树（Tree）是一种很重要的数据结构，在软件开发的多方面都有使用：
- 表示层级结构。
- 计算机语言的抽象语法树。
- 解析人类语言的树。
- XML 和 HTML 文档对象模型。
- 处理 JSON 和YAML 文档。
- 快速查找数据。
- 管理有序数据。
树的类型有很多，其有不同的形状和大小。这一篇文章将介绍树的基本信息，以及如何实现树。
1. 术语
下面是一些与树相关常见术语。
1.1 节点 Node
与链表相似，树也由节点构成。
每个节点包含数据和指向子节点的引用。
1.2 父节点 Parent、子节点 Child
Tree 从顶部向下看，和植物中的树很像，只是方向相反。
每个节点向上都有一个节点（最顶部节点除外），上面的节点称为父节点（parent node）。节点的下面，与其直接相连的称为子节点（child node）。在树中，每个child只有一个parent。
1.3 根节点 Root
树最顶部的节点称为根节点（root），根节点是唯一没有父节点的节点。
1.4 叶子节点 Leaf
如果节点没有子节点，则称为叶子节点（leaf）。
此外，还有以下常用术语：
- 节点的度（degree）：该节点子树的个数称为该节点的度。
- 树的度：所有节点中，度的最大值称为树的度。
- 非叶子节点：度不为零的节点。
- 高度（height）：当前节点到最远叶子节点的路径长，所有树叶的高度为零。
- 深度（depth）：对于任意节点n，n的深度为从根到n的唯一路径长。有些地方认为根深度为0，有些地方认为根深度为1。
- 兄弟节点：具有相同父节点的节点互相称为兄弟节点。
- 节点的层数（level）：从根开始定义，根为第一层，根的子节点为第二层。以此类推。
- 堂兄弟节点：父节点在同一层的节点互为堂兄弟。
- 节点的祖先（ancestor）：从根到该节点所经分支上的所有节点。
- 子孙（descendant）：以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。
- 森林：由m（m >= 0）棵互不相交的树的集合称为森林。
2. 实现
Tree 由 node 构成，这里先创建TreeNode类。
创建一个 playground，并在 Sources 中添加TreeNode.swift文件，TreeNode代码如下：
public class TreeNode<T> {
public var value: T
public var children: [TreeNode] = []
public init(_ value: T) {
self.value = value
}
}
每个 node 存储一个值和一个数组，数组里存储着 children。
在TreeNode中添加以下代码：
/// 向当前节点添加子节点
/// - Parameter child: 要添加的子节点
public func add(_ child: TreeNode) {
children.append(child)
}
在 playground page 中添加以下代码：
example(of: "creating a tree") {
let beverages = TreeNode("Beverages")
let hot = TreeNode("Hot")
let cold = TreeNode("Cold")
beverages.add(hot)
beverages.add(cold)
}
树可以很方便的用于层次结构问题。上述代码定义了三个节点，并组织成逻辑层次，其对应于以下结构：
3. 遍历算法 Traversal Algorithms
线性表（如数组、链表、队列）有明确的开始、结束位置，遍历很简单。
与线性表相比，遍历树会变得复杂些。
遍历时左侧节点有优先权吗？深度与优先权有关联吗？在实际应用时，应根据要解决的问题决定遍历策略。不同类型树、不同类型问题，有不同遍历方式。
3.1 深度优先
在TreeNode.swift底部添加以下方法：
extension TreeNode {
/// 深度优先遍历
public func forEachDepthFirst(visit: (TreeNode) -> Void) {
visit(self)
children.forEach({
// 使用递归遍历
$0.forEachDepthFirst(visit: visit)
})
}
}
如果不想使用递归，可以使用栈实现。
在 playground page 添加以下代码，检验深度优先遍历：
func makeBeverageTree() -> TreeNode<String> {
let tree = TreeNode("Beverages")
let hot = TreeNode("hot")
let cold = TreeNode("cold")
let tea = TreeNode("tea")
let coffee = TreeNode("coffee")
let chocolate = TreeNode("cocoa")
let blackTea = TreeNode("black")
let greenTea = TreeNode("green")
let chaiTea = TreeNode("chai")
let soda = TreeNode("soda")
let milk = TreeNode("milk")
let gingerAle = TreeNode("ginger ale")
let bitterLemon = TreeNode("bitter lemon")
tree.add(hot)
tree.add(cold)
hot.add(tea)
hot.add(coffee)
hot.add(chocolate)
cold.add(soda)
cold.add(milk)
tea.add(blackTea)
tea.add(greenTea)
tea.add(chaiTea)
soda.add(gingerAle)
soda.add(bitterLemon)
return tree
}
上述代码创建的树如下：
添加以下代码：
example(of: "depth-first traversal") {
