【數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】關(guān)于樹,你需要知道的幾件事

0. 前言

本文不是從入門到精通式的文章寞缝。寫該文的目的是理清樹結(jié)構(gòu)及其解題思路,所以講解不多而概念性的東西比較多仰泻,請見諒荆陆。

本文結(jié)構(gòu):

  1. 概念鋪墊
  2. 二叉樹
  3. 各種相關(guān)算法
  4. 例題相關(guān)

1. 概念鋪墊

  1. 樹等價于連通無環(huán)圖,由一組頂點(diǎn)(vertex)邊(edge)構(gòu)成集侯。其中被啼,如圖所示,A點(diǎn)為根頂點(diǎn)(root)棠枉。一般情況下浓体,我們多稱頂點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)(node)
圖中辈讶,ABCDEFG為頂點(diǎn)命浴,T1、T2等為邊贱除。(圖片來自網(wǎng)絡(luò)生闲,侵刪)
  1. 祖先(ancestor)、后代(descendant)月幌、父親(parent)碍讯、孩子(child)、子樹(subtree)扯躺、葉子節(jié)點(diǎn)(leaf)捉兴、度(degree):在節(jié)點(diǎn)v尋根過程中經(jīng)過的每一個節(jié)點(diǎn)都是其祖先蝎困,節(jié)點(diǎn)v是其后代。依舊以上圖為例倍啥,節(jié)點(diǎn)E的祖先是BA禾乘,EBA的后代,而B又是A的后代逗栽。
    父親<-->孩子是特殊的祖先<-->后代關(guān)系盖袭。若節(jié)點(diǎn)uv的祖先且恰好比v高一層,則稱uv的父親彼宠,vu的孩子鳄虱。例如:BE即為一對父子關(guān)系。
    節(jié)點(diǎn)u所有的后代及其之間的連接邊稱為子樹凭峡,記作subtree(v)拙已。例如圖中的B D F就構(gòu)成一棵子樹。當(dāng)一個節(jié)點(diǎn)沒有后代(沒有孩子)時摧冀,我們稱之為葉子節(jié)點(diǎn)倍踪。例如,圖中的D E F G都是葉子節(jié)點(diǎn)索昂。
    節(jié)點(diǎn)u的孩子總數(shù)稱為u建车。例如,節(jié)點(diǎn)c的度為2椒惨,因?yàn)?c有兩個孩子F G缤至。葉子節(jié)點(diǎn)的度為0。

  2. 深度(depth)康谆、高度(height):沿節(jié)點(diǎn)vr唯一通路所經(jīng)過邊的數(shù)目领斥,稱為節(jié)點(diǎn)v深度,記作depth(v)沃暗。例如上圖中月洛,從節(jié)點(diǎn)E走到根節(jié)點(diǎn)A的邊數(shù)是2,所以depth(E) = 2孽锥。設(shè)節(jié)點(diǎn)v深度為v_d嚼黔,那么我們可以認(rèn)為節(jié)點(diǎn)v處于在第v_d層。特別地忱叭,約定根頂點(diǎn)root的深度為0隔崎,即depth(root) = 0
    T中所有節(jié)點(diǎn)深度最大值稱作該樹的高度韵丑,記作height(T)。通常約定虚缎,僅有一個節(jié)點(diǎn)的樹高度為0撵彻,空樹高度為-1钓株。例如,圖中所未二叉樹高度為2陌僵。有些博客文章轴合、教材、講義中認(rèn)為該樹高度為3碗短,也正確受葛。因?yàn)閺闹庇^角度來說是3層樹,而本文約定高度為2是為方便編程偎谁。

2. 二叉樹(binary tree)

二叉樹圖例

定義:如上圖所示总滩,二叉樹是每個節(jié)點(diǎn)最多只有兩個分支(即不存在分支度大于2的節(jié)點(diǎn))的樹結(jié)構(gòu)。通常分支被稱作“左子樹”或“右子樹”巡雨。二叉樹的分支具有左右次序闰渔,不能隨意顛倒。

性質(zhì)

  • 在二叉樹中铐望,每個節(jié)點(diǎn)的度\leq 2冈涧;
  • 同一節(jié)點(diǎn)的孩子可以左右區(qū)分,即具有左右次序(有序)正蛙,故二叉樹又可稱為二叉有序樹(ordered binary tree)督弓。

2.1 二叉搜索樹(Binary Search Tree, BST)

首先要明確一點(diǎn)的是,二叉搜索樹滿足所有普通二叉樹的特征乒验。但相比普通二叉樹而言愚隧,二叉搜索樹又有如下特征:
假定節(jié)點(diǎn)為k:

  • 左子樹存儲著值小于k的節(jié)點(diǎn)
  • 右子樹存儲著值大于k的節(jié)點(diǎn)
  • 每棵子樹都滿足如上兩條特征

References

  1. 鄧俊輝. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu): C++ 語言版[M]. 清華大學(xué)出版社, 2012.
  2. 二叉樹--維基百科
  3. GeeksforGeeks二叉搜索樹專題(英文版)
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