
中序遍历的非递归算法

遍历二叉树的时间复杂度是O(n),空间复杂度为O(n)

线索二叉树

当以二叉链表作为存储结构的时候,只能找到结点的左右孩子信息,而不能直接得到结点在任一序列中前驱和后继信息,这种信息只有在遍历的动态过程中才能得到。适用条件:需要经常遍历或知道序列的前驱和后继

线索二叉树的标识域:
lchild、LTag、data、RTag、rchild
其中:LTag=0:lchild指示结点的左孩子。LTag=1:lchild指示结点的前驱
同理:RTag=0:rchild指示结点的左孩子。RTag=1:rchild指示结点的前驱

中序线索化链表
中序线索化链表

树和森林

树的存储结构:

  • 双亲表示法
  • 孩子表示法
    使用多重链表:每个结点有多个指针,每个指针指向一棵树的根节点
    另一种办法:n个结点有n个孩子链表,而n个头指针又组成一个线性表。

  • 兄弟表示法
    又称二叉树表示法,lchild指向该结点的第一个孩子,lchild指向该结点的下一个兄弟结点

森林和二叉树的转换

给定一棵树,可以找到唯一的一棵二叉树与之对应

赫夫曼树和赫夫曼编码

参考:https://www.cnblogs.com/ciyeer/p/9045897.html

字符 a 在哈夫曼编码是 0 ,字符 b 编码为 10 ,字符 c 的编码为 110 ,字符 d 的编码为 111

适用场景:最佳判定算法,某些不均匀的查找或插入操作

回溯树

回溯法不是根据某种确定的计算法则,而是利用试探和回溯的搜索技术求解。是设计递归过程的一种重要方法,其实质是一个先序遍历一棵“状态树”的过程,只是这棵树不是遍历前预先建立的,而是隐含在遍历的过程中。

下面是一个利用回溯法求集合幂集的例子

"""
求幂集的过程可以看成是先序遍历一棵二叉树的过程
实际上并不需要构建一棵树
问:为什么我用yield就是不行呢???为什么呢为什么呢???
"""
# 求幂集的过程
def getpowerset(i, dataset, powerset):
    if (i >= len((dataset))):
        # yield powerset
        print(powerset)
    else:
        k = len(powerset)
        powerset.append(dataset[i])
        getpowerset(i + 1, dataset, powerset)
        powerset.pop(-1)
        getpowerset(i + 1, dataset, powerset)


def test():
    dset = [2, 5, 6]
    pset = []
    i = 0
    # for item in getpowerset(i, dset, pset):
    #     print(item)
    getpowerset(i, dset, pset)


test()

输出:

在网上查了一下,有一个用二进制来求的,感觉很受益,自己对照着也实现了一下

"""
求幂集的非递归办法
在[0,2^(n-1)]的整数区间上任取一个值x,x的二进制表示可以用来表示s的一个子集:对于x的第i位,如果为1,则此子集包含s的第i个元素,否则不包含
因此,只要遍历 [0,2^(n-1)]的整数区间,就能列举出s的所有子集,这些子集的集合就是s的幂集。
"""
def power_set(s):
    n = len(s)
    test_marks = [1 << i for i in range(0, n)]   # 1的二进制表示:0000 00001
    for k in range(0, 2 ** n):
        l = []
        for idx, item in enumerate(test_marks):  # enumerate可同时返回位序和数值
            if k & item:
                l.append(s[idx])
        yield set(l)    # yield可以看成是返回


def __test__():
    s = [1, 2, 3, 4]
    for e in power_set(s):
        print(e)


__test__()


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