我们可以对”线性结构“改造一下,变为”一个节点最多有一个"前驱“和”多个后继“。哈哈,这就是我们今天说的”树“。
一: 树
我们思维中的”树“就是一种枝繁叶茂的形象,那么数据结构中的”树“该是怎么样呢?对的,他是一种现实中倒立的树。
1:术语
其实树中有很多术语的,这个是我们学习树形结构必须掌握的。
<1> 父节点,子节点,兄弟节点
这个就比较简单了,B和C的父节点就是A,反过来说就是B和C是A的子节点。B和C就是兄弟节点。
<2> 结点的度
其实”度“就是”分支数“,比如A的分支数有两个“B和C",那么A的度为2。
<3> 树的度
看似比较莫名其妙吧,他和”结点的度“的区别就是,树的度讲究大局观,乃树中最大的结点度,其实也就是2。
<4> 叶结点,分支结点
叶结点就是既没有左孩子也没有右孩子结点,也就是结点度为0。分支节点也就是if的else的条件咯。
<5> 结点的层数
这个很简单,也就是树有几层。
<6> 有序树,无序树
有序树我们先前也用过,比如“堆”和“二叉排序树”,说明这种树是按照一定的规则进行排序的,else条件就是无序树。
<7> 森林
现实中,很多的树形成了森林,那在数据结构中,我们把上图的“A”节点砍掉,那么B,C子树合一起就是森林咯。
2: 树的表示
树这个结构的表示其实有很多种,常用的也就是“括号”表示法。
比如上面的树就可以表示为:(A(B(D),(E)),(C(F),(G)))
二: 二叉树
在我们项目开发中,很多地方都会用到树,但是多叉树的处理还是比较纠结的,所以俺们本着“大事化小,小事化了“的原则
把”多叉树“转化为”二叉树“,那么问题就简化了很多。
1: ”二叉树“和”树“有什么差异呢?
第一点: 树的度没有限制,而“二叉树”最多只能有两个,不然也就不叫二叉树了,哈哈。
第二点:树中的子树没有左右划分,很简单啊,找不到参照点,二叉树就有参照物咯。
2: 二叉树的类型
二叉树中有两种比较完美的类型,“完全二叉树”和“满二叉树”。
<1> 满二叉树
除叶子节点外,所有节点的度都为2,文章开头处的树就是这里的“满二叉树”。
<2> 完全二叉树
必须要满足两个条件就即可: 干掉最后一层,二叉树变为“满二叉树”。
最后一层的叶节点必须是“从左到右”依次排开。
我们干掉文章开头处的节点“F和”G",此时还是“完全二叉树”,但已经不是“满二叉树”了,你懂的。
3: 二叉树的性质
二叉树中有5点性质非常重要,也是俺们必须要记住的。
<1> 二叉树中,第i层的节点最多有2(i-1)个。
<2> 深度为k的二叉树最多有2k-1个节点。
<3> 二叉树中,叶子节点树为N1个,度为2的节点有N2个,那么N1=N2+1。
<4> 具有N个结点的二叉树深度为(Log2 N)+1层。
<5> N个结点的完全二叉树如何用顺序存储,对于其中的一个结点i,存在以下关系,
2*i是结点i的父结点。
i/2是结点i的左孩子。
(i/2)+1是结点i的右孩子。
4: 二叉树的顺序存储
同样的存储方式也有两种,“顺序存储”和“链式存储”。
<1> 顺序存储
说实话,树的存储用顺序结构比较少,因为从性质定理中我们都可以看出只限定为“完全二叉树”,那么如果二叉树不是
“完全二叉树”,那我们就麻烦了,必须将其转化为“完全二叉树”,将空的节点可以用“#”代替,图中也可看出,为了维护
性质定理5的要求,我们牺牲了两个”资源“的空间。
<2> 链式存储
上面也说了,顺序存储会造成资源的浪费,所以嘛,我们开发中用的比较多的还是“链式存储”,同样“链式存储”
也非常的形象,非常的合理。
一个结点存放着一个“左指针”和一个“右指针”,这就是二叉链表。
如何方便的查找到该结点的父结点,可以采用三叉链表。
5: 常用操作
一般也就是“添加结点“,“查找节点”,“计算深度”,“遍历结点”,“清空结点”
<1> 这里我们就用二叉链表来定义链式存储模型
复制代码 代码如下:
#region 二叉链表存储结构
///
/// 二叉链表存储结构
///
///
public class ChainTree
{
public T data;
public ChainTree
public ChainTree
}
#endregion
<2> 添加结点
要添加结点,我们就要找到添加结点的父结点,并且根据指示插入到父结点中指定左结点或者右结点。
复制代码 代码如下:
#region 将指定节点插入到二叉树中
///
/// 将指定节点插入到二叉树中
///
///
///
///
/// 插入做左是右
///
public ChainTree
{
if (tree == null)
return null;
if (tree.data.Equals(data))
{
switch (direction)
{
case Direction.Left:
if (tree.left != null)
throw new Exception("树的左节点不为空,不能插入");
else
tree.left = node;
break;
case Direction.Right:
if (tree.right != null)
throw new Exception("树的右节点不为空,不能插入");
else
tree.right = node;
break;
}
}
BinTreeAddNode(tree.left, node, data, direction);
BinTreeAddNode(tree.right, node, data, direction);
return tree;
}
#endregion
<3> 查找节点
二叉树中到处都散发着递归思想,很能锻炼一下我们对递归的认识,同样查找也是用到了递归思想。
