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本文详细介绍了二叉树的基本概念,以及各种二叉树,以及二叉树的Java实现方式,包括顺序结果和链式结构的实现。
二叉树是一种特殊的树,其定义为:二叉树是n(n>=0)个节点的有限集合,该集合或者为空集(称为空二叉树),或者由一个根节点和两棵互不相交的、分别称为根节点的左子树和右子树组成。
1 二叉树的定义
二叉树是一种特殊的树,其定义为:二叉树是n(n>=0)个节点的有限集合,该集合或者为空集(称为空二叉树),或者由一个根节点和两棵互不相交的、分别称为根节点的左子树和右子树组成。 如果不是太清楚树的的概念的,可以看这篇文章:数据结构—树(Tree)的入门原理以及Java实现案例。
如下图,就是一颗二叉树:
2 二叉树的特性
三个特性:
- 每个节点最多有两棵子树,所以二叉树中不存在度大于2的节点。注意不是只有两棵子树,而是最多有。没有子树或者有一棵子树都是可以的。
- 左子树和右子树是有顺序的,次序不能任意颠倒。
- 即使树中某节点只有一棵子树,也要区分它是左子树还是右子树。
如下案例:一个3个节点树,对于普通的树和二叉树,分别有几种形态? 普通树,首先有树1形态,而后续四种情况对于普通树是没有区分的,因此只有两种情况;而对于二叉树,则以五种情况都有。
3 特殊的二叉树
3.1 斜二叉树
所有的节点都只有左子树的二叉树叫左斜树。所有节点都是只有右子树的二叉树叫右斜树。这两者统称为斜树。
左斜树:
右斜树:
3.2 满二叉树
在一棵二叉树中,如果所有分支节点都存在左子树和右子树,并且所有叶子都在同一层上,这样的二叉树称为满二叉树,又称完美二叉树。
满二叉树的特点:
- 叶子只能出现在最下一层。出现在其他层就不可能达成平衡。
- 非叶子节点的度一定是2。否则就是“缺胳膊少腿”了。
- 在同样深度的二叉树中,满二叉树的节点个数最多,叶子数最多。
3.3 完全二叉树
完全二叉树:除去最后一层叶子节点,就是一颗满二叉树,并且最后一层的节点只能集中在左侧,满二叉树一定是完全二叉树,完全二叉树不一定是满二叉树。 完全二叉树的特点:
- 叶子节点只能出现在最下两层。
- 最下层的叶子一定集中在左部连续位置。
- 倒数二层,若有叶子节点,一定都集中在右部连续位置。
- 如果节点度为1,则该节点只有左孩子,即不存在只有右子树的情况。
- 同样节点数的二叉树,完全二叉树的深度最小。
3.4 平衡二叉树
平衡二叉树又被称为AVL树(区别于AVL算法),它是具有如下性质:
- 它一定是一棵二叉排序树;
- 它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
平衡二叉树作为重点和难点,此处不多赘述,后面的文章会单独讲。
4 二叉树的性质
共有大概六条性质,这些性质可以被直接用来实现二叉树:
-
在二叉树的第i层上至多有2^(i-1)个节点(i≥1);
-
深度为k的二叉树至多有2^k-1个节点(k≥1),最少有k个节点;
-
对于任意一棵二叉树,如果其叶子节点数为N0,且度数为2的节点总数为N2,则N0=N2+1;
-
具有n个节点的完全二叉树的深度为|log2n+1|(|x|表示不大于x的最大整数)。
-
有N个节点的完全二叉树各节点如果用顺序方式存储,若I为节点编号(从1开始),则节点之间有如下关系:
- 如果 I = 1,则节点I是二叉树的根;I > 1,则其父节点的编号为 I/2,左子节点编号为 2 * I (如果存在),右子节点编号为 2 * I + 1(如果存在);
- 如果 2 * I <= N,则其左孩子(即左子树的根节点)的编号为 2 * I ;若 2 * I > N,则无左右孩子;
- 如果 2 * I + 1 <= N,则其右孩子的节点编号为 2 * I + 1;若 2 * I + 1 > N,则无右孩子。
-
有N个节点的完全二叉树各节点如果用顺序方式存储,若I为节点编号(从0开始),则节点之间有如下关系:
-
如果 I = 0,则节点 I 是二叉树的根;I > 0,则其父节点的编号为 (I-1)/2,左子节点编号为 2 * I + 1(如果存在),右子节点编号为 2 * I + 2(如果存在);
-
如果 2 * I + 1 <= N,则其左孩子(即左子树的根节点)的编号为 2 * I +1 ;若 2 * I + 1 > N,则无左右孩子;
-
如果 2 * I + 2 <= N,则其右孩子的节点编号为 2 * I + 2;若 2 * I + 2 > N,则无右孩子。
-
上图是已经编号了的完全二叉树,具有N=10个节点,设I从1开始,下面来验证各个特性:
- I = 1 的节点,确实是根节点;如果 I = 5 > 0,那么父节点编号为5/2,即2。
- 如果I=5,2 * 5 = 10,5编号的节点的左孩子为2 * 5 = 10编号;如果I=6,2 * 6 > 10,6编号的节点的无左孩子。
- 如果 I = 4,2 * 4 + 1 < 10,4编号的节点的右孩子为2 * 4 + 1 = 9 编号;如果I=5,2 * 5 + 1 > 10,5编号的节点的无右孩子。
最后一个特性:给定n个节点,能构成f(n)种不同的二叉树。f(n)为卡特兰数的第N项:
5 二叉树的存储结构
5.1 顺序存储结构
5.1.1 顺序存储结构的概述
顺序存储结构对树这种一对多的关系结构实现起来是比较困难的。但是二叉树是一种特殊的树,由于它的特殊性,使得用顺序存储结构也可以实现。
二叉树的顺序存储结构就是用一维数组存储二叉树中的节点,并且节点的存储位置,也就是数组的下标要能体现节点之间的逻辑关系,比如双亲与孩子的关系,左右兄弟的关系等。
此时,完全二叉树的规律性和优越性就显现了出来:
由于完全二叉树的特性,可以将上图的完全二叉树从上到下,从左到右的遍历,然后顺序存放进数组对应索引的位置中:
对于一般的二叉树,则可以 “借用” 完全二叉树的的思路,将空出来的节点位置置空:
如上图的普通二叉树,存储时,将其“转换”为完全二叉树,不存在的节点使用null填充:
极端情况下,一棵深度为k的右斜树,它只有k个结点,却需要分配2^k-1个存储单元空间,这明显会浪费很多空间。
因此,顺序存储结构只适用于完全二叉树或者满二叉树。
5.1.2 顺序存储结构的简单实现
提供一个二叉树的顺序存储结构的简单实现,节点不允许为null。
可以看到,子节点和父节点的添加、获取,都是依靠的二叉树性质的第五条的公式,这里把要被实现的二叉树看成了完全二叉树,还是比较简单的,但是可能会浪费内存空间。
