数据结构——树、二叉树、二叉查找树

码农小钻风

2021-11-13 11:11
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树(Tree)

树的定义:N个结点构成的有限集合。树中有一个称为”根(Root)”的特殊结点 其余结点可分为若干个互不相交的树,称为原来结点的”子树”

这里面每个元素我们叫做“节点”,用来连接相邻节点之间的关系,我们叫做“父子关系”。比如下面这幅图,A 节点就是 B 节点的父节点,B 节点是 A 节点的子节点。B、C、D 这三个节点的父节点是同一个节点,所以它们之间互称为兄弟节点。我们把没有父节点的节点叫做根节点,也就是图中的节点 E。我们把没有子节点的节点叫做叶子节点或者叶节点,比如图中的 G、H、I、J、K、L 都是叶子节点。

还有三个比较相似的概念:高度(Height)、深度(Depth)、层(Level)。它们的定义是这样的:

举个例子说明

小技巧:高度从下至上从0开始计算, 深度从上至下从0开始计算,层数从上至下从1开始计算

二叉树(Binary Tree)

二叉树,顾名思义,每个节点最多有两个“叉”,也就是两个子节点,分别是左子节点右子节点。不过,二叉树并不要求每个节点都有两个子节点,有的节点只有左子节点,有的节点只有右子节点。下面这几个都是二叉树。以此类推,你可以想象一下四叉树、八叉树长什么样子。

这个图里面,有两个比较特殊的二叉树,分别是编号 2 和编号 3 这两个。

编号 2 的二叉树中,叶子节点全都在最底层,除了叶子节点之外,每个节点都有左右两个子节点,这种二叉树就叫做满二叉树。

编号 3 的二叉树中,叶子节点都在最底下两层,最后一层的叶子节点都靠左排列,并且除了最后一层,其他层的节点个数都要达到最大,这种二叉树叫做完全二叉树。

满二叉树很好理解,也很好识别,但是完全二叉树,有的人可能就分不清了。下图几个完全二叉树和非完全二叉树的例子,你可以对比着看看。

完全二叉树定义,目的就是为了方便进行数组形式的存储。

要理解完全二叉树定义的由来,我们需要先了解, 如何表示(或者存储)一棵二叉树?

想要存储一棵二叉树,我们有两种方法一种是基于指针或者引用的二叉链式存储法,一种是基于数组的顺序存储法。

链式存储法。

从图中你应该可以很清楚地看到,每个节点有三个字段,其中一个存储数据,另外两个是指向左右子节点的指针。我们只要拎住根节点,就可以通过左右子节点的指针,把整棵树都串起来。这种存储方式我们比较常用。大部分二叉树代码都是通过这种结构来实现的。

我们再来看,基于数组的顺序存储法。我们把根节点存储在下标 i = 1 的位置,那左子节点存储在下标 2 * i = 2 的位置,右子节点存储在 2 * i + 1 = 3 的位置。以此类推,B 节点的左子节点存储在 2 * i = 2 * 2 = 4 的位置,右子节点存储在 2 * i + 1 = 2 * 2 + 1 = 5 的位置。

我来总结一下,如果节点 X 存储在数组中下标为 i 的位置,下标为 2 * i 的位置存储的就是左子节点,下标为 2 * i + 1 的位置存储的就是右子节点。反过来,下标为 i/2 的位置存储就是它的父节点。通过这种方式,我们只要知道根节点存储的位置(一般情况下,为了方便计算子节点,根节点会存储在下标为 1 的位置),这样就可以通过下标计算,把整棵树都串起来。

不过,我刚刚举的例子是一棵完全二叉树,所以仅仅“浪费”了一个下标为 0 的存储位置。如果是非完全二叉树,其实会浪费比较多的数组存储空间。你可以看我举的下面这个例子。

所以,如果某棵二叉树是一棵完全二叉树,那用数组存储无疑是最节省内存的一种方式。因为数组的存储方式并不需要像链式存储法那样,要存储额外的左右子节点的指针。这也是为什么完全二叉树会单独拎出来的原因,也是为什么完全二叉树要求最后一层的子节点都靠左的原因。

堆其实就是一种完全二叉树,最常用的存储方式就是数组。

二叉树的遍历

如何将所有节点都遍历打印出来呢?

