十、树

时间：2020-01-24 15:39:57 收藏：0 阅读：65

10.1 树的基本概念

树(tree)，是一种抽象数据类型或是实现这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。
树是一种非线性的数据结构，用它能很好地描述有分支和层次特性的数据集合。
树是由n(n>0)个元素组成的有限集合，其中：
1. 每个元素称为结点(node)；
2. 有一个特定的结点，称为根结点或树根 (root)；
3. 除根结点外，其余结点能分成m(m>=0)个互不相交的有限集合\(T_0,T_1,T_2,……T_{m-1}\)。其中的每个子集又都是一棵树，这些集合称为这棵树的子树。
4. 如下图是一棵典型的树：
树的结点
1. 结点的度：结点拥有的子树的数目。eg：结点 A 的度为2
2. 树的度：树种各结点度的最大值。eg：树的度为3
3. 叶子结点：度为 0 的结点。eg：G,H,I,J,F为叶子结点
4. 分支结点：度不为0的结点称为分支结点；
5. 内部结点：根以外的分支结点又称为内部结点；
6. 在用图形表示的树型结构中：
  - 树枝：连接相关联的两个结点的线段
  - 父结点：树枝的上端结点为下端结点的父结点
  - 子结点：树枝的下端结点为上端结点的子结点。
  - 兄弟结点：称同一个父结点的多个子结点为兄弟结点。
  - 祖先结点：从根结点到某个子结点所经过的所有结点为这个子结点的祖先。如：结点A,B,D为是结点G的祖先。
1. 结点的层次：根结点为第一层，根的子结点为第二层，依次向下递推…
2. 树的深度：树种结点的最大层次。eg：该树的深度为4
3. 森林：互不相交的树称为森林

10.2 指针

10.2.1 指针的概念

指针是一种保存变量地址的变量。
- C++语言里，变量存放在内存中，而内存其实就是一组有序字节组成的数组，每个字节有唯一的内存地址。
- CPU 通过内存寻址对存储在内存中的某个指定数据对象的地址进行定位。
- 数据对象是指存储在内存中的一个指定数据类型的数值或字符串，它们都有一个自己的地址，而指针便是保存这个地址的变量。
- 内存其实就是一组有序字节组成的数组，数组中，每个字节大大小固定，都是8bit。对这些连续的字节从0 开始进行编号，每个字节都有唯一的一个编号，这个编号就是内存地址。示意如下图：
- 上图左侧的连续的十六进制编号就是内存地址，每个内存地址对应一个字节的内存空间。而指针变量保存的就是这个编号，也即内存地址。

10.2.2 指针变量的定义

类型 * 变量名；

int *p;        // 声明一个 int 类型的指针 p
char *p;        // 声明一个 char 类型的指针 p
int *arr[10];   // 声明一个指针数组，该数组有10个元素，其中每个元素都是一个指向 int 类型对象的指针
int (*arr)[10]; // 声明一个数组指针，该指针指向一个 int 类型的一维数组
int **p;       // 声明一个指针 p ，该指针指向一个 int 类型的指针

***** 号标识该变量为指针类型，当定义多个指针变量时，在每个指针变量名前面均需要加一个 *，不能省略，否则为非指针变量。
***** 指针运算符的优先级别低于数组下标[] ，所以int *a[10];表示定义了10个int型指针变量，int (*a)[10];表示定义了一个指向有十个元素的整型数组。

10.2.3 指针的初始化

声明一个指针变量并不会自动分配任何内存。

对指针进行间接访问之前，指针必须进行初始化：

或是使指针指向现有的内存，或者给他动态分配内存，否则我们并不知道指针指向哪儿，这将是一个很严重的问题。

new：C++中new运算符用于动态分配内存的运算符。

delete：释放new分配的单个对象指针指向的内存

//动态申请一个变量
int *p =new int;//定义int型指针变量p，并指向一个int大小的内存地址
int *pp =new int(3);//定义int型指针变量pp，并指向一个int大小的内存地址,初始化值为3
delete p;//释放p指向的动态地址，收归系统所有，成为自由内存
p = NULL;//p指向空指针，这是一个好习惯，不然p会变为野指针

//申请一个动态数组
int n=10,*p = new int[n];//动态申请n个元素的数组
for(int i=0;i<n;++i)
    printf("%d ",p[i]);
delete[] p;//释放p指向的动态地址，收归系统所有，成为自由内存
p=NULL;

//申请一个结构体变量
struct Node{
    char name[10];
    int age;
};
Node *p = new Node;//申请一个结构体变量p并分配内存
p->name="Tom";//成员变量赋值
delete p;//

没有合法指向的指针称为“野”指针。因为“野”指针随机指向一块空间，该空间中存储的可能是其他程序的数据甚至是系统数据，故不能对“野”指针所指向的空间进行存取操作，否则轻者会引起程序崩溃，严重的可能导致整个系统崩溃。

int a,*p=&a; //用变量a的内存地址初始化
int *a=3;//错误，a是野指针，直接赋值可能导致严重后果

int a,b,*pa,*pb;
char *pc,c;
pa=&a;//正确。pa基类型为int，a为int型变量，类型一致
pb=&c;//错误。pb基类型为int，c为char型变量，类型不一致
pb=pa;//正确。同类型的指针变量可以相互赋值。
pc=&c;//正确。pc基类型为char,c为char型变量，类型一致
*pa=&a;//错误。指针变量是pa而非*pa

指针变量是专门保存地址值（指针）的变量，我们把指针变量形象地看成“地址箱”。
```
int a=3,*pa=&a; //pa保存变量a的地址，即指向a
char c='d',*pc=&c; //pc保存变量c的地址，即指向c
```
- 把整型变量 a的地址赋给地址箱 pa，即 pa指向变量a，同理 pc 指向变量 c，如图 2 所示。

