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数据结构第5章:树和二叉树完全指南(自整理详细图文笔记)

名人说:莫道桑榆晚,为霞尚满天。——刘禹锡(刘梦得,诗豪)
原创笔记:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder😊)
上一篇:《数据结构第4章 数组和广义表》

目录

    • zero:思维导图
    • 一、树的基本概念
      • 1. 什么是树?
      • 2. 树的基本术语
      • 3. 树的存储结构
        • 顺序存储 - 双亲表示法
        • 链式存储 - 孩子兄弟表示法
    • 二、二叉树详解
      • 1. 二叉树的定义与特点
      • 2. 特殊的二叉树类型
        • 满二叉树
        • 完全二叉树
        • 二叉排序树(BST)
        • 平衡二叉树(AVL树)
      • 3. 二叉树的重要性质
      • 4. 二叉树的存储结构
        • 顺序存储
        • 链式存储(最常用)
      • 5. 二叉树的遍历
        • 先序遍历(根-左-右)
        • 中序遍历(左-根-右)
        • 后序遍历(左-右-根)
        • 层序遍历(使用队列)
      • 6. 线索二叉树
    • 三、树、森林与二叉树的转换
      • 1. 树转二叉树
      • 2. 森林转二叉树
      • 3. 遍历关系
    • 四、树和二叉树的应用
      • 1. 哈夫曼树与哈夫曼编码
        • 什么是哈夫曼树?
        • 哈夫曼算法构造步骤
        • 哈夫曼编码
      • 2. 并查集
    • 五、实战编程与常见问题
      • 1. 经典算法实现
        • 求二叉树的高度
        • 统计二叉树结点个数
        • 判断是否为完全二叉树
      • 2. 面试高频题目
        • 题目1:二叉树的镜像
        • 题目2:二叉树的最大路径和
        • 题目3:验证二叉搜索树
      • 3. 性能优化技巧
        • 非递归遍历(避免栈溢出)
        • 层序遍历的变种(按层输出)
      • 4. 实际应用案例
        • 文件系统目录树
    • 总结

zero:思维导图

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一、树的基本概念

1. 什么是树?

想象一下家族族谱或者公司的组织架构图,它们都是典型的树结构。在计算机中,(Tree)是由结点(Node)和(Edge)组成的层次型数据结构。

2. 树的基本术语

让我们通过一个直观的例子来理解这些术语:

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  • 根结点:树的顶端,没有父结点的结点(就像族谱中的祖先)
  • 父结点(双亲结点):上一层的结点
  • 子结点(孩子结点):下一层的结点
  • 兄弟结点:同一个父结点的子结点
  • 叶子结点:没有子结点的结点(度为0)
  • 分支结点:有子结点的结点(度大于0)
  • 树的高度/深度:从根到叶子的最长路径上的结点数
  • 路径长度:路径上边的个数

3. 树的存储结构

顺序存储 - 双亲表示法

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这种方法用数组存储,每个结点保存数据父结点的下标

typedef struct {char data;      // 结点数据int parent;     // 父结点下标,根结点为-1
} PTNode;typedef struct {PTNode nodes[MAXSIZE];int nodeCount;  // 结点数量
} PTree;
链式存储 - 孩子兄弟表示法

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采用"左孩子右兄弟"的策略,每个结点包含:

  • 数据域
  • 指向第一个孩子的指针
  • 指向右兄弟的指针
typedef struct TreeNode {char data;struct TreeNode* firstChild;  // 第一个孩子struct TreeNode* nextSibling; // 右兄弟
} TreeNode;

二、二叉树详解

1. 二叉树的定义与特点

二叉树(Binary Tree)是每个结点最多有两个子结点的树结构,具有以下特点:

  • 每个结点的度不超过2(最多2个孩子)

  • 子树有左右之分,顺序不能颠倒

  • 即使只有一个子结点,也要明确是左孩子还是右孩子

    A.b为a的左子树

    在这里插入图片描述
    B.c为a的右子树
    在这里插入图片描述

2. 特殊的二叉树类型

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满二叉树

高度为h,含有 2^h - 1 个结点的二叉树。特点是每一层都"满员"。

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完全二叉树

除了最后一层,其他层都是满的,且最后一层的结点都靠左排列

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反例:

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二叉排序树(BST)

满足"左 < 根 < 右"性质的二叉树,支持高效的查找操作。

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平衡二叉树(AVL树)

任意结点的左右子树高度差不超过1的二叉排序树。

在这里插入图片描述

3. 二叉树的重要性质

  • 性质1:叶结点数 = 度为2的结点数 + 1 即: n 0 = n 2 + 1 n_0 = n_2 +1 n0=n2+1
  • 性质2:第k层最多有 2^(k-1) 个结点
  • 性质3:高度为h的二叉树最多有 2^h - 1 个结点
  • 性质4:n个结点的完全二叉树高度为 ⌊log₂n⌋ + 1

