当前位置: 首页 > news >正文

数据结构基础--------【二叉树基础】

二叉树基础

二叉树是一种常见的数据结构,由节点组成,每个节点最多有两个子节点,左子节点和右子节点。二叉树可以用来表示许多实际问题,如计算机程序中的表达式、组织结构等。以下是一些二叉树的概念:

  1. 二叉树的深度:从根节点到叶子节点的最长路径的长度称为二叉树的深度,也称为高度。
  2. 二叉树的度:一个节点拥有的子节点数量称为该节点的度。二叉树的度为2,即每个节点最多只有两个子节点。
  3. 二叉树的遍历:二叉树的遍历是指按照一定顺序访问树中的所有节点。常用的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
  4. 二叉查找树:二叉查找树是一种特殊的二叉树,它的左子树中所有节点的值都小于根节点的值,而右子树中所有节点的值都大于根节点的值。

二叉树的定义:

	struct TreeNode{int val;TreeNode* left;TreeNode* right;TreeNode(int x):val(x),left(nullptr),right(nullptr) {}}
  1. 二叉树的基本操作:包括二叉树的创建、遍历、搜索等。
  2. 二叉查找树的实现及应用:包括二叉查找树的创建、插入、删除、查找等操作。
  3. 平衡二叉树:为了解决二叉查找树在某些情况下退化为链表的问题,出现了平衡二叉树,如 AVL 树和红黑树等。
  4. 线段树:线段树是一种特殊的二叉树,用于解决区间查询的问题,如区间最大值、区间和等。
  5. 树状数组:树状数组也是一种特殊的二叉树,用于解决前缀和、区间和等问题。

1基础介绍

1.基础术语

结点的度:结点的字数个数,比如二叉树的度为2(一个节点最多有2个字数个数)。
树的度:数的所有结点中最大的度数。
叶结点:度为0的结点。
父结点,子结点,兄弟结点(具有同一个父结点的各结点)。
路径和路径的长度:从结点n1到nk,路径所包含的边的个数为路径的长度。
祖先结点,子孙结点。
结点的层次:规定根结点在1层,然后后面的结点层次都依次加一。
树的深度:树中国所有结点的最大层次是这棵树的深度。
二叉树T:一个有穷的结点集合,二叉树的子树有左右顺序之分

2.二叉树的定义

二叉树T:一个有穷的结点集合,二叉树的子树有左右顺序之分
特殊的二叉树:斜二叉树,满二叉树,完全二叉树(连续结点)

3.二叉树的性质

①个二叉树第i层的最大结点数为: 2^(i-1),(i≥1)
②深度为k的二叉树有最大结点总数为:(2^k)-1, k≥1。(1+2 ^1+2 ^2 …2 ^i )
③0对任何非空二叉树T,若n0表示叶结点的个数、n2是度为2的非叶结点个数,那么两者满足关系n0=n2 +1。
(n0+n1+n2-1) = 0n0+n1+2n2

4.二叉树的遍历

根据遍历结点的顺序,分为前序遍历(NLR),中序遍历(LNR),后续遍历(LRN)。树的遍历复杂度为o(n)。
所以看树的前序数组第一个是根结点,后续遍历数组最后一个是根结点,再把该根结点拿到中序遍历数组中去比对就可以划分左右子树。

4.1 前序遍历

如果二叉树为空,什么都不做,否则:
1)访问根节点;
2)先序遍历左子树
3)先序遍历右子树*/
void PreOrder(BiTree T){if(T!= null){vist(T);//访问根结点NPreOrder(T->lchild);//访问左子树L 递归PreOrder(T->rchild);//访问右子树R}
}

![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9bb1889a4e194ea79a4cddeafc8109fc.png = 200x200)

4.2 中序遍历

/*inorder:
如果二叉树为空,什么都不做,否则:
1)中遍历左子树
2)访问根节点;
3)中序遍历右子树*/
void InOrder(BiTree T){if(T!= null){InOrder(T->lchild);//访问左子树L 递归vist(T);//访问根结点NInOrder(T->rchild);//访问右子树R}
}

在这里插入图片描述
4.3 后序遍历

/*Postorder:
如果二叉树为空,什么都不做,否则:
1)后序遍历左子树
2)后序遍历右子树
3)访问根节点;*/void PostOrder(BiTree T){if(T!= null){PostOrder(T->lchild);//访问左子树L 递归PostOrder(T->rchild);//访问右子树Rvist(T);//访问根结点N}
}