10.2.4 指针变量的引用

访问内存空间，一般分为直接访问和间接访问。
直接访问：如果知道内存空间的名字，可通过名字访问该空间，称为直接访问。通过变量名操作变量，也就是通过名字直接访问该变量对应的内存单元。
间接访问：如果知道内存空间的地址，也可以通过该地址间接访问该空间。通过指针访问内存空间是间接访问
对内存空间的访问操作一般指的是存、取操作，即向内存空间中存入数据和从内存空间中读取数据。

在 C++ 语言中，可以使用间接访问符（间接访问操作符）*来访问指针所指向的空间。

int a=3,*p=&a;//p中保存变量a对应内存单元的地址
printf("a=%d\n",a); //通过名字，直接访问变量a空间（读取)
printf("a=%d\n",*p); //通过地址，间接访问变量a空间（读取）
*p=6;//等价于a=6;间接访问a对应空间（存）

注意 * 在定义变量时是表示变量为指针变量，在使用时表示指针所存储的地址里的值，即相当于变量。

10.2.5 空指针

指向空，或者说不指向任何东西。在C++中，NULL实质是0。

换种说法：任何程序数据都不会存储在地址为0的内存块中，它是被操作系统预留的内存块。

int *p = NULL;//正确，强烈建议如果指针定义时没有具体指向，请指向NULL
*p = 10;//错误！系统不允许对空指针进行操作

10.2.6 指针的运算

指针的算术运算只限于两种形式：
1. 指针 +,-,++,--等操作，所得结果也是一个指针
2. 指针 - 指针
  - 只有当两个指针都指向同一个数组中的元素时，才允许从一个指针减去另一个指针。
  - 两个指针相减的结果的类型是 ptrdiff_t，它是一种有符号整数类型。
  - 减法运算的值是两个指针在内存中的距离（以数组元素的长度为单位，而不是以字节为单位）
```
int a[10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,0};
int sub,*p1 = &a[2],*p2 = &a[8];
sub = p2-p1;
printf("%d\n",sub);　　　　// 输出结果为 6
```

10.2.7 指针与数组

指针变量加 1 表示跳过该指针变量对应的基类型所占字节数大小的空间。
数组元素访问的三种方式：
1. 直接访问：数组名[下标]; 的形式。如a[3]。
2. 间接访问：*(数组名+i); 的形式。其中，i 为整数，其范围为：0<=i<N，N为数组大小。
```
for(int i=0;i<n;++i)
    printf("%d ",*(a+i));//等价与a[i]
```
3. 间接访问：*(指针变量)；的形式。
```
int a[10],*p;
p = a;//等价与 p = &a[0];
//方法一：
for(int i=0;i<10;++i)
    printf("%d ",*(p+i));//等价*(a+i)
//方法二：
for(int i=0;i<10;++i)
    printf("%d ",p[i]);//等价a[i]
//方法三：
for(p=a;p<a+10;++p)
    printf("%d ",*p);
```
  - 数组名 a 相当于数组首元素 a[0]的地址，即 a等价于 &a[0]。

10.2.8 指针与结构体

当一个指针变量指向结构体时，我们就称它为结构体指针。C++语言结构体指针的定义形式一般为：

struct 结构体名 *变量名;//可以省略关键字struct  
struct stu{
    char *name;  //姓名
    int num;  //学号
    int age;  //年龄
    char group;  //所在小组
    float score;  //成绩
} stu1 = { "Tom", 12, 18, 'A', 136.5 };
struct stu *p = &stu1;//或者stu *pstu = &stu1;

获取结构体成员
- 通过结构体指针可以获取结构体成员，一般形式为：
  1. (*pointer).memberName
    - . 运算符的优先级高于 * ，小括号必不可少
  2. pointer->memberName
    - -> 是一个新的运算符，习惯称它为“箭头”，有了它，可以通过结构体指针直接取得结构体成员；这也是->在C语言中的唯一用途。
```
printf("%s %d\n",(*p).name,(*p).num);//方法一
printf("%s %d\n",p->name,p->num);//方法二，推荐使用
```

10.2.9 指针例题

约瑟夫问题代码

struct person{
    int num;
    person *next;
};
person *Circle(int n){//创建约瑟夫环并返回头指针
    person *head = new person;
    head->num=1;//初始化第一个点
    head->next=NULL;//置空
    person *p = head;//定义一个临时指针，做连接用
    for(int i=2;i<=n;++i){
        person *q = new person;
        q->num=i;q->next=NULL;
        p->next=q;//上个结点和当前结点相连
        p=q;//指向当前结点
    }
    p->next=head;//首尾相连
    return head;//返回头指针
}
void ysf(person *head,int k){//数到k出圈
    person *tail,*p=head;//指向报数的位置
    while(p->next!=p){//相等说明环上只有一个人了
      //p记录报k的位置，tail记录报k-1，方便做删除操作。
        for(int i=1;i<k;++i){
            tail=p;
            p=p->next;
        }//跳出循环p指向报k的人，tail指向报k-1的人
        tail->next=p->next;//把p的上一个和下一个相连
        printf("%d ",p->num);
        delete p;//释放动态内存p
        p=tail->next;
    }
    printf("%d ",p->num);//输出最后出列的人
    delete p;
}
void Solve(){
    int n,k;scanf("%d%d",&n,&k);
    person *head=Circle(n);
    ysf(head,k);
}
int main(){
    Solve();
    return 0;
}

