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Chapter8 Binary and Other Trees

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Presentation on theme: "Chapter8 Binary and Other Trees"— Presentation transcript:

1 Chapter8 Binary and Other Trees
二叉树(Binary Trees) 二叉树的特性(Properties of Binary Trees) 二叉树描述(Representation of Binary Trees) 二叉树常用操作(Common Binary Tree Operations) 二叉树遍历(Binary Tree Traversal) 11/17/2018

2 本章重点 树的概念,相关概念 二叉树描述及实现 二叉树特性 二叉树遍历 11/17/2018

3 祖先-后代 11/17/2018

4 上级-下属 11/17/2018

5 整体-部分 11/17/2018

6 8.1树的定义 定义 树t是一个非空的有限元素的集合,其中一个元素为根(root),余下的元素(如果有的话)组成t 的子树(subtree)。 递归定义。 11/17/2018

7 例如: A( ) B(E, F(K, L)), C(G), D(H, I, J(M)) T1 T2 T3 树根 A C D B E F G
11/17/2018

8 树的表示 在画一棵树时,每个元素都代表一个节点。树根在上面,其子树画在下面。
在树根与其子树的根(如果有子树)之间有一条边。同样的,每一棵子树也是根在上,其子树在下。 在一棵树中,边连结一个元素及其子节点。 11/17/2018

9 树的相关概念 节点 叶子节点 子节点 父节点 元素的度 树的度 树的深度 11/17/2018

10 节点(node) 节点的度(degree) 分支(branch)节点 叶(leaf)节点 子女(child)节点 双亲(parent)节点
兄弟(sibling)节点 祖先(ancestor)节点 子孙(descendant)节点 节点所处层次(level) 树的高度(depth) 树的度(degree) 有序树 无序树 森林 11/17/2018

11 概念定义 指定树根的级为1,其孩子(如果有)的级为2,孩子的孩子为3,等等。 元素的度是指其孩子的个数。叶节点的度为0。
树的度是其元素度的最大值。 11/17/2018

12 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
线性结构 树型结构 根结点 (无前驱) 第一个数据元素 (无前驱) 最后一个数据元素 (无后继) 多个叶子结点 (无后继) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 其它数据元素 (一个前驱、 一个后继) 其它数据元素 (一个前驱、 多个后继) 11/17/2018

13 8.2二叉树 定义 二叉树t 是有限个元素的集合(可以为空)。当二叉树非空时,其中有一个称为根的元素,余下的元素(如果有的话)被组成2个二叉树,分别称为t的左子树和右子树。 11/17/2018

14 二叉树的基本形态 仅有根节点 仅有左子树 仅有右子树 左右子树 11/17/2018

15 二叉树的基本形态 11/17/2018

16 二叉树和树的区别 二叉树可以为空,但树不能为空。 二叉树中每个元素都恰好有两棵子树(其中一个或两个可能为空)。而树中每个元素可有若干子树。
在二叉树中每个元素的子树都是有序的,也就是说,可以用左、右子树来区别。而树的子树间是无序的。 11/17/2018

17 树和二叉树 T T T1 T2 T3 T2 T1 T3 T T 二叉树 T T TL TR TL TR 11/17/2018

18 问题 二叉树等价于度为2的树? 11/17/2018

19 满二叉树 当高度为h 的二叉树恰好有2h - 1个元素时,称其为满二叉树。
在树深度不变的情况下,具有最大可能节点数的二叉树。所有叶节点都在最底层,除叶节点外,每个节点的度均为2。 11/17/2018

20 满二叉树 11/17/2018

21 完全二叉树 深度为k具有n个节点的二叉树是一颗完全二叉树,当且仅当它与k层满二叉树前1 ~ n个节点所构成的二叉树结构相同。
k层完全二叉树:1)前k-1层为满二叉树; 2)第k层上的节点都连续排列于第k层的左端。 11/17/2018

22 完全二叉树 11/17/2018

23 1 1 1 2 3 2 3 2 3 4 4 7 5 6 5 7 6 (a)完全二叉树 ( c)非完全二叉树 (b)非完全二叉树
11/17/2018

24 8.3二叉树的特性 包含n (n> 0 )个元素的二叉树边数为n-1。
若二叉树的高度为h,h≥0,则该二叉树最少有h个元素,最多有2h - 1个元素。 包含n 个元素的二叉树的高度最大为n,最小为「log2(n+ 1 ) 。 11/17/2018

25 证明: 设完全二叉树的高度为h,则有 2h - 1 < n  2h+1 - 1 2h < n +1  2h+1
取对数 h < log2(n+1)  h+1 11/17/2018

26 二叉树的特性 4.设完全二叉树中一元素的序号为i, 1≤i≤n。则有以下关系成立:
1) 当i = 1时,该元素为二叉树的根。若i > 1,则该元素父节点的编号为i / 2。 2) 当2i >n时,该元素无左孩子。否则,其左孩子的编号为2i。 3) 若2i + 1 >n,该元素无右孩子。否则,其右孩子编号为2i + 1。 11/17/2018

27 二叉树的特性 5.度为0的结点数=度为2的节点数 + 1 证明: 设 二叉树上结点总数 n = n0 + n1 + n2
又 二叉树上分支总数 b = n1 + 2n2 而 b = n-1 = n0 + n1 + n2 - 1 由此, n0 = n2 + 1 11/17/2018

28 思考 一棵树,有n1个度为1的节点,n2个度为2 的节点,……,nm个度为m的节点。有多少个叶节点? 叶节点=1+n2+2n3+…+(m-1)nm 11/17/2018

29 思考 总分支数 e = n-1 = n0 + n1 + n2 + … + nm - 1
= m*nm + (m-1)*nm-1 + … + 2*n2 + n1 则有 11/17/2018

30 节点编号为i的节点,其第1个子节点若存在,编号为多少? (i-1)*k +2 i若>1,他的父节点编号为 (i+k-2)/k 」
N= ki-1/k-1 节点编号为i的节点,其第1个子节点若存在,编号为多少? (i-1)*k +2 i若>1,他的父节点编号为 (i+k-2)/k 」 11/17/2018

31 8.4二叉树描述 二叉树可以作为缺少了部分元素的完全二叉树 11/17/2018

32 二叉树公式化描述 11/17/2018

33 一个有n 个元素的二叉树可能最多需要2n-1个空间来存储。 当每个节点都是其他节点的右孩子时,存储空间达到最大。
二叉树描述 一个有n 个元素的二叉树可能最多需要2n-1个空间来存储。 当每个节点都是其他节点的右孩子时,存储空间达到最大。 11/17/2018

34 右斜二叉树 11/17/2018

35 二叉树链表描述 二叉树最常用的描述方法是用链表或指针。每个元素都用一个有两个指针域的节点表示,这两个域为L e f t C h i l d和R i g h t C h i d。除此两个指针域外,每个节点还有一个d a t a域。 11/17/2018

36 结点结构: root lchild data rchild A D E B C F 11/17/2018

37 链表描述的二叉树节点类 11/17/2018

38 三叉表示 11/17/2018

39 二叉树链表表示的示例 11/17/2018

40 二叉树的模拟指针表示 11/17/2018

41 8.6二叉树遍历 • 前序遍历 • 中序遍历 • 后序遍历 • 逐层遍历 11/17/2018

42 先左后右的遍历算法 先(根)序的遍历算法 根 根 根 根 根 根 中(根)序的遍历算法 后(根)序的遍历算法 左 子树 右 子树
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43 先(根)序的遍历算法: 若二叉树为空树,则空操作;否则, (1)访问根结点; (2)先序遍历左子树; (3)先序遍历右子树。
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44 中(根)序的遍历算法: 若二叉树为空树,则空操作;否则, (1)中序遍历左子树; (2)访问根结点; (3)中序遍历右子树。
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45 例如: 先序序列: A B C D E F G H K A B C D E F G H K 中序序列: B D C A E H G K F
后序序列: D C B H K G F E A 11/17/2018

46 后(根)序的遍历算法: 若二叉树为空树,则空操作;否则, (1)后序遍历左子树; (2)后序遍历右子树; (3)访问根结点。
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47 中序遍历结果 a + b * c - d - e / f 11/17/2018

48 中序遍历二叉树的递归过程图解 11/17/2018

49 各种遍历的结果 A B C D E F G 11/17/2018

50 前序:ABDEGCF 中序:DBGEAFC 后序:DGEBFCA 逐层:ABCDEFG 11/17/2018

51 由二叉树的前序序列和中序序列可唯一地确定一棵二叉树。例, 前序序列 { ABHFDECKG } 和中序序列 { HBDFAEKCG }, 构造二叉树过程如下:
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52 如果前序序列固定不变,给出不同的中序序列,可得到不同的二叉树。
问题是有 n 个数据值,可能构造多少种不同的二叉树?我们可以固定前序排列,选择所有可能的中序排列。 11/17/2018

53 例如,有 3 个数据 { 1, 2, 3 },可得5种不同的二叉树。它们的前序排列均为 123,中序序列可能是 123,132,213,231,321。
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54 有0个, 1个, 2个, 3个结点的不同二叉树如下 11/17/2018

55 结论 若二叉树中各节点的值均不相同,则由二叉树的前序序列和中序序列,或由其后序序列和中序序列均能唯一地确定一棵二叉树,但由前序序列和后序序列却不一定能唯一地确定一棵二叉树。 11/17/2018

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61 公式化描述的遍历 template <class T>
void InOrder(T a[], int last, int i) {// Inorder traversal of binary tree with root a[i]. if (i <= last && a[i]) { InOrder(a, last, 2*i); // do left subtree Visit(a, i); // visit tree root InOrder(a, last, 2*i+1); // do right subtree } 11/17/2018

62 template <class T> void LevelOrder(T a[], int last) {
// Level-order traversal of a binary tree. LinkedQueue<int> Q; if (!last) return; // empty tree int i = 1; // start at root while (true) { Visit(a, i); // put children on queue if (2*i <= last && a[2*i]) Q.Add(2*i); // add left child if (2*i+1 <= last && a[2*i+1]) Q.Add(2*i+1); // add right child // get next node to visit try {Q.Delete(i); } catch (OutOfBounds) {return;} } 11/17/2018

63 作业 设t是数据域类型为int 的二叉树,每个节点的数据都不相同。根据数据域的前序和中序排列构造二叉树。指出函数的时间复杂性。
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64 8.5二叉树常用操作 • 确定其高度。 • 确定其元素数目。 • 复制。 • 在屏幕或纸上显示二叉树。 • 确定两棵二叉树是否一样。
• 删除整棵树。 11/17/2018

65 求二叉树的高度 算法基本思想: 首先分析二叉树的高度和它的左、右子树高度之间的关系。
从二叉树深度的定义可知,二叉树的高度应为其左、右子树高度的最大值加1。由此,需先分别求得左、右子树的高度,算法中“访问结点”的操作为:求得左、右子树高度的最大值,然后加1。 11/17/2018

66 求二叉树的高度 int Depth (BiTree T ){ // 返回二叉树的高度 if ( !T ) depthval = 0;
else { depthLeft = Depth( T->lchild ); depthRight= Depth( T->rchild ); depthval = 1 + (depthLeft > depthRight ? depthLeft : depthRight); } return depthval; 11/17/2018

67 统计二叉树中叶子节点个数 算法基本思想: 先序(或中序或后序)遍历二叉树,在遍历过程中查找叶子结点,并计数。
由此,需在遍历算法中增添一个“计数”的参数,并将算法中“访问结点” 的操作改为:若是叶子,则计数器增1。 11/17/2018

68 统计叶子节点个数 int CountLeaf (BiTree T){ //返回指针T所指二叉树中所有叶子结点个数
if (!T ) return 0; if (!T->lchild && !T->rchild) return 1; else{ m = CountLeaf( T->lchild); n = CountLeaf( T->rchild); return (m+n); } //else } // CountLeaf 11/17/2018

69 统计所有结点 int Count (BiTree T){ //返回指针T所指二叉树中所有结点个数 if (!T ) return 0;
if (!T->lchild && !T->rchild) return 1; else{ m = Count ( T->lchild); n = Count ( T->rchild); return (m+n+1); } //else } // CountLeaf 11/17/2018

70 复制二叉树 其基本操作为:生成一个结点。 NEWT T 根元素 根元素 右子树 左子树 右子树 左子树 左子树 右子树 11/17/2018

71 (其数据域为item,左指针域为lptr,右指针域为rptr)
生成一个二叉树的结点 (其数据域为item,左指针域为lptr,右指针域为rptr) BiTNode *GetTreeNode(TElemType item, BiTNode *lptr , BiTNode *rptr ){ if (!(T = new BiTNode)) exit(1); T-> data = item; T-> lchild = lptr; T-> rchild = rptr; return T; } 11/17/2018