经典的方法有三种,前序遍历、中序遍历和后序遍历。其中,前、中、后序,表示的是节点与它的左右子树节点遍历打印的先后顺序。

前序遍历是指,对于树中的任意节点来说,先打印这个节点,然后再打印它的左子树,最后打印它的右子树。

中序遍历是指,对于树中的任意节点来说,先打印它的左子树,然后再打印它本身,最后打印它的右子树。

后序遍历是指,对于树中的任意节点来说,先打印它的左子树,然后再打印它的右子树,最后打印这个节点本身。

从我前面画的前、中、后序遍历的顺序图,可以看出来,每个节点最多会被访问两次,所以遍历操作的时间复杂度,跟节点的个数 n 成正比,也就是说二叉树遍历的时间复杂度是 O(n)

小结

非线性表数据结构,树。关于树,有几个比较常用的概念你需要掌握,那就是:根节点、叶子节点、父节点、子节点、兄弟节点,还有节点的高度、深度、层数,以及树的高度。

我们平时最常用的树就是二叉树。二叉树的每个节点最多有两个子节点,分别是左子节点和右子节点。二叉树中,有两种比较特殊的树,分别是满二叉树和完全二叉树。满二叉树又是完全二叉树的一种特殊情况。

二叉树既可以用链式存储,也可以用数组顺序存储。数组顺序存储的方式比较适合完全二叉树,其他类型的二叉树用数组存储会比较浪费存储空间。除此之外,二叉树里非常重要的操作就是前、中、后序遍历操作,遍历的时间复杂度是 O(n)。

二叉查找树(Binary Search Tree)

二叉查找树是二叉树中最常用的一种类型,也叫二叉搜索树。顾名思义,二叉查找树是为了实现快速查找而生的。不过,它不仅仅支持快速查找一个数据,还支持快速插入、删除一个数据。它是怎么做到这些的呢?这些都依赖于二叉查找树的特殊结构。二叉查找树要求,在树中的任意一个节点,其左子树中的每个节点的值,都要小于这个节点的值,而右子树节点的值都大于这个节点的值。

前面我们讲到,二叉查找树支持快速查找、插入、删除操作,现在我们就依次来看下,这三个操作是如何实现的。

1. 二叉查找树的查找操作

首先,我们看如何在二叉查找树中查找一个节点。我们先取根节点,如果它等于我们要查找的数据,那就返回。如果要查找的数据比根节点的值小,那就在左子树中递归查找;如果要查找的数据比根节点的值大,那就在右子树中递归查找。

2. 二叉查找树的插入操作

二叉查找树的插入过程有点类似查找操作。新插入的数据一般都是在叶子节点上,所以我们只需要从根节点开始,依次比较要插入的数据和节点的大小关系。如果要插入的数据比节点的数据大,并且节点的右子树为空,就将新数据直接插到右子节点的位置;如果不为空,就再递归遍历右子树,查找插入位置。同理,如果要插入的数据比节点数值小,并且节点的左子树为空,就将新数据插入到左子节点的位置;如果不为空,就再递归遍历左子树,查找插入位置。

3. 二叉查找树的删除操作

二叉查找树的查找、插入操作都比较简单易懂,但是它的删除操作就比较复杂了 。针对要删除节点的子节点个数的不同,我们需要分三种情况来处理。

第一种情况是,如果要删除的节点没有子节点,我们只需要直接将父节点中,指向要删除节点的指针置为 null。比如图中的删除节点 55。

第二种情况是,如果要删除的节点只有一个子节点(只有左子节点或者右子节点),我们只需要更新父节点中,指向要删除节点的指针,让它指向要删除节点的子节点就可以了。比如图中的删除节点 13。

第三种情况是,如果要删除的节点有两个子节点,这就比较复杂了。我们需要找到这个节点的右子树中的最小节点,把它替换到要删除的节点上。然后再删除掉这个最小节点,因为最小节点肯定没有左子节点(如果有左子结点,那就不是最小节点了),所以,我们可以应用上面两条规则来删除这个最小节点。比如图中的删除节点 18。

4. 二叉查找树的其他操作

除了插入、删除、查找操作之外,二叉查找树中还可以支持快速地查找最大节点和最小节点、前驱节点和后继节点。二叉查找树除了支持上面几个操作之外,还有一个重要的特性,就是中序遍历二叉查找树,可以输出有序的数据序列,时间复杂度是 O(n),非常高效。因此,二叉查找树也叫作二叉排序树