10.3 树结构的存储

我们表示一棵树的方法有：双亲表示法，孩子表示法，孩子兄弟表示法
1. 双亲表示法
  - 以双亲作为索引的关键词的一种存储方式
  - 每个结点只有一个双亲，所以选择顺序存储占主要
  - 结点定义：
```
struct Node{
    char data;//存储值
    int parent;//存储结点的父亲结点编号
}a[maxn];//结点个数maxn
```
  - 优缺点分析：
    - 优点：parent指针域指向数组下标，所以找双亲结点的时间复杂度为O(1),向上一直找到根结点也快
    - 缺点：由上向下找就十分慢，若要找结点的孩子或者兄弟，要遍历整个树
2. 孩子表示法
  - 由于每个结点可有多个子树，所以我们用树的度数来定义每个结点的孩子数
  - 结点定义：
```
struct Node{
    char data;//存储值
    int child[max_d];//树的度数是max_d
}a[maxn];//结点个数maxn
```
  - 优缺点分析：
    - 占用了大量不必要的孩子域空指针
    - 以其为标准：需要3n个指针域，实际上有用n-1个（除了根结点，其他n-1个都向上需要一条边），则有2n+1个无用
3. 孩子兄弟表示法
  - 任意一棵树，他的结点的第一个孩子如果存在就是唯一结点，他的右兄弟如果存在，也是唯一的，因此，我们设置两个指针，分别指向该结点的第一个孩子和该结点的右兄弟
  - 结点定义：
```
struct Node{
    char data;//存储值
    Node *Firstchild,*Rightbrother;
}a;
```
  - 优缺点分析：
    - n个结点，有2n个指针域，有n-1条边，空n+1个指针域
    - 相对来说空间还是比较节约，如有需要可转成二叉树处理。

10.4 二叉树

10.4.1 二叉树的定义

二叉树是n(n>=0)个结点的有限集合，该集合或者为空集（称为空二叉树），或者由一个根结点和两棵互不相交的、分别称为根结点的左子树和右子树组成。

10.4.2 满二叉树

满二叉树：在一棵二叉树中。如果所有分支结点都存在左子树和右子树，并且所有叶子都在同一层上，这样的二叉树称为满二叉树。
满二叉树的特点有：
1. 叶子只能出现在最下一层。出现在其它层就不可能达成平衡。
2. 非叶子结点的度一定是2。
3. 在同样深度的二叉树中，满二叉树的结点个数最多，叶子数最多。

10.4.3 完全二叉树

完全二叉树：对一颗具有n个结点的二叉树按层编号，如果编号为i(1<=i<=n)的结点与同样深度的满二叉树中编号为i的结点在二叉树中位置完全相同，则这棵二叉树称为完全二叉树。
下图展示一棵完全二叉树
完全二叉树的特点
1. 叶子结点只能出现在最下层和次下层。
2. 最下层的叶子结点集中在树的左部。
3. 倒数第二层若存在叶子结点，一定在右部连续位置。
4. 如果结点度为1，则该结点只有左孩子，即没有右孩子。
5. 同样结点数目的二叉树，完全二叉树深度最小。
6. 在完全二叉树中，具有n个结点的完全二叉树的深度为\([log_2n]+1\)，其中\([log_2n]\)是向下取整。
7. 若对含 n 个结点的完全二叉树从上到下且从左至右进行 1 至 n 的编号，则对完全二叉树中任意一个编号为 i 的结点有如下特性：
  - 若 i=1，则该结点是二叉树的根，无双亲, 否则，编号为 [i/2] 的结点为其双亲结点;
  - 若 2*i>n，则该结点无左孩子，否则，编号为 2*i 的结点为其左孩子结点；
  - 若 2*i+1>n，则该结点无右孩子结点，否则，编号为2*i+1 的结点为其右孩子结点。
注：满二叉树一定是完全二叉树，但反过来不一定成立。

10.4.4 斜树

所有的结点都只有左子树的二叉树叫左斜树。所有结点都是只有右子树的二叉树叫右斜树。这两者统称为斜树。

10.4.5 二叉树性质

每个结点最多有两颗子树，所以二叉树中不存在度大于2的结点。
左子树和右子树是有顺序的，次序不能任意颠倒。
即使树中某结点只有一棵子树，也要区分它是左子树还是右子树。
在二叉树的第i层上最多有 \(2^{i-1}\) 个结点。(\(i\ge 1\))
二叉树中如果深度为k,那么最多有\(2^k-1\)个结点。(\(k>=1\))
\(n_0=n_2+1 , n_0\)表示度数为0的结点数，\(n_2\)表示度数为2的结点数。
- 证明：
  - 二叉树中所有结点的度数均不大于2，令结点总数为：n，度数为0,1,2结点数：\(n_0,n_1,n_2\)，则：
    - \(n=n_0+n_1+n_2\) ……(式子1)
  - 度为1的结点有一个孩子，度为2结点有两个孩子，故二叉树中孩子结点总数是：
    - \(n_1+2*n_2\)
  - 树中只有根结点不是任何结点的孩子，故二叉树中的结点总数又可表示为：
    - \(n=n_1+2*n_2+1\) ……(式子2)
  - 由式子1和式子2得到：
    - \(n_0=n_2+1\)

10.4.6 二叉树的存储

顺序存储
- 二叉树的顺序存储结构就是使用一维数组存储二叉树中的结点，并且结点的存储位置，就是数组的下标索引。
- 由上图可以看出，当二叉树为完全二叉树时，结点数刚好填满数组。那么当二叉树不为完全二叉树时，采用顺序存储形式如何呢？
  - 其中浅色结点表示结点不存在。其中，∧表示数组中此位置没有存储结点。此时可以发现，顺序存储结构中已经出现了空间浪费的情况。
  - 最坏的情况，比如右斜树
  - 顺序存储一般适用于完全二叉树。
二叉链表
- 由二叉树定义可知，二叉树的每个结点最多有两个孩子。因此，可以将结点数据结构定义为一个数据和两个指针域。
```
struct Node{
    char data;//数据
    Node *lchild,*rchild;
};
```
- 存储结构如下图所示

