树及二叉树解读.ppt

简介 树是一种非线性的数据结构，用它能很好地描述有分支和层次特性的数据集合。树型结构在现实世界中广泛存在，如社会组织机构的组织关系图就可以用树型结构来表示。树在计算机领域中也有广泛应用，如在编译系统中，用树表示源程序的语法结构。在数据库系统中，树型结构是数据库层次模型的基础，也是各种索引和目录的主要组织形式。在许多算法中，常用树型结构描述问题的求解过程、所有解的状态和求解的对策等。在这些年的国内、国际信息学奥赛、大学生程序设计比赛等竞赛中，树型结构成为参赛者必备的知识之一，尤其是建立在树型结构基础之上的有哪些信誉好的足球投注网站算法。 在树型结构中，二叉树是最常用的结构，它的分支个数确定、又可以为空、并有良好的递归特性，特别适宜于程序设计，因此也常常将一般树转换成二叉树进行处理。 第一节 树的概念----树的定义 一棵树是由n（n0）个元素组成的有限集合，其中： （1）每个元素称为结点(node)； （2）有一个特定的结点，称为根结点或树根（root）； （3）除根结点外，其余结点能分成m（m=0）个互不相交的有限集合T0,T1,T2,……Tm-1。其中的每个子集又都是一棵树，这些集合称为这棵树的子树。 如下图是一棵典型的树： 树的基本概念 树是递归定义的； 一棵树中至少有1个结点。这个结点就是根结点，它没有前驱，其余每个结点都有唯一的一个前驱结点。每个结点可以有0或多个后继结点。因此树虽然是非线性结构，但也是有序结构。至于前驱后继结点是哪个，还要看树的遍历方法，我们将在后面讨论； 一个结点的子树个数，称为这个结点的度（degree，结点1的度为3，结点3的度为0）；度为0的结点称为叶结点（树叶leaf，如结点3、5、6、8、9）；度不为0的结点称为分支结点（如结点1、2、4、7）；根以外的分支结点又称为内部结点（结点2、4、7）；树中各结点的度的最大值称为这棵树的度（这棵树的度为3）。 在用图形表示的树型结构中，对两个用线段（称为树枝）连接的相关联的结点，称上端结点为下端结点的父结点，称下端结点为上端结点的子结点。称同一个父结点的多个子结点为兄弟结点。如结点1是结点2、3、4的父结点，结点 2、3、4是结点1的子结点，它们又是兄弟结点，同时结点2又是结点5、6的父结点。称从根结点到某个子结点所经过的所有结点为这个子结点的祖先。如结点1、4、7是结点8 的祖先。称以某个结点为根的子树中的任一结点都是该结点的子孙。如结点7、8、9都是结点4的子孙。 E.定义一棵树的根结点的层次（level）为0，其它结点的层次等于它的父结点层次加1。如结点2、3、4的层次为1，结点5、6、7的层次为2，结点8、9的层次为3。一棵树中所有的结点的层次的最大值称为树的深度（depth）。如这棵树的深度为3。 F.对于树中任意两个不同的结点，如果从一个结点出发，自上而下沿着树中连着结点的线段能到达另一结点，称它们之间存在着一条路径。可用路径所经过的结点序列表示路径，路径的长度等于路径上的结点个数减1。如上图中，结点1和结点8之间存在着一条路径，并可用（1、4、7、8）表示这条路径，该条路径的长度为3。注意，不同子树上的结点之间不存在路径，从根结点出发，到树中的其余结点一定存在着一条路径。 G.森林（forest）是m(m=0)棵互不相交的树的集合。 树的存储结构 方法1：数组，称为“父亲表示法”。 　　const int m = 10; //树的结点数 　　struct node 　　{ 　　 int data, parent; //数据域，指针域 　　}; 　　node tree[m]; 优缺点：利用了树中除根结点外每个结点都有唯一的父结点这个性质。很容易找到树根，但找孩子时需要遍历整个线性表。 方法2：树型单链表结构，称为“孩子表示法”。每个结点包括一个数据域和一个指针域（指向若干子结点）。称为“孩子表示法”。假设树的度为10，树的结点仅存放字符，则这棵树的数据结构定义如下： const int m = 10; //树的度 typedef struct node; typedef node *tree; struct node { char data; //数据域 tree child[m]; //指针域，指向若干孩子结点 }; tree t; 缺陷：只能从根（父）结点遍历到子结点，不能从某个子结点返回到它的父结点。但程序中确实需要从某个结点返回到它的父结点时，就需要在结点中多定义一个指针变量存放其父结点的信息。这种结构又叫带逆序的树型结构。 方法3：树型双链表结构，称