一、初识树

不同于之前学过的一般的一对一的结构，树是一种一对多的结构，树一个节点可能对应着一个节点或者好几个节点
（从书上嫖的定义：

树是n（n>=0）个结点的有限集。 当n = 0时，称为空树。在任意一棵非空树中应满足：

• 有且仅有一个特定的称为根的结点。
• 当n>1时，其余节点可分为m（m>0）个互不相交的有限集T1,T2,…,Tm，其中每个集合本身又是一棵树，并且称为根的子树。

二、 基本概念

1、节点的分类

结点拥有的子树数称为结点的度。度为0的结点称为叶结点(Leaf) 或终端结点;度不为0的结点称为非终端结点或分支结点。除根结点之外，分支结点也称为内部结点。树的度是树内各结点的度的最大值。

2、节点之间的关系

节点之间的称呼比较有意思，互相叫爸爸(bushi ,节点子树的根称为该节点的孩子，然后呢，孩子节点按照辈分要叫这个节点为爸爸，即父节点。同一个双亲节点之间互称兄弟。所以下图中 A节点是B、C的父节点，B、C是A节点的子节点，B、C之间互称兄弟节点。

3、树的层次

结点的层次从根开始算起，根为第一层，根的孩子为第二层 。树中结点的最大层次称为树
的深度或高度，下图中树的深度为4

三、树的抽象数据类型（ADT）

(书上摘的，记得下来自己看

四、树的存储结构

一般说起存储结构，就会想起前面学过的栈和队列，拥有两种存储结构，一种是顺序存储结构，一种还是顺序结构，另外一种是链式存储结构，但是树因为其较为复杂的机制，所以只使用顺序存储结构会很麻烦，因此树一般使用的是链式结构，主要有三种表示法用来表示树。以下表示法中的示例都是本树

1. 双亲表示法

这种表示法中，每一个节点中专门设置一个域用来指示双亲的位置，如下图所示

/*树的双亲表示法结点结构定义*/
#define MAX_TREE_SIZE 100
typedef int TElemType;	//树结点的数据类型，目前暂定为整型
/*结点的结构*/
typedef struct TNode{
	TElemType data;	//结点数据
	int parent;	//双亲位置
}TNode;
/*树结构*/
typedef struct{
	TNode nodes[MAX_TREE_SIZE];	//结点数组
	int r, n;	//根的位置和结点数
}Tree;

由此就可以推导出来上图中的M树的结构就如下图所示

思考：上图中的 -1 表示什么意思

这种表示法我们可以根据结点的 parent 指针很容易找到色的双亲结点，所用的时间复杂度为 O(1)，但是如果想要知道孩子节点是哪一个则需要全部遍历完才行，比较麻烦

2.孩子表示法

把每个结点的孩子结点排列起来，以单链表作存储结构，则n个结点有n个孩子链表，如果是叶子结点则此单链表为空。然后n个头指针又组成一个线性表，采用顺序存储结构，存放进一个一维数组中，如图所示。
孩子表示法中需要两种结构，一种是孩子结点的结构，还有一种是表头结点

child保存数据，next是指针域，用于保存下一个结点的位置

同理，data用于保存数据，firstchild用于保存第一个孩子结点的位置

/*树的孩子表示法结构定义*/
#define MAX_TREE_SIZE 100
/*孩子结点*/
typedef struct CTNode{
	int child;
	struct CTNode *next;
}*ChildPtr;
/*表头结点*/
typedef struct{
	TElemType data;
	ChildPtr firstchild;
}CTBox;
/*树结构*/
typedef struct{
	CTBox nodes[MAX_TREE_SIZE];	//结点数组
	int r, n;	//根的位置和结点数
}

3.孩子兄弟表示法

任意一棵树， 它的结点的第一个孩子如果存在就是唯一的，它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此结点的右兄弟

/*树的孩子兄弟表示法结构定义*/
typedef struct CSNode{
	TElemtype data;
	struct CSNode *firstchild, *rightsib;
} CSNode, *CSTree;

(即生成一棵二叉树，至于怎么生成，后面会讲

五、二叉树

1、什么是二叉树

二叉树是另一种树形结构，其特点是每个结点至多只有两棵子树( 即二叉树中不存在度大于2的结点)，并且二叉树的子树有左右之分，其次序不能任意颠倒。
与树相似，二叉树也以递归的形式定义。二叉树是n (n≥0) 个结点的有限集合:

2、二叉树的特点

• 每个结点最多有两棵子树，.注意不是只有两棵子树，而是最多有.没有子树或者有一棵子树都可以
• 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个子树，也要区分它是左子树还是右子树.
  