10.4.7 二叉树遍历

二叉树的遍历是指从二叉树的根结点出发，按照某种次序依次访问二叉树中的所有结点，使得每个结点被访问一次，且仅被访问一次。
二叉树的访问次序可以分为四种：前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历

前序遍历
- 先访问根结点，再从左到右按照前序遍历思想递归遍历各棵子树。
- 上图前序遍历的结果为：ABDHIEJCFG
  1. 从根结点出发，则第一次到达结点A，故输出A;
  2. 继续向左访问，第一次访问结点B，故输出B；
  3. 按照同样规则，输出D，输出H；
  4. 当到达叶子结点H，返回到D，此时D的左子树已访问结束，进而访问D的右子树I；
  5. 按照同样的访问规则，继续输出E,J,C,F,G；
中序遍历
- 先遍历左子树，再访问根结点，再遍历右子树。
- 上图中序遍历的结果为：HDIBJEAFCG
  1. 从根结点出发，访问结点A，A存在左子树B，则递归访问左子树B，依次递归直到H；
  2. 到达H，H左子树为空，则输出结点H，访问H右子树，为空，返回H子树根结点D；
  3. 返回至D，此时D的左子树访问完毕，输出D，访问D的右子树I；
  4. 结点I左子树为空，则输出I，右子树为空则返回父结点D；
  5. 按照同样规则继续访问，输出B,J,E,A,F,C,G；
后序遍历
- 先从左到右遍历各棵子树，再访问根结点。
- 上图后序遍历的结果为：HIDJEBFGCA
  1. 从根结点A出发，A左右子树非空，先递归访问左子树B
  2. 以此类推到达H，H左、右子树为空，则输出H；
  3. 由H返回至D，D左子树访问结束，递归访问其右子树I；
  4. I左右子树均为空，输出I；
  5. 返回至D，此时D左、右子树均访问结束，故输出D；
  6. 按照同样规则继续访问，输出J,E,B,F,G,C,A；
层次遍历：
- 按层次从小到大逐个访问，同一层次按照从左到右的次序。
- 上图层次遍历的结果为：ABCDEFGHIJ

10.4.8 例题

10.4.8.1 树的遍历

【问题描述】
- 给出一个n个结点的二叉树，请求出二叉树的前序遍历，中序遍历和后序遍历。
【输入格式】
- 第一位一个整数n(0<n<=26)，表示二叉树有n个结点，结点序号：\(1\sim n\)。
- 以下n行，第i行表示序号为i的结点信息，第一个大写字母表示结点的值，后面为两整数，第一个表示左儿子序号，第二个表示右儿子序号，如果该序号为0表示没有，结点1为根结点。
【输出格式】
- 共三行，第一行为二叉树的前序遍历，第二行为中序遍历，第三行为后序遍历

【输入样例】

【样例输出】
```
FCADBEG
ACBDFEG
ABDCGEF
```

代码实现

#include <bits/stdc++.h>
const int maxn=26+5;
struct Node{//结点
    char data;//值
    int lch,rch;//记录结点左右儿子序号
}a[maxn];
int n;
void Head_s(int x){//前序遍历
    if(x==0)return;
    printf("%c",a[x].data);//先输出根结点
    Head_s(a[x].lch);//再递归访问左子树
    Head_s(a[x].rch);//再递归访问右子树
}
void Mid_s(int x){//中序遍历
    if(x==0)return;
    Mid_s(a[x].lch);//先遍历左子树
    printf("%c",a[x].data);//左子树访问结束，输出根结点
    Mid_s(a[x].rch);//再递归访问右子树
}
void Tail_s(int x){//后序遍历
    if(x==0)return;
    Tail_s(a[x].lch);//先遍历左子树
    Tail_s(a[x].rch);//再遍历右子树
    printf("%c",a[x].data);//左右子树访问结束，输出根结点
}
void Solve(){
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;++i)
        scanf(" %c%d%d",&a[i].data,&a[i].lch,&a[i].rch);
    Head_s(1);printf("\n");
    Mid_s(1);printf("\n");
    Tail_s(1);printf("\n");
}
int main(){
    Solve();
    return 0;
}

10.4.8.2 普通树转二叉树

Description
- 输入一棵普通有序树，先把树转成二叉树，然后输出该树的先根次序和后根次序。
Input
- 第一行为顶点个数\(n(1≤n≤26)\)。
- 以下含\(n\)行，其中第\(i\)行\((1≤i≤n)\)的元素依次为结点\(i\)的数据值\(a_i\)（为一个小写字母）。以后各元素为结点\(i\)的儿子序列，以0结束。
- 若\(a_i\)后仅含一个\(0\)，则说明结点\(i\)为叶子。
Output
- 输出共两行，第一行该树的前序遍历，第二行为后续遍历，结点间没有空格

Sample Input

18
r 2 3 4 0
a 5 6 0
b 7 0
c 8 9 10 0
w 0
x 11 12 0
f 0
s 13 14 0
t 0
u 0
d 15 0
e 0
i 16 17 18 0
j 0
h 0
m 0
o 0
n 0

