Tree

树

1.二叉树

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二叉树就是每个结点最多有两个子树的树形存储结构

*******二叉树的遍历*******

前序遍历：根节点->左子树->右子树

中序遍历：左子树->根节点->右子树

后序遍历：左子树->右子树->根节点

注意：前、中、后是以根节点为基准,也称为前根遍历、中根遍历、后根遍历

例如：求下面树的三种遍历

前序遍历：abdefgc

中序遍历：debgfac

后序遍历：edgfbca

*******二叉树的存储结构*******

顺序和链式两种方式

1>顺序存储结构

        二叉树的顺序存储，就是用一组连续的存储单元存放二叉树中的结点。因此，必须把二叉树的所有结点安排成为一个恰当的序列，

结点在这个序列中的相互位置能反映出结点之间的逻辑关系，用编号的方法从树根起，自上层至下层，每层自左至右地给所有结点编号（层次遍历）;

缺点是有可能对存储空间造成极大的浪费，在最坏的情况下，一个深度为k且只有k个结点的右单支树需要2k-1个结点存储空间。

依据二叉树的性质，完全二叉树和满二叉树采用顺序存储比较合适;

1 2 3 4 5 6 7 0 0 0 0 80 0 0(0表示空，没有子树)

2>链式存储结构

        二叉树的链式存储结构是指，用链表来表示一棵二叉树，即用链来指示元素的逻辑关系。

通常的方法是链表中每个结点由三个域组成，数据域和左右指针域，左右指针分别用来给出该结点左孩子和右孩子所在的链结点的存储地址。其结点结构为：

   为了方便访问某结点的双亲，还可以给链表结点增加一个双亲字段parent,用来指向其双亲结点。每个结点由四个域组成，其结点结构为：

 

2.完全二叉树/满二叉树

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满二叉树的定义是除了叶子结点，其它结点左右孩子都有,深度为k的满二叉树，结点数就是2的k次方减1。

 

满二叉树一定是完全二叉树，但是反过来就不一定。

3.平衡二叉树

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平衡二叉树定义(AVL)：它或者是一颗空树，或者具有以下性质的二叉树：

它的左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1，

且它的左子树和右子树都是一颗平衡二叉树。

平衡因子(bf)：结点的左子树的深度减去右子树的深度，那么显然-1<=bf<=1;

4 .B树

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即二叉搜索树：

1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；

2.所有结点存储一个关键字；

3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，

右指针指向大于其关键字的子树；

B树的搜索，从根结点开始，如果查询的关键字与结点的关键字相等，那么就命中；否则，如果查询关键字比结点关键字小，就进入左儿子；

如果比结点关键字大，就进入右儿子；如果左儿子或右儿子的指针为空，则报告找不到相应的关键字；

如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多（平衡），那么B树的搜索性能逼近二分查找；

但它比连续内存空间的二分查找的优点是，改变B树结构（插入与删除结点）不需要移动大段的内存数据(它是链表方式存储?)，甚至通常是常数开销；

时间复杂度：

给定值的比较次数等于给定值节点在二叉排序树中的层数。

如果二叉排序树是平衡的，则n个节点的二叉排序树的高度为Log2n+1,其查找效率为O(Log2n)，近似于折半查找。

如果二叉排序树完全不平衡，则其深度可达到n，查找效率为O(n)，退化为顺序查找。

一般的，二叉排序树的查找性能在O(Log2n)到O(n)之间。因此，为了获得较好的查找性能，就要构造一棵平衡的二叉排序树。

5.B-树

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是一种多路搜索树（并不是二叉的）：

1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子；且M>2；

2.根结点的儿子数为[2, M]；

3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]；

4.每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1个关键字；（至少2个关键字）

5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1；

6.非叶子结点的关键字：K[1], K[2], …, K[M-1]；且K[i] < K[i+1]；  

7.非叶子结点的指针：P[1], P[2], …, P[M]；其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树，P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树，其它P[i]指向关键字属于(K[i-1],K[i])的子树；

8.所有叶子结点位于同一层；

如：（M=3）

B-树的搜索，从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是叶子结点；

B-树的特性：

1.关键字集合分布在整颗树中；

2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；

3.搜索有可能在非叶子结点结束；

4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；

5.自动层次控制；

6.B+树

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B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树：

1.其定义基本与B-树同，除了：

2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；

3.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树（B-树是开区间）；

5.为所有叶子结点增加一个链指针；

6.所有关键字都在叶子结点出现；

 

B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找；

B+的特性：

1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；

2.不可能在非叶子结点命中；

3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；

4.更适合文件索引系统；

TODO：

二叉树的操作(遍历、求高度等)Java实现、裂变问题(删除、修改node时出现)等

参考：http://blog.csdn.net/winter13292/article/details/8572081