支持重复数据的二叉查找树

前面讲二叉查找树的时候,我们默认树中节点存储的都是数字。很多时候,在实际的软件开发中,我们在二叉查找树中存储的,是一个包含很多字段的对象。我们利用对象的某个字段作为键值(key)来构建二叉查找树。我们把对象中的其他字段叫作卫星数据。前面我们讲的二叉查找树的操作,针对的都是不存在键值相同的情况。那如果存储的两个对象键值相同,这种情况该怎么处理呢?我这里有两种解决方法。

第一种方法比较容易。二叉查找树中每一个节点不仅会存储一个数据,因此我们通过链表和支持动态扩容的数组等数据结构,把值相同的数据都存储在同一个节点上。

第二种方法比较不好理解,不过更加优雅。

每个节点仍然只存储一个数据。在查找插入位置的过程中,如果碰到一个节点的值,与要插入数据的值相同,我们就将这个要插入的数据放到这个节点的右子树,也就是说,把这个新插入的数据当作大于这个节点的值来处理。

当要查找数据的时候,遇到值相同的节点,我们并不停止查找操作,而是继续在右子树中查找,直到遇到叶子节点,才停止。这样就可以把键值等于要查找值的所有节点都找出来。

对于删除操作,我们也需要先查找到每个要删除的节点,然后再按前面讲的删除操作的方法,依次删除。

二叉查找树的时间复杂度分析

现在,我们来分析一下,二叉查找树的插入、删除、查找操作的时间复杂度。实际上,二叉查找树的形态各式各样。比如这个图中,对于同一组数据,我们构造了三种二叉查找树。它们的查找、插入、删除操作的执行效率都是不一样的。图中第一种二叉查找树,根节点的左右子树极度不平衡,已经退化成了链表,所以查找的时间复杂度就变成了 O(n)。

我刚刚其实分析了一种最糟糕的情况,我们现在来分析一个最理想的情况,二叉查找树是一棵完全二叉树(或满二叉树)。这个时候,插入、删除、查找的时间复杂度是多少呢?

从我前面的例子、图,以及还有代码来看,不管操作是插入、删除还是查找,时间复杂度其实都跟树的高度成正比,也就是 O(height)

既然这样,现在问题就转变成另外一个了,也就是,如何求一棵包含 n 个节点的完全二叉树的高度?树的高度就等于最大层数减一,为了方便计算,我们转换成层来表示。从图中可以看出,包含 n 个节点的完全二叉树中,第一层包含 1 个节点,第二层包含 2 个节点,第三层包含 4 个节点,依次类推,下面一层节点个数是上一层的 2 倍,第 K 层包含的节点个数就是 2^(K-1)。

不过,对于完全二叉树来说,最后一层的节点个数有点儿不遵守上面的规律了。它包含的节点个数在 1 个到 2^(L-1) 个之间(我们假设最大层数是 L)。如果我们把每一层的节点个数加起来就是总的节点个数 n。也就是说,如果节点的个数是 n,那么 n 满足这样一个关系:

n >= 1+2+4+8+...+2^(L-2)+1

n <= 1+2+4+8+...+2^(L-2)+2^(L-1)

借助等比数列的求和公式,我们可以计算出,L 的范围是[log2(n+1), log2n +1]。完全二叉树的层数小于等于 log2n +1,也就是说,完全二叉树的高度小于等于 log2n

显然,极度不平衡的二叉查找树,它的查找性能肯定不能满足我们的需求。我们需要构建一种不管怎么删除、插入数据,在任何时候,都能保持任意节点左右子树都比较平衡的二叉查找树(平衡二叉查找树)。

二叉查找树,它支持快速地查找、插入、删除操作。

二叉查找树中,每个节点的值都大于左子树节点的值,小于右子树节点的值。不过,这只是针对没有重复数据的情况。对于存在重复数据的二叉查找树,我介绍了两种构建方法,一种是让每个节点存储多个值相同的数据;另一种是,每个节点中存储一个数据。针对这种情况,我们只需要稍加改造原来的插入、删除、查找操作即可。

在二叉查找树中,查找、插入、删除等很多操作的时间复杂度都跟树的高度成正比。两个极端情况的时间复杂度分别是 O(n) 和 O(logn),分别对应二叉树退化成链表的情况和完全二叉树。

思考:

1.给定一组数据,比如 1,3,5,6,9,10。你来算算,可以构建出多少种不同的二叉树?2.我们在散列表那节中讲过,散列表的插入、删除、查找操作的时间复杂度可以做到常量级的 O(1),非常高效。而二叉查找树在比较平衡的情况下,插入、删除、查找操作时间复杂度才是 O(logn),相对散列表,好像并没有什么优势,那我们为什么还要用二叉查找树呢?

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