Sample Output
```
rawxdhebfcsimonjtu
hedxwfnomjiutscbar
```
分析：
- 普通树为有序树T，将其转化成二叉树T‘的规则如下：
  1. T中的结点与T’中的结点一一对应，即T中每个结点的序号和值在T’中保持不变；
  2. T中某结点v的第一个儿子结点为\(v_1\)，则在T’中\(v_1\)为对应结点v的左儿子结点；
  3. T中结点v的儿子序列，在T’中被依次链接成一条开始于\(v_1\)的右链；
  4. 口诀：左儿子不变，兄弟边右儿子！

代码实现

#include <bits/stdc++.h>
const int maxn=26+10;
struct Tree{//结点
    char data;//值
    int lch,rch;//左、右子树编号
}a[maxn];
void Build_tree();
void Pre_order(int);
void Succ_order(int);
int main(){
    Build_tree();
    Pre_order(1);printf("\n");
    Succ_order(1);printf("\n");
    return 0;
}
void Build_tree(){//建树
    int n;scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;++i){
        scanf(" %c",&a[i].data);
        int j,p;scanf("%d",&j);//读i结点的第一个儿子结点编号
        if(j==0)continue;//i是叶子结点
        a[i].lch=j;p=j;//第一个结点为i的左儿子，p存储当前结点
        while(j){//当存在儿子结点
            scanf("%d",&j);//读入下一个结点编号
            a[p].rch=j;p=j;//当前结点是上一个结点的右儿子
        }
    }
}
void Pre_order(int x){//前序遍历
    if(x==0)return;
    printf("%c",a[x].data);
    Pre_order(a[x].lch);
    Pre_order(a[x].rch);
}
void Succ_order(int x){//后序遍历
    if(x==0)return;   
    Succ_order(a[x].lch);
    Succ_order(a[x].rch);
    printf("%c",a[x].data);
}

10.5 二叉搜索树

10.5.1 定义

二叉搜索树又称二叉查找树，亦称为二叉排序树。
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。

10.5.2 二叉搜索树的插入

现有序列：A = {61, 87, 59, 47, 35, 73, 51, 98, 37, 93}。根据此序列构造二叉搜索树过程如下：
1. i = 0,A[0] = 61，结点61作为根结点；
2. i = 1,A[1] = 87,87 > 61，且结点61右孩子为空，故81为61结点的右孩子；
3. i = 2,A[2] = 59,59 < 61，且结点61左孩子为空，故59为61结点的左孩子；
4. i = 3,A[3] = 47,47 < 59，且结点59左孩子为空，故47为59结点的左孩子；
5. i = 4,A[4] = 35,35 < 47，且结点47左孩子为空，故35为47结点的左孩子；
6. i = 5,A[5] = 73,73 < 87，且结点87左孩子为空，故73为87结点的左孩子；
7. i = 6,A[6] = 51,47 < 51，且结点47右孩子为空，故51为47结点的右孩子；
8. i = 7,A[7] = 98,98 < 87，且结点87右孩子为空，故98为87结点的右孩子；
9. i = 8,A[8] = 37,37 > 33，且结点33右孩子为空，故37为33结点的右孩子；
10. i = 9,A[9] = 93,93 < 98，且结点98左孩子为空，故93为98结点的左孩子；创建完

代码实现

//二叉树的创建过程实际上就是插入过程
#include <cstdio>
#include <cstring>
const int maxn = 10000 + 5;
struct Node{//结点定义
    int data;
    Node *lch,*rch;
    Node(){//构造函数初始化
        data=0;lch=NULL,rch=NULL;
    }
};
Node *Bst_build(Node *t,int key){//递归插入，并返回根结点的值
    if(t==NULL){//结点为空创建新的结点，并值域赋值
        t=new Node;
        t->data=key;
    }
    else{
        if(key<t->data)//递归左子树，并返回子结点为其左儿子
            t->lch=Bst_build(t->lch,key);
        else//递归右子树，并返回子结点为其右儿子
            t->rch=Bst_build(t->rch,key);
    }
    return t;//返回当前子树的根结点
}
Node *Bst_insert(Node *root,int key){//非递归
    if(root==NULL){//如果根结点不存在，创建根
        root=new Node;
        root->data=key;
        return root;//返回根结点
    }
    Node *p,*q=root;//存在根，则从根往下找key所在位置
    while(q){//当q不为空
        p=q;//p存储当前结点
        if(key < q->data)
            q=q->lch;
        else//等于key也放在了右子树
            q=q->rch;
    }//跳出循环q为空，p指向q的父亲结点
    q=new Node;//为q结点分配地址，并赋值
    q->data=key;
    //不知道q是p的左儿子还是右儿子，所以还需判断
    if(key < p->data)
        p->lch=q;
    else
        p->rch=q;
    return root;
}
void Mid_s(Node *t){//中序遍历
    if(t==NULL)return;
    Mid_s(t->lch);
    printf("%d ",t->data);
    Mid_s(t->rch);
}
void Solve(){
    int n;scanf("%d",&n);
    Node *Tree=NULL;//创建根结点，但并为分配地址
    for(int i=1;i<=n;++i){
        int key;scanf("%d",&key);
        Tree=Bst_insert(Tree,key);//没读入一个数就从根结点往下递归插入
    }
    Mid_s(Tree);//中序遍历相当于对序列升序排列
}
int main(){
    Solve();
    return 0;
}

10.5.3 二叉搜索树的查找

查找流程：
1. 如果树是空的，则查找结束，无匹配，返回空指针。
2. 如果被查找的值和结点的值相等，查找成功，返回结点指针。
3. 如果被查找的值小于结点的值，递归查找左子树
4. 如果被查找的值大于结点的值，递归查找右子树，

