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013-二叉树

二叉树 013
2023-09-27 14:21:16 时间

二叉树的介绍

1. 二叉树的定义

二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。它有五种基本形态:二叉树可以是空集;根可以有空的左子树或右子树;或者左、右子树皆为空。

2. 二叉树的性质。

二叉树有以下几个性质:
性质1):层次与层次上的节点数的不等关系式。设二叉树第i层的节点数为f(i),则有:

            f(i) <= 2(i - 1)。(其中i >= 1)

性质2):二叉树的高度h与二叉树节点总数f(h)的不等关系式。设二叉树的高度h,二叉树的节点总数为f(h),则有:

            f(h) <= 2h - 1。(其中h >= 1)

性质3):二叉树中度为2的个数为x与叶节点数f(x)的方程关系式。设二叉树中度为2的个数为x,页节点数为f(x)则有:

           f(x) = x + 1(其中x >= 1)。

2.1 性质1:二叉树第i层上的结点数目最多为 2{i-1} (i≥1)

证明:下面用"数学归纳法"进行证明。
        (01) 当i=1时,第i层的节点数目为2{i-1}=2{0}=1。因为第1层上只有一个根结点,所以命题成立。
        (02) 假设当i>1,第i层的节点数目为2{i-1}。这个是根据(01)推断出来的!
               下面根据这个假设,推断出"第(i+1)层的节点数目为2{i}"即可。
                由于二叉树的每个结点至多有两个孩子,故"第(i+1)层上的结点数目" 最多是 "第i层的结点数目的2倍"。即,第(i+1)层上的结点数目最大值=2×2{i-1}=2{i}
                故假设成立,原命题得证!

 

2.2 性质2:深度为k的二叉树至多有2{k}-1个结点(k≥1)

证明:在具有相同深度的二叉树中,当每一层都含有最大结点数时,其树中结点数最多。利用"性质1"可知,深度为k的二叉树的结点数至多为:
           20+21+…+2k-1=2k-1
           故原命题得证!

 

2.3 性质3:包含n个结点的二叉树的高度至少为log2 (n+1)

证明:根据"性质2"可知,高度为h的二叉树最多有2{h}–1个结点。反之,对于包含n个节点的二叉树的高度至少为log2(n+1)。

 

2.4 性质4: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

证明:因为二叉树中所有结点的度数均不大于2,所以结点总数(记为n)="0度结点数(n0)" + "1度结点数(n1)" + "2度结点数(n2)"。由此,得到等式一。
         (等式一) n=n0+n1+n2
      另一方面,0度结点没有孩子,1度结点有一个孩子,2度结点有两个孩子,故二叉树中孩子结点总数是:n1+2n2。此外,只有根不是任何结点的孩子。故二叉树中的结点总数又可表示为等式二。
         (等式二) n=n1+2n2+1
        由(等式一)和(等式二)计算得到:n0=n2+1。原命题得证!

3. 满二叉树,完全二叉树和二叉查找树

3.1 满二叉树

定义:高度为h,并且由2{h} –1个结点的二叉树,被称为满二叉树。

3.2 完全二叉树

定义:一棵二叉树中,只有最下面两层结点的度可以小于2,并且最下一层的叶结点集中在靠左的若干位置上。这样的二叉树称为完全二叉树。
特点:叶子结点只能出现在最下层和次下层,且最下层的叶子结点集中在树的左部。显然,一棵满二叉树必定是一棵完全二叉树,而完全二叉树未必是满二叉树。

3.3 二叉查找树

定义:二叉查找树(Binary Search Tree),又被称为二叉搜索树。设x为二叉查找树中的一个结点,x节点包含关键字key,节点x的key值记为key[x]。如果y是x的左子树中的一个结点,则key[y] <= key[x];如果y是x的右子树的一个结点,则key[y] >= key[x]。

在二叉查找树中:
(01) 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;
(02) 任意节点的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;
(03) 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树。
(04) 没有键值相等的节点(no duplicate nodes)。

在实际应用中,二叉查找树的使用比较多。

4、二叉树遍历问题。

(1)先序遍历。(确定根节点)

   先访问这棵树的根,然后访问这棵树的左子树,再访问这棵树的右子树,最后递归访问左子树和右子树。

举例说明。如下图:

   根据先序遍历规则。这棵树的根是7,所以先序遍历是7,7的左子树的递归先序遍历,7的右子树的递归先序遍历。

因此先序遍历结果是:7,4,2,1,3,6,5,9,8,10

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先序遍历:按照根节点->左子树->右子树的顺序访问二叉树

 

 

先序遍历:(1)访问根节点;(2)采用先序递归遍历左子树;(3)采用先序递归遍历右子树;

(注:每个节点的分支都遵循上述的访问顺序,体现“递归调用”)

先序遍历结果:A BDFE CGHI

思维过程:

(1)先访问根节点A,

(2)A分为左右两个子树,因为是递归调用,所以左子树也遵循“先根节点-再左-再右”的顺序,所以访问B节点,

(3)然后访问D节点,

(4)访问F节点的时候有分支,同样遵循“先根节点-再左--再右”的顺序,

(5)访问E节点,此时左边的大的子树已经访问完毕,

(6)然后遵循最后访问右子树的顺序,访问右边大的子树,右边大子树同样先访问根节点C,

(7)访问左子树G,

(8)因为G的左子树没有,所以接下俩访问G的右子树H,

(9)最后访问C的右子树I

 

 

 

(2)中序遍历。(知道根节点的情况下,可以确定根节点的左子树和右子树)

   先访问这棵树的左子树,然后访问这棵树的根,再访问这棵树的右子树,最后递归访问左子树和右子树。

 

举例说明。如下图:

 

 

   根据中序遍历规则。这棵树的根是7,所以中序遍历是7的左子树的递归中序遍历,7,7的右子树的递归中序遍历。

 

因此先序遍历结果是:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10

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中序遍历:按照左子树->根节点->右子树的顺序访问

 

 

中序遍历:(1)采用中序遍历左子树;(2)访问根节点;(3)采用中序遍历右子树

 

中序遍历结果:DBEF    A    GHCI

 

(3)后序遍历。(确定根节点)

   先访问这棵树的左子树,然后访问这棵树的右子树,再访问这棵树的根,最后递归访问左子树和右子树。

 

举例说明。如下图:

 

 

   根据后序遍历规则。这棵树的根是7,所以后序遍历是:7的左子树的递归后序遍历,7的右子树的递归后序遍历,7。

 

因此后序遍历结果是:1,3,2,5,6,4,8,10,9,7

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后序遍历

 

 

 

 

 

后序遍历:(1)采用后序递归遍历左子树;(2)采用后序递归遍历右子树;(3)访问根节点;

后序遍历的结果:DEFB  HGIC   A

 

 

(4)层次遍历。

   从根节点开始,一层一层地往下遍历。

(5)已知先序遍历和中序遍历求后序遍历,即确定二叉树。

举例分析。先序遍历是:GDAFEMHZ。中序遍历是:ADEFGHMZ。求二叉树。

思路如下:(先确定根,再确定根的左子树,再确定根的右子树,然后递归左子树,然后递归右子树)
a、 根据先序遍历的特点——根左右,第一个元素一定是根节点,所以立刻确定G是根节点。
b、 既然确定了G是根节点,再根据中序遍历的特点——左根右,在根节点G之前的ADEF就是左子树,根节点G之后的HMZ就是右子树。
c、接着分析左子树(思路和第1,2步一样)。把左子树的所有元素(即ADEF这四个元素)在先序遍历和中序遍历中的顺序拿出来进行比较。
d、先序的顺序是DAFE(中左右),中序遍历是ADEF(左中右)。
e、通过先序特点得出D是左子树的节点,通过中序特点确定唯一一个在D左边的A是左子树中的左叶子,右边的是EF。
f、观察EF的相对位置,在先序(中左右)是FE,在中序(左中右)EF,所以得出EF的关系是左中。

g、接着分析右子树(思路和第1,2步一样),把右子树的元素(HMZ)在先序遍历和中序遍历中的顺序拿出来进行比较。
h、先序的顺序是MHZ(中左右),中序遍历是HMZ(左中右)。
i、根据先序遍历的特点确定M是右子树的节点,根据中序遍历的特点确定H是左叶,Z是右叶。

最后结果如下:那么后序遍历就是AEFDHZMG

 

 

 

 

   (6)已知后序遍历和中序遍历求先序遍历,即确定二叉树。

   (7)不能根据先序遍历和后序遍历确定中序遍历,即不能确定是唯一的二叉树。

举例说明: