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詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

開發 前端
樹在數據結構中占據了非常重要的位置,尤其是二叉樹。經常是在java面試中必問的一個環節,而且二叉樹的應用場景真的非常普遍,需要重點掌握好。

 樹在數據結構中占據了非常重要的位置,尤其是二叉樹。經常是在java面試中必問的一個環節,而且二叉樹的應用場景真的非常普遍,需要重點掌握好。

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但是一直以來,很多同學對于二叉樹的掌握都是不太全面。今天我就來談談二叉樹,希望你喜歡這個Java數據結構與算法這個專題,認真看完后你會對二叉樹會有一個比較完整的了解。

本文作者:陳睿|mikechen 優知學院創始人

重點會談到以下幾點:

  • 二叉樹
  • 二叉樹的遍歷方式
  • 二叉樹有哪些種類
  • 滿二叉樹
  • 完全二叉樹
  • 二叉搜索樹
  • 平衡二叉樹(AVL)
  • 左旋與右旋

1.什么是二叉樹

二叉樹:就是每個節點都只能有兩個子節點的樹結構,俗稱 “大褲衩”,特別形象。

通常子樹被稱作“左子樹”(left subtree)和“右子樹”(right subtree)。

下圖你一看就秒懂了。

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

2.二叉樹遍歷方式

2.1二叉樹的遍歷主要有三種:

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

1)先(根)序遍歷(根左右)

2)中(根)序遍歷(左根右)

3)后(根)序遍歷(左右根)

2.2 先序遍歷(根左右)

我先從第一種先序遍歷開始談起,主要的遍歷順序如下:

1)先訪問根結點

2)然后先序遍歷左子樹

3)然后先序遍歷右子樹

還是舉例說明,先序遍歷下圖

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

如果按照先序(根左右)遍歷,結果將為: ABDFECGHI

2.3 中序遍歷(左根右)

1)先中序遍歷左子樹

2)然后是根結點

3)然后中序遍歷右子樹

還是舉例說明,中序遍歷同一顆二叉樹

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

按照中序遍歷(左根右),結果為: DBEFAGHCI

2.4 后序遍歷

1)后序遍歷左子樹

2)后序遍歷右子樹

3)然后訪問根節點

還是舉例說明,后序遍歷同一顆二叉樹

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

按照后序遍歷(左右根)結果為:DEFBHGICA

3.二叉樹的種類

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

基本包含:

  • 滿二叉樹
  • 完全二叉樹
  • 二叉搜索樹
  • 平衡AVL樹
  • 紅黑樹也屬于AVL樹

我先從滿二叉樹談起。

3.1滿二叉樹

1)滿二叉樹

一棵樹深度為k,2^k-1個節點的樹是滿二叉樹

2)滿二叉樹的形態

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

3)滿二叉樹的特征

所有內部節點都有兩個子節點,最底一層是葉子節點。

如果一顆樹深度為h,最大層數為k,且深度與最大層數相同,即k=h;

第k層的結點數是:2^(k-1)

總結點數是:2^k-1 (2的k次方減一)

總節點數一定是奇數。

樹高:h=log2(n+1)

3.2.完全二叉樹

1)完全二叉樹

若設二叉樹的深度為h,除第 h 層外,其它各層 (1~h-1) 的結點數都達到最大個數,第h 層所有的結點都連續集中在最左邊,這就是完全二叉樹。

2)完全二叉樹的形態

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

3)完全二叉樹的特征

深度為k的完全二叉樹,至少有2^(k-1)個節點,至多有2^k-1個節點。

樹高h=log2n + 1

滿二叉樹一定是完全二叉樹,完全二叉樹不一定是滿二叉樹

3.3.二叉查找/搜索/排序樹-BST

1)二叉搜索樹

二叉搜索樹BST(Binary Search/ Sort Tree),也稱為二叉查找樹,二叉排序樹

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

備注:下面我就以二叉搜索樹來統稱,但是你要知道二叉搜索樹、二叉查找樹、二叉排序樹,其實是同一種樹。

2)二叉搜索樹的特點

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

左子樹上所有結點的值均小于等于它的根結點的值

右子樹上所有結點的值均大于等于它的根結點的值

3)二叉搜索樹的優缺點

優點:查找速度快,二叉查找樹比普通樹查找更快

缺點:出現平衡問題

二叉搜索樹在經過多次插入與刪除后,有可能導致如下右圖的結構:

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

搜索性能已經是線性的了,所以,使用二叉搜索樹還要考慮盡可能保持上面左圖的結構,和避免上面右圖的結構,也就是所謂的“平衡”問題 。

4)二叉搜索樹的時間復雜度

時間復雜度

二叉查找樹比普通樹查找更快,查找、插入、刪除的時間復雜度為O(logN)。

缺點

二叉查找樹有一種極端的情況,就是會變成一種線性鏈表似的結構,此時時間復雜度就變味了O(N),為了解決這種情況,所以出現了下面我即將談到的二叉平衡樹。

備注:時間復雜度

  • O(1):最低的時空復雜度,也就是耗時與輸入數據大小無關,無論輸入數據增大多少倍,耗時/耗空間都不變。哈希算法就是典型的O(1)時間復雜度,無論數據規模多大,都可以在一次計算后找到目標。
  • O(n):代表數據量增大幾倍,耗時也增大幾倍。比如常見的遍歷算法。
  • O(logn):當數據增大n倍時,耗時增大logn倍(這里的log是以2為底的,比如,當數據增大256倍時,耗時只增大8倍,是比線性還要低的時間復雜度)。二分查找就是O(logn)的算法,每找一次排除一半的可能,256個數據中查找只要找8次就可以找到目標。

3.4.平衡二叉樹(AVL樹)

1)平衡二叉樹

平衡二叉樹全稱平衡二叉搜索樹,也叫AVL樹,是一種自平衡的樹,從上面二叉搜索樹升級過來的,重點是改進了平衡問題。

2)平衡二叉樹的特征

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

  • AVL樹也規定了左結點小于根節點,右結點大于根節點。
  • 并且還規定了左子樹和右子樹的高度差不得超過1,這樣保證了它不會成為線性的鏈表。

3)AVL樹怎么解決平衡

主要就是通過左旋和右旋來解決,防止特殊情況下出現下面的線性結構。

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

所以通過下圖的左旋和右旋來解決上面的平衡問題。

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

 

最全二叉樹:完整詳解二叉樹的遍歷以及完全二叉樹等6種二叉樹

 

但也有對應的缺點,由于要維持自身的平衡,所以進行插入和刪除結點操作的時候,需要對結點進行頻繁的旋轉。

4.結語

通過上述的介紹,已經對于二叉樹有了初步的認識。本篇文章介紹的基礎知識希望讀者能夠牢牢掌握,并且能夠在腦海中建立一棵二叉樹的模型,為后續學習數據結構與算法打好基礎。

責任編輯:武曉燕 來源: 今日頭條
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