代码实现

Node *Bst_find(Node *root,int key){
    if(root==NULL || root->data==key)
        return root;//找到找不到都返回root
    if(key < root->data)//递归左子树
        return Bst_find(root->lch,key);
    else//递归右子树
        return Bst_find(root->rch,key);           
}

10.5.4 二叉搜索树的前驱和后继

二叉树的结点的值是按照二叉树中序遍历顺序连续设定。

前驱结点

若一个结点有左子树，那么该结点的前驱结点是其左子树中值最大的结点
若一个结点没有左子树，那么判断该结点和其父结点的关系
1. 若该结点是其父结点的右孩子，那么该结点的前驱结点即为其父结点。
2. 若该结点是其父结点的左孩子，那么需要沿着其父亲结点一直向树的顶端寻找，直到找到一个结点P，P结点是其父结点Q的右边孩子（可参考上图2的前驱结点是1），那么Q就是该结点的后继结点
二叉搜索树值最小的结点没有前驱结点

代码实现

Node *Precursor(Node *root){//前驱，记住单词！
    Node *p=root;
    if(p->lch){//如果root存在左子树，则为左子树中最大值
        p=p->lch;
        while(p->rch)//最大值就是一直往右
            p=p->rch;
        return p;//跳出循环时p右子树为NULL,p即为左子树最大值
    }
    else{//如果root没有左儿子，只能从祖先结点去找了
        Node *q=root->prt;
        while(q && p==q->lch){//如果p有父结点，且是其左儿子，一直往上找
            p=q;q=q->prt;
        }
        //跳出循环时可能q==NULL，此时说明root为树的最小结点，没有前驱
        //或者q!=NULL，此时p是q的右儿子，q即为root的前驱
        return q;
    }
}

后继结点

若一个结点有右子树，那么该结点的后继结点是其左子树中值最小的结点
若一个结点没有右子树，那么判断该结点和其父结点的关系
1. 若该结点是其父结点的左儿子，那么该结点的后继结点即为其父结点。
2. 若该结点是其父结点的右儿子，那么需要沿着其父亲结点一直向树的顶端寻找，直到找到一个结点P，P结点是其父结点Q的左儿子（可参考上图4的前驱结点是5），那么Q就是该结点的后继结点
二叉搜索树值最大的结点没有后继结点

代码实现

Node *Successor(Node *root){//单词，林思旭，你记住了吗 :)?
    Node *p=root;
    if(p->rch){//如果root有右子树
        p=p->rch;//查找右子树的最小值，即一直向左！
        while(p->lch)
            p=p->lch;
        return p;
    }
    else{//如果root没有右子树，则后继在其祖先结点，root在其祖先结点的左子树上
        Node *q=root->prt;
        while(q && (p==q->rch)){
            p=q;q=q->prt;
        }
        //跳出循环时可能q==NULL，此时说明root为树的最大结点，没有后继
        //或者q!=NULL，此时p是q的左儿子，q即为root的前驱
        return q;
    }
}

10.5.5 二叉搜索树的删除

删除叶子结点
- 删除叶子结点的方式最为简单，只需查找到该结点，直接删除即可。
  - 上图中的叶子结点37、结点51、结点60、结点73和结点93的方式是相同的。
删除的结点只有左子树
- 删除的结点若只有左子树，将结点的左子树替代该结点位置。
删除的结点只有右子树
- 删除的结点若只有右子树，将结点的右子树替代该结点位置。这种情况与删除左子树处理方式类似，不再赘述。
删除的结点既有左子树又有右子树。
- 若删除的结点既有左子树又有右子树，这种结点删除过程相对复杂。其流程如下：
  1. 遍历待删除结点的左子树，找到其左子树中的最大结点，即删除结点的前驱结点；
  2. 将最大结点代替被删除结点；
  3. 删除左子树中的最大结点；
  4. 左子树中待删除最大结点一定为叶子结点或者仅有左子树。按照之前情形删除即可。

二叉搜索树删除

Node *Del(Node *root,int key){
    if(root==NULL)//如果找不到即返回空
        return NULL;
    if(key < root->data)
        root->lch = Del(root->lch,key);
    else if(key > root->data)
        root->rch = Del(root->rch,key);
    else{//如果root->data==key，即为删除的结点
        if(!root->lch || !root->rch){//如果root的左右子树只要有一个为空
            Node *temp=root;//记录root所指向内存
            root=root->lch ? root->lch : root->rch;//左子树不空，左子树替换右子树，否则右子树替换，如果左右子树均为空则相当于删除了结点，不过没有处理内存释放问题
            delete temp;//释放删除结点内存
        }
        else{//左右子树均存在
            Node *p;
            for(p=root->lch;p->rch;p=p->rch);//循环结束时p为root的前驱
            root->data=p->data;//修改p的值为q的值，其他关系不变
            root->lch=Del(root->lch,p->data);
        }
    }
    return root;
}

10.6 二叉堆

堆(heap)，这里所说的堆是数据结构中的堆，而不是内存模型中的堆。堆通常是一个可以被看做一棵树，它满足下列性质：
1. 堆中任意结点的值总是不大于(不小于)其子结点的值；
2. 堆总是一棵完全树。
将任意结点不大于其子结点的堆叫做最小堆或小根堆，而将任意结点不小于其子结点的堆叫做最大堆或大根堆。常见的堆有二叉堆、左倾堆、斜堆、二项堆、斐波那契堆等等。

10.6.1 二叉堆的定义

二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树，它分为两种：大根堆和小根堆。
- 大根堆：父结点的键值总是大于或等于任何一个子结点的键值；
- 小根堆：父结点的键值总是小于或等于任何一个子结点的键值。
- 示意图如下：