在这里插入图片描述

4.4层序遍历

2.遍历基础

1.DFS(Depth First Search):递归法得到最终的数组(深度优先算法)

其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,如果遇到死路就往回退,回退过程中如果遇到没探索过的支路,就进入该支路继续深入,每个节点只能访问一次。

深度优先搜索应用:先序遍历,中序遍历,后序遍历。二叉树的前序、中序、后序遍历,本质上可以认为是深度优先遍历。是一种回溯思想。

2.BFS(Breadth First Search):迭代法实现层序遍历,每次遍历二叉树的某一层。
它并不考虑结果的可能位置,彻底地搜索整张图,直到找到结果为止。基本过程,BFS是从根节点开始,沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。一般用队列数据结构来辅助实现算法。

广度优先搜索应用:层序遍历、最短路径、求二叉树的最大高度、由点到面遍历图、拓扑排序

在我们解题过程中二叉树有两种主要的形式:满二叉树和完全二叉树。

二叉树分类

满二叉树

如果一棵二叉树只有度为0的结点和度为2的结点,并且度为0的结点在同一层上,则这棵二叉树为满二叉树。
如图所示:
在这里插入图片描述
这棵二叉树为满二叉树,也可以说深度为k,有2^k-1个节点的二叉树。

完全二叉树

在完全二叉树中,除了最底层节点可能没填满外,其余每层节点数都达到最大值,并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层(h从1开始),则该层包含 1~ 2^(h-1) 个节点。(连续)
在这里插入图片描述

平衡二叉搜索树

平衡二叉搜索树:又被称为AVL(Adelson-Velsky and Landis)树,且具有以下性质:它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。

如图:
在这里插入图片描述
最后一棵 不是平衡二叉树,因为它的左右两个子树的高度差的绝对值超过了1。

二叉搜索树

前面介绍的树,都不用管数值的,而二叉搜索树是要参考数值的,二叉搜索树是一个有序树。
若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;
若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;
它的左、右子树也分别为二叉排序树
下面这两棵树都是搜索树:
在这里插入图片描述
二叉搜索树中序遍历是从小到大的有序数组。

C++中map、set、multimap,multiset的底层实现都是平衡二叉搜索树,所以map、set的增删操作时间时间复杂度是logn,注意我这里没有说unordered_map、unordered_set,unordered_map、unordered_set底层实现是哈希表。

(文章部分参考代码随想录,链接: link

相关文章:

数据结构基础--------【二叉树基础】

二叉树基础 二叉树是一种常见的数据结构,由节点组成,每个节点最多有两个子节点,左子节点和右子节点。二叉树可以用来表示许多实际问题,如计算机程序中的表达式、组织结构等。以下是一些二叉树的概念: 二叉树的深度&a…...

数据开源 | Magic Data大模型高质量十万轮对话数据集

能够自然的与人类进行聊天交谈,是现今的大语言模型 (LLM) 区别于传统语言模型的重要能力之一,近日OpenAI推出的GPT-4o给我们展示了这样的可能性。 对话于人类来说是与生俱来的,但构建具备对话能力的大模型是一项不小的挑战,收集高…...

webpack之ts打包

tsconfig.json配置 // 是否对js文件进行编译,默认false"allowJs": true,// 是否检查js代码是否符合语法规范,默认false(引入的外部文件有可能语法有问题)"checkJs": true, allowJs和checkJs基本是同时出现,因为有了allowJs 这个检查…...

MATLAB数据统计描述和分析

描述性统计就是搜集、整理、加工和分析统计数据, 使之系统化、条理化,以显示出数据资料的趋势、特征和数量关系。它是统计推断的基础,实用性较强,在数学建模的数据描述部分经常使用。 目录 1.频数表和直方图 2 .统计量 3.统计…...

设计分享—国外后台界面设计赏析

国外后台界面设计将用户体验放在首位,通过直观易懂的布局和高效的交互设计,提升用户操作效率和满意度。 设计不仅追求美观大方,还注重功能的实用性和数据的有效展示,通过图表和图形化手段使数据更加直观易懂。 采用响应式布局&a…...

