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树——数据结构

这次我来给大家讲解一下数据结构中的

1. 树的概念

树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。

叫做树的原因:看起来像一棵倒挂的树,根朝上,叶朝下

  • 特殊结点:根节点,没有前驱结点
  • 除根结点外,其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合。T1、T2......Tm ,其中每个集合Ti(0<i<m)又是一颗结构与树相似的子树。每颗子树的根节点有且仅有一个前驱,可以有0个或多个后继结点。
  • 因此,树是递归定义的

注意:树形结构中,子树之间不能有交集,否则就不是树形结构

2. 树的相关概念

节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度;如上图:A的为6
叶节点或终端节点:度为0的节点称为叶节点;如上图:B、C、H、....等节点为叶节点
非终端节点或分支节点:度不为0的节点;如上图:D、E、F、G...等节点为分支节点
双亲节点或父节点:若一个节点含有子节点,则这个节点称为其子节点的父节点;如上图:A是B的父节点
孩子节点或子节点:一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点:如上图:B是A的孩子节点
兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点;如上图:B、C是兄弟节点

注意:同一父母(亲兄弟才算)
树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度;如上图:树的度为6
节点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的子节点为第2层,以此类推;
树的高度或深度:树中节点的最大层次;如上图:树的高度为4

注意:起始可以看作0层或者1层,建议起始层(根结点层)为1层(若为0层,则空树的深度和高度则为-1,不符合常识,若为1层,空树为0,符合常识)

有些书本定义:高度 = 深度+1,我们这里定义为高度=深度
堂兄弟节点:双亲在同一层的节点互为堂兄弟;如上图:H、I互为兄弟节点
节点的祖先:从根到该节点所经分支上的所有节点,如上图:A是所有节点的祖先
子孙:以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图:所有节点都是A的子孙
森林:由m(m>0)棵互不相交的树的集合称为森林。后面所学的并查集就是一个森林。

3. 树的基本性质

  1. 树中的结点数等于其所有结点的度数之和加1
  2. 度为m的树,其第 i 层上至多有m^(i-1)个结点,i<=1,根结点为第1层
  3. 高度为h、度为m的树至多有(m^h -1)/(m-1)个结点 (等比数列验证)m>1
  4. 具有n个结点的度为m的树, 其最小高度为[logₘ(n(m−1)+1)] ( [x]代表大于等于x的最小整数)。

4. 树的表示

树结构相对线性表就比较复杂了,要存储表示起来就比较麻烦了,既然保存值域,也要保存结点和结点之间的关系,实际中树有很多种表示方式如:双亲表示法,孩子表示法、孩子双亲表示法以及孩子兄弟表示法等。我们这里就简单的了解其中最常用的孩子兄弟表示法

typef int DataType;
struct Node
{struct Node* Child;   //第一个孩子节点struct Node* Brother; //指向下一个兄弟节点DataType Data;        //节点中的数据
};

5. 树的实际运用

树一般不用做数据结构,而是应用在数据存储管理方面。

少年没有乌托邦,心向远方自明朗!

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