10.6.2 二叉堆的存储

二叉堆一般都通过"数组"来实现。数组实现的二叉堆，父结点和子结点的位置存在一定的关系。
我们将"二叉堆的第一个元素"放在数组索引0的位置，有时候放在1的位置。当然，它们的本质一样(都是二叉堆)，只是实现上稍微有一丁点区别。
- 假设"第一个元素"在数组中的索引为 0 的话，则父结点和子结点的位置关系如下：
  1. 索引为i的左孩子的索引是 (2*i+1);
  2. 索引为i的右孩子的索引是(2*i+2);
  3. 索引为i的父结点的索引是 floor((i-1)/2);
- 假设"第一个元素"在数组中的索引为 1 的话，则父结点和子结点的位置关系如下：
  1. 索引为i的左孩子的索引是 (2*i);
  2. 索引为i的右孩子的索引是(2*i+1);
  3. 索引为i的父结点的索引是 floor(i/2);

10.6.3 二叉堆的插入

假设在最大堆{90,80,70,60,40,30,20,10,50}种添加85，需要执行的步骤如下：
- 首先将待插入元素追加到数组尾部
- 然后将其进行上滤操作，也就是将其与父结点比较，如果大于父结点就交换，直到小于等于父结点或者到达根。
- 代码实现
```
void Push(int x){
    Heap[++siz]=x;//把插入的元素x放在数组最后
    for(int i=siz;i/2>0 && Heap[i]>Heap[i/2];i=i/2)
        swap(Heap[i],Heap[i/2]);
}
```

10.6.4 二叉堆的删除

假设从最大堆{90,85,70,60,80,30,20,10,50,40}中删除90，需要执行的步骤如下：
- 二叉堆我们一般只考虑对根结点的删除
- 当从最大堆中删除根结点时：
  1. 用数组中最后一个元素替换根结点，且元素个数减一
  2. 新根是否满足大根堆性质，如果不满足，和较大的子结点交换
  3. 对交换后子树依次判断，直到满足大根堆或到达最后一层。
- 代码实现
```
void Pop(){//向下调整
    swap(Heap[siz],Heap[1]);siz--;//交换堆顶和堆底，然后直接弹掉堆底
    for(int i=1;2*i<=siz;i*=2){
        int j=2*i;//如果存在右儿子且右儿子大于左儿子j就指向右儿子
        if(j+1<=siz && Heap[j]<Heap[j+1])++j;
        if(Heap[i]<Heap[j])swap(Heap[i],Heap[j]);
        else break;
    }
}
```

10.6.5 堆排序

堆排序 (Heapsort) 是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。
堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父结点。
堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法：
1. 大顶堆：每个结点的值都大于或等于其子结点的值，在堆排序算法中用于升序排列；
2. 小顶堆：每个结点的值都小于或等于其子结点的值，在堆排序算法中用于降序排列；
堆排序的平均时间复杂度为 Ο(nlogn)。
算法步骤：
1. 创建一个堆
2. 把堆首（最大值）和堆尾互换；
3. 堆的大小减一，并向下调整堆使之满足堆的性质
4. 重复2,3直到只剩一个元素。

代码实现：

#include <cstdio>
#include <cstring>
const int maxn = 10000 + 5;
void swap(int &x,int &y){int t=x;x=y;y=t;}//交换函数
int Heap[maxn],siz=0;
void Push(int x){//向上调整
    Heap[++siz]=x;//把插入的元素x放在数组最后
    for(int i=siz;i/2>0 && Heap[i]>Heap[i/2];i=i/2)
        swap(Heap[i],Heap[i/2]);
}
void Pop(){//向下调整
    swap(Heap[siz],Heap[1]);siz--;//交换堆顶和堆底，然后直接弹掉堆底
    for(int i=1;2*i<=siz;i*=2){
        int j=2*i;//如果存在右儿子且右儿子大于左儿子j就指向右儿子
        if(j+1<=siz && Heap[j]<Heap[j+1])++j;
        if(Heap[i]<Heap[j])swap(Heap[i],Heap[j]);
        else break;
    }
}
void Solve(){
    int n;scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;++i){//建堆
        int x;scanf("%d",&x);
        Push(x);
    }
    for(int i=1;i<=n;++i){//输出堆顶并删除，此乃降序
        printf("%d ",Heap[1]);Pop();
    }
    printf("\n");
    for(int i=1;i<=n;++i)//全部出堆后原数组为升序
        printf("%d ",Heap[i]);
}
int main(){
    Solve();
    return 0;
}

10.7 Trie 树

10.7.1 Trie字典树的基本概念

在计算机科学中，Trie，又称前缀树或字典树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。
与二叉查找树不同，键不是直接保存在结点中，而是由结点在树中的位置决定。
一个结点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个结点对应的字符串，而根结点对应空字符串。
一般情况下，不是所有的结点都有对应的值，只有叶子结点和部分内部结点所对应的键才有相关的值
Trie 字典树（主要用于存储字符串）查找速度主要和它的元素（字符串）的长度相关。
- 也就是说如果只考虑小写的 26 个字母，那么 Trie 字典树的每个结点都可能有 26 个子结点。
- 例如我们往字典树中插入see、pain、paint三个单词，Trie 字典树如下所示：

10.7.2 Trie字典树的基本操作

我们通过动态申请内存的形式来实现 Trie 树的结构。
单词字符串的每个字符作为一个 Node 结点，Node 主要有两部分组成：
1. 从根到该结点是否是一个单词 (bool isWord)
2. 结点所有的子结点，用固定长度的指针数组来表示

struct Node {
    bool isWord;//为1表示从根到当前结点是一个单词
    Node *son[N];//const int N=26;
    Node(){
        isWord = false;
        memset(son, 0, sizeof(son));
    }
};

插入

对带插入的单词从首字母开始，从树根往下查找，如果当前字母已存在，依次从下一层找下一个字母。
如果 Trie 树上当前结点不存在单词所要查找的字母，直接新建一个结点挂上去，依次新建其他结点直到单词结束；
如果插入的单词是已插入单词的前缀，只需查找到当前单词的末尾添上单词标记，即 isWord=1 .