/**
* 二叉树的顺序存储结构的简单实现
*/
public class ArrayBinaryTree<E> {
/**
* 深度
*/
private int deep;
/**
* 容量,也是节点数量
*/
private int capacity;
/**
* 底层数组
*/
private Object[] elements;
/**
* 节点真正数量
*/
private int size;
/**
* 指定树的深度,初始化数组
*
* @param deep 树深度
*/
public ArrayBinaryTree(int deep) {
this.deep = deep;
this.elements = new Object[capacity = (int) Math.pow(2, deep) - 1];
}
/**
* 指定树的深度和根节点
*
* @param deep
* @param root
*/
public ArrayBinaryTree(int deep, E root) {
this(deep);
addRoot(root);
}
/**
* 添加根节点
*
* @param root 根节点数据
*/
public void addRoot(E root) {
checkNullData(root);
elements[0] = root;
size++;
}
/**
*
* 添加子节点
*
* @param parentIndex 父节点索引
* @param data 节点数据
* @param left 是否是左子节点,true 是;false 否
* @return 添加成功后子节点的索引
*/
public int addChild(int parentIndex, E data, boolean left) {
checkParentIndex(parentIndex);
checkNullData(data);
int childIndex;
if (left) {
childIndex = parentIndex * 2 + 1;
} else {
childIndex = parentIndex * 2 + 2;
}
addChild(childIndex, data);
size++;
return childIndex;
}
/**
* 添加子节点
*
* @param childIndex 子节点索引
* @param data 子节点数据
*/
private void addChild(int childIndex, E data) {
if (elements[childIndex] != null) {
throw new IllegalStateException("该父节点已经存在该子节点");
}
elements[childIndex] = data;
}
/**
* 是否是空树
*
* @return true 是 ;false 否
*/
public boolean isEmpty() {
return elements[0] == null;
}
/**
* 返回节点数
*
* @return 节点数
*/
public int size() {
return size;
}
/**
* 获取索引为index的节点的父节点
*
* @param index 索引
* @return 父节点数据
*/
public E getParent(int index) {
if (index == 0) {
return null;
}
return (E) elements[(index - 1) / 2];
}
/**
* 获取索引为index的节点的右子节点
*
* @param index 索引
* @return 右子节点数据
*/
public E getRight(int index) {
if (2 * index + 1 >= capacity) {
return null;
}
return (E) elements[index * 2 + 2];
}
/**
* 获取索引为index的节点的左子节点
*
* @param index 索引
* @return 左子节点
*/
public E getLeft(int index) {
if (2 * index + 1 >= capacity) {
return null;
}
return (E) elements[2 * index + 1];
}
/**
* 获取根节点
*
* @return 根节点数据
*/
public E getRoot() {
return (E) elements[0];
}
/**
* 获取节点出现的首个索引位置
*
* @param data 节点数据
* @return 节点索引, 或者-1--不存在该节点
*/
public int indexOf(E data) {
for (int i = 0; i < capacity; i++) {
if (elements[i].equals(data)) {
return i;
}
}
return -1;
}
/**
* 检查子节点是否已经存在
*
* @param message 消息
*/
private void checkChild(int childIndex, String message) {
if (elements[childIndex] == null) {
throw new IllegalStateException(message);
}
}
/**
* 数据判null
*
* @param data 添加的数据
*/
private void checkNullData(E data) {
if (data == null) {
throw new NullPointerException("数据不允许为null");
}
}
/**
* 检查父节点是否存在
*
* @param parentIndex 父节点索引
*/
private void checkParentIndex(int parentIndex) {
if (elements[parentIndex] == null) {
throw new NoSuchElementException("父节点不存在");
}
}
}