let tree = makeBeverageTree()
tree.forEachDepthFirst(visit: {
print($0.value)
})
}
输出如下：
--- Example of: depth-first traversal
Beverages
hot
tea
black
green
chai
coffee
cocoa
cold
soda
ginger ale
bitter lemon
milk
3.2 层序遍历
层序遍历根据 node depth，先遍历同一层节点。
extension TreeNode {
/// 层序遍历
public func forEachLevelOrder(visit: (TreeNode) -> Void) {
visit(self)
var queue = Queue<TreeNode>()
children.forEach({
queue.enqueue($0)
})
while let node = queue.dequeue() {
visit(node)
node.children.forEach{ queue.enqueue($0)}
}
}
}
这里使用队列而非栈确保节点读取顺序。
Queue是队列这篇文章创建的数据结构，你可以在文章底部的源码中获取。
forEachLevelOrder函数按照层序遍历：
使用以下代码进行层序遍历：
example(of: "level-order traversal") {
let tree = makeBeverageTree()
tree.forEachDepthFirst(visit: {
print($0.value)
})
}
运行后输出如下：
--- Example of: level-order traversal
Beverages
hot
cold
tea
coffee
cocoa
soda
milk
black
green
chai
ginger ale
bitter lemon
3.3 搜索
前面已经介绍了深度优先、层序遍历两种遍历方式，想要搜索 tree 是否包含指定元素就变得简单了。
extension TreeNode where T: Equatable {
public func search(_ value: T) -> TreeNode? {
var result: TreeNode?
forEachDepthFirst { (node) in
if node.value == value {
result = node
}
}
return result
}
}
使用以下代码搜索指定值：
example(of: "searching for a node") {
let tree = makeBeverageTree()
if let searchResult1 = tree.search("ginger ale") {
print("Found node: \(searchResult1.value)")
}
if let searchResult2 = tree.search("WKD Blue") {
print(searchResult2.value)
} else {
print("Couldn't find WKD Blue")
}
}
运行后控制台输出如下：
--- Example of: searching for a node
Found node: ginger ale
Couldn't find WKD Blue
深度优先遍历时，如果有多个匹配值，则会取最后一个。
4. 树算法题
4.1 同一层节点打印到同一行
根据节点所在层，将同一层节点打印到同一行。如下图：
输出应如下所示：
15
1 17 20
1 5 0 2 5 7
使用层序遍历可以解决按照层打印的问题，只需判断出何时换行。如下所示：
func printEachLevel<T>(for tree: TreeNode<T>) {
var queue = Queue<TreeNode<T>>()
var nodesLeftInCurrentLevel = 0
queue.enqueue(tree)
while !queue.isEmpty {
nodesLeftInCurrentLevel = queue.count
// 循环打印一层
while nodesLeftInCurrentLevel > 0 {
guard let node = queue.dequeue() else { break }
print("\(node.value)", terminator: " ")
node.children.forEach { queue.enqueue($0) }
nodesLeftInCurrentLevel -= 1
}
// 换行
print()
}
}
使用nodesLeftInCurrentLevel记录队列当前元素数量，此时打印队列元素时不打印换行符，直到该层打印结束才换行。
该算法时间复杂度为O(n)。由于初始化了队列作为节点的容器，空间复杂度也是O(n)。
4.2 为树添加父节点
树的定义中只包含了子节点，删除、旋转等操作时需要用到父节点，应如何为树添加父节点？
可以按照下面方式为树添加一个父节点属性：
public class TreeNode<T> {
public weak var parent: TreeNode?
...
}
根节点没有父节点，因此这里使用了可选类型。节点对子节点强引用，对父节点需为弱引用，否则会产生循环引用。
总结
树有以下这些要点：
- 树与链表有一些相似的地方，但链表只能有一个子节点，树可以有多个子节点。
- 除根节点外，所有节点都只有一个父节点。
- 叶子节点没有子节点。
- 像层序遍历、深度优先遍历算法，适用于所有类型树。但可能因树类型不同，具体实现有所差异。
Demo名称：Tree
源码地址：https://github.com/pro648/BasicDemos-iOS/tree/master/Tree
欢迎更多指正：https://github.com/pro648/tips
本文地址：https://github.com/pro648/tips/blob/master/sources/树%20Tree%20基本信息及实现.md
