樹結構

樹結構在客觀世界中廣泛存在，如人類社會的族譜和各種社會組織機構都可用樹形象表示。樹在計算機領域中也得到廣泛應用，如在編譯源程序如下時，可用樹表示源源程序如下的語法結構。又如在數據庫系統中，樹型結構也是信息的重要組織形式之一。一切具有層次關係的問題都可用樹來描述。

一棵樹（tree）是由n（n>0）個元素組成的有限集合，其中：

（1）每個元素稱為結點（node）；

（2）有一個特定的結點，稱為根結點或根（root）；

（3）除根結點外，其餘結點被分成m（m>=0）個互不相交的有限集合，而每個子集又都是一棵樹（稱為原樹的子樹）

樹的度——也即是寬度，簡單地説，就是結點的分支數。以組成該樹各結點中最大的度作為該樹的度，樹中度為零的結點稱為葉結點或終端結點。樹中度不為零的結點稱為分枝結點或非終端結點。除根結點外的分枝結點統稱為內部結點。

樹的深度——組成該樹各結點的最大層次；

根結點的層次為1，其他結點的層次等於它的父結點的層次數加1.

對於一棵子樹中的任意兩個不同的結點，如果從一個結點出發，按層次自上而下沿着一個個樹枝能到達另一結點，稱它們之間存在着一條路徑。可用路徑所經過的結點序列表示路徑，路徑的長度等於路徑上的結點個數減1.

指若干棵互不相交的樹的集合

設T是一棵樹，表示T的一種最簡單的方法是用一個一維數組存儲每個結點，數組的下標就是結點的位置指針，每個結點中有一個指向各自的父親結點的數組下標的域，這樣可使Parent操作非常方便。類型定義如下：

由於樹中每個結點的父親是唯一的，所以上述的父親數組表示法可以唯一地表示任何一棵樹。在這種表示法下，尋找一個結點的父結點只需要O(1)時間。在樹中可以從一個結點出發找出一條向上延伸到達其祖先的道路，即從一個結點到其父親，再到其祖父等等。求這樣的道路所需的時間正比於道路上結點的個數。在樹的父親數組表示法中，對於涉及查詢兒子和兄弟信息的樹操作，可能要遍歷整個數組。為了節省查詢時間，可以規定指示兒子的數組下標值大於父親的數組下標值，而指示兄弟結點的數組下標值隨着兄弟的從左到右是遞增的。

樹的另一種常用的表示方法就是兒子鏈表表示法。這種表示法用一個線性表來存儲樹的所有結點信息，稱為結點表。對每個結點建立一個兒子表。兒子表中只存儲兒子結點的地址信息，可以是指針，數組下標甚至內存地址。由於每個結點的兒子數目不定，因此兒子表常用單鏈表來實現，因此這種表示法稱為兒子鏈表表示法。這種實現法與圖的鄰接表表示法類似。下圖是一個兒子鏈表表示法的示意圖。

圖3 樹的兒子鏈表實現

圖3中兒子鏈表結構表示的樹如圖4所示，樹中各結點存放於一個數組實現的表中，數組下標作為各結點的指針。每一個數組元素（即每一個結點）含有一個兒子表，在圖3中兒子表是用單鏈表來實現的，當然也可以用其他表的實現方式來實現兒子表，比如説遊標方式(靜態鏈表)。但由於每個結點的兒子數目不確定，所以一般不用數組來實現兒子表，但可以用數組來實現結點表，就如圖3所示。在圖3中可以看到，位於結點表第一個位置的結點(未必是根結點)有兩個兒子結點，從左到右的兩個兒子結點分別位於結點表的第2和第3個位置。因為圖3中的結點表用數組實現，所以結點的標號就是結點在結點表中的數組下標。如圖4所示。

圖4 圖3中兒子鏈表所表示的樹

為了指明樹的根結點的位置，我們可以用一個變量Root記錄根結點在結點表中的位置。有了根結點的位置，就可以利用兒子表依次找到樹中所有的結點。

兒子鏈表表示的樹的類型定義如下：

其中NodeListType是一個元素為NodeType類型的線性表，其位置類型為TPosition，NodeListType定義了結點表的類型；ChildrenListType是一個元素為TPosition類型的線性表， ChildrenListType定義了兒子表的類型。以上類型定義並不考慮表的具體實現方式，如果假設結點表和兒子表都用單鏈表實現，則類型定義可以具體實現如下：

