【数据结构与算法】二叉排序树&平衡二叉树&哈夫曼树

喜欢ヅ旅行 2024-04-26 02:25 11阅读 0赞

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> 🌠 首发时间：2022年11月7日  
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#### 阅读指南 ####

*  树的存储结构
 *   *  双亲表示法（顺序存储）
     *  孩子表示法（顺序+链式存储）
     *  孩子兄弟表示法（链式存储）
     *  森林和二叉树的转换
 *  树和森林的遍历
 *   *  树的先根遍历
     *  树的后根遍历
     *  树的层次遍历
     *  森林的先序遍历
     *  森林的中序遍历
 *  二叉排序树
 *   *  定义
     *  二叉排序树的查找
     *  二叉排序树的插入
     *  二叉排序树的构造
     *  二叉排序树的删除
     *  查找效率分析
 *  平衡二叉树
 *   *  定义
     *  平衡二叉树的插入
     *  调整最小不平衡子树
     *  查找效率分析
 *  哈夫曼树
 *   *  带权路径长度
     *  哈夫曼树
     *  哈夫曼树的构造
     *  哈夫曼编码

## 树的存储结构 ##

### 双亲表示法（顺序存储） ###

双亲表示法：每个结点中保存指向双亲的 “指针”，根节点固定存储在  0 0 0， − 1 -1 −1 表示没有双亲

#define MAX_TREE_SIZE 100		//树中最多结点数
    
    //树的结点定义
    typedef struct{
        
    	ElemType data;				//数据元素
    	int parent;					//双亲位置域
    }PTNode;
    
    //树的类型定义
    typedef struct{
        							
    	PTNode nodes[MAX_TREE_SIZE];		//双亲表示
    	int n;								//结点数
    }PTree;

优点：查找指定结点的双亲很方便

缺点：查找指定结点的孩子只能从头遍历

### 孩子表示法（顺序+链式存储） ###

孩子表示法：顺序存储每个节点，每个结点中保存孩子链表头指针

struct CTNode{
        
    	int child;				//孩子结点在数组中的位置
    	struct CTNode *next;	//下一个孩子
    };
    
    typedef struct{
        
    	ElemType data;
    	struct CTNode *firstChild;		//第一个孩子
    }CTBox;
    
    typedef struct{
        
    	CTBox nodes[MAX_TREE_SIZE];
    	int n, r;		//结点数和根的位置
    }CTree;

### 孩子兄弟表示法（链式存储） ###

//孩子兄弟表示法
    typedef struct CSNode{
        
    	ElemType data;								//数据域
    	struct CSNode *firstchild, *nextsibling;	//第一个孩子和右兄弟指针
    }CSNode, *CSTree;

### 森林和二叉树的转换 ###

森林是  m ( m ≥ 0 ) m (m\\geq0) m(m≥0) 棵互不相交的树的集合

![在这里插入图片描述][2c51133619d74dcdabe8c02ec8c61178.png]

本质：用二叉链表存储森林，左孩子右兄弟

## 树和森林的遍历 ##

### 树的先根遍历 ###

若树非空，先访问根结点，再依次对每棵子树进行先根遍历

//树的先根遍历
    void PreOrder(TreeNode *R) {
        
    	if (R) {
        
    		visit(R);	//访问根结点
    		while(R还有下一个子树T)
    			PreOrder(T);	//先根遍历下一棵子树
    	}
    }

### 树的后根遍历 ###

若树非空，先依次对每棵子树进行后根遍历，最后再访问根结点

//树的后根遍历
    void PostOrder(TreeNode *R) {
        
    	if (R) {
        
    		while(R还有下一个子树T)
    			PostOrder(T);	//后根遍历下一棵子树
    		visit(R);	//访问根结点
    	}
    }

