二叉树

二叉树简介

在计算机科学中,二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”(left subtree)和“右子树”(right subtree)。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。

二叉查找树的子节点与父节点的键一般满足一定的顺序关系,习惯上,左节点的键少于父亲节点的键,右节点的键大于父亲节点的键。

二叉堆是一种特殊的堆,二叉堆是完全二元树(二叉树)或者是近似完全二元树(二叉树)。二叉堆有两种:最大堆和最小堆。最大堆:父结点的键总是大于或等于任何一个子节点的键;最小堆:父结点的键总是小于或等于任何一个子节点的键。

二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点),二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒。二叉树的第i层至多有2^{i-1}个结点;深度为k的二叉树至多有2^k-1个结点;对任何一棵二叉树T,如果其终端结点数为n_0,度为2的结点数为n_2,则n_0=n_2+1。

一棵深度为k,且有2^k-1个节点称之为满二叉树;深度为k,有n个节点的二叉树,当且仅当其每一个节点都与深度为k的满二叉树中,序号为1至n的节点对应时,称之为完全二叉树。

二叉树与树的区别

二叉树不是树的一种特殊情形,尽管其与树有许多相似之处,但树和二叉树有两个主要差别:

  1. 树中结点的最大度数没有限制,而二叉树结点的最大度数为2。
  2. 树的结点无左、右之分,而二叉树的结点有左、右之分。

定义二叉树的结构

二叉树的每个节点由键key、值value与左右子树left/right组成,这里我们把节点声明为一个泛型结构。

  1. type TreeNode<K,V> = Option<Box<Node<K,V>>>;
  2. #[derive(Debug)]
  3. struct Node<K,V: std::fmt::Display> {
  4. left: TreeNode<K,V>,
  5. right: TreeNode<K,V>,
  6. key: K,
  7. value: V,
  8. }

实现二叉树的初始化与二叉查找树的插入

由于二叉查找树要求键可排序,我们要求K实现PartialOrd

  1. trait BinaryTree<K,V> {
  2. fn pre_order(&self);
  3. fn in_order(&self);
  4. fn pos_order(&self);
  5. }
  6. trait BinarySearchTree<K:PartialOrd,V>:BinaryTree<K,V> {
  7. fn insert(&mut self, key:K,value: V);
  8. }
  9. impl<K,V:std::fmt::Display> Node<K,V> {
  10. fn new(key: K,value: V) -> Self {
  11. Node{
  12. left: None,
  13. right: None,
  14. value: value,
  15. key: key,
  16. }
  17. }
  18. }
  19. impl<K:PartialOrd,V:std::fmt::Display> BinarySearchTree<K,V> for Node<K,V>{
  20. fn insert(&mut self, key:K,value:V) {
  21. if self.key < key {
  22. if let Some(ref mut right) = self.right {
  23. right.insert(key,value);
  24. } else {
  25. self.right = Some(Box::new(Node::new(key,value)));
  26. }
  27. } else {
  28. if let Some(ref mut left) = self.left {
  29. left.insert(key,value);
  30. } else {
  31. self.left = Some(Box::new(Node::new(key,value)));
  32. }
  33. }
  34. }
  35. }

二叉树的遍历

  • 先序遍历:首先访问根,再先序遍历左(右)子树,最后先序遍历右(左)子树。
  • 中序遍历:首先中序遍历左(右)子树,再访问根,最后中序遍历右(左)子树。
  • 后序遍历:首先后序遍历左(右)子树,再后序遍历右(左)子树,最后访问根。

下面是代码实现:

  1. impl<K,V:std::fmt::Display> BinaryTree<K,V> for Node<K,V> {
  2. fn pre_order(&self) {
  3. println!("{}", self.value);
  4. if let Some(ref left) = self.left {
  5. left.pre_order();
  6. }
  7. if let Some(ref right) = self.right {
  8. right.pre_order();
  9. }
  10. }
  11. fn in_order(&self) {
  12. if let Some(ref left) = self.left {
  13. left.in_order();
  14. }
  15. println!("{}", self.value);
  16. if let Some(ref right) = self.right {
  17. right.in_order();
  18. }
  19. }
  20. fn pos_order(&self) {
  21. if let Some(ref left) = self.left {
  22. left.pos_order();
  23. }
  24. if let Some(ref right) = self.right {
  25. right.pos_order();
  26. }
  27. println!("{}", self.value);
  28. }
  29. }

测试代码

  1. type BST<K,V> = Node<K,V>;
  2. fn test_insert() {
  3. let mut root = BST::<i32,i32>::new(3,4);
  4. root.insert(2,3);
  5. root.insert(4,6);
  6. root.insert(5,5);
  7. root.insert(6,6);
  8. root.insert(1,8);
  9. if let Some(ref left) = root.left {
  10. assert_eq!(left.value, 3);
  11. }
  12. if let Some(ref right) = root.right {
  13. assert_eq!(right.value, 6);
  14. if let Some(ref right) = right.right {
  15. assert_eq!(right.value, 5);
  16. }
  17. }
  18. println!("Pre Order traversal");
  19. root.pre_order();
  20. println!("In Order traversal");
  21. root.in_order();
  22. println!("Pos Order traversal");
  23. root.pos_order();
  24. }
  25. fn main() {
  26. test_insert();
  27. }

练习

基于以上代码,修改成二叉堆的形式。