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5.2 链式存储结构
采用链式存储结构更加的灵活,为树节点设计一个数据域和两个引用变量,一个保存左子结点的引用,另一个保存右子节点的引用,我们称这样的链表叫做二叉链表。如果有需要还可在加在一个保存父节点引用变量。
5.2.1 链式存储结构的简单实现
下面是一个没有保存父节点引用的二叉树链式存储结构的简单实现,查找其父节点是比较困难的,需要遍历整个树,因此建议加上父节点的引用。
/**
* 二叉树的链式存储结构的简单实现
*/
public class LinkedBinaryTree<E> {
/**
* 外部保存根节点的引用
*/
private BinaryTreeNode<E> root;
/**
* 树节点的数量
*/
private int size;
/**
* 内部节点对象
*
* @param <E> 数据类型
*/
public static class BinaryTreeNode<E> {
//数据域
E data;
//左子节点
BinaryTreeNode<E> left;
//右子节点
BinaryTreeNode<E> right;
public BinaryTreeNode(E data) {
this.data = data;
}
public BinaryTreeNode(E data, BinaryTreeNode<E> left, BinaryTreeNode<E> right) {
this.data = data;
this.left = left;
this.right = right;
}
@Override
public String toString() {
return data.toString();
}
}
/**
* 空构造器
*/
public LinkedBinaryTree() {
}
/**
* 构造器,初始化root节点
*
* @param root 根节点数据
*/
public LinkedBinaryTree(E root) {
checkNullData(root);
this.root = new BinaryTreeNode<>(root);
size++;
}
/**
* 添加子节点
*
* @param parent 父节点的引用
* @param data 节点数据
* @param left 是否是左子节点,true 是;false 否
*/
public BinaryTreeNode<E> addChild(BinaryTreeNode<E> parent, E data, boolean left) {
checkNullParent(parent);
checkNullData(data);
BinaryTreeNode<E> node = new BinaryTreeNode<>(data);
if (left) {
if (parent.left != null) {
throw new IllegalStateException("该父节点已经存在左子节点,添加失败");
}
parent.left = node;
} else {
if (parent.right != null) {
throw new IllegalStateException("该父节点已经存在右子节点,添加失败");
}
parent.right = node;
}
size++;
return node;
}
/**
* 是否是空树
*
* @return true 是 ;false 否
*/
public boolean isEmpty() {
return size == 0;
}
/**
* 返回节点数
*
* @return 节点数
*/
public int size() {
return size;
}
/**
* 获取根节点
*
* @return 根节点 ;或者null--表示空树
*/
public BinaryTreeNode<E> getRoot() {
return root;
}
/**
* 获取左子节点
*
* @param parent 父节点引用
* @return 左子节点或者null--表示没有左子节点
*/
public BinaryTreeNode<E> getLeft(BinaryTreeNode<E> parent) {
return parent == null ? null : parent.left;
}
/**
* 获取右子节点
*
* @param parent 父节点引用
* @return 右子节点或者null--表示没有右子节点
*/
public BinaryTreeNode<E> getRight(BinaryTreeNode<E> parent) {
return parent == null ? null : parent.right;
}
/**
* 数据判null
*
* @param data 添加的数据
*/
private void checkNullData(E data) {
if (data == null) {
throw new NullPointerException("数据不允许为null");
}
}
/**
* 检查父节点是否为null
*
* @param parent 父节点引用
*/
private void checkNullParent(BinaryTreeNode<E> parent) {
if (parent == null) {
throw new NoSuchElementException("父节点不能为null");
}
}
}
复制代码
6 总结
本文为大家介绍了二叉树的入门知识,比如二叉树的概念,特性,性质等,这些东西很多是死的,但是需要我们理解记忆,最后介绍了二叉树的存储结构,以及Java语言的简单实现,对于更加特殊的二叉树,比如红黑树,它们还有自己的独特实现,在后续文章中会介绍。
另外,在实现案例中,并没有树的遍历,以及整颗树的创建等操作,这部分内容较多,将在后续的文章中单独介绍,大家可以关注文章更新。最后,如果大家还不是太清楚树的的概念的,可以看这篇文章:数据结构—树(Tree)的入门原理以及Java实现案例。
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