树的后根遍历与这棵树相应二叉树的中序序列相同

### 树的层次遍历 ###

步骤：

1.  若树非空，则根结点入队
2.  若队列非空，队头元素出队并访问，同时将该元素的孩子依次入队
3.  重复第  2 2 2 步直到队列为空

树的层次遍历也可以称为广度优先遍历，树的先根和后根遍历也可以称为深度优先遍历

### 森林的先序遍历 ###

森林是  m ( m ≥ 0 ) m (m\\geq0) m(m≥0) 棵互不相交的树的集合。每棵树去掉根结点后，其各个子树又组成森林

若森林非空，则按照如下规则进行遍历：

1.  访问森林中第一棵树的根结点
2.  先序遍历第一个棵树中根结点的子树森林
3.  先序遍历除去第一棵树之后剩余的树构成的森林

森林的先序遍历效果等同于依次对每个树进行先根遍历

如果我们先将森林转换为二叉树，那森林的先序遍历也等同于对应二叉树的先序遍历

### 森林的中序遍历 ###

若森林非空，则按照如下规则进行遍历：

1.  中序遍历第一个棵树中根结点的子树森林
2.  访问森林中第一棵树的根结点
3.  中序遍历除去第一棵树之后剩余的树构成的森林

森林的中序遍历效果等同于依次对每个树进行后根遍历

如果我们先将森林转换为二叉树，那森林的中序遍历也等同于对应二叉树的中序遍历

## 二叉排序树 ##

### 定义 ###

二叉排序树，又称为二叉查找树（ B S T BST BST， B i n a r y S e a r c h    T r e e Binary \\ Search \\;Tree BinarySearchTree）

一棵二叉树或者是空二叉树，或者是具有如下性质的二叉树：

*  左子树上所有结点的关键字均小于根结点的关键字
 *  右子树上所有结点的关键字均大于根结点的关键字
 *  左子树和右子树又各是一棵二叉排序树

我们可以发现，左子树结点值 < 根结点值 < 右子树结点值；同时，如果我们对一棵二叉排序树进行中序遍历，就可以得到一个递增的有序序列

### 二叉排序树的查找 ###

若树非空，目标值与根结点的值比较：

*  如果相等，则查找成功
 *  如果小于根结点，则在左子树上查找，否则在右子树上查找
 *  查找成功，返回结点指针；查找失败则返回  N U L L NULL NULL

//二叉排序树结点
    typedef struct BSTNode{
        
    	int key;
    	struct BSTNode *lchild, *rchild;
    }BSTNode, *BSTree;
    
    //在二叉排序树中查找值为 key 的结点
    BSTNode *BST_Search(BSTree T, int key) {
        
    	while (T && key != T->key) {
        	//若树空或等于根结点值，则结束循环
    		if (key < T->key) T = T->lchild;	//小于，则在左子树上查找
    		else T = T->rchild;					//大于，则在右子树上查找
    	}
    	return T;
    }

非递归：最坏空间复杂度  O ( 1 ) O(1) O(1)

//在二叉排序树中查找值为 key 的结点（递归实现）
    BSTNode *BST_Search(BSTree T, int key) {
        
    	if (!T) return NULL;			//查找失败
    	
    	if (key == T->key) return T;	//查找成功
    	else if (key < T->key) return BST_Search(T->lchild, key);	
    	else return BST_Search(T->rchild, key);
    }

递归：最坏空间复杂度  O ( h ) O(h) O(h)， h h h 为树的高度

### 二叉排序树的插入 ###

若原二叉排序树为空，则直接插入结点；否则，若关键字  k k k 小于根结点值，则插入到左子树中；若关键字  k k k 大于根结点值，则插入到右子树中

//在二叉排序树插入关键字为 k 的新结点（递归实现）
    int BST_Insert(BSTree &T, int k) {
        
    	if (!T) {
        		//原树为空
    		T = (BSTree)malloc(sizeof(BSTNode));
    		T->key = k;
    		T->lchild = T->rchild = NULL;
    		return 1;				//返回 1, 插入成功
    	} else if (k == T->key) {
        	//树中存在相同关键字的结点, 插入失败
    		return 0;
    	} else if (k < T->key) {
        	//小于, 插入到左子树
    		return BST_Insert(T->lchild, k);
    	} else {
        					//大于, 插入到右子树
    		return BST_Insert(T->rchild, k);
    	}
    }

最坏空间复杂度为  O ( h ) O(h) O(h)

