非线性结构

非线性结构包括:二维数组,多维数组,广义表,树结构,图结构树

树结构

为什么需要树结构

  • 数组存储方式的分析
    优点:通过下标方式访问元素,速度快。对于有序数组,还可使用二分查找提高检索速度。
    缺点:如果要检索具体某个值,或者插入值(按一定顺序)会整体移动,效率较低
  • 链式存储方式的分析
    优点:在一定程度上对数组存储方式有优化(比如:插入一个数值节点,只需要将插入节点,链接到链表中即可,删除效率也很好)。
    缺点:在进行检索时,效率仍然较低,比如(检素某个值,需要从头节点开始遍历)
  • 树存储方式的分析
    能提高数据存储读取的效率,比如利用二叉排序树(Binary Sort Tree),既可以保证数据的检素速度,同时也可以保证数据的插入,删除,修改的速度。

1.二叉树

树的示意图

Qz学算法-数据结构篇(非线性结构、树)_子树

树的常用术语(结合示意图理解):

  • 节点
  • 根节点 父节点
  • 子子节
  • 叶子节点(没有子节点的节点)
  • 节点的权(节点值)
  • 路径(从root节点找到该节点的路线)
  • 子树
  • 树的高度(最大层数)
  • 森林:多颗子树构成森林
二叉树的概念
  • 树有很多种,每个节点最多只能有两个子节点的一种形式称为二叉树。
  • 二叉树的子节点分为左节点和右节点。

Qz学算法-数据结构篇(非线性结构、树)_子节点_02

  • 如果该二叉树的所有叶子节点都在最后一层,并且结点总数=2^n-1,n为层数,则我们称为满二叉树
  • 如果该二叉树的所有叶子节点都在最后一层或者倒数第二层,而且最后一层的叶子节点在左边连续,倒数第二层的叶子节点在右边连续,我们称为完全二叉树

Qz学算法-数据结构篇(非线性结构、树)_子树_03

二叉树的前序、中序、后序遍历

前序遍历:先输出父节点,再遍历左子树和右子树 中序遍历:先遍历左子树,再输出父节点,再遍历右子树 后序遍历:先遍历左子树,再遍历右子树,最后输出父节点

小结:看输出父节点的顺序,就确定是前序,中序还是后序

前序遍历

步骤

创建一个二叉树

1.1先输出当前节点(初始的时候是root节点) 1.2如果左子节点不为空,则递归继续前序遍历 1.3如果右子节点不为空,则递归继续前序遍历

中序遍历

2.1先输出当前节点(初始的时候是root节点) 2.2如果左子节点不为空,则递归继续前序遍历 2.3如果右子节点不为空,则递归继续前序遍历

后序遍历

3.1如果当前节点的左子节点不为空,则递归后序遍历, 3.2如果当前节点的右子节点不为空,则递归后序遍历 3.3输出当前节点

代码实现
package tree;

/**
* @author LeeZhi
* @version 1.0
*/
public class BinaryTreeDemo {
public static void main(String[] args) {
//先创建一个二叉树
BinaryTree binaryTree = new BinaryTree();
//创建需要的节点
HeroNode root = new HeroNode(1, "宋江");
HeroNode node2 = new HeroNode(2, "吴用");
HeroNode node3 = new HeroNode(3, "卢俊义");
HeroNode node4 = new HeroNode(4, "李逵");
HeroNode node5 = new HeroNode(5, "武松");

//说明,我们先手动创建该二叉树,后面我们学习递归的方式创建二叉树
root.setLeft(node2);
root.setRight(node3);
node3.setRight(node4);
node3.setLeft(node5);
binaryTree.setRoot(root);
//测试,前序遍历
System.out.println("前序遍历");
binaryTree.preOrder();

System.out.println("中序遍历");
binaryTree.infixOrder();

System.out.println("后续遍历");
binaryTree.postOrder();

}
}

//定义 BinaryTree 二叉树
class BinaryTree{
private HeroNode root;

public void setRoot(HeroNode root) {
this.root = root;
}

//前序遍历
public void preOrder(){
if (this.root!=null){
this.root.preOrder();
}else{
System.out.println("二叉树为空,无法遍历");
}
}

//中序遍历
public void infixOrder(){
if (this.root!=null){
this.root.infixOrder();
}else{
System.out.println("二叉树为空,无法遍历");
}
}

//后序遍历
public void postOrder(){
if (this.root!=null){
this.root.postOrder();
}else{
System.out.println("二叉树为空,无法遍历");
}
}
}


class HeroNode{
private int no;
private String name;
private HeroNode left; //默认null
private HeroNode right; //默认null

public HeroNode(int no, String name) {
super();
this.no = no;
this.name = name;
}

public int getNo() {
return no;
}

public void setNo(int no) {
this.no = no;
}

public String getName() {
return name;
}

public void setName(String name) {
this.name = name;
}

public HeroNode getLeft() {
return left;
}

public void setLeft(HeroNode left) {
this.left = left;
}

public HeroNode getRight() {
return right;
}

public void setRight(HeroNode right) {
this.right = right;
}

@Override
public String toString() {
return "HeroNode{" +
"no=" + no +
", name='" + name + '\'' +
'}';
}

//编写前序遍历的方法
public void preOrder(){
System.out.println(this);//先输出父节点
//递归想左子树前序遍历
if (this.left!=null){
this.left.preOrder();
}
//递归向右子树前序遍历
if (this.right!=null){
this.right.preOrder();
}
}
//中序遍历
public void infixOrder(){
//先递归向左子树中序遍历
if (this.left!=null){
this.left.infixOrder();
}
//输出父节点
System.out.println(this);
//递归向右子树中序遍历
if (this.right!=null){
this.right.infixOrder();
}
}
//后序遍历
public void postOrder(){
if (this.left!=null){
this.left.postOrder();
}
if (this.right!=null){
this.right.postOrder();
}
System.out.println(this);
}
}