add: datastruct tree
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42153e5d84
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c54310d45e
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@ -0,0 +1,163 @@
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title: "大话数据结构:树"
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date: 2020-06-16 10:01:08
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author: "Viletyy"
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- 数据结构
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## 树
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树(Tree)是n(n>=0)个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一棵非空树中:
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1. 有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点;
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2. 当n>1时,其余结点可以分为m(m>0)个互不相交的有限集T1,T2,...,Tm,其中每一个集合本身又是一棵树,并且称为根的子树(SubTree)。
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对于树的定义还需要强调两点:
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1. n>0时根结点是唯一的,不可能存在多个根结点,别和现实中的大树混在一起,现实中的树有很多根须,那是真实的树,数据结构中的树是只能有一个根结点。
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2. m>0,子树的个数没有限制,但它们一定是互不相交的。
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### 结点分类
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树的结点包含一个数据元素及若干指向其子树的分支。结点拥有的子树数称为结点的度(Degree)。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。
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### 结点间关系
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结点的子树的根称为该结点的孩子(Child),相应地,该结点称为孩子的双亲(Parent)。同一个双亲的孩子之间互称兄弟(Sibling)。结点的祖宗是从根到该结点所经分支上的所有结点。反之,以某结点为根的子树中的任意结点都称为该结点的子孙。
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### 树的其它相关概念
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结点的层次(Level)从根开始定义起,根为第一层,根的孩子为第二层。若某结点在第一层,则其子树的根就在第1+1层。其双亲在同一层的结点互为堂兄弟。树中结点的最大层次称为树的深度(Depth)或高度。
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如果将树中结点的各子树看成从左到右是有次序的,不能互换的,则称为该树为有序树,否则称为无序树。
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森林(Forest)是m(m>=0)棵互不相交的树的集合。对树中每个结点而言,其子树的结点集合则为森林。
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对比线性表与树的结构:
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* 线性结构
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* 第一个数据元素:无前驱
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* 最后一个数据元素:无后继
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* 中间元素:一个前驱一个后继
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* 树结构
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* 根结点:无双亲,唯一
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* 叶结点:无孩子,可以多个
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* 中间结点:一个双亲,多个孩子。
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### 树的抽象数据类型
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```c
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ADT 树(tree)
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Data
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树是由一个根结点和若干棵子树构成的。树中结点具有相同数据类型及层次关系
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Operation
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InitTree(*T): 构造空树T。
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DestroyTree(*T): 销毁树T。
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CreateTree(*T, definition): 按definition中给出树的定义来构造树。
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ClearTree(*T): 若树存在,则将树T清为空树。
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TreeEmpty(T): 若T为空树,返回true,否则返回false。
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TreeDepth(T): 返回T的深度。
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Root(T): 返回T的根结点。
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Value(T, cur_e): cur_e时树T中一个结点,返回此结点的值。
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Assign(T, cur_e, value): 给树T的结点cur_e赋值为value。
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Parent(T, cur_e): 若cur_e是树T的非根结点,则返回它的双亲,否则返回空。
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LeftChild(T, cur_e): 若cur_e时树T的非叶结点,则返回它的最左孩子,否则返回空。
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RightSibling(T, cur_e): 若cur_e有右兄弟,则返回它的右兄弟,否则返回空。
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Insert(*T, *p, i, c): 其中p指向树T的某个结点,i为所指结点p的度加上1,非空树c与T不相交,操作结果为插入c为树T中p指结点的第i棵子树。
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DeleteChild(*T, *p, i): 其中p指向树T的某个结点,i为所指结点p的度,操作结果为删除T中p所指结点的第i棵子树。
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endADT
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```
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### 树的存储结构
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#### 双亲表示法
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在每个结点中,附设一个指示器指示其双亲结点到链表中的位置。也就是说,每个结点除了知道自己是谁以外,还知道它的双亲在哪里。
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其中data是数据域,存储结点的数据信息。而parent是指针域,存储该结点双亲在数组中的下标。
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```c
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/*树的双亲表示法结点结构定义*/
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#define MAX_TREE_SIZE 100
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typedef int TElemType; /*树结点的数据类型,目前暂定为整型*/
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typedeff struct PTNode /*结点结构*/