### 二叉排序树的构造 ###

//按照 str[] 中的关键字序列建立二叉排序树
    void Creat_BST(BSTree &T, int str[], int n) {
        
    	T = NULL;		//初始时为空树
    	int i = 0;
    	while (i < n) {
        		//依次将每个关键字插入到二叉排序树中
    		BST_Insert(T, str[i]);
    		++i;
    	}
    }

不同的关键字序列可能得到同款二叉排序树，也可能得到不同款二叉排序树

### 二叉排序树的删除 ###

先搜索找到目标结点：

1.  如果被删除结点  z z z 是叶子结点，则直接删除，不会破坏二叉排序树的性质
2.  如果被删除结点  z z z 只有一棵左子树或右子树，则让  z z z 的子树成为  z z z 父结点的子树，替代  z z z 的位置
3.  如果  z z z 有左、右两颗子树，则令  z z z 的直接后继（或直接前驱）替代  z z z ，然后从二叉排序树中删去这个直接后继（或直接前驱），这样就转换成了第一或第二种情况

第  3 3 3 种情况中的直接后继和直接前驱也就是  z z z 的中序后继和中序前驱，  z z z 的后继为  z z z 的右子树中最左下的结点（该结点一定没有左子树），  z z z 的前驱为  z z z 的左子树中最右下的结点（该结点一定没有右子树）

### 查找效率分析 ###

查找长度 —— 在查找运算中，需要对比关键字的次数称之为查找长度，反映了查找操作的时间复杂度

若树高  h h h，找到最下层的一个结点需要对比  h h h 次

最好情况： n n n 个结点的二叉树最小高度为  ⌊ l o g 2 n + 1 ⌋ \\lfloor log\_2\{n\} + 1 \\rfloor ⌊log2n\+1⌋，平均查找长度为  O ( l o g 2 n ) O(log\_2\{n\}) O(log2n)

最坏情况：每个结点只有一个分支，树高  h h h 等于结点数  n n n，平均查找长度为  O ( n ) O(n) O(n)

查找成功的平均查找长度  A S L ASL ASL（ A v e r a g e S e a r c h L e n g t h Average \\ Search \\ Length AverageSearchLength) 计算方式例子：

![在这里插入图片描述][074f2d2f7aae497eaa3658883d296947.png]

也就是（ \[ 每层结点数乘以每层结点查找长度 \] 之和）/ 总结点数

查找失败的平均查找长度  A S L ASL ASL（ A v e r a g e S e a r c h L e n g t h Average \\ Search \\ Length AverageSearchLength) 计算方式：

![647bb0e0dbcc4e2a9af9e64406198671.png][]

## 平衡二叉树 ##

### 定义 ###

平衡二叉树（ B a l a n c e d B i n a r y T r e e Balanced \\ Binary \\ Tree BalancedBinaryTree)，简称平衡树（ A V L AVL AVL树）—— 树上任一结点的左子树和右子树的高度之差不超过  1 1 1

结点的平衡因子  = = = 左子树高  − - − 右子树高，平衡二叉树结点的平衡因子的值只可能是  − 1 、 0 -1、0 −1、0 或者  1 1 1，只要有任一结点的平衡因子的绝对值大于  1 1 1，就不是平衡二叉树

//平衡二叉树结点
    typedef struct AVLNode{
        
    	int key; 		//数据域
    	int balance;	//平衡因子
    	struct AVLNode *lchild, *rchild;
    }AVLNode, *AVLTree;

### 平衡二叉树的插入 ###

在二叉排序树中插入新结点后，该如何保持平衡？

查找路径上的所有结点都有可能受到影响，所以我们从插入点往回找到第一个不平衡的结点，调整以该结点为根的子树，每次调整的对象都是 “最小不平衡子树”

在插入操作中，我们只需要将最小不平衡子树调整平衡，则其他祖先结点都会恢复平衡

### 调整最小不平衡子树 ###

*   L L LL LL：在  A A A 的左孩子的左子树中插入导致不平衡
 *   R R RR RR：在  A A A 的右孩子的右子树中插入导致不平衡
 *   L R LR LR：在  A A A 的左孩子的右子树中插入导致不平衡
 *   R L RL RL：在  A A A 的右孩子的左子树中插入导致不平衡

