16.4-树基本概念

人与人之间,最大的吸引力,不是您的容颜,不是您的财富,也不是您的才华。而是,您传递给对方的温暖和踏实,以及传递给对方的那份正能量!

链表、队列都是一对一的线性结构,那么一对多的情况如何处理呢?“树”有效的解决了这种一对多的数据结构关系。

非线性结构:每个元素可以有多个前驱和后继;

1.树

是n(n>=0)个元素的集合;

1.树只有一个特殊的没有前驱的元素,成为树的根Root
2.树中除了根节点外,其余元素只能有一个前驱,可以有0、对个后继;

递归定义
树(Tree)是n(n>=0)个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中:

1.有且仅有一个特定的称为根(root)的结点;
2.当n>1时,其余结点可分为m(m>0)个互补交互的有限集T1、T2...Tm,其中每一个集合本身又是一棵树,并称为根的子树(SubTree)。

1.1 树的特点

1.唯一的根;
2.子树不相交;
3.除了根以外,每个元素只有一个前驱或对个后继;
4.根结点没有双亲结点(前驱),叶子结点没有孩子结点(后继);
5.vi 是 vj 的双亲,则L(vi) = L(vj)-1, 也就是说双亲比孩子结点的层次小1;

2.结点的分类

结点:树中的数据元素;
结点的度degree : 结点拥有的子树的数目称为结点的度,记为d(v);
叶子结点:结点的度为0, 称为叶子结点leaf、终端结点、末端结点
分支结点:结点的度不为0,称为非终端结点或分支结点
分支:结点之间的关系;
内部结点:除根节点外的分支结点吗,当然也不包括叶子结点;
树的度 是树内各结点的度的最大值。D结点度(后继数目)最大为3,树的度数就是3;

3.结点之间的关系

孩子(Child)和双亲(Parent):结点的子树的根,相应的,该结点称为孩子的双亲。(注意是双亲,不是单亲)
兄弟(sibling):同一个双亲的孩子之间互称兄弟。
结点的祖先:从根结点到该结点所经过分支上的所有结点
子孙:以某结点为根的子树中的任一结点都称为该节点的子孙。
无序树和有序树:如果将树中结点的各子树看成从左至右是有次序的,不能互换的(兄弟有大小、有先后次序;),则称该数为有序树,否则为无序树。
路径长度 = 路劲上节点数 - 1,也是分支树;
森林(fores):m(m>=0)棵互不相交的树的集合。 相交的话就是 图了;
eg:对于结点而言,其子树的集合就是森林,A结点的2棵子树的集合就是森林;

4.二叉数

什么是二叉树:每个节点最多有两个子树的树结构,通常子树被称作“左子树”(left subtree)和“右子树”(right subtree)

在Python3中,已有实现好的二叉树的模块:binarytree模块;可通过pip安装此模块:pip install binarytree 。

二叉树是有序树

1.每个结点最多2棵子树,不存在度数大于2的结点;
2.它是有序树,左子树、右子树是顺序的,不能交换次序;
3.即使某个结点只有一颗子树,也要确定它是左子树还是右子树;

4.1二叉树的5种基本形态

空二叉树
只有一个根结点
根结点只有左子树
根结点只有右子树
根结点只有左子树和右节点(满二叉树)

满二叉树:所有叶节点都在最底层的完全二叉树;

1.K为深度(1《 k《 n),则结点综述为2^k -1 ;

完全二叉树:对于一颗二叉树,假设其深度为d(d>1)。除了第d层外,其它各层的节点数目均已达最大值,且第d层所有节点从左向右连续地紧密排列,这样的二叉树被称为完全二叉树;

重点性质:

1.完全二叉树由满二叉树引出;
2.满二叉树一定是完全二叉树,但完全二叉树不是满二叉树;
3.第d层所有节点从左向右连续地紧密排列

4.1二叉树的性质

性质:
1.在二叉树的 第 i 层 上至多有 2^(i-1) 个结点(i>=1)
2.深度为K的二叉树,至多有 2^k -1个结点(k>=1)
3.对于任意一颗二叉树T,如果其终端节点数为 n0(叶子节点数),度数为2的节点数为n2,则 n0=n2 + 1 ; 叶子结点数-1 = 度数为2的结点数
总结点数:n=n0+n1+n2 ; n1为度数为1的结点总数;
2*n2+n1=n0+n1+n2-1 => n2=n0-1

4.具有n个结点的完全二叉树的深度为int(log2n)+1 或者 math.ceil(log2(n+1))
性质5很重要,会经常用到;

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