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{
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TElemType data; /*结点数据*/
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int parent; /*双亲位置*/
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} PTNode;
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typedef struct
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{
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PTNode nodes[MAX_TREE_SIZE]; /*结点数组*/
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int r, n; /*根的位置和结点数*/
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} PTree;
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```
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有了这样的结构定义,我们就可以来实现双亲表示法了。由于根结点是没有双亲的。所以我们约定根结点的位置域设置为-1,这也就意味着,我们所有的结点都存有它双亲的位置。
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这样的存储结构,我们可以根据结点parent指针很容易找到它的双亲结点,所用的时间复杂度是O(1),直到parent为-1时,表示找到了树结点的根。可我们要知道结点的孩子是什么,对不起,请遍历整个结构才行。
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我们增加一个结点最左边孩子的域,不妨叫它长子域,这又就可以很容易得到结点的孩子。如果没有孩子的结点,这个长子域就设置为-1。
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对于有0个或1个孩子结点来说,这样的结构是解决了要找结点孩子的问题了。甚至是有2个孩子,知道了长子是谁,另一个当然就是次子了。
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另一个问题场景,我们很关注各兄弟之间的关系,双亲表示法无法体现这样的关系,可以增加一个右兄弟域来体现兄弟关系,也就是说,每一个结点如果它存在右兄弟,则记录下右兄弟的下标。同样的,如果右兄弟不存在,则赋值为-1。
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但如果结点的孩子很多,超过了2个。我们又关注结点的双亲,又关注结点的孩子,还关注结点的兄弟,而且对时间遍历要求还比较高,我们还可以把此结构扩展为有双亲域、长子域、再有右兄弟域。存储结构的设计是一个非常灵活的过程。一个存储结构设计得是否合理,取决于给予该存储结构的运算是否适合、是否方便、时间复杂度好不好等。注意也不是越多越好,有需要时再设计相应的结构。
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#### 孩子表示法
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由于树中每个结点可能有多棵子树,可以考虑用多重链表,即每个结点有多个指针域,其中每个指针指向一棵子树的根结点,我们把这种方法叫做多重链表表示法。
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**方案一**
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一种是指针域的个数就等于树的度。
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其中data是数据域。child1到childd是指针域,用来指向该结点的孩子结点。
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这种方法对于树中个结点的度相差很大时,显然是很浪费空间的,因为有很多的结点,它的指针域都是空的。不过如果树的各结点度相差很小时,那就意味着开辟的空间被充分利用了,这时存储结构的缺点反而变成了优点。
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**方案二**
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每个结点指针域的个数等于该结点的度。我们专门取一个位置来存储结点指针域的个数。
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其中data为数据域,degree为度域,也就是存储该结点的孩子结点的个数,child1到childd为指针域,指向该结点的各个孩子的结点。
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这种方法客服来浪费空间的缺点,对空间利用率是很高了,但是由于各个结点的链表是不相同的结构,加上要维护结点的度的数值,在运算上就会带来时间上的损耗。
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**孩子表示法**是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。
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为此,设计两种结点结构,一个是孩子链表的的孩子结点。
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其中child是数据域,用来存储某个结点在表头数组中的下标。next是指针域,用来存储指向某结点的下一个孩子结点的指针。
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另一个是表头数组的表头结点。
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其中data是数据域,存储某结点的数据信息。firstchild是头指针域,存储该结点的孩子链表的头指针。
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```c
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/*树的孩子表示法结构定义*/
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#define MAX_TREE_SIZE 100
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typedef struct CTNode /*孩子结点*/
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{
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int child;
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struct CTNode *next;
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} *ChildPTr;
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typedef struct /*表头结构*/
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{
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TElemType data;
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ChildPtr firstchild;
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} CTBox;
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||||
typedef struct /*树结构*/
|
||||
{
|
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CTBox nodes[MAX_TREE_SIZE]; /*结点数组*/
|
||||
int r, n; /*根的位置和结点数*/
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} CTree;
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```
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#### 孩子兄弟表示法
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任意一棵树,它的结点的第一个孩子如果存在就是唯一的,它的右兄弟若果存在也是唯一的。因此,我们设置两个指针,分别只想该结点的第一个孩子和此结点的右兄弟。
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其中data是数据域,firstchild为指针域,存储该结点的第一个孩子结点的存储地址,rightsib是指针域,存储该结点的右兄弟结点的存储地址。
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```c
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||||
/*树的孩子兄弟表示法结构定义*/
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typedef struct CSNode
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{
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TElemType data;
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struct CSNode *firstchild, *rightsib;
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} CSNode, *CSTree;
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参考资料:
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- [大话数据结构]()
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