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Qz学算法-数据结构篇(非线性结构、树)

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2023-03-22
非线性结构 非线性结构包括:二维数组,多维数组,广义表,树结构,图结构树 树结构 为什么需要树结构 数组存储方式的分析优点:通过下标方式访问元素,速度快。对于有序数组,

非线性结构

非线性结构包括:二维数组,多维数组,广义表,树结构,图结构树

树结构

为什么需要树结构

  • 数组存储方式的分析优点:通过下标方式访问元素,速度快。对于有序数组,还可使用二分查找提高检索速度。缺点:如果要检索具体某个值,或者插入值(按一定顺序)会整体移动,效率较低
  • 链式存储方式的分析优点:在一定程度上对数组存储方式有优化(比如:插入一个数值节点,只需要将插入节点,链接到链表中即可,删除效率也很好)。缺点:在进行检索时,效率仍然较低,比如(检素某个值,需要从头节点开始遍历)
  • 树存储方式的分析能提高数据存储,读取的效率,比如利用二叉排序树(Binary Sort Tree),既可以保证数据的检素速度,同时也可以保证数据的插入,删除,修改的速度。

1.二叉树

树的示意图

Qz学算法-数据结构篇(非线性结构、树)_子节点

树的常用术语(结合示意图理解):

  • 节点
  • 根节点 父节点
  • 子子节
  • 叶子节点(没有子节点的节点)
  • 节点的权(节点值)
  • 路径(从root节点找到该节点的路线)
  • 子树
  • 树的高度(最大层数)
  • 森林:多颗子树构成森林
二叉树的概念
  • 树有很多种,每个节点最多只能有两个子节点的一种形式称为二叉树。
  • 二叉树的子节点分为左节点和右节点。

Qz学算法-数据结构篇(非线性结构、树)_子树_02

  • 如果该二叉树的所有叶子节点都在最后一层,并且结点总数=2^n-1,n为层数,则我们称为满二叉树
  • 如果该二叉树的所有叶子节点都在最后一层或者倒数第二层,而且最后一层的叶子节点在左边连续,倒数第二层的叶子节点在右边连续,我们称为完全二叉树

Qz学算法-数据结构篇(非线性结构、树)_子树_03

二叉树的前序、中序、后序遍历

前序遍历:先输出父节点,再遍历左子树和右子树 中序遍历:先遍历左子树,再输出父节点,再遍历右子树 后序遍历:先遍历左子树,再遍历右子树,最后输出父节点

小结:看输出父节点的顺序,就确定是前序,中序还是后序

前序遍历

步骤

创建一个二叉树

1.1先输出当前节点(初始的时候是root节点) 1.2如果左子节点不为空,则递归继续前序遍历 1.3如果右子节点不为空,则递归继续前序遍历

中序遍历

2.1先输出当前节点(初始的时候是root节点) 2.2如果左子节点不为空,则递归继续前序遍历 2.3如果右子节点不为空,则递归继续前序遍历

后序遍历

3.1如果当前节点的左子节点不为空,则递归后序遍历, 3.2如果当前节点的右子节点不为空,则递归后序遍历 3.3输出当前节点

代码实现
package tree;/** * @author LeeZhi * @version 1.0 */public class BinaryTreeDemo { public static void main(String[] args) { //先创建一个二叉树 BinaryTree binaryTree = new BinaryTree(); //创建需要的节点 HeroNode root = new HeroNode(1, "宋江"); HeroNode node2 = new HeroNode(2, "吴用"); HeroNode node3 = new HeroNode(3, "卢俊义"); HeroNode node4 = new HeroNode(4, "李逵"); HeroNode node5 = new HeroNode(5, "武松"); //说明,我们先手动创建该二叉树,后面我们学习递归的方式创建二叉树 root.setLeft(node2); root.setRight(node3); node3.setRight(node4); node3.setLeft(node5); binaryTree.setRoot(root); //测试,前序遍历 System.out.println("前序遍历"); binaryTree.preOrder(); System.out.println("中序遍历"); binaryTree.infixOrder(); System.out.println("后续遍历"); binaryTree.postOrder(); }}//定义 BinaryTree 二叉树class BinaryTree{ private HeroNode root; public void setRoot(HeroNode root) { this.root = root; } //前序遍历 public void preOrder(){ if (this.root!=null){ this.root.preOrder(); }else{ System.out.println("二叉树为空,无法遍历"); } } //中序遍历 public void infixOrder(){ if (this.root!=null){ this.root.infixOrder(); }else{ System.out.println("二叉树为空,无法遍历"); } } //后序遍历 public void postOrder(){ if (this.root!=null){ this.root.postOrder(); }else{ System.out.println("二叉树为空,无法遍历"); } }}class HeroNode{ private int no; private String name; private HeroNode left; //默认null private HeroNode right; //默认null public HeroNode(int no, String name) { super(); this.no = no; this.name = name; } public int getNo() { return no; } public void setNo(int no) { this.no = no; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public HeroNode getLeft() { return left; } public void setLeft(HeroNode left) { this.left = left; } public HeroNode getRight() { return right; } public void setRight(HeroNode right) { this.right = right; } @Override public String toString() { return "HeroNode{" + "no=" + no + ", name='" + name + '\'' + '}'; } //编写前序遍历的方法 public void preOrder(){ System.out.println(this);//先输出父节点 //递归想左子树前序遍历 if (this.left!=null){ this.left.preOrder(); } //递归向右子树前序遍历 if (this.right!=null){ this.right.preOrder(); } } //中序遍历 public void infixOrder(){ //先递归向左子树中序遍历 if (this.left!=null){ this.left.infixOrder(); } //输出父节点 System.out.println(this); //递归向右子树中序遍历 if (this.right!=null){ this.right.infixOrder(); } } //后序遍历 public void postOrder(){ if (this.left!=null){ this.left.postOrder(); } if (this.right!=null){ this.right.postOrder(); } System.out.println(this); }}

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