  二叉树的5种基本形态
  

3、特殊的二叉树

3.1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。

3.2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 子都
同一层上，这样的二叉树称为满二叉树

3.3完全二叉树

对一棵具有 个结点的二叉树按层序编号，如果编号为 (l<:i<n) 的结点与同
样深度的满二叉树中编号为 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

• 若i ≤ n / 2, 则结点i为分支结点，否则为叶子结点。
• 叶子结点只可能在层次最大的两层上出现。对于最大层次中的叶子结点，都依次排列在该层最左边的位置上。
• 若有度为1 的结点，则只可能有一个，且该结点只有左孩子而无右孩子(重要特征)。
• 按层序编号后，一旦出现某结点(编号为i)为叶子结点或只有左孩子，则编号大于i的结点均为叶子结点。
• 若n为奇数，则每个分支结点都有左孩子和右孩子;若n为偶数，则编号最大的分支结点(编号为n / 2 )只有左孩子，没有右孩子，其余分支结点左、右孩子都有。

注意：
完全二叉树和满二叉树的区别，满二叉树一定是棵完全二叉树，但完全二叉树不一定是满二叉树

4.二叉树的性质

1. 非空二叉树上第i层上至多有 $2^{i-1}$ 个结点（i $\ge$ 0）
2. 高度为h的二叉树至多有$2^h-1$ 个结点（h $\ge$ 1）
3. 任意一棵树，若结点数量为n,则边的数量为n − 1
4. 非空二叉树上的叶子结点数(度为0的节点数)等于度为2的结点数加1，即 $n_0=n_2+1$
5. 具有n个( n > 0 )结点的完全二叉树的高度为${\log }_{2}n+1$
6. 对有n个结点的完全二叉树按从上到下、从左到右的顺序依次编号1 , 2… ∗ , n 则有以下关系:
   • i = 1时，结点i是二叉树的根，没有双亲；若 i > 1结点i的双亲的编号为[i / 2]
   • 当2i >n时，则结点 无左孩子(结点 为叶子结点) ;否则其左孩子是结点2i
   • 如果 2i+1>n ，则结点 无右孩子;否则其右孩子是结点 2i+1

5.二叉树的存储结构

直接上链式结构、二叉树每个结点最多有两个孩子，所以为它设计一个数据域和两个指针域是比较自然的想法，我们称这样的链表叫做二叉链表。

/*二叉树的二叉链表结点构造定义*/
/*结点结构*/
typedef struct BiTNode{
	TElemType data;	//结点数据
	struct BiTNode *lchild, *rchild;	//左右孩子指针
} BiTNode, *BiTree;

6.遍历二叉树

6.1 先序遍历

顺序为：根->左->右

//使用递归算法进行先序遍历
void PreOrder(BiTree T){
	if(T != NULL){
		visit(T);	//访问根节点输出
		PreOrder(T->lchild);	//递归遍历左子树
		PreOrder(T->rchild);	//递归遍历右子树
	}
}

6.2 中序遍历

顺序：左->根->右

//递归版
void InOrder(BiTree T){
	if(T != NULL){
		InOrder(T->lchild);	//递归遍历左子树
		visit(T);	//访问根结点
		InOrder(T->rchild);	//递归遍历右子树
	}
}

6.3 后序遍历

顺序为：左->右->根

//递归版
void PostOrder(BiTree T){
	if(T != NULL){
		PostOrder(T->lchild);	//递归遍历左子树
		PostOrder(T->rchild);	//递归遍历右子树
		visit(T);	//访问根结点
	}
}

