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纸上谈兵: 树, 二叉树, 二叉搜索树

时间:2018-04-04 12:48:16      阅读:201      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:binary   兄弟节点   sci   info   技术   gif   original   tap   应该   

树的特征和定义

树(Tree)是元素的集合。我们先以比较直观的方式介绍树。下面的数据结构是一个树:

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树有多个节点(node),用以储存元素。某些节点之间存在一定的关系,用连线表示,连线称为边(edge)。边的上端节点称为父节点,下端称为子节点。树像是一个不断分叉的树根。

 

每个节点可以有多个子节点(children),而该节点是相应子节点的父节点(parent)。比如说,3,5是6的子节点,6是3,5的父节点;1,8,7是3的子节点, 3是1,8,7的父节点。树有一个没有父节点的节点,称为根节点(root),如图中的6。没有子节点的节点称为叶节点(leaf),比如图中的1,8,9,5节点。

 

从图中还可以看到,上面的树总共有4个层次,6位于第一层,9位于第四层。树中节点的最大层次被称为深度。也就是说,该树的深度(depth)为4。

 

如果我们从节点3开始向下看,而忽略其它部分。那么我们看到的是一个以节点3为根节点的树:

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三角形代表一棵树

再进一步,如果我们定义孤立的一个节点也是一棵树的话,原来的树就可以表示为根节点和子树(subtree)的关系:

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上述观察实际上给了我们一种严格的定义树的方法:

  • 树是元素的集合。

  • 该集合可以为空。这时树中没有元素,我们称树为空树 (empty tree)。

  • 如果该集合不为空,那么该集合有一个根节点,以及0个或者多个子树。根节点与它的子树的根节点用一个边(edge)相连。

 

上面的第三点是以递归的方式来定义树,也就是在定义树的过程中使用了树自身(子树)。由于树的递归特征,许多树相关的操作也可以方便的使用递归实现。我们将在后面看到。

 

(上述定义来自"Data Structures and Algorithm Analysis in C, by Mark Allen Weiss"。 我觉得有一点不太严格的地方。如果说空树属于树,第三点应该是 “...以及0个和多个非空子树...” )

 

树的实现

树的示意图已经给出了树的一种内存实现方式: 每个节点储存元素和多个指向子节点的指针。然而,子节点数目是不确定的。一个父节点可能有大量的子节点,而另一个父节点可能只有一个子节点,而树的增删节点操作会让子节点的数目发生进一步的变化。

 

这种不确定性就可能带来大量的内存相关操作,并且容易造成内存的浪费。

一种经典的实现方式如下:

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树的内存实现

拥有同一父节点的两个节点互为兄弟节点(sibling)。上图的实现方式中,每个节点包含有一个指针指向第一个子节点,并有另一个指针指向它的下一个兄弟节点。这样,我们就可以用统一的、确定的结构来表示每个节点。

 

计算机的文件系统是树的结构,比如Linux文件管理背景知识中所介绍的。在UNIX的文件系统中,每个文件(文件夹同样是一种文件),都可以看做是一个节点。非文件夹的文件被储存在叶节点。

 

文件夹中有指向父节点和子节点的指针(在UNIX中,文件夹还包含一个指向自身的指针,这与我们上面见到的树有所区别)。在git中,也有类似的树状结构,用以表达整个文件系统的版本变化 (参考版本管理三国志)。

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文件树

二叉搜索树的C实现

二叉树(binary)是一种特殊的树。二叉树的每个节点最多只能有2个子节点:

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二叉树

由于二叉树的子节点数目确定,所以可以直接采用上图方式在内存中实现。每个节点有一个左子节点(left children)和右子节点(right children)。左子节点是左子树的根节点,右子节点是右子树的根节点。

 

如果我们给二叉树加一个额外的条件,就可以得到一种被称作二叉搜索树(binary search tree)的特殊二叉树。二叉搜索树要求:每个节点都不比它左子树的任意元素小,而且不比它的右子树的任意元素大。

 

(如果我们假设树中没有重复的元素,那么上述要求可以写成:每个节点比它左子树的任意节点大,而且比它右子树的任意节点小)

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二叉搜索树,注意树中元素的大小

二叉搜索树可以方便的实现搜索算法。在搜索元素x的时候,我们可以将x和根节点比较:

  • 如果x等于根节点,那么找到x,停止搜索 (终止条件)

  • 如果x小于根节点,那么搜索左子树

  • 如果x大于根节点,那么搜索右子树

 

二叉搜索树所需要进行的操作次数最多与树的深度相等。n个节点的二叉搜索树的深度最多为n,最少为log(n)。

 

下面是用C语言实现的二叉搜索树,并有搜索,插入,删除,寻找最大最小节点的操作。每个节点中存有三个指针,一个指向父节点,一个指向左子节点,一个指向右子节点。

 

(这样的实现是为了方便。节点可以只保存有指向左右子节点的两个指针,并实现上述操作。)

 

删除节点相对比较复杂。删除节点后,有时需要进行一定的调整,以恢复二叉搜索树的性质(每个节点都不比它左子树的任意元素小,而且不比它的右子树的任意元素大)。

 

  • 叶节点可以直接删除。

  • 删除非叶节点时,比如下图中的节点8,我们可以删除左子树中最大的元素(或者右树中最大的元素),用删除的节点来补充元素8产生的空缺。但该元素可能也不是叶节点,所以它所产生的空缺需要其他元素补充…… 直到最后删除一个叶节点。上述过程可以递归实现。