示例代码

void insert(Node *root,char str[]) { // 插入一个单词
    int len = strlen(str), id;
    Node *now = root;
    for (int i = 0; i < len; ++i) {//遍历单词
        id = str[i] - 'A';//大写字母映射到0~25
        if (now->son[id] == NULL) {//当前结点不存在新建新的结点
            now->son[id] = new Node;
            ++cnt; // 用来记录总结点个数
        }
        now = now->son[id];//下调一层，准备下一个字母
    }
    now->isWord = true; // 标记从根到此为一个单词
}

查找
- Trie 查找操作就比较简单了，遍历待查找的字符串的每个字符：
  1. 如果某个结点不存在，则查找失败；
  2. 如果每个对应的结点都存在，并且待查找字符串的最后一个字符对应的 Node的 isWord 属性为 true，则表示该单词存在。

示例代码

  bool findword(Node *root,char str[]) { // 查找一个单词是否存在
      int len = strlen(str), id;
      Node *now = root;//从根结点开始
      for (int i = 0; i < len; ++i) {//遍历单词
          if (now->son[id] == NULL) return false; //对应的孩子不存在，查找失败
          now = now->son[id];//下调一层
      }
      return now->isWord;
  }

前缀查询

如果需要查找是否存在某个前缀字符串 s，用 Trie 树也比较方便。前缀查询和上面的查询操作基本类似，就是不需要判断 isWord了

示例代码

bool findprefix(Node *char str[]) { // 查找是否存在某个前缀
    int len = strlen(str), id;
    Node *now = root;
    for (int i = 0; i < len; ++i) {
        if (now->son[id] == NULL) return false;
        now = now->son[id];
    }
    return true;//只要能找到每一个字母就是前缀
}

升序排列

如果想要把所有的字符串升序排列再输出，同样可以实现，只需要从左到右沿着每条链从根结点走到所有的 isWord 被标记为 true 的结点，并把中间经过的结点对应的字符依次输出即可。
由于可能存在几个单词在同一条链上的情况，为了则前缀是共有的，所以我们可以借助数组来保存递归时找到的公共的前缀字符串。

示例代码

// 直接调用该函数即可，由于有可能几个单词都在一条链上，所以借助一个
void strsort(Node *now) { // 将单词升序输出
    vector<char> v;
    walk(now, v);
}
void walk(Node *now, vector<char> &v) { // 递归遍历，给strsort调用的
    if (now == NULL) return;
    if (now->isWord) print(v); // 找到了一个单词，直接输出    
    for (int i = 0; i < MAX_CHILD; ++i) {// 回溯法遍历每个结点的所有孩子，
        if (now->son[i] != NULL) {
            v.push_back('A'+i);
            walk(now->son[i], v);
            v.pop_back(); // 某条分支走完回来后，修改当前字符，换一条分支继续走
        }
    }
}
void print(vector<char> &v) { // 负责输出单词的函数
    int s = v.size();
    for (int i = 0; i < s; ++i) {
        printf("%c", v[i]);
    }
    putchar('\n');
}

删除
- Trie树的删除使用很少，而且稍微复杂一些，主要分为以下3种情况：
1. 单词是另一个单词的前缀
  - 如果待删除的单词是另一个单词的前缀，只需要把该单词的最后一个结点的 isWord 的改成false。
  - 比如 Trie 中存在 panda 和 pan 这两个单词，删除 pan ，只需要把字符 n 对应的结点的 isWord 改成 false 即可。
    - 如下图所示
2. 单词的所有字母的都没有多个分支，删除整个单词
  - 如果单词的所有字母的都没有多个分支（也就是说该单词所有的字符对应的 Node都只有一个子结点），则删除整个单词。
  - 例如要删除如下图的 see 单词，如下图所示：

技术分享图片

如果单词的除了最后一个字母，其他的字母有多个分支
- 这种情况，需要找到最下面的分支结点，将以下的单词部分删掉，如下图所示：

原文：https://www.cnblogs.com/hbhszxyb/p/12232217.html

十、树

10.1 树的基本概念

10.2 指针

10.2.1 指针的概念

10.2.2 指针变量的定义

10.2.3 指针的初始化

10.2.4 指针变量的引用

10.2.5 空指针

10.2.6 指针的运算

10.2.7 指针与数组

10.2.8 指针与结构体

10.2.9 指针例题

10.3 树结构的存储

10.4 二叉树

10.4.1 二叉树的定义

10.4.2 满二叉树

10.4.3 完全二叉树

10.4.4 斜树

10.4.5 二叉树性质

10.4.6 二叉树的存储

顺序存储

二叉链表

10.4.7 二叉树遍历

10.4.8 例题

10.4.8.1 树的遍历

10.4.8.2 普通树转二叉树

10.5 二叉搜索树

10.5.1 定义

10.5.2 二叉搜索树的插入

10.5.3 二叉搜索树的查找

10.5.4 二叉搜索树的前驱和后继

10.5.5 二叉搜索树的删除

10.6 二叉堆

10.6.1 二叉堆的定义

10.6.2 二叉堆的存储

10.6.3 二叉堆的插入

10.6.4 二叉堆的删除

10.6.5 堆排序

10.7 Trie 树

10.7.1 Trie字典树的基本概念

10.7.2 Trie字典树的基本操作