4. 二叉树的存储结构

顺序存储

使用数组,下标之间有规律:

  • 结点i的左孩子:2i
  • 结点i的右孩子:2i + 1
  • 结点i的父结点:⌊i/2⌋

a.完全二叉树的顺序存储

在这里插入图片描述

b.非完全二叉树(一般二叉树)的顺序存储

在这里插入图片描述
可以看出非完全二叉树会浪费很多存储单元,不适合进行顺序存储

链式存储(最常用)
typedef struct BiTNode {char data;                  // 数据域struct BiTNode* lchild;     // 左孩子指针struct BiTNode* rchild;     // 右孩子指针
} BiTNode, *BiTree;

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5. 二叉树的遍历

二叉树遍历是指按照某种规则访问每个结点有且仅有一次

在这里插入图片描述

先序遍历(根-左-右)
void PreOrder(BiTree T) {if (T) {visit(T);           // 访问根结点PreOrder(T->lchild); // 遍历左子树PreOrder(T->rchild); // 遍历右子树}
}
中序遍历(左-根-右)
void InOrder(BiTree T) {if (T) {InOrder(T->lchild);  // 遍历左子树visit(T);            // 访问根结点InOrder(T->rchild);  // 遍历右子树}
}
后序遍历(左-右-根)
void PostOrder(BiTree T) {if (T) {PostOrder(T->lchild); // 遍历左子树PostOrder(T->rchild); // 遍历右子树visit(T);             // 访问根结点}
}
层序遍历(使用队列)
void LevelOrder(BiTree T) {Queue Q;InitQueue(&Q);if (T) EnQueue(&Q, T);while (!IsEmpty(Q)) {DeQueue(&Q, &T);visit(T);if (T->lchild) EnQueue(&Q, T->lchild);if (T->rchild) EnQueue(&Q, T->rchild);}
}

6. 线索二叉树

线索二叉树是利用空闲指针域存储前驱和后继信息的特殊二叉树。

typedef struct ThreadNode {char data;struct ThreadNode* lchild, *rchild;int ltag, rtag;  // 0表示指向孩子,1表示指向线索
} ThreadNode, *ThreadTree;

优点:可以快速找到前驱和后继结点,提高遍历效率
缺点:插入删除操作变复杂

三、树、森林与二叉树的转换

1. 树转二叉树

口诀:“加线、抹线、旋转”

  1. 加线:兄弟结点间连虚线
  2. 抹线:只保留每个结点与最左孩子的连线
  3. 旋转:虚线向右下方旋转45°

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2. 森林转二叉树

  1. 先将森林中每棵树转换为二叉树
  2. 将后面的二叉树作为前面二叉树根结点的右子树

在这里插入图片描述

3. 遍历关系

  • 树的先根遍历二叉树的先序遍历
  • 树的后根遍历二叉树的中序遍历
  • 森林的先序遍历二叉树的先序遍历

在这里插入图片描述

四、树和二叉树的应用

1. 哈夫曼树与哈夫曼编码

什么是哈夫曼树?

哈夫曼树带权路径长度最短的二叉树,广泛应用于数据压缩。

在这里插入图片描述

关键概念

  • 带权路径长度 = 路径长度 × 结点权值
  • 树的带权路径长度 = 所有叶结点的带权路径长度之和
哈夫曼算法构造步骤
  1. 将所有结点放入优先队列(按权值排序)
  2. 每次取出两个权值最小的结点
  3. 创建新结点作为它们的父结点,权值为两者之和
  4. 将新结点放回队列
  5. 重复直到只剩一个结点(根结点)
哈夫曼编码
  • 左分支标0,右分支标1(或相反)
  • 从根到叶结点的路径就是该字符的编码
  • 保证前缀编码性质:任何编码都不是其他编码的前缀

在这里插入图片描述

特点

  • 频率高的字符编码短
  • 频率低的字符编码长
  • 平均编码长度最短

2. 并查集

并查集是处理不相交集合的树型数据结构。

核心操作

  • Find(x):查找x属于哪个集合
  • Union(x, y):合并x和y所在的集合
// 查找操作(带路径压缩)
int Find(int x) {if (parent[x] != x) {parent[x] = Find(parent[x]);  // 路径压缩}return parent[x];
}// 合并操作
void Union(int x, int y) {int rootX = Find(x);int rootY = Find(y);if (rootX != rootY) {parent[rootX] = rootY;}
}