72 BiTNode *CopyTree(BiTNode *T) { if (!T ) return NULL;
if (T->lchild ) newlptr = CopyTree(T->lchild); //复制左子树 else newlptr = NULL; if (T->rchild ) newrptr = CopyTree(T->rchild); //复制右子树 else newrptr = NULL; newT = GetTreeNode(T->data, newlptr, newrptr); return newT; } // CopyTree 11/17/2018

73 例如:下列二叉树的复制过程如下: A B C D E F G H K newT A ^ B E ^ C ^ F ^ ^ D ^ G
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74 思考 二叉树的删除算法? 二叉树中序遍历的非递归实现算法? 11/17/2018

75 二叉树中序遍历非递归 void Inorder (BinaryTreeNode<T> *t )
{ InitStack(S); BinaryTreeNode<T> *p=t; while (p || !StackEmpty(S)) { if (p) {Push(S,p); p=p->lchild;} else{ Pop(S,p); visit(p); p=p->rchild; } 11/17/2018

76 8.7二叉树的抽象数据类型描述 抽象数据类型BinaryTree{ 实例 元素集合;如果不空,则被划分为根节点、左子树和右子树;
每个子树仍是一个二叉树 操作 Create():创建一个空的二叉树; IsEmpty:如果二叉树为空,则返回true,否则返回false Root(x):取x为根节点;如果操作失败,则返回false,否则返回true 11/17/2018

77 二叉树的抽象数据类型描述 MakeTree(root,left,right):创建一个二叉树,root作为根节点,left作为左子树,right作为右子树 BreakTree(root,left,right):拆分二叉树 PreOrder:前序遍历 InOrder:中序遍历 PostOrder:后序遍历 LevelOrder:逐层遍历 } 11/17/2018

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82 11/17/2018

83 11/17/2018

84 补充:线索二叉树 如何找到一个节点的下一个节点? 如何利用节点中的空指针? 11/17/2018

85 补充:线索二叉树 利用空闲指针,加入线索,分别指向相应序 列中该节点的前驱和后继节点 对中序遍历来说: 从初始节点出发: 若右指针为线索,则指针所指为后继节点 若非线索,则应该是右儿子的最左后代 11/17/2018

86 T A ^ B C ^ ^ D ^ E ^ F ^ G ^ H ^ ^ K ^ 11/17/2018 86

87 补充:树与二叉树的转换 树t的每个节点x,用其孩子节点的RightChild域把x的所有孩子链成一条链。
x节点的LeftChild指针指向该链的第一个节点。 x节点的RightChild域用来指向x的兄弟。 11/17/2018

88 树的二叉树描述 11/17/2018

89 森林与二叉树的转换 1)把森林中的每一棵树转换为二叉树 ① 在所有的兄弟之间加一条连线
① 在所有的兄弟之间加一条连线 ② 对每一个结点,除了保留与最左边的子女的连线外,去掉与其它子女的连线; ③ 整理:将保留下来的边作为左子树的边,兄弟间的连线作为右子树的边 2) 将转换后各二叉树的根结点看成兄弟,用线把它们连到一起,经整理后得到一个二叉树。 11/17/2018

90 森林与二叉树的转换 A D G B C H I E K F A D B G C E H F I 11/17/2018 K

91 森林的遍历 对森林的遍历操作是指按照某种次序系统地访问树林中的每个结点,且对每个结点只访问一次。
遍历森林的方法主要有深度优先遍历和广度优先遍历。 11/17/2018

92 森林的深度优先遍历 ① 先根遍历 访问头一棵树的根结点 从左到右先根遍历头一棵树树根的各子树 先根遍历其它的树 11/17/2018

93 对下图所示的森林,按先根次序遍历后得到的结点序列为:
对下图所示的森林,按先根次序遍历后得到的结点序列为:  A B D E C F G H J I A B D E C G F H I J 11/17/2018

94 森林的深度优先遍历 ② 后根遍历  从左到右后根遍历头一棵树树根的子树  访问头一棵树的根结点  后根遍历其它的树
11/17/2018

95 对下图所示的森林,按后根遍历所得的结点序列为:
D E B C A G J H I F A B D E C G F H I J 11/17/2018

96 森林的广度优先遍历 是一种按照层次遍历树林的方法,具体的遍历过程是:首先从左到右访问层数为0的所有结点,然后再从左到右访问层数为1的所有结点,...,直到访问完其余各层所有的结点。 11/17/2018