复制代码 代码如下:
#region 在二叉树中查找指定的key
///
///在二叉树中查找指定的key
///
///
///
///
///
public ChainTree
{
if (tree == null)
return null;
if (tree.data.Equals(data))
return tree;
return BinTreeFind(tree, data);
}
#endregion
<4> 计算深度
这个问题纠结了我二个多小时,原因在于没有深刻的体会到递归,其实主要思想就是递归左子树和右子树,然后得出较大的一个。
复制代码 代码如下:
#region 获取二叉树的深度
///
/// 获取二叉树的深度
///
///
///
///
public int BinTreeLen
{
int leftLength;
int rightLength;
if (tree == null)
return 0;
//递归左子树的深度
leftLength = BinTreeLen(tree.left);
//递归右子书的深度
rightLength = BinTreeLen(tree.right);
if (leftLength > rightLength)
return leftLength + 1;
else
return rightLength + 1;
}
#endregion
<5> 遍历结点
二叉树中遍历节点的方法还是比较多的,有“先序”,“中序”,“后序”,“按层”,其实这些东西只可意会,不可言传,真的很难在口头
上说清楚,需要反复的体会递归思想。
先序:先访问根,然后递归访问左子树,最后递归右子树。(DLR模式)
中序:先递归访问左子树,在访问根,最后递归右子树。(LDR模式)
后序:先递归访问左子树,然后递归访问右子树,最后访问根。(LRD模式)
按层:这个比较简单,从上到下,从左到右的遍历节点。
复制代码 代码如下:
#region 二叉树的先序遍历
///
/// 二叉树的先序遍历
///
///
///
public void BinTree_DLR
{
if (tree == null)
return;
//先输出根元素
Console.Write(tree.data + "t");
//然后遍历左子树
BinTree_DLR(tree.left);
//最后遍历右子树
BinTree_DLR(tree.right);
}
#endregion
#region 二叉树的中序遍历
///
/// 二叉树的中序遍历
///
///
///
public void BinTree_LDR
{
if (tree == null)
return;
//优先遍历左子树
BinTree_LDR(tree.left);
//然后输出节点
Console.Write(tree.data + "t");
//最后遍历右子树
BinTree_LDR(tree.right);
}
#endregion
#region 二叉树的后序遍历
///
/// 二叉树的后序遍历
///
///
///
public void BinTree_LRD
{
if (tree == null)
return;
//优先遍历左子树
BinTree_LRD(tree.left);
//然后遍历右子树
BinTree_LRD(tree.right);
//最后输出节点元素
Console.Write(tree.data + "t");
}
#endregion
#region 二叉树的按层遍历
///
/// 二叉树的按层遍历
///
///
///
public void BinTree_Level
{
if (tree == null)
return;
//申请保存空间
ChainTree
int head = 0;
int tail = 0;
//存放数组
treeList[tail] = tree;
//循环链中计算tail位置
tail = (tail + 1) % Length;
while (head != tail)
{
var tempNode = treeList[head];
head = (head + 1) % Length;
//输出节点
Console.Write(tempNode.data + "t");
//如果左子树不为空,则将左子树存于数组的tail位置
if (tempNode.left != null)
{
treeList[tail] = tempNode.left;
tail = (tail + 1) % Length;
}
//如果右子树不为空,则将右子树存于数组的tail位置
if (tempNode.right != null)
{
treeList[tail] = tempNode.right;
tail = (tail + 1) % Length;
}
}
}
#endregion
<6> 清空二叉树
虽然C#里面有GC,但是我们能自己释放的就不麻烦GC了,同样清空二叉树节点,我们用到了递归,说实话,这次练习让我喜欢
上的递归,虽然XXX的情况下,递归的不是很好,但是递归还是很强大的。
复制代码 代码如下:
#region 清空二叉树
///
/// 清空二叉树
///
///
///
public void BinTreeClear
{
//递的结束点,归的起始点
if (tree == null)
return;
BinTreeClear(tree.left);
BinTreeClear(tree.right);
//在归的过程中,释放当前节点的数据空间
tree = null;
}
#endregion
