Tree

树(Tree)

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树的基本概念

树是一种非常重要的非线性数据结构,树的一个节点可能会生出多个分支。一般而言,一棵树会包含一个根节点,向下延伸出若干子节点,每个末端的节点被称为叶子节点。

有根树

有根树存在一个根节点Root,如下:

对于图中概念的一些补充:

  • 节点拥有的子节点个数叫做节点的
  • 具有相同深度的节点处于同一层,方便表示。
  • 节点和节点之间的线叫做
  • 路径:指从树上一点到另外一点所经过的不重合的点和边的集合,题目中有时会单指点或边的集合。
  • 一颗 $n$ 个节点的树,一定有 $n-1$ 条边

无根树


二叉树

二叉树是一种特殊的树

  • 所有节点的度都不超过2的树称为二叉树。
  • 因为每个二叉树的节点最多只会有两个子结点,它的两个子节点一般会被称为左、右儿子,两棵子树一般会被称为左、右子树。
  • 左、右儿子甚至根节点本身都有可能缺失(一个节点都没有可以称为空二叉树)。

满二叉树和完全二叉树

二叉树也有两个比较特殊的类型:满二叉树和完全二叉树

  • 满二叉树:所有层的节点全满。
    • 满二叉树的一些规律
      • 第 $n$ 层的节点个数为 $2^{n-1}$
      • 深度为 $n$ 的满二叉树节点数为 $2^0 + 2^1 + 2^2 + \dots + 2^{n-1}= 2^n-1$
  • 完全二叉树:除了最后一层以外,其他层的节点个数全满,而且最后一层的节点从左到右排满直到最后一个节点。
    • 完全二叉树的一些规律
      • 完全二叉树的节点个数不会少于 $(2^{n-1}-1)+1 = 2^{n-1}$
      • 完全二叉树的节点个数不会多于 $2^{n} - 1$
      • 一棵完全二叉树,设当前节点为 $t$,其父节点为 $t/2$,其左儿子为 $2t$,其右儿子为 $2t+1$,借助该规律,我们可以将完全二叉树使用数组进行存储。
  • 完全二叉树的存储
    • 完全二叉树由于它的特性,可以简单用数组来模拟其结构
    • 一般会以数组$[1]$位置为根节点建立二叉树
    • 数组$[t]$位置的左儿子和右儿子对应的位置分别为$[2t]$和$[2t+1]$,父节点的位置为$[t/2]$。
    • 堆、线段树等数据结构的建立也会参考这个方式

完全二叉树的建立(使用数组),使用这种方法建立非完全二叉树,会导致空间的浪费:

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void build(int t) {
// 添加数据
UpdateData(t);

// 如果子节点存在
Build(2 * t);
Build(2 * t + 1);
}

为了解决这个问题,我们可以使用其他方法来完成一般二叉树的存储,可以用数组下标模拟节点编号,用多个数组来记录节点信息。为了方便,我们也可以使用结构体来存储这些信息:

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// 使用结构体来实现上述操作
struct TreeNode {
int value;
int l, r, fa;
}a[100010];

当然,作为一种树形结构,使用指针显然是更合适的方法:

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// 使用指针来实现上述操作
struct TreeNode {
int value;
TreeNode* l;
TreeNode* r;
TreeNode* fa;
};

TreeNode* root;

使用指针的一些操作:

  • 新建节点:
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    struct TreeNode {
    int value;
    TreeNode *l, *r, *fa; // 初始为 NULL
    TreeNode(int x){ value = x; }
    };

    TreeNode* treeNode = new TreeNode(x);
  • 根节点初始化:
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    TreeNode* root;
    root = new TreeNode(v);
  • 插入节点:
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    void Insert(TreeNode* fa, TreeNode* p, int flag){
    // flag = 0 插入到左边
    // flag = 1 插入到右边
    if (!flag)
    fa->l = p;
    else
    fa->r = p;
    p->fa = fa;
    }
    TreeNode* treeNode = new TreeNode(v);
    Insert(fa, treeNode, flag);
  • 删除节点
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    // 删除节点

二叉树的遍历

二叉树的遍历可分为先序遍历、中序遍历和后序遍历,这三种方式以访问根节点的时间来区分。
先序遍历(Degree-Left-Right, DLR):根→左→右
中序遍历(Left-Degree-Right, LDR):左→根→右
先序遍历(Left-Right-Degree, LRD):左→右→根

在该图中,先序遍历的结果为 1 2 4 5 3 6 7,先序遍历代码如下:

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void preOrder(TreeNode* treeNode) {
cout << p->value << endl;
if(treeNode->l) preOrder(treeNode->l);
if(treeNode->r) preOrder(treeNode->r);
}

preOrder(root);

在该图中,中序遍历的结果为 4 2 5 1 6 3 7,中序遍历代码如下:

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void inOrder(TreeNode* treeNode) {
if(treeNode->l) inOrder(treeNode->l);
cout << p->value << endl;
if(treeNode->r) inOrder(treeNode->r);
}

inOrder(root);

在该图中,后序遍历的结果为 4 5 2 6 7 3 1,后序遍历代码如下:

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void postOrder(TreeNode* treeNode) {
if(treeNode->l) postOrder(treeNode->l);
if(treeNode->r) postOrder(treeNode->r);
cout << p->value << endl;
}

postOrder(root);

除了上述的几种遍历方式,还有层级遍历(BFS)方式对树进行遍历。层级遍历是借助队列(Queue)来实现的,其过程可以描述如下:

层级遍历的代码如下:

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TreeNode* q[N];
void bfs(TreeNode* root) {
int front = 1, rear = 1;
q[1] = root;
while (front <= rear) {
TreeNode* p = q[front]; // 选取队列中最前面的节点
front++;
cout << p->value <<endl;
if(p->l) q[++rear] = p->l;
if(p->r) q[++rear] = p->r;
}
}

bfs(root);

计算节点的深度

我们可以在遍历树的时候同时进行节点深度的记录,简单来讲就是:
$$depth_{儿子} = depth_{父亲} + 1$$

有根树(Tree)

这里不再是二叉树这种特殊的树,而是一般意义的树。

树的存储方式

  • vector/链表
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    // vector 方式
    vector<int> nodes[N + 1];
    int n, father[N + 1];

    // 在 x 和 y之间构建一条边
    void addEdge(int x, int y) {
    nodes[x].push_back(y);
    }

    // 遍历 x 的所有儿子
    int l = nodes[x].size();
    for (int i = 0; i < l; i++) {
    nodes[x][i];
    }

    for (auto i: nodes[x]) {
    ...
    }
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    // 链表方式
    struct Node {
    int where;
    Node *next;
    } *head[N + 1], a[M];

    int n, father[N + 1], l = 0;

    void addEdge(int x, int y) {
    a[++i].where = y;
    a[l].next = head[x];
    head[x] = &a[l];
    }

    // 遍历 x 的所有儿子
    for (Node* p = head[x]; p; p->next) {
    p->where;
    }

有根树遍历

遍历一棵树一般有 DFS 和 BFS 两种方式。
DFS:深度优先搜索,从一个节点开始,选择一条路径并走到底,并通过回溯来访问所有节点。
BFS:广度优先搜索,也称层级顺序探索,从一个节点开始,遍历该节点的所有子节点,或称按照深度从小到大的顺序依次遍历所有点。

  • 有根树的DFS序
    有根树的 DFS 序是指,从根节点开始的深度优先搜索过程中,依次记录的点所生成的序列。
    对于上图,所生成的 DFS 序即为 ABCDEFGHIJKLMN。当然这个只是其中一种 DFS 序,因为 A 可以走向 B,也可以走向 E,当然也可以走向 F。不同的走向会有不同的 DFS 序。
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    vector<int> dfn;      // 用于存储 DFS 序, 常用 DFN 表示 DFS 序
    // dfn 中的元素即为 DFS 序

    void dfs(int x) {
    dfn.push_back(x);
    // for x的所有儿子y { dfs(y); }
    //
    for (Node* p = x; p; p->next){ dfs(p->next) }
    }

    dfs(root);
  • 有根树的BFS序
    有根树的 BFS 序是指,从根节点开始的广度优先搜索过程中,依次记录的点所生成的序列。
    对于上图,所生成的 BFS 序即为 ABENCDFMGJHIKL。当然这个只是其中一种 BFS 序,因为同一深度可能会有不同的遍历顺序,如深度为 $2$ 时,BENBNEEBN、…都是可能出现的顺序,不同的顺序会有不同的 BFS 序。
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    void bfs(int root) {
    // 将 root 加入队列 q;
    q.push(root);

    // 遍历队列 q
    while(队列 q 非空) {
    x = q.top(); // 取队首元素
    q.pop(); // x 出队
    for x的所有儿子y {
    y 入队;
    }
    }
    }

无根树(Unrooted Tree)

无根树即没有固定根结点的树,树中的节点只有相邻关系而没有父子关系。无根树有几种等价的形式化定义(建议搭配图论一起学习):

  • 有 $n$ 个结点, $n−1$ 条边的连通无向图
  • 无向无环的连通图
  • 任意两个结点之间有且仅有一条简单路径的无向图
  • 任何边均为桥的连通图
  • 没有圈,且在任意不同两点间添加一条边之后所得图含唯一的一个圈的图

如下图所示,即一棵无根树:

无根树中的任意一个节点可以被指定为根,变成一棵有根树。

无根树的遍历

遍历一棵无根树一般也有 DFS 和 BFS 两种方式。
遍历无根树时,可以从任意一个节点开始,以类似有根树的方式,遍历整棵树。唯一的区别是在进入一个新节点时,需要记录这个节点的来源节点,在遍历新节点的相邻节点时,避免重复访问来源节点即可。

  • 无根树的 DFS
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    void dfs(int from, int x) {
    for x的所有响铃节点y {
    if (y != from) {
    dfs(x, y);
    }
    }
    }

    dfs(-1, x);
  • 无根树的 BFS
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    void bfs(int x) {
    // 将 x 加入队列 q,x 的来源为空
    while (队列 q 非空) {
    x = q.top();
    from = x的来源节点;
    q.pop;
    for x的所有相邻节点 y {
    if (y != from) {
    y 入队;
    记录 y 的来源节点为 x;
    }
    }
    }
    }

    bfs(x);

树的直径

  • 树的直径是指树上任意两个节点之间最长(路径的长度一般指的是路径经过的边的数量)的路径。
  • 一棵树可以存在很多条直径,他们的长度相等。
  • 树的直径的中间节点被称为树的中心(图中C节点),如果直径上有偶数个节点,那么中间的两个节点都可以是树的中心。
  • 树的中心到其它点的最长路径最短。
作者

NilEra

发布于

2024-05-07

更新于

2024-05-27

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