6.4三种遍历的非递归算法

以下图这棵树为例

1. 中序遍历的非递归算法

void InOrder2(BiTree T){
	InitStack(S);	//初始化栈S
	BiTree p = T;	//p是遍历指针
	while(p || !IsEmpty(S)){	//栈不空或p不空时循环
		if(p){
			Push(S, p);	//当前节点入栈
			p = p->lchild;	//左孩子不空，一直向左走
		}else{
			Pop(S, p);	//栈顶元素出栈
			visit(p);	//访问出栈结点
			p = p->rchild;	//向右子树走，p赋值为当前结点的右孩子
		}
	}
}

最后的遍历结果就是DBEAC

2. 先序遍历的非递归算法（和中序遍历是类似的

void PreOrder2(BiTree T){
	InitStack(S);	//初始化栈S
	BiTree p = T;	//p是遍历指针
	while(p || !IsEmpty(S)){	//栈不空或p不空时循环
		if(p){
			visit(p);	//访问出栈结点
			Push(S, p);	//当前节点入栈
			p = p->lchild;	//左孩子不空，一直向左走
		}else{
			Pop(S, p);	//栈顶元素出栈
			p = p->rchild;	//向右子树走，p赋值为当前结点的右孩子
		}
	}
}

最后的遍历结果就是ABDEC

3. 后序遍历的非递归算法

void PostOrder2(BiTree T){
	InitStack(S);
	p = T;
	r = NULL;
	while(p || !IsEmpty(S)){
		if(p){	//走到最左边
			push(S, p);
			p = p->lchild;
		}else{	//向右
			GetTop(S, p);	//读栈顶元素（非出栈）
			//若右子树存在，且未被访问过
			if(p->rchild && p->rchild != r){
				p = p->rchild;	//转向右
				push(S, p);	//压入栈
				p = p->lchild;	//再走到最左
			}else{	//否则，弹出结点并访问
				pop(S, p);	//将结点弹出
				visit(p->data);	//访问该结点
				r = p;	//记录最近访问过的结点
				p = NULL;
			}
		}
	}
}

最后的遍历结果就是DEBCA

6.5 层序遍历

故名思意，层序遍历就是按照每一层的顺序进行遍历，例如下图所示

//（其实就和广度优先搜索是一样的，使用队列实现
void LevelOrder(BiTree T){
	InitQueue(Q);	//初始化辅助队列
	BiTree p;
	EnQueue(Q, T);	//将根节点入队
	while(!IsEmpty(Q)){	//队列不空则循环
		DeQueue(Q, p);	//队头结点出队
		visit(p);	//访问出队结点
		if(p->lchild != NULL){
			EnQueue(Q, p->lchild);	//左子树不空，则左子树根节点入队
		}
		if(p->rchild != NULL){
			EnQueue(Q, p->rchild);	//右子树不空，则右子树根节点入队
		}
	}
}

7.反推遍历结果

首先记住几个点：

• 由二叉树的先序序列和中序序列可以唯一地确定一棵二叉树。
• 由二叉树的后序序列和中序序列也可以唯一地确定一棵二叉树。
• 由二叉树的层序序列和中序序列也可以唯一地确定一棵二叉树。
• 只知道二叉树的先序序列和后序序列,则无法唯一确定一棵二叉树。

下面以这个序列作为演示
已知某一棵树的遍历结果如下图所示，请画出这棵树
前序遍历：ABCDEF
中序遍历：CBAEDF

分析：首先，根据前面所讲的前序和中序恶的遍历顺序，可以得知，A是该树的根节点，再结合中序遍历CB A EDF，可以得知，CB结点在根节点的左子树，EDF在根结点的右子树。由于先序先输出了B，所以B是A的孩子，而C是B的孩子，再根据中序中先输出了C，所以C是B的右孩子。右子树中根据先序遍历可得EF是D的子节点，再根据中序就可以确定E在左，D在右。即如下图所示的树。