注意以上的定義只是一種具體情況，實際應用中結點表和兒子表可能用數組、鏈表等任何一種表的實現方式實現。

樹的左兒子右兄弟表示法又稱為二叉樹表示法或二叉鏈表表示法。每個結點除了data域外，還含有兩個域，分別指向該結點的最左兒子和右鄰兄弟。這種表示法常用二叉鏈表實現，因此又稱為二叉鏈表表示法。但是實際應用中常用遊標(靜態鏈表)來代替鏈表，請參見表的遊標實現。

若用指針實現，其類型定義為：

若用遊標實現，其類型定義為:

此時樹類型TreeType是整數類型，它指示樹根在cellspace中的遊標。例如圖5(a)中樹的左兒子右兄弟表示法的指針和遊標實現分別如圖5(b)和(c)所示。

(a)

(b)

(c)

圖5 樹的左兒子右兄弟表示法

用樹的左兒子右兄弟表示法可以直接實現樹的大部分操作，只有在對樹結點作Parent操作時需遍歷樹。如果要反覆執行Parent操作，可在結點記錄中再開闢一個指向父結點的指針域，也可以利用最右兒子單元中的Right_Sibling作為指向父結點的指針(否則這裏總是空指針)。當執行Parent(v)時，可以先通過Right_Sibling逐步找出結點v的最右兄弟，再通過最右兄弟的Right_Sibling(父親指針)找到父結點。這個結點就是結點v的父親。在這樣的表示法下，求一個結點的父親所需要的時間正比於該結點右邊的兄弟個數。不過，這時每個記錄中需要多用一位(bit)空間，用以標明該記錄中的right_sibling是指向右鄰兄弟還是指向父親。

考慮到對於現在的計算機，內存已經不是很重要的限制因素了。我們下面就採取增加一個parent域的方案，以改進左兒子右兄弟表示法中Parent操作的效率。因此重新定義樹的類型如下：

若用指針實現，其類型定義為：

若用遊標實現，其類型定義為:

樹的遍歷是樹的一種重要的運算。所謂遍歷是指對樹中所有結點的系統的訪問，即依次對樹中每個結點訪問一次且僅訪問一次。樹的3種最重要的遍歷方式分別稱為前序遍歷、中序遍歷和後序遍歷。以這3種方式遍歷一棵樹時，若按訪問結點的先後次序將結點排列起來，就可分別得到樹中所有結點的前序列表，中序列表和後序列表。相應的結點次序分別稱為結點的前序、中序和後序。

樹的這3種遍歷方式可遞歸地定義如下：

§ 如果T是一棵空樹，那麼對T進行前序遍歷、中序遍歷和後序遍歷都是空操作，得到的列表為空表。

§ 如果T是一棵單結點樹，那麼對T進行前序遍歷、中序遍歷和後序遍歷都只訪問這個結點。這個結點本身就是要得到的相應列表。

§ 否則，設T如圖6所示，它以n為樹根，樹根的子樹從左到右依次為T1,T2,..,Tk，那麼有：

§ 對T進行前序遍歷是先訪問樹根n,然後依次前序遍歷T1,T2,..,Tk。

§ 對T進行中序遍歷是先中序遍歷T1，然後訪問樹根n，接着依次對T2,T2,..,Tk進行中序遍歷。

§ 對T進行後序遍歷是先依次對T1,T2,..,Tk進行後序遍歷，最後訪問樹根n。

排序是一種十分重要的運算。所謂排序就是把一堆雜亂無章的元素按照某種次序排列起來，形成一個線性有序的序列。二叉排序樹是利用二叉樹的結構特點來實現對元素排序的。

一、二叉排序樹的定義

二叉排序樹或者是空樹，或者是具有如下性質的二叉樹：

1、左子樹上所有結點的數據值均小於根結點的數據值；

2、右子樹上所有結點的數據值均大於或等於根結點的數據值；

3、左子樹、右子樹本身又各是一棵二叉排序樹。

由此可見，二叉排序樹是一種特殊結構的二叉樹。（18（10（3，15（12，15）），21（20，21（，37））））就是一棵二叉排序樹。

二、二叉排序樹的構造

二叉排序樹的構造過程實質上就是排序的過程，它是二叉排序樹作媒介，將一個任意的數據序列變成一個有序序列。二叉排序樹的構造一般是採用陸續插入結點的辦法逐步構成的。具體構造的思路是：

