??🌈hello! 各位宝子们大家好啊,关于线性表我们已经在前面更新完了!
????今天就来看一下复杂一些的数据结构 “树” 他的应用主要在哪些方面呢?以及结构是什么样的
??📚本期文章收录在《数据结构&算法》,大家有兴趣可以看看呐!
???? 欢迎铁汁们 ?? 点赞 👍 收藏 ?留言 📝!
树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。
可能大家还不是很了解但大家看上面这张图,左边是一棵树,右边就是我们的 多叉树数据结构了;
注意:树形结构中,子树之间不能有交集,否则就不是树形结构
前面我们说了树是由 一个根节点加很多 子孙节点 组成的,那么他们相应的叫法是什么呢?
结点的度:一个结点含有的子树的个数称为该结点的度; 如上图:A的为6
🔥 叶结点或终端结点:度为0的结点称为叶结点; 如上图:B、C、H、I…等结点为叶结点
🔥 非终端结点或分支结点:度不为0的结点; 如上图:D、E、F、G…等结点为分支结点
🔥 双亲结点或父结点:若一个结点含有子结点,则这个结点称为其子结点的父结点; 如上图:A是B的父结点
🔥 孩子结点或子结点:一个结点含有的子树的根结点称为该结点的子结点; 如上图:B是A的孩子结点
兄弟结点:具有相同父结点的结点互称为兄弟结点; 如上图:B、C是兄弟结点
树的度:一棵树中,最大的结点的度称为树的度; 如上图:树的度为6
🔥 结点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的子结点为第2层,以此类推
🔥 树的高度或深度:树中结点的最大层次; 如上图:树的高度为4
堂兄弟结点:双亲在同一层的结点互为堂兄弟;如上图:H、I互为兄弟结点
🔥 结点的祖先:从根到该结点所经分支上的所有结点;如上图:A是所有结点的祖先
🔥 子孙:以某结点为根的子树中任一结点都称为该结点的子孙。如上图:所有结点都是A的子孙
森林:由m(m>0)棵互不相交的树的集合称为森林;
其中红色标记的是比较重要的概念大家可以重点记一下这些都是选择题经常出现的概念,像树的深度树的层级
- 计算孩子节点/叶子节点的个数
- 如果一个树的深度为4 那么他的最大节点个数是多少?
等等这样的题如果不了解这些概念的话是根本做不了的
诶不知道大家注意过没有我们的文件夹和树的结构很类似?
这里 Linux 的文件目录就是用多叉树实现的。
树的概念我们讲解了,但是其实我们应用最广的还是二叉树比如 八大排序里面的 堆排序 和 快速排序 全都应用了树的思想。
那么什么是二叉树呢? 其实二叉树就是结点的一个有限集合
一个二叉树,如果每一个层的结点数都达到最大值,则这个二叉树就是满二叉树。也就是说,如果一个二叉树的层数为K,且结点总数是 2 k ? 1 2^k -1 2k?1 ,则它就是 满二叉树。
完全二叉树是效率很高的数据结构,完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树。
- 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树。
二叉树是什么我们前面了解过了那么二叉树有那些性质是需要我们来了解一下的呢?
好了讲了这么多大家估计也听的很迷糊,不要慌接下来我们就来看一下二叉树的实现来带大家吃下肉:
🔥 注:一般使用数组只适合表示完全二叉树,因为不是完全二叉树会有空间的浪费
大家看这个图片一但使用数组来存储普通的二叉树就会造成很大的空间浪费,顺序存储是由数组进行控制的。
📚 代码演示:
typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{
HPDataType* a; //存储数据的数组
int size; //存储的数据个数
int capacity; //二叉树的容量
}HP;
二叉树的链式结构就很简单了,我们前面说了利用顺序存储会造成空间的浪费而链式存储的就避免了这种情况和链表一样。
🔥 注意:上述代码并不是创建二叉树的方式,只是给大家演示一下后面博主会出一篇博文来进行讲解的。
📚 代码演示:
typedef int BTDataType;
typedef struct BinaryTreeNode
{
BTDataType _data;
struct BinaryTreeNode* _left;
struct BinaryTreeNode* _right;
}BTNode;
BTNode* CreatBinaryTree()
{
BTNode* node1 = BuyNode(1);
BTNode* node2 = BuyNode(2);
BTNode* node3 = BuyNode(3);
BTNode* node4 = BuyNode(4);
BTNode* node5 = BuyNode(5);
BTNode* node6 = BuyNode(6);
node1->_left = node2;
node1->_right = node4;
node2->_left = node3;
node4->_left = node5;
node4->_right = node6;
return node1;
}