树 是由n(n>=1)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。它具有以下特点:每个节点有零个或多个子节点;没有父节点的节点称为 根 节点;每一个非根节点有且只有一个 父节点 ;除了根节点外,每个子节点可以分为多个不相交的子树。
二叉树是每个节点最多有两棵子树的树结构。通常子树被称作“左子树”和“右子树”。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。二叉树的相关性质:
二叉树的每个结点至多只有2棵子树(不存在度大于2的结点),二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒。
二叉树的第i层至多有2^(i-1) 个结点;深度为k的二叉树至多有2^k-1个结点。
一棵深度为k,且有2^k-1个节点的二叉树称之为 满二叉树 ;
深度为k,有n个节点的二叉树,当且仅当其每一个节点都与深度为k的满二叉树中,序号为1至n的节点对应时,称之为 完全二叉树 。
二叉树的三种遍历方法:
在二叉树的一些应用中,常常要求在树中查找具有某种特征的节点,或者对树中全部节点进行某种处理,这就涉及到二叉树的遍历。二叉树主要是由3个基本单元组成,根节点、左子树和右子树。如果限定先左后右,那么根据这三个部分遍历的顺序不同,可以分为先序遍历、中序遍历和后续遍历三种。
(1) 先序遍历 若二叉树为空,则空操作,否则先访问根节点,再先序遍历左子树,最后先序遍历右子树。 (2) 中序遍历 若二叉树为空,则空操作,否则先中序遍历左子树,再访问根节点,最后中序遍历右子树。(3) 后序遍历 若二叉树为空,则空操作,否则先后序遍历左子树访问根节点,再后序遍历右子树,最后访问根节点。
二叉查找树就是二叉排序树,也叫二叉搜索树。二叉查找树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: (1) 若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;(2) 若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;(3) 左、右子树也分别为二叉排序树;(4) 没有键值相等的结点。
含有n个节点的二叉查找树的平均查找长度和树的形态有关。最坏情况下,当先后插入的关键字有序时,构成的二叉查找树蜕变为单支树,树的深度为n,其平均查找长度(n+1)/2(和顺序查找相同),最好的情况是二叉查找树的形态和折半查找的判定树相同,其平均查找长度和log2(n)成正比。平均情况下,二叉查找树的平均查找长度和logn是等数量级的,所以为了获得更好的性能,通常在二叉查找树的构建过程需要进行“平衡化处理”,之后我们将介绍平衡二叉树和红黑树,这些均可以使查找树的高度为O(log(n))。
//二叉树的节点
class TreeNode<E> {
E element;
TreeNode<E> left;
TreeNode<E> right;
public TreeNode(E e) {
element = e;
}
}
二叉查找树的三种遍历都可以直接用递归的方法来实现:
//先序遍历
protected void preorder(TreeNode<E> root) {
if (root == null)
return;
System.out.println(root.element + " ");
preorder(root.left);
preorder(root.right);
}
//中序遍历
protected void inorder(TreeNode<E> root) {
if (root == null)
return;
inorder(root.left);
System.out.println(root.element + " ");
inorder(root.right);
}
//后序遍历
protected void postorder(TreeNode<E> root) {
if(root == null)
return;
postorder(root.left);
postorder(root.right);
System.out.println(root.element + " ");
}
二叉查找树的简单实现:
public class BST<E extends Comparable<E>> {
private TreeNode<E> root;
// 默认构造函数
public BST() {
}
// 二叉查找树的搜索
public boolean search(E e) {
TreeNode<E> current = root;
while (current != null) {
if (e.compareTo(current.element) < 0) {
current = current.left;
}
else if (e.compareTo(current.element) > 0) {
current = current.right;
}
else {
return true;
}
}
return false;
}
// 二叉查找树的插入
public boolean insert(E e) {
if (root == null) {
root = creatNewNode(e);
}
else {
TreeNode<E> parent = null;
TreeNode<E> current = root;
while (current != null) {
if (e.compareTo(current.element) < 0) {
parent = current;
current = current.left;
}
else if (e.compareTo(current.element) > 0) {
parent = current;
current = current.right;
}
else {
return false;
}
}
//插入
if (e.compareTo(parent.element) < 0) {
parent.left = creatNewNode(e);
}
else {
parent.right = creatNewNode(e);
}
}
return true;
}
// 创建新的节点
protected TreeNode<E> creatNewNode(E e) {
return new TreeNode(e);
}
}
// 二叉树的节点
class TreeNode<E extends Comparable<E>> {
E element;
TreeNode<E> left;
TreeNode<E> right;
public TreeNode(E e) {
element = e;
}
}
平衡二叉树又称AVL树,它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:它的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1。
AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树算法。在AVL中任何节点的两个儿子子树的高度最大差别为1,所以它也被称为高度平衡树,n个结点的AVL树最大深度约1.44log2n。查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O(log n)。增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树。
红黑树是平衡二叉树的一种,它保证在最坏情况下基本动态集合操作的事件复杂度为O(log n)。红黑树和平衡二叉树区别如下:(1) 红黑树放弃了追求完全平衡,追求大致平衡,在与平衡二叉树的时间复杂度相差不大的情况下,保证每次插入最多只需要三次旋转就能达到平衡,实现起来也更为简单。(2) 平衡二叉树追求绝对平衡,条件比较苛刻,实现起来比较麻烦,每次插入新节点之后需要旋转的次数不能预知。