tree
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- 数据结构
树
树就是一种类似现实生活中的树的数据结构（倒置的树）。任何一颗非空树只有一个根节点。
一棵树具有以下特点：
- 一棵树中的任意两个结点有且仅有唯一的一条路径连通。
- 一棵树如果有 n 个结点，那么它一定恰好有 n-1 条边。
- 一棵树不包含回路。
下图就是一颗树，并且是一颗二叉树。
如上图所示，通过上面这张图说明一下树中的常用概念：
- 节点 ：树中的每个元素都可以统称为节点。
- 根节点 ：顶层节点或者说没有父节点的节点。上图中 A 节点就是根节点。
- 父节点 ：若一个节点含有子节点，则这个节点称为其子节点的父节点。上图中的 B 节点是 D 节点、E 节点的父节点。
- 子节点 ：一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点。上图中 D 节点、E 节点是 B 节点的子节点。
- 兄弟节点 ：具有相同父节点的节点互称为兄弟节点。上图中 D 节点、E 节点的共同父节点是 B 节点，故 D 和 E 为兄弟节点。
- 叶子节点 ：没有子节点的节点。上图中的 D、F、H、I 都是叶子节点。
- 节点的高度 ：该节点到叶子节点的最长路径所包含的边数。
- 节点的深度 ：根节点到该节点的路径所包含的边数
- 节点的层数 ：节点的深度+1。
- 树的高度 ：根节点的高度。
关于树的深度和高度的定义可以看 stackoverflow 上的这个问题：What is the difference between tree depth and height? 。
二叉树的分类
二叉树（Binary tree）是每个节点最多只有两个分支（即不存在分支度大于 2 的节点）的树结构。
二叉树 的分支通常被称作“左子树”或“右子树”。并且，二叉树 的分支具有左右次序，不能随意颠倒。
二叉树 的第 i 层至多拥有 2^(i-1) 个节点，深度为 k 的二叉树至多总共有 2^(k+1)-1 个节点（满二叉树的情况），至少有 2^(k) 个节点（关于节点的深度的定义国内争议比较多，我个人比较认可维基百科对节点深度的定义#/%E6%9C%AF%E8%AF%AD)）。
满二叉树
一个二叉树，如果每一个层的结点数都达到最大值，则这个二叉树就是 满二叉树。也就是说，如果一个二叉树的层数为 K，且结点总数是(2^k) -1 ，则它就是 满二叉树。如下图所示：
完全二叉树
除最后一层外，若其余层都是满的，并且最后一层或者是满的，或者是在右边缺少连续若干节点，则这个二叉树就是 完全二叉树 。
大家可以想象为一棵树从根结点开始扩展，扩展完左子节点才能开始扩展右子节点，每扩展完一层，才能继续扩展下一层。如下图所示：
完全二叉树有一个很好的性质：父结点和子节点的序号有着对应关系。
细心的小伙伴可能发现了，当根节点的值为 1 的情况下，若父结点的序号是 i，那么左子节点的序号就是 2i，右子节点的序号是 2i+1。这个性质使得完全二叉树利用数组存储时可以极大地节省空间，以及利用序号找到某个节点的父结点和子节点，后续二叉树的存储会详细介绍。
平衡二叉树
平衡二叉树 是一棵二叉排序树，且具有以下性质：
- 可以是一棵空树
- 如果不是空树，它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
平衡二叉树的常用实现方法有 红黑树、AVL 树、替罪羊树、加权平衡树、伸展树 等。
在给大家展示平衡二叉树之前，先给大家看一棵树：
你管这玩意儿叫树？？？
没错，这玩意儿还真叫树，只不过这棵树已经退化为一个链表了，我们管它叫 斜树。
如果这样，那我为啥不直接用链表呢?
谁说不是呢？
二叉树相比于链表，由于父子节点以及兄弟节点之间往往具有某种特殊的关系，这种关系使得我们在树中对数据进行搜索和修改时，相对于链表更加快捷便利。
但是，如果二叉树退化为一个链表了，那么那么树所具有的优秀性质就难以表现出来，效率也会大打折，为了避免这样的情况，我们希望每个做 “家长”（父结点） 的，都 一碗水端平，分给左儿子和分给右儿子的尽可能一样多，相差最多不超过一层，如下图所示：
二叉树的存储
二叉树的存储主要分为 链式存储 和 顺序存储 两种：
链式存储
和链表类似，二叉树的链式存储依靠指针将各个节点串联起来，不需要连续的存储空间。
每个节点包括三个属性：
- 数据 data。data 不一定是单一的数据，根据不同情况，可以是多个具有不同类型的数据。
- 左节点指针 left
- 右节点指针 right。
可是 JAVA 没有指针啊！
那就直接引用对象呗（别问我对象哪里找）
顺序存储
顺序存储就是利用数组进行存储，数组中的每一个位置仅存储节点的 data，不存储左右子节点的指针，子节点的索引通过数组下标完成。根结点的序号为 1，对于每个节点 Node，假设它存储在数组中下标为 i 的位置，那么它的左子节点就存储在 2i 的位置，它的右子节点存储在下标为 2i+1 的位置。
一棵完全二叉树的数组顺序存储如下图所示：
大家可以试着填写一下存储如下二叉树的数组，比较一下和完全二叉树的顺序存储有何区别：
可以看到，如果我们要存储的二叉树不是完全二叉树，在数组中就会出现空隙，导致内存利用率降低
二叉树的遍历
先序遍历
二叉树的先序遍历，就是先输出根结点，再遍历左子树，最后遍历右子树，遍历左子树和右子树的时候，同样遵循先序遍历的规则，也就是说，我们可以递归实现先序遍历。
代码如下：
public void preOrder(TreeNode root){
if(root == null){
return;
}
system.out.println(root.data);
preOrder(root.left);
preOrder(root.right);
}
中序遍历
二叉树的中序遍历，就是先递归中序遍历左子树，再输出根结点的值，再递归中序遍历右子树，大家可以想象成一巴掌把树压扁，父结点被拍到了左子节点和右子节点的中间，如下图所示：
代码如下：
public void inOrder(TreeNode root){
if(root == null){
return;
}
inOrder(root.left);
system.out.println(root.data);
inOrder(root.right);
}
后序遍历
二叉树的后序遍历，就是先递归后序遍历左子树，再递归后序遍历右子树，最后输出根结点的值
代码如下：
public void postOrder(TreeNode root){
if(root == null){
return;
}
postOrder(root.left);
postOrder(root.right);
system.out.println(root.data);
}
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