1. 程式人生 > >python程式設計篇之資料結構與演算法(十三)

python程式設計篇之資料結構與演算法(十三)

樹與樹演算法

樹的概念

樹(英語:tree)是一種抽象資料型別(ADT)或是實作這種抽象資料型別的資料結構,用來模擬具有樹狀結構性質的資料集合。它是由n(n>=1)個有限節點組成一個具有層次關係的集合。把它叫做“樹”是因為它看起來像一棵倒掛的樹,也就是說它是根朝上,而葉朝下的。它具有以下的特點:

  • 每個節點有零個或多個子節點;
  • 沒有父節點的節點稱為根節點;
  • 每一個非根節點有且只有一個父節點;
  • 除了根節點外,每個子節點可以分為多個不相交的子樹;

比如說,

在這裡插入圖片描述

在這裡插入圖片描述

樹的術語

  • 節點的度:一個節點含有的子樹的個數稱為該節點的度;
  • 樹的度:一棵樹中,最大的節點的度稱為樹的度;
  • 葉節點或終端節點:度為零的節點;
  • 父親節點或父節點:若一個節點含有子節點,則這個節點稱為其子節點的父節點;
  • 孩子節點或子節點:一個節點含有的子樹的根節點稱為該節點的子節點;
  • 兄弟節點:具有相同父節點的節點互稱為兄弟節點;
  • 節點的層次:從根開始定義起,根為第1層,根的子節點為第2層,以此類推;
  • 樹的高度或深度:樹中節點的最大層次;
  • 堂兄弟節點:父節點在同一層的節點互為堂兄弟;
  • 節點的祖先:從根到該節點所經分支上的所有節點;
  • 子孫:以某節點為根的子樹中任一節點都稱為該節點的子孫。
  • 森林:由m(m>=0)棵互不相交的樹的集合稱為森林;

樹的種類

  • 無序樹:樹中任意節點的子節點之間沒有順序關係,這種樹稱為無序樹,也稱為自由樹;
  • 有序樹:樹中任意節點的子節點之間有順序關係,這種樹稱為有序樹;

有序樹中的分類

  • 二叉樹:每個節點最多含有兩個子樹的樹稱為二叉樹;
  • 霍夫曼樹(用於資訊編碼):帶權路徑最短的二叉樹稱為哈夫曼樹或最優二叉樹;
  • B樹:一種對讀寫操作進行優化的自平衡的二叉查詢樹,能夠保持資料有序,擁有多餘兩個子樹。

二叉樹的分類

  • 完全二叉樹:對於一顆二叉樹,假設其深度為d(d>1)。除了第d層外,其它各層的節點數目均已達最大值,且第d層所有節點從左向右連續地緊密排列,這樣的二叉樹被稱為完全二叉樹,其中滿二叉樹的定義是所有葉節點都在最底層的完全二叉樹;
  • 平衡二叉樹(AVL樹):當且僅當任何節點的兩棵子樹的高度差不大於1的二叉樹;
  • 排序二叉樹(二叉查詢樹(英語:Binary Search Tree),也稱二叉搜尋樹、有序二叉樹);

樹的儲存與表示

順序儲存:將資料結構儲存在固定的陣列中,然在遍歷速度上有一定的優勢,但因所佔空間比較大,是非主流二叉樹。二叉樹通常以鏈式儲存。

在這裡插入圖片描述

鏈式儲存:

在這裡插入圖片描述

由於對節點的個數無法掌握,常見樹的儲存表示都轉換成二叉樹進行處理,子節點個數最多為2

常見的一些樹的應用場景

1.xml,html等,那麼編寫這些東西的解析器的時候,不可避免用到樹 2.路由協議就是使用了樹的演算法 3.mysql資料庫索引 4.檔案系統的目錄結構 5.所以很多經典的AI演算法其實都是樹搜尋,此外機器學習中的decision tree也是樹結構

在這裡插入圖片描述