date: 2018-12-05 16:59:15

updated: 2018-12-05 16:59:15

树和堆(julyedu网课整理)

1 定义

1.1 树的定义

它是由n(n>=1)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。它具有以下的特点:

  1. 每个节点有零个或多个子节点
  2. 没有父节点的节点称为根节点
  3. 每一个非根节点有且只有一个父节点
  4. 除了根节点外,每个子节点可以分为多个不相交的子树

1.2 堆的定义

堆的实现通过构造二叉堆(binary heap),实为二叉树的一种;由于其应用的普遍性,当不加限定时,均指该数据结构的这种实现。这种数据结构具有以下性质:

  1. 任意节点小于(或大于)它的所有后裔,最小元(或最大元)在堆的根上(堆序性)。
  2. 堆总是一棵完全树。即除了最底层,其他层的节点都被元素填满,且最底层尽可能地从左到右填入。
  3. 将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆,根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。

2 基本操作

2.1 树的基本操作

  1. 遍历:前中后序遍历;层次遍历
  2. 序列化与反序列化
  3. 深度:最大深度,最小深度。

2.2 堆的基本操作

  1. 插入元素,调整新元素使之满足堆条件。
  2. 删除元素,调整新元素使之满足堆条件。

3 树和堆的应用场景

  1. C++ STL的set与map(红黑树)
  2. 数据库索引(B+树)
  3. 优先队列(堆)
  4. 语法树
  5. 决策树
  6. 游戏场景管理(八叉树或BSP树)

4 树和堆相关算法

  1. 递归
  2. 分治
  3. 深度优先搜索
  4. 广度优先搜索

5 例题

求公共最近的父节点:给定一棵二叉树,找到两个节点的最近公共父节点(LCA)。最近公共祖先是两个节点的公共的祖先节点且具有最大深度。

对于上面例子:LCA(3, 5) = 4; LCA(6, 7) = 7

5.1 思路

  1. 如果以LCA为根节点,那么A、B必定分别位于该节点的左右子树。
  2. 如果不满足条件1,A、B都位于LCA的左子树,那么显然LCA左子树上的节点应该成为LCA。

==> ∴ 从根节点开始,对于根节点的左右子树结点都进行如下循环:找左子树,如果存在A或B返回left(值等于结点值);找右子树,如果存在A或B返回right(值等于结点值)。如果对于某一个结点,left和right都是有值的,那么就返回这个结点。

5.2 Demo

TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode A, TreeNode B) {
// write your code here
if(root == null || root == A || root == B){
return root;
}
TreeNode left = lowestCommonAncestor(root.left, A, B);
TreeNode right = lowestCommonAncestor(root.right, A, B);
if(left && right){
return root;
}else{
left ? return left : return right;
}
}

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