**调整最小不平衡子树 —— LL：**

假设最小不平衡子树如下图：

![在这里插入图片描述][7de3ae67911842a292052be06ee2bebb.png]

L L LL LL 平衡旋转（右单旋转）。由于在结点  A A A 的左孩子 （ L L L）的左子树（ L L L）上插入了新结点， A A A 的平衡因子由  1 1 1 增至  2 2 2，导致以  A A A 为根的子树失去平衡，需要一次向右的旋转操作。将  A A A 的左孩子  B B B 向右上旋转代替  A A A 成为根结点，将  A A A 结点向右下旋转成为  B B B 的右子树的根结点，而  B B B 的原右子树则作为  A A A 结点的左子树

**调整最小不平衡子树 —— RR：**

R R RR RR 平衡旋转（右单旋转）。由于在结点  A A A 的右孩子 （ R R R）的右子树（ R R R）上插入了新结点， A A A 的平衡因子由  − 1 -1 −1 增至  − 2 -2 −2，导致以  A A A 为根的子树失去平衡，需要一次向左的旋转操作。将  A A A 的右孩子  B B B 向左上旋转代替  A A A 成为根结点，将  A A A 结点向左下旋转成为  B B B 的左子树的根结点，而  B B B 的原左子树则作为  A A A 结点的右子树

**右旋和左旋代码思路：**

右旋：假设指针  f f f 指向最小不平衡子树的根， p p p 指向根的左子树，那么  f f f 向右下旋转， p p p 向右上旋转，其中  f f f 是爹， p p p 为左孩子， g f gf gf 为  f f f 的爹

![在这里插入图片描述][776f8becc7ff430088d67cb9146dd1ac.png]

f->lchild = p->rchild;	
    p->rchild = f;
    gf->lchild/rchild = p;

左旋：假设指针  f f f 指向最小不平衡子树的根， p p p 指向根的右子树，那么  f f f 向左下旋转， p p p 向左上旋转，其中  f f f 是爹， p p p 为左孩子， g f gf gf 为  f f f 的爹

![在这里插入图片描述][04b25e3d686449d08acb4790953ff7b9.png]

f->rchild = p->lchild;	
    p->lchild = f;
    gf->lchild/rchild = p;

**调整最小不平衡子树 —— LR：**

![在这里插入图片描述][7f6efebffb694c2ca8077c5751cf79e1.png]

L R LR LR 平衡旋转（先左后右双旋转）。由于在结点  A A A 的左孩子 （ L L L）的右子树（ R R R）上插入了新结点， A A A 的平衡因子由  1 1 1 增至  2 2 2，导致以  A A A 为根的子树失去平衡，需要进行两次旋转操作，先左旋转后再右旋转。先将  A A A 的左孩子  B B B 的右子树的根结点  C C C 向左上旋转提升到  B B B 结点的位置，然后再把该  C C C 结点向右上旋转提升到  A A A 结点的位置

**调整最小不平衡子树 —— RL：**

![在这里插入图片描述][0325704782cb4c92b9ff67b977d00ae1.png]

R L RL RL 平衡旋转（先右后左双旋转）。由于在结点  A A A 的右孩子 （ R R R）的左子树（ L L L）上插入了新结点， A A A 的平衡因子由  − 1 -1 −1 增至  − 2 -2 −2，导致以  A A A 为根的子树失去平衡，需要进行两次旋转操作，先右旋转后再左旋转。先将  A A A 的右孩子  B B B 的左子树的根结点  C C C 向右上旋转提升到  B B B 结点的位置，然后再把该  C C C 结点向左上旋转提升到  A A A 结点的位置

**注意：**

只有左孩子才能右上旋，只有右孩子才能左上旋

### 查找效率分析 ###

若树高为  h h h，则最坏情况下，查找一个关键字最多需要对比  h h h 次，即查找操作的时间复杂度不可能超过  O ( h ) O(h) O(h)

平衡二叉树 —— 树上任一结点的左子树和右子树的高度之差不超过  1 1 1

我们假设以  n h n\_h nh 表示深度为  h h h 的平衡树中含有的最少结点数，则有  n 0 = 0 , n 1 = 1 , n 2 = 2 n\_0 = 0, n\_1= 1, n\_2 = 2 n0=0,n1=1,n2=2，并且有  n h = n h − 1 + n h − 2 + 1 n\_h = n\_\{h-1\} + n\_\{h-2\} + 1 nh=nh−1\+nh−2\+1