97 按广度优先遍历图示的树林 ,所得到的结点序列为:
AF BCGHI DEJ A B D E C G F H I J 11/17/2018

98 A B C D E F G H I J K A B E A B F A C A D G H I A D G H J A D G H K
输出树中所有从根到叶子的路径的算法: A B C D E F G H I J K 例如:对左图所示的树,其输出结果应为: A B E A B F A C A D G H I A D G H J A D G H K 11/17/2018

99 输出二叉树上从根到所有叶子结点的路径 void AllPath( BiTree T, Stack& S ) { if (T) {
Push( S, T->data ); if (!T->Lchild && !T->Rchild ) PrintStack(S); else { AllPath( T->Lchild, S ); AllPath( T->Rchild, S ); } Pop(S); } // if(T) } // AllPath 11/17/2018

100 输出树中所有从根到叶的路径 void OutPath( Bitree T, Stack& S ) { while ( !T ) {
Push(S, T->data ); if ( !T->firstchild ) Printstack(S); else OutPath( T->firstchild, S ); Pop(S); T = T->nextsibling; } // while } // OutPath 11/17/2018

101 8.10 应用 设置信号放大器(Placement of Signal Boosters)
在线等价类(Online Equivalence Classes) 11/17/2018

102 问题形式化 为简化问题,设分布网络是一树形结构,源是树的根。树中的每一节点(除了根)表示一个可以用来放置放大器的子节点。信号从一个节点流向其子节点。每条边上标出从父节点到子节点的信号衰减量。 11/17/2018

103 问题形式化 信号从节点p 流到节点v 的衰减量为?。从节点q 到节点x 的衰减量为? 11/17/2018

104 定义 设D(i)为从节点i到以i为根节点的子树的任一叶子的衰减量的最大值。 D(叶节点)=? D(s)=?
D(i)= max {D(j) + d(j)} j是i的一个孩子 如何计算D? 11/17/2018

105 思想 计算D并放置放大器s 的伪代码为: D(i) = 0 ; for (i的每个孩子j )
if ((D(j)+d(j))>tolerance) 在j 放置放大器; else D(i) = max{D(i),D(j)+d(j)}; 11/17/2018

106 在线等价类 n个元素初始各在其自己的类中,然后执行一系列Find和Combine操作。 操作Find(e)返回元素e所在类的唯一特征。
Combine(a,b)用来合并包含a和b的类。 其复杂性为O(n+ulogu+f)。 在线等价类问题也称作离散集合合并/搜索问题(disjoint setunion-find problem)。 11/17/2018

107 树形描述 元素1、2、20、30等在以20为根的集合中;元素11、16、25、28在以16为根的集合中;元素15在以15为根的集合中;元素26和32在以26为根的集合中(或简称为集合26) 11/17/2018

108 树形描述 使用模拟指针。 每个节点有一个parent域。每个parent 域给出父节点的索引。 11/17/2018

109 基于树结构的合并/搜索问题解决方案 void Initialize(int n) {//初始化,每个类/树有一个元素
parent=new int[n+1]; for(int e=1;e<=n;e++) parent[e]=0; } 11/17/2018

110 基于树结构的合并/搜索问题解决方案 Int Find(int e) {//返回包含e的树的根节点 while(parent[e])
return e; } void Union(int i,int j) {//将根为i和j的两棵树进行合并 parent[j]=i; 11/17/2018

111 方法 缩短从元素e到根的查找路径。 路径的缩短可以通过称为路径压缩(path compression)的过程实现。
紧凑路径法(path compaction) 路径分割法(path splitting) 路径对折法(path halving) 11/17/2018

112 路径分割法 改变从e到根节点路径上每个节点(除了根和其子节点)的parent指针,使其指向各自的祖父节点。 11/17/2018

113 路径对折法 改变从e到根节点路径上每隔一个节点(除了根和其子节点)的parent域,使其指向各自的祖父节点。
11/17/2018

114 第八章 总结 树的概念,相关概念 二叉树描述及实现 二叉树特性 二叉树遍历 树的二叉树描述 应用 11/17/2018


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