最小生成树(算法篇)

算法之最小生成树 最小生成树 概念: 最小生成树是一颗连接图G所有顶点的边构成的一颗权最小的树,最小生成树一般是在无向图中寻找。最小生成树共有N-1条边(N为顶点数)。 算法: Prim算法 概念: Prim(普里姆)算法是生成最小生…...

教师管理小程序的设计

管理员账户功能包括:系统首页,个人中心,教师管理,个人认证管理,课程信息管理,课堂记录管理,课堂统计管理,留言板管理 微信端账号功能包括:系统首页,课程信息…...

Selenium 等待

环境: Python 3.8 selenium3.141.0 urllib31.26.19 Chromium 109.0.5405.0 (32 位) # 1 固定等待(time) # 固定待是利用python语言自带的time库中的sleep()方法,固定等待几秒。 # 这种方式会导致这个脚本运…...

安装easy-handeye

一、aruco_ros配置 mkdir -p ~/ros_ws/src cd ~/ros_ws/src git clone -b melodic-devel https://github.com/pal-robotics/aruco_ros.git cd .. catkin_make 二、visp配置(需要联外网下载东西,不然会一直出问题) sudo apt-get install ros-melodic-…...

【面试题】MySQL 索引(第二篇)

1.索引 索引是数据库中的一个核心概念,它对于提高数据库查询效率至关重要。以下是索引的详细概念解析: 一、索引的定义 基本定义:索引是一个排序的列表,其中存储着索引的值和包含这些值的数据所在行的物理地址(或逻…...

4. 小迪安全v2023笔记 javaEE应用

4. 小迪安全v2023笔记 javaEE应用 ​ 大体上跟随小迪安全的课程,本意是记录自己的学习历程,不能说是完全原创吧,大家可以关注一下小迪安全。 若有冒犯,麻烦私信移除。 默认有java基础。 文章目录 4. 小迪安全v2023笔记 javaEE应…...

anaconda修改安装的默认环境

📚博客主页:knighthood2001 ✨公众号:认知up吧 (目前正在带领大家一起提升认知,感兴趣可以来围观一下) 🎃知识星球:【认知up吧|成长|副业】介绍 ❤️如遇文章付费,可先看…...

MySQL 9.0 正式发行Innovation创新版已支持向量

从 MySQL 8.1 开始,官方启用了新的版本模型:MySQL 创新版 (Innovation) 和长期支持版 (LTS)。 根据介绍,两者的质量都已达到可用于生产环境级别。区别在于: 如果希望尝试最新的功能和改进,并喜欢与最新技术保持同步&am…...

基于Java+SpringMvc+Vue技术的智慧校园系统设计与实现

博主介绍:硕士研究生,专注于信息化技术领域开发与管理,会使用java、标准c/c等开发语言,以及毕业项目实战✌ 从事基于java BS架构、CS架构、c/c 编程工作近16年,拥有近12年的管理工作经验,拥有较丰富的技术架…...

【蔬菜网元宇宙】—— 探索农业的未来之旅

在数字化时代的浪潮中,技术和创新不断塑造着我们的生活方式。现在,这种变革已经延伸到了农业领域。蔬菜网,一个专注于农产品供应链的领先平台,自豪地宣布我们正式迈入元宇宙的世界——一个全新的虚拟空间,旨在彻底改变…...

淘宝商品历史价格查询(免费)

当前资料来源于网络,禁止用于商用,仅限于学习。 淘宝联盟里面就可以看到历史价格 并且没有加密 淘宝商品历史价格查询可以通过以下步骤进行: 先下载后,登录app注册账户 打开淘宝网站或淘宝手机App。在搜索框中输入你想要查询的商…...

14-47 剑和诗人21 - 2024年如何打造AI创业公司

​​​​​ 2024 年,随着人工智能继续快速发展并融入几乎所有行业,创建一家人工智能初创公司将带来巨大的机遇。然而,在吸引资金、招聘人才、开发专有技术以及将产品推向市场方面,人工智能初创公司也面临着相当大的挑战。 让我来…...

WPF界面设计-更改按钮样式 自定义字体图标

一、下载图标文件 iconfont-阿里巴巴矢量图标库 二、xaml界面代码编辑 文件结构 &#xe653; 对应的图标代码 Fonts/#iconfont 对应文件位置 <Window.Resources><ControlTemplate TargetType"Button" x:Key"CloseButtonTemplate"…...

