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Jsoi2006春季函授 B层次讲义(3) 常州市第一中学 林厚从 1/19

树和二叉树的基本知识

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,如把一个家族看作为一棵树,树中的结点为家族成员的姓名及相关信息,树中的关系为父子关系,即父亲是儿子的前驱,儿子是父亲的后继;把一个国家或一个地区的各级行政区划分看作为一棵树,树中的结点为行政区的名称及相关信息,树中的关系为上下级关系,如一个城市包含有若干个区,每个区又包含有若干个街道,每个街道又包含有若干个居委会;把一本书的结构看作是一棵树,树中的结点为书、章、节的名称及相关信息,树中的关系为包含关系。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,具有良好的

递归特性,特别适宜于程序设计,因此我们常常将一般树型结构转换成二叉树进行处理。

第一节 树

一、树的定义

一棵树(tree)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);

有一个特定的结点,称为根结点或树根(root);

除根结点外,其余结点被分成m(m=0)个互不相交的有限集合T,T,T,……T ,

而每一个子集T又都是一棵树(称为原树的子树subtree)。

i

0 1 2

m-1

图1

图1就是一棵典型的树结构。从树的定义可以看出:1.树是递归定义的,这就决定了树的操作和应用大都是采用递归思想来解决;

一棵树中至少有1个结点,这个结点就是根结点,如上图中的结点1;

只有根结点没有前趋结点,其余每个结点都有唯一的一个前趋结点;

所有结点都可以有0或多个后继结点;

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二、树的基本概念

下面以图1为例给出树结构中的一些基本概念:

一个结点的子树个数,称为这个结点的度(degree),如结点1的度为3,结点3的度为0。度为0的结点称为叶结点(又称树叶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)。根结点以外的分支结点又称为内部结点(如结点2、4、7)。树中各结点的度的最大值称为这棵树的度(又称宽度),图1所示这棵树的(宽)度为3。

在用上述图形表示的树结构中,对两个用线段(称为树枝)连接的相关联的结点,称上端的结点为下端结点的父结点,称下端的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都是结点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。

定义一棵树的根结点的层次(level)为1,其它结点的层次等于它的父结点的层次数加1。如结点2、3、4的层次为2,结点5、6、7的层次为3,结点8、9的层次为4。一棵树中所有结点的层次的最大值称为树的深度(depth),图1所示这棵树的深度为4。

若树中各结点的子树是按照一定的次序从左向右安排的,它们之间的次序不能互换,这样的树称之为有序树,否则称之为无序树。所以,树虽然是非线性结构,但也是有序结构。例如,对于下面图2中的两棵树,若看作为无序树,则是相同的;若看作为有序树,则是不同的,因为根结点A的两棵子树的次序不同。又如对于一棵反映了父子关系的家族树,兄弟结点之间是按照排行大小而有序排列的,所以它是一棵有序树。因为任何无序树都可以当作具有任一次序的有序树来处理,所以下面如果不特别指明,均认为树是有序的。

图2

对于一棵子树中的任意两个不同的结点,如果从一个结点出发,按层次自上而下沿着一个个树枝能到达另一结点,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。如图1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。从根结点出发,到树中的其余结点一定存在着一条路径。注意,不同子树上的结点之间不存在路径。但是,如果把树看成是一个图的话(可以把树理解为是图的一个子类),那么我们就可以继承图的路径的定义,认为不同子树上的两个结点

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