最后上一下总的代码
复制代码 代码如下:
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
namespace ChainTree
{
public class Program
{
static void Main(string[] args)
{
ChainTreeManager manager = new ChainTreeManager();
//插入节点操作
ChainTree
//插入节点数据
AddNode(tree);
//先序遍历
Console.WriteLine("n先序结果为: n");
manager.BinTree_DLR(tree);
//中序遍历
Console.WriteLine("n中序结果为: n");
manager.BinTree_LDR(tree);
//后序遍历
Console.WriteLine("n后序结果为: n");
manager.BinTree_LRD(tree);
//层次遍历
Console.WriteLine("n层次结果为: n");
manager.Length = 100;
manager.BinTree_Level(tree);
Console.WriteLine("n树的深度为:" + manager.BinTreeLen(tree) + "n");
Console.ReadLine();
}
#region 生成根节点
///
/// 生成根节点
///
///
static ChainTree
{
ChainTree
Console.WriteLine("请输入根节点,方便我们生成树n");
tree.data = Console.ReadLine();
Console.WriteLine("根节点生成已经生成n");
return tree;
}
#endregion
#region 插入节点操作
///
/// 插入节点操作
///
///
static ChainTree
{
ChainTreeManager mananger = new ChainTreeManager();
while (true)
{
ChainTree
Console.WriteLine("请输入要插入节点的数据:n");
node.data = Console.ReadLine();
Console.WriteLine("请输入要查找的父节点数据:n");
var parentData = Console.ReadLine();
if (tree == null)
{
Console.WriteLine("未找到您输入的父节点,请重新输入。");
continue;
}
Console.WriteLine("请确定要插入到父节点的:1 左侧,2 右侧");
Direction direction = (Direction)Enum.Parse(typeof(Direction), Console.ReadLine());
tree = mananger.BinTreeAddNode(tree, node, parentData, direction);
Console.WriteLine("插入成功,是否继续? 1 继续, 2 退出");
if (int.Parse(Console.ReadLine()) == 1)
continue;
else
break;
}
return tree;
}
#endregion
}
#region 插入左节点或者右节点
///
/// 插入左节点或者右节点
///
public enum Direction { Left = 1, Right = 2 }
#endregion
#region 二叉链表存储结构
///
/// 二叉链表存储结构
///
///
public class ChainTree
{
public T data;
public ChainTree
public ChainTree
}
#endregion
///
/// 二叉树的操作帮助类
///
public class ChainTreeManager
{
#region 按层遍历的Length空间存储
///
/// 按层遍历的Length空间存储
///
public int Length { get; set; }
#endregion
#region 将指定节点插入到二叉树中
///
/// 将指定节点插入到二叉树中
///
///
///
///
/// 插入做左是右
///
public ChainTree
{
if (tree == null)
return null;
if (tree.data.Equals(data))
{
switch (direction)
{
case Direction.Left:
if (tree.left != null)
throw new Exception("树的左节点不为空,不能插入");
else
tree.left = node;
break;
case Direction.Right:
if (tree.right != null)
throw new Exception("树的右节点不为空,不能插入");
else
tree.right = node;
break;
}
}
BinTreeAddNode(tree.left, node, data, direction);
BinTreeAddNode(tree.right, node, data, direction);
return tree;
}
#endregion
#region 获取二叉树指定孩子的状态
///