8.创建二叉树

创建一棵二叉树和之前的遍历没有什么区别，唯一的不同就是多了内存分配。下面以先序遍历为例创建一棵二叉树

若想要创建如图所示的一棵二叉树，我们需要补全一下，这棵树的结构，把所有的结点都改成度为的结点，不够的就以符号‘＃’补齐，以便让程序知道到了终点

补齐之后按照前序遍历的方式输入如下字符：AB###C##

//前序遍历创建一棵树
void CreateBiTree (BiTree *T)
{ 
   TElemType ch; 
   scanf ("%c",&ch) ;//输入先序遍历的字符串 
   if (ch=="#" ) {
         *T=NULL;
      } 
   else{ 
         *T=(BiTree) malloc (sizeof(BiTNode));//如果不为#就给分配一个内存空间
      } 
      if (!*T){ 
         exit(OVERFLOW) ;//内存分配失败
         }
      (*T) ->data = ch;// 生成根结点，并把数据读入数据域
      CreateBiTree (&(*T) ->lchild); //递归构造左子树
      CreateBiTree (&(*T) ->rchild);//递归构造右子树
    }
}

原理和之前的先序遍历是一样的，如果想使用中序遍历或者是后序遍历创建一棵树，只需要把递归代码的顺序改一下即可。

六、树、二叉树、森林的转换

1. 树转换为二叉树

• 加线。在所有兄弟结点之间加一条连线。
• 去钱。对树中每个结点，只保留它与第一个孩子结点的连线，删除与其他孩子结点之间的连线。
• 层次调整。以树的根结点为轴心，将整棵树顺时针旋转 定的角度，使之结构层次分明。注意第一个孩子是二叉树结点的左孩子，兄弟转换过来的孩子是结点的右孩子。
  
  
  2. 森林转换为二叉树

  • 把每个树转换为二叉树。

  • 第一 棵二叉树不动，从第二棵二叉树开始，依次把后一棵 叉树的根结点作为
    棵二叉树的根结点的右孩子，用线连接起来。当所有的二叉树连接起来后
    就得到了由森林转换来的二叉树。
    
    
    
    3. 二叉树转换为树

    • 加线。若某结点的左孩子结点存在，则将这个左孩子的右孩子结点、右孩子的
    • 右孩子结点、右孩子的右孩 的右孩子结点……将该结点与这些右孩子结点用线连接起来。
    • 去钱。删除原二叉树中所有结点与其右孩子结点的连线。
    • 层次调整使之结构层次分明。
      
      
      
      
      4. 二叉树转换为森林
      • 从根结点开始 若右孩子存在，则把与右孩子结点的连线 ，再查看分离后的二叉树，若右孩子存在，则连续去除……，直到所有右孩子连线都删除为止，得到分离的 叉树再将每棵分离后的 叉树转换为树即可（就是过程反一下而已
        
        
        

七、哈夫曼树

1. 带权路径长度及哈夫曼树的定义

树中结点常常被赋予一个表示某种意义的数值，称为该结点的权。从树的根到任意结点的路径长度(经过的边数)与该结点上权值的乘积，称为该结点的带权路径长度，树中所有叶结点的带权路径长度之和称为该树的带权路径长度。在含有n个带权叶结点的二叉树中，其中带权路径长度(WPL)最小的二叉树称为哈夫曼树，也称最优二叉树。 例如，下图中的3棵二叉树都有4个叶子结点a, b,c,d,分别带权7,5,2,4，它们的带权路径长度分别为

上图中C树的带权路径长度最小，因此为哈夫曼树

2. 构建一棵哈夫曼树

采用贪心算法的思想构造

1. 先把有权值的叶子结点按照从大到小（从小到大也可以）的顺序排列成一个有序序列。
2. 取最后两个最小权值的结点作为一个新节点的两个子结点，注意相对较小的是左孩子。
3. 用第2步构造的新结点替掉它的两个子节点，插入有序序列中，保持从大到小排列。
4. 重复步骤2到步骤3，直到根节点出现。
   

3. 哈夫曼编码

哈夫曼编码是一种被广泛应用而且非常有效的数据压缩编码
例如将这串字符用二进制转换

BADCADFEED

得到的代码如下图所示：

采用哈夫曼树进行编码，根据出现的次数确定权重。构造的哈夫曼树如下图所示：

然后转换为二进制代码：

和原来的相比，就会压缩了许多

哈夫曼树博大精深，这里只是粗浅的讲一下。

《完结撒花，感谢陪伴》