五、实战编程与常见问题

1. 经典算法实现

求二叉树的高度
// 递归求二叉树高度
int TreeHeight(BiTree T) {if (T == NULL) return 0;int leftHeight = TreeHeight(T->lchild);int rightHeight = TreeHeight(T->rchild);return (leftHeight > rightHeight ? leftHeight : rightHeight) + 1;
}
统计二叉树结点个数
// 递归统计结点数
int CountNodes(BiTree T) {if (T == NULL) return 0;return CountNodes(T->lchild) + CountNodes(T->rchild) + 1;
}
判断是否为完全二叉树
bool IsComplete(BiTree T) {if (T == NULL) return true;Queue Q;InitQueue(&Q);EnQueue(&Q, T);bool flag = false;  // 标记是否遇到空结点while (!IsEmpty(Q)) {BiTree current;DeQueue(&Q, &current);if (current == NULL) {flag = true;} else {if (flag) return false;  // 遇到空结点后又遇到非空结点EnQueue(&Q, current->lchild);EnQueue(&Q, current->rchild);}}return true;
}

2. 面试高频题目

题目1:二叉树的镜像

问题:翻转一棵二叉树(每个结点的左右子树交换)

BiTree MirrorTree(BiTree T) {if (T == NULL) return NULL;// 交换左右子树BiTree temp = T->lchild;T->lchild = T->rchild;T->rchild = temp;// 递归处理子树MirrorTree(T->lchild);MirrorTree(T->rchild);return T;
}
题目2:二叉树的最大路径和

问题:给定一个二叉树,找到任意一条路径的最大数字和

int maxSum = INT_MIN;int MaxPathSumHelper(BiTree T) {if (T == NULL) return 0;// 递归计算左右子树的最大贡献值int left = max(0, MaxPathSumHelper(T->lchild));int right = max(0, MaxPathSumHelper(T->rchild));// 当前路径的最大值int currentMax = T->data + left + right;maxSum = max(maxSum, currentMax);// 返回以当前结点为根的最大路径和return T->data + max(left, right);
}
题目3:验证二叉搜索树
bool IsValidBST(BiTree T, int minVal, int maxVal) {if (T == NULL) return true;if (T->data <= minVal || T->data >= maxVal) {return false;}return IsValidBST(T->lchild, minVal, T->data) && IsValidBST(T->rchild, T->data, maxVal);
}// 调用入口
bool ValidateBST(BiTree T) {return IsValidBST(T, INT_MIN, INT_MAX);
}

3. 性能优化技巧

非递归遍历(避免栈溢出)
// 非递归中序遍历
void InOrderNonRecursive(BiTree T) {Stack S;InitStack(&S);BiTree current = T;while (current != NULL || !IsEmpty(S)) {// 一直向左走到底while (current != NULL) {Push(&S, current);current = current->lchild;}// 弹出并访问结点Pop(&S, &current);visit(current);// 转向右子树current = current->rchild;}
}
层序遍历的变种(按层输出)
void PrintByLevel(BiTree T) {if (T == NULL) return;Queue Q;InitQueue(&Q);EnQueue(&Q, T);while (!IsEmpty(Q)) {int levelSize = QueueSize(&Q);// 处理当前层的所有结点for (int i = 0; i < levelSize; i++) {BiTree current;DeQueue(&Q, &current);printf("%d ", current->data);if (current->lchild) EnQueue(&Q, current->lchild);if (current->rchild) EnQueue(&Q, current->rchild);}printf("\n");  // 换行表示层结束}
}

4. 实际应用案例

文件系统目录树
typedef struct FileNode {char name[256];bool isDirectory;struct FileNode* firstChild;struct FileNode* nextSibling;struct FileNode* parent;
} FileNode;// 添加子文件/目录
void AddChild(FileNode* parent, FileNode* child) {child->parent = parent;child->nextSibling = parent->firstChild;parent->firstChild = child;
}// 遍历目录(类似树的先根遍历)
void ListDirectory(FileNode* root, int depth) {if (root == NULL) return;// 打印缩进for (int i = 0; i < depth; i++) printf("  ");printf("%s%s\n", root->name, root->isDirectory ? "/" : "");// 递归遍历子目录FileNode* child = root->firstChild;while (child != NULL) {ListDirectory(child, depth + 1);child = child->nextSibling;}
}

总结

树和二叉树是数据结构中的重要概念,它们以层次化的方式组织数据,具有以下特点:

  1. 树结构模拟了现实世界的层次关系,直观易懂
  2. 二叉树是最重要的树类型,支持多种高效的操作
  3. 遍历算法是操作树的基础,四种遍历方式各有用途
  4. 转换技巧:"左孩子右兄弟"是树与二叉树转换的核心
  5. 实际应用广泛:文件系统、表达式求值、数据压缩、数据库索引等

通过本章的学习,我们不仅掌握了树的理论知识,还学会了实际编程技巧。树结构的思想将伴随我们整个编程生涯,从简单的文件管理到复杂的算法设计,都离不开树的概念。

在后续的学习中,我们还会遇到更多基于树的高级数据结构,如堆、B树、红黑树等。掌握好基础的树和二叉树知识,将为学习这些高级结构打下坚实的基础。

📝 学习小贴士树结构无处不在!下次看到文件夹、组织架构图、族谱时,不妨想想它们的树结构特点,这样能帮助你更好地理解和应用树的概念。

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