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删除节点后的二叉搜索树

/* By Vamei */
/* binary search tree */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct node *position;
typedef int ElementTP;

struct node {
   position parent;
   ElementTP element;
   position lchild;
   position rchild;
};

/* pointer => root node of the tree */
typedef struct node *TREE;

void print_sorted_tree(TREE);
position find_min(TREE);
position find_max(TREE);
position find_value(TREE, ElementTP);
position insert_value(TREE, ElementTP);
ElementTP delete_node(position);

static int is_root(position);
static int is_leaf(position);
static ElementTP delete_leaf(position);
static void insert_node_to_nonempty_tree(TREE, position);

void main(void) 
{
   TREE tr;
   position np;
   ElementTP element;
   tr = NULL;
   tr = insert_value(tr, 18);
   tr = insert_value(tr, 5);
   tr = insert_value(tr, 2); 
   tr = insert_value(tr, 8);
   tr = insert_value(tr, 81);
   tr = insert_value(tr, 101);
   printf("Original:\n");
   print_sorted_tree(tr);

   np = find_value(tr, 8);
   if(np != NULL) {
       delete_node(np);
       printf("After deletion:\n");
       print_sorted_tree(tr);
   }
}


/* 
* print values of the tree in sorted order
*/
void print_sorted_tree(TREE tr)
{
   if (tr == NULL) return;
   print_sorted_tree(tr->lchild);
   printf("%d \n", tr->element);
   print_sorted_tree(tr->rchild);
}

/*
* search for minimum value
* traverse lchild
*/
position find_min(TREE tr)
{
   position np;
   np = tr;
   if (np == NULL) return NULL;
   while(np->lchild != NULL) {
       np = np->lchild;
   }
   return np;
}

/*
* search for maximum value
* traverse rchild
*/
position find_max(TREE tr)
{
   position np;
   np = tr;
   if (np == NULL) return NULL;
   while(np->rchild != NULL) {
       np = np->rchild;
   }
   return np;
}

/*
* search for value
*
*/
position find_value(TREE tr, ElementTP value) 
{
   if (tr == NULL) return NULL; 

   if (tr->element == value) {
       return tr;
   }
   else if (value < tr->element) {
       return find_value(tr->lchild, value);
   }
   else {
       return find_value(tr->rchild, value);
   }
}

/* 
* delete node np 
*/
ElementTP delete_node(position np) 
{
   position replace;
   ElementTP element;
   if (is_leaf(np)) {
       return delete_leaf(np);
   }   
   else {
       /* if a node is not a leaf, then we need to find a replacement */
       replace = (np->lchild != NULL) ? find_max(np->lchild) : find_min(np->rchild);
       element = np->element;
       np->element = delete_node(replace);
       return element;
   }
}

/* 
* insert a value into the tree
* return root address of the tree
*/
position insert_value(TREE tr, ElementTP value) {
   position np;
   /* prepare the node */
   np = (position) malloc(sizeof(struct node));
   np->element = value;
   np->parent  = NULL;
   np->lchild  = NULL;
   np->rchild  = NULL;

   if (tr == NULL) tr = np;
   else {
       insert_node_to_nonempty_tree(tr, np);
   }
   return tr;
}


//=============================================

/*
* np is root?
*/
static int is_root(position np)
{
   return (np->parent == NULL);
}

/*
* np is leaf?
*/
static int is_leaf(position np)
{
   return (np->lchild == NULL && np->rchild == NULL);
}

/* 
* if an element is a leaf, 
* then it could be removed with no side effect.
*/
static ElementTP delete_leaf(position np)
{
   ElementTP element;
   position parent;
   element = np->element;
   parent  = np->parent;
   if(!is_root(np)) {
       if (parent->lchild == np) {
           parent->lchild = NULL;
       }
       else {
           parent->rchild = NULL;
       }
   }
   free(np);
   return element;
}

/*
* insert a node to a non-empty tree
* called by insert_value()
*/
static void insert_node_to_nonempty_tree(TREE tr, position np)
{
   /* insert the node */
   if(np->element <= tr->element) {
       if (tr->lchild == NULL) {
           /* then tr->lchild is the proper place */
           tr->lchild = np;
           np->parent = tr;
           return;
       }
       else {
           insert_node_to_nonempty_tree(tr->lchild, np);
       }
   }
   else if(np->element > tr->element) {
       if (tr->rchild == NULL) {
           tr->rchild = np;
           np->parent = tr;
           return;
       }
       else {
           insert_node_to_nonempty_tree(tr->rchild, np);
       }
   }
}

 

运行结果:

Original:



18 
81 
101 
After deletion:


18 
81 
101

 

上述实现中的删除比较复杂。有一种简单的替代操作,称为懒惰删除(lazy deletion)。在懒惰删除时,我们并不真正从二叉搜索树中删除该节点,而是将该节点标记为“已删除”。

 

这样,我们只用找到元素并标记,就可以完成删除元素了。如果有相同的元素重新插入,我们可以将该节点找到,并取消删除标记。

 

懒惰删除的实现比较简单,可以尝试一下。树所占据的内存空间不会因为删除节点而减小。懒惰节点实际上是用内存空间换取操作的简便性。

 

总结

  • 树, 二叉树, 二叉搜索树

  • 二叉搜索树的删除

  • 懒惰删除

纸上谈兵: 树, 二叉树, 二叉搜索树

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原文地址:https://www.cnblogs.com/peke/p/8715903.html

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