title: "二叉树"
date: 2015-06-25 08:59:24
categories: 数据结构
tags: 数据结构
概念
- 树的最大度为2；
-
分左右子树；
斜树
- 左斜树：所有结点都只有左子树的二叉树；
- 右斜树：所有结点都只有右子树的二叉树；
- 其实在业务罗辑中如果真有这样的需求，那直接使用
线性表就可以了；
满二叉树
- 所有分支结点的度为２；
- 所有叶子结点只能分布在最下层上；
-
同样深度的二叉树中，满二叉树的结点数最多，叶子结点数最多；
完全二叉树
- 二叉树从根结点出发，按着层次从左到右遍历，第i个结点的位置与满二叉树中对应结点位置完全相同；
- 所有叶子结点只能出现在最下两层；
- 若结点度为1，则该结点只有左子树，不存在只有右子树的情况；
- 结点分配
先左后右；
规则（特性）
- 每层结点数：二叉树的第ｉ层上最多有 （n=２^
ｉ－１）个结点，（ｉ>=1）；
- 所有结点数：深度为Ｋ的二叉树最多有(n=２^
Ｋ－１)个结点，（Ｋ>=1） ； - 对于任意一棵二叉树，n0 ＝叶子结点总数、n1=度为１的结点总数、n2=度为２的结点总数、ｎ＝总结点数：n0=n2+1
- 分支线总数＝n-1=n1+2n2；
- ｎ=n0+n1+n2;
- n0+n1+n2-1 = n1+2n2 =>
n0=n2+1;
- 满二叉树的深度：log2(n+1)；
- 完全二叉树的深度：向下取整数(log2n)+1；
- 因为完全二叉树的所有叶子结点只能出现在最下两层，并且倒数第二层是满的情况，所以倒数第二层所在深度+1也是完全二叉树的深度；
- 层序遍历二叉树的顺序，对于任意一个结点编号 i（1<=i<=n），ｉ可以理解为数组下标+1，因为数组下标是从０开始的：
- 双亲结点编号：向下取整(i/2)；
- 如果２i>n，则该结点无左孩子，否则左孩子结点是 2i；
-
如果2i+1>n，则该结点无右孩子，否则右孩子结点是2i+1；
存储方式
-
顺序存储，方便查询操作，并且可以根据层序遍历，合理的利用以上特性；
binary-tree-arr - 链式存储，方便新增，删除操作；结构为数据域+左孩子指针+右孩子指针 （二叉链表），如果有必要的情况下可以添加双亲指针，指向结点的双亲（三叉链表），这都是根据业务需求
灵活控制的；
binary-tree-arr
总结：正是因为完全二叉树有以上这些规则和特点，所以我们在日常使用中尽量使用完全二叉树，存储方式最好选择顺序存储；
二叉树的遍历
- 主要针对链式存储，按着一定顺序访问各个结点，保证每个结点仅被访问
一次，以下是根据结点访问顺序定义的；- 前序：先
访问根结点 -> 遍历左子树 -> 遍历右子树；先访问根结点
- 中序：遍历左子树 ->
访问根结点 -> 遍历右子树；中间访问根结点 - 后序：遍历左子树 -> 遍历右子树 -> 后访问根结点；
后访问根结点 -
层序：自上而下，从左到右逐层访问结点；
- 前序：先
推导
- 已知前序、中序，可以唯一确定一个二叉树；
- 已知后序、中序，可以唯一确定一个二叉树；
- 但是已知前序、后序却不能确定一棵二叉树；
线索二叉树
- 结点度<1的情况，相应的空指针域遍历时候指向它的前驱或后继；
-
一次遍历可以多次使用，在以后的应用中减少遍历算法，可以直接使用第一次遍历的结果；
赫夫曼树
- 路径：结点之间的分支构成两个结点之间的路径；
- 路径长度：两个结点之间的分支数量；
- 树的路径长度：从树根到每一结点的路径长度之和；
- 叶子结点带权路径长度：叶子结点到根结点的路径长度*叶子结点权值；
- 树的带权路径长度 WPL： 所有叶子结点带权路径长度之和；
-
赫夫曼树： WPL 最小的二叉树。也称最优二叉树；
WPL
赫夫曼编码
- 赫夫曼树左分支代表0，右分支代表1
- 从根结点到叶子结点经过的分支组成0和1的序列称为叶子结点对应的字符编码，即
赫夫曼编码。
WPL-code