/// 获取二叉树指定孩子的状态
///
///
///
///
///
public ChainTree
{
ChainTree
if (tree == null)
throw new Exception("二叉树为空");
switch (direction)
{
case Direction.Left:
childNode = tree.left;
break;
case Direction.Right:
childNode = tree.right;
break;
}
return childNode;
}
#endregion
#region 获取二叉树的深度
///
/// 获取二叉树的深度
///
///
///
///
public int BinTreeLen
{
int leftLength;
int rightLength;
if (tree == null)
return 0;
//递归左子树的深度
leftLength = BinTreeLen(tree.left);
//递归右子书的深度
rightLength = BinTreeLen(tree.right);
if (leftLength > rightLength)
return leftLength + 1;
else
return rightLength + 1;
}
#endregion
#region 判断二叉树是否为空
///
/// 判断二叉树是否为空
///
///
///
///
public bool BinTreeisEmpty
{
return tree == null ? true : false;
}
#endregion
#region 在二叉树中查找指定的key
///
///在二叉树中查找指定的key
///
///
///
///
///
public ChainTree
{
if (tree == null)
return null;
if (tree.data.Equals(data))
return tree;
return BinTreeFind(tree, data);
}
#endregion
#region 清空二叉树
///
/// 清空二叉树
///
///
///
public void BinTreeClear
{
//递的结束点,归的起始点
if (tree == null)
return;
BinTreeClear(tree.left);
BinTreeClear(tree.right);
//在归的过程中,释放当前节点的数据空间
tree = null;
}
#endregion
#region 二叉树的先序遍历
///
/// 二叉树的先序遍历
///
///
///
public void BinTree_DLR
{
if (tree == null)
return;
//先输出根元素
Console.Write(tree.data + "t");
//然后遍历左子树
BinTree_DLR(tree.left);
//最后遍历右子树
BinTree_DLR(tree.right);
}
#endregion
#region 二叉树的中序遍历
///
/// 二叉树的中序遍历
///
///
///
public void BinTree_LDR
{
if (tree == null)
return;
//优先遍历左子树
BinTree_LDR(tree.left);
//然后输出节点
Console.Write(tree.data + "t");
//最后遍历右子树
BinTree_LDR(tree.right);
}
#endregion
#region 二叉树的后序遍历
///
/// 二叉树的后序遍历
///
///
///
public void BinTree_LRD
{
if (tree == null)
return;
//优先遍历左子树
BinTree_LRD(tree.left);
//然后遍历右子树
BinTree_LRD(tree.right);
//最后输出节点元素
Console.Write(tree.data + "t");
}
#endregion
#region 二叉树的按层遍历
///
/// 二叉树的按层遍历
///
///
///
public void BinTree_Level
{
if (tree == null)
return;
//申请保存空间
ChainTree
int head = 0;
int tail = 0;
//存放数组
treeList[tail] = tree;
//循环链中计算tail位置
tail = (tail + 1) % Length;
while (head != tail)
{
var tempNode = treeList[head];
head = (head + 1) % Length;
//输出节点
Console.Write(tempNode.data + "t");
//如果左子树不为空,则将左子树存于数组的tail位置
if (tempNode.left != null)
{
treeList[tail] = tempNode.left;
tail = (tail + 1) % Length;
}
//如果右子树不为空,则将右子树存于数组的tail位置
if (tempNode.right != null)
{
treeList[tail] = tempNode.right;
tail = (tail + 1) % Length;
}
}
}
#endregion
}
}
我们把文章开头的“二叉树”的节点输入到我们的结构中,看看遍历效果咋样。