可以证明含有  n n n 个结点的平衡二叉树的最大深度为  O ( l o g 2 n ) O(log\_2\{n\}) O(log2n)，平衡二叉树的平均查找长度为  O ( l o g 2 n ) O(log\_2\{n\}) O(log2n)

## 哈夫曼树 ##

### 带权路径长度 ###

结点的权：有某种现实含义的数值（比如表示结点的重要性等）

结点的带权路径长度：从树的根到该结点的路径长度（经过的边数）与该结点上权值的乘积

树的带权路径长度：树中所有叶子结点的带权路径长度之和（ W P L , W e i g h t e d P a t h L e n g t h WPL, Weighted \\ Path \\ Length WPL,WeightedPathLength）

W P L = ∑ i = 1 n w i l i WPL = \\sum\_\{i=1\}^\{n\}w\_i l\_i WPL=i=1∑nwili

### 哈夫曼树 ###

在含有  n n n 个带权叶结点的二叉树中，其中带权路径长度（ W P L WPL WPL）最小的二叉树称为哈夫曼树，也称为最优二叉树

### 哈夫曼树的构造 ###

给定  n n n 个权值分别为  w 1 , w 2 , . . . , w n w\_1, w\_2,..., w\_n w1,w2,...,wn 的结点，构造哈夫曼树的算法描述如下：

1.  将这  n n n 个结点分别作为  n n n 棵仅含一个结点的二叉树，构成森林  F F F
2.  构造一个新结点，从  F F F 中选取两棵根结点权值最小的树作为新结点的左右子树，并且将新结点的权值置为左、右子树上根结点的权值之和
3.  从  F F F 中删除刚才选出的两棵树，同时将新得到的树加入  F F F 中
4.  重复步骤  2 2 2 和  3 3 3，直至  F F F 中只剩下一棵树为止

哈夫曼树特点：

*  每个初始结点最终都称为叶结点，且权值越小的结点到根结点的路径长度越大
 *  哈夫曼树的结点总数为  2 n − 1 2n-1 2n−1
 *  哈夫曼树中不存在度为  1 1 1 的结点
 *  哈夫曼树并不唯一，但  W P L WPL WPL 必然相同且为最优

### 哈夫曼编码 ###

固定长度编码 —— 每个字符用相等长度的二进制位表示

可变长度编码 —— 允许对不同字符用不等长的二进制位表示

若没有一个编码是另一个编码的前缀，则称这样的编码为前缀编码，前缀编码解码无歧义，非前缀编码解码有歧义

由哈夫曼树得到哈夫曼编码 —— 字符集中的每个字符作为一个叶子结点，每个字符出现的频度作为结点的权值，根据上面介绍的方法构造哈夫曼树

哈夫曼树不唯一，因此哈夫曼编码也不唯一

哈夫曼编码可用于数据压缩

[Link 1]: https://blog.csdn.net/weixin_62511863?spm=1011.2421.3001.5343
[Link 2]: https://blog.csdn.net/weixin_62511863/category_11984530.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2c51133619d74dcdabe8c02ec8c61178.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/26/07b4158b4bed49dfab2c54f3857f6db3.png
[074f2d2f7aae497eaa3658883d296947.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/26/023194fad35840d990717f3f17e307ae.png
[647bb0e0dbcc4e2a9af9e64406198671.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/26/c4f4c4bffdc5484b895ae569e81da83f.png
[7de3ae67911842a292052be06ee2bebb.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/26/c75a179306234326b7c2383c71d9b9e0.png
[776f8becc7ff430088d67cb9146dd1ac.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/26/9413d95622294ef0bebf16b39fce9e9d.png
[04b25e3d686449d08acb4790953ff7b9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/26/e228b112f917420ba57e4748f099d46e.png
[7f6efebffb694c2ca8077c5751cf79e1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/26/5cf52838785040adae150d3c110d28b9.png
[0325704782cb4c92b9ff67b977d00ae1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/26/4cff8e407d734fd39264e7350a67101b.png