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【数据结构之树】

文章目录

  • 一、前言
  • 二、树的基本概念
    • 1. 什么是树?
    • 2. 树的常见分类
      • (1)普通树
      • (2)二叉树(Binary Tree)
      • (3)满二叉树(Full Binary Tree)
      • (4)完全二叉树(Complete Binary Tree)
      • (5)二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)
      • (6)平衡二叉树(AVL 树)
      • (7)红黑树(Red-Black Tree)
  • 三、树的基本操作及代码示例
    • 1. 二叉树的基本实现 (C++)
      • 运行结果:
    • 2. 二叉搜索树(BST)的插入操作
      • 运行结果:
  • 四、树的应用场景
      • 1. 文件系统(普通树)
      • 2. 数据库索引(B-树、B+树)
      • 3. 表达式解析(语法树)
      • 4. 人工智能(决策树)
      • 5. 网络路由(Trie 树)
  • 五、总结


一、前言

树(Tree)是一种重要的非线性数据结构,在计算机科学中广泛应用,如文件系统、数据库索引、解析表达式等。


二、树的基本概念

1. 什么是树?

树是一种层次结构的数据结构,由节点(Node) 组成,满足以下特点:

  • 有且仅有一个根节点(Root),作为整个树的起点。
  • 每个节点可以有多个子节点,但只有一个父节点(Parent)(根节点除外)。
  • 没有子节点的节点称为叶子节点(Leaf)
  • 子节点的个数称为度(Degree),整棵树的最大度数为树的度
  • 从根节点到某个节点的路径长度称为深度(Depth),最长路径的长度称为树的高度(Height)

示例树结构:

        A
       / \
      B   C
     / \   \
    D   E   F
  • 根节点:A
  • 叶子节点:D、E、F
  • B 的父节点是 A,B 的子节点是 D 和 E

2. 树的常见分类

(1)普通树

普通树的每个节点可以有任意多个子节点,例如文件系统中的目录结构。

(2)二叉树(Binary Tree)

每个节点最多有两个子节点,分别是左子节点(Left Child)右子节点(Right Child)

(3)满二叉树(Full Binary Tree)

每个非叶子节点都有两个子节点,并且所有叶子节点在同一层。

(4)完全二叉树(Complete Binary Tree)

除最后一层外,所有层的节点都填满,且最后一层的节点必须从左到右连续排列。

(5)二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)

满足以下性质:

  • 若左子树不为空,则左子树所有节点的值都小于根节点。
  • 若右子树不为空,则右子树所有节点的值都大于根节点。
  • 左右子树均为二叉搜索树。

示例:

        10
       /  \
      5    15
     / \     \
    2   7    20

满足二叉搜索树的性质。

(6)平衡二叉树(AVL 树)

对二叉搜索树进行平衡,使任意节点的左、右子树的高度差不超过 1。

(7)红黑树(Red-Black Tree)

一种自平衡二叉搜索树,广泛应用于 STL 中的 mapset 以及数据库索引。


三、树的基本操作及代码示例

1. 二叉树的基本实现 (C++)

#include <iostream>
using namespace std;

// 二叉树节点结构
struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode* left;
    TreeNode* right;

    TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};

// 先序遍历(根 -> 左 -> 右)
void preOrder(TreeNode* root) {
    if (root == nullptr) return;
    cout << root->val << " ";
    preOrder(root->left);
    preOrder(root->right);
}

// 中序遍历(左 -> 根 -> 右)
void inOrder(TreeNode* root) {
    if (root == nullptr) return;
    inOrder(root->left);
    cout << root->val << " ";
    inOrder(root->right);
}

// 后序遍历(左 -> 右 -> 根)
void postOrder(TreeNode* root) {
    if (root == nullptr) return;
    postOrder(root->left);
    postOrder(root->right);
    cout << root->val << " ";
}

int main() {
    // 构造一个简单的二叉树
    TreeNode* root = new TreeNode(1);
    root->left = new TreeNode(2);
    root->right = new TreeNode(3);
    root->left->left = new TreeNode(4);
    root->left->right = new TreeNode(5);
    
    cout << "先序遍历: ";
    preOrder(root);
    cout << "\n中序遍历: ";
    inOrder(root);
    cout << "\n后序遍历: ";
    postOrder(root);

    return 0;
}

运行结果:

先序遍历: 1 2 4 5 3
中序遍历: 4 2 5 1 3
后序遍历: 4 5 2 3 1

2. 二叉搜索树(BST)的插入操作

// 插入节点
TreeNode* insert(TreeNode* root, int key) {
    if (root == nullptr) return new TreeNode(key);
    if (key < root->val)
        root->left = insert(root->left, key);
    else
        root->right = insert(root->right, key);
    return root;
}

// 查找节点
bool search(TreeNode* root, int key) {
    if (root == nullptr) return false;
    if (root->val == key) return true;
    return key < root->val ? search(root->left, key) : search(root->right, key);
}

int main() {
    TreeNode* root = nullptr;
    root = insert(root, 10);
    root = insert(root, 5);
    root = insert(root, 15);
    root = insert(root, 3);
    
    cout << (search(root, 5) ? "找到 5" : "未找到 5") << endl;
    cout << (search(root, 7) ? "找到 7" : "未找到 7") << endl;

    return 0;
}

运行结果:

找到 5
未找到 7

四、树的应用场景

1. 文件系统(普通树)

操作系统的目录结构通常用树表示,每个目录可以包含多个子目录或文件。

2. 数据库索引(B-树、B+树)

数据库索引使用 B-树 或 B+树 来优化查询效率。

3. 表达式解析(语法树)

如解析 a + (b * c) 可用二叉树表示,进行计算。

4. 人工智能(决策树)

用于分类、预测,如 ID3、C4.5 算法。

5. 网络路由(Trie 树)

用于 IP 地址匹配,提高路由查询效率。


五、总结

  1. 树是一种层次结构的数据结构,根节点是整个树的起点。
  2. 常见树类型:普通树、二叉树、完全二叉树、二叉搜索树(BST)、AVL 树、红黑树等。
  3. 树的基本操作包括遍历、插入、删除和查找。
  4. 树结构在文件系统、数据库索引、表达式解析、人工智能、网络路由等领域有广泛应用。

http://www.kler.cn/a/591021.html

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