开源项目的机遇与挑战

随着全球经济和科技环境的快速变化&#xff0c;开源软件项目的蓬勃发展成为了开发者社区的热门话题。越来越多的开发者和企业选择参与开源项目&#xff0c;以推动技术创新和实现协作共赢。本文将从开源项目的发展趋势、参与开源的经验分享&#xff0c;以及开源项目的挑战三个方…...

Linux实现CPU物理隔离

文章目录 背景使用 taskset 命令使用 cgroups案例 背景 在 Linux 上实现 CPU 的物理隔离&#xff08;也称为 CPU 隔离或 CPU pinning&#xff09;&#xff0c;可以通过将特定的任务或进程绑定到特定的 CPU 核心来实现。这可以提高系统性能&#xff0c;尤其是在需要实时响应的应…...

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…...

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…...

【杂谈】-递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战

递归进化&#xff1a;人工智能的自我改进与监管挑战 文章目录 递归进化&#xff1a;人工智能的自我改进与监管挑战1、自我改进型人工智能的崛起2、人工智能如何挑战人类监管&#xff1f;3、确保人工智能受控的策略4、人类在人工智能发展中的角色5、平衡自主性与控制力6、总结与…...

中南大学无人机智能体的全面评估!BEDI:用于评估无人机上具身智能体的综合性基准测试

作者&#xff1a;Mingning Guo, Mengwei Wu, Jiarun He, Shaoxian Li, Haifeng Li, Chao Tao单位&#xff1a;中南大学地球科学与信息物理学院论文标题&#xff1a;BEDI: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Embodied Agents on UAVs论文链接&#xff1a;https://arxiv.…...

【机器视觉】单目测距——运动结构恢复

ps&#xff1a;图是随便找的&#xff0c;为了凑个封面 前言 在前面对光流法进行进一步改进&#xff0c;希望将2D光流推广至3D场景流时&#xff0c;发现2D转3D过程中存在尺度歧义问题&#xff0c;需要补全摄像头拍摄图像中缺失的深度信息&#xff0c;否则解空间不收敛&#xf…...

实现弹窗随键盘上移居中

实现弹窗随键盘上移的核心思路 在Android中&#xff0c;可以通过监听键盘的显示和隐藏事件&#xff0c;动态调整弹窗的位置。关键点在于获取键盘高度&#xff0c;并计算剩余屏幕空间以重新定位弹窗。 // 在Activity或Fragment中设置键盘监听 val rootView findViewById<V…...

Rapidio门铃消息FIFO溢出机制

关于RapidIO门铃消息FIFO的溢出机制及其与中断抖动的关系&#xff0c;以下是深入解析&#xff1a; 门铃FIFO溢出的本质 在RapidIO系统中&#xff0c;门铃消息FIFO是硬件控制器内部的缓冲区&#xff0c;用于临时存储接收到的门铃消息&#xff08;Doorbell Message&#xff09;。…...

QT3D学习笔记——圆台、圆锥

类名作用Qt3DWindow3D渲染窗口容器QEntity场景中的实体&#xff08;对象或容器&#xff09;QCamera控制观察视角QPointLight点光源QConeMesh圆锥几何网格QTransform控制实体的位置/旋转/缩放QPhongMaterialPhong光照材质&#xff08;定义颜色、反光等&#xff09;QFirstPersonC…...

音视频——I2S 协议详解

I2S 协议详解 I2S (Inter-IC Sound) 协议是一种串行总线协议&#xff0c;专门用于在数字音频设备之间传输数字音频数据。它由飞利浦&#xff08;Philips&#xff09;公司开发&#xff0c;以其简单、高效和广泛的兼容性而闻名。 1. 信号线 I2S 协议通常使用三根或四根信号线&a…...

BLEU评分:机器翻译质量评估的黄金标准

BLEU评分&#xff1a;机器翻译质量评估的黄金标准 1. 引言 在自然语言处理(NLP)领域&#xff0c;衡量一个机器翻译模型的性能至关重要。BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) 作为一种自动化评估指标&#xff0c;自2002年由IBM的Kishore Papineni等人提出以来&#xff0c;…...