1、以待排序的數據的第一個數據構成根結點；

2、對以後的各個數據，逐個插入結點，而且規定：在插入過程的每一步，原有樹結點位置不再變動，只是將新數據的結點作為一個葉子結點插入到合適的位置，使樹中任何結點的數據與其左、右子樹結點數據之間的關係仍然符合對二叉排序樹的要求。

一、哈夫曼樹的含義：哈夫曼樹是一種帶權路徑長度最短的樹。

所謂路徑長度就是某個端結點到樹的根結點的距離，等於該端結點的祖先數，或該結點所在層數減1，用lk表示。二叉樹中每個端結點對應的一個實數稱為該結點的權，用Wk表示。我們定義各端結點的權Wk與相應的路徑程度lk乘積的代數和為該二叉樹的帶權路徑長度，用WPL表示，即：

可以證明，哈夫曼樹是最優二叉樹。如給定權值{5，4，7，2，3}，可以生成很多棵二叉樹，其中的（A（B（7，5），C（4，D（3，2））））是哈夫曼樹。

二、哈夫曼樹的構造

1、哈夫曼算法：

（1）根據給定的n個權值{W1，W2，…，Wn}構成n棵二叉樹的森林：F{T1，T2，…，Tn}。其中每棵二叉樹Ti只有一個帶權為Wi的根結點，其左右子樹為空。

（2）在F中選取兩棵結點的權值最小的樹作為左右子樹構成一棵新的二叉樹，且置新的二叉樹的根結點的權值為其左右子樹上根結點的權值之和。

（3）在F中刪除這兩棵樹，同時，將新得到的二叉樹加入F中。

（4）重複（2）、（3），直到F只含一棵樹為止。最後的這棵樹便是哈夫曼樹。

2、算法描述

為了上述算法，選用數組型的鏈表作為存儲結構，其類型設計如下：

Type tnode=RECORD

weight：real；

Lc，Rc：integer；

END；

tree=ARRAY[1..2*n-1] of tnode;

node=RECORD

weight：real；

adr：integer；

END；

A=ARRAY[1..n] of node;

下面是在這個存儲結構上實現的構造哈夫曼樹的算法：

Procedure Huffmantree（VAR W：ARRAY[1..n]OF real;VAR TR:tree）；

VAR AT:A;

BENGIN

FOR i:=1 TO n DO{實現第(1)步}

BEGIN

TR[i].weight:=W[i];{將權值放在樹葉中}

TR[i].Lc：=0；

TR[i].Rc：=0；

AT[i].weight:=TR[i].weight;{用AT存放當前森林的根}

AT[i].adr:=i;

END;

num:=n;{森林中結點個數}

K:=num+1;{形成的新結點在TR數組中的位置}

WHILE (num>=2) DO {重複實現第(2)、(3)步}

BEGIN

SORTING(AT,num);{按根值大小對森林中的樹進行升序排列}

TR[k].weight:=AT[1].weight+AT[2].weight;

{選擇兩棵結點權值最小的樹構造新二叉樹}

TR[k].Lc:=AT[1].adr; {左子樹：權值最小的樹}

TR[k].Rc:=AT[2].adr; {右子樹：權值次小的樹}

AT[1].weight:=TR[k].weight; {新樹賦予第一}

AT[1].adr:=k; {新樹結點標號}

AT[2].weight:=AT[num].weight;{原最後樹賦予第二}

AT[2].adr:=AT[num].adr; {跟進結點標號}

num:=num-1; {刪除原最後樹}

k:=k+1; {增加結點標號}

END;

END;

三、應用：哈夫曼編碼

利用哈夫曼樹構造的用於通信的二進制編碼，稱為哈夫曼編碼。

例如，有一段電文‘CAST TAT A SA’，統計電文中字母的頻度，f('C')=1,f('S')=2,f('T')=3,f(' ')=3,f('A')=4，可用其頻度{1，2，3，3，4}為權值生成Huffman樹，並在每個葉子上註明對應的字符。樹中從根到每個葉子都有一條路徑，若對路徑上的各分支進行約定，指向左子樹根的分支用“0”碼錶示，指向右子樹根的分支用“1”碼錶示，再取每條路徑上的“0”或“1”的序列作為與各個葉子對應的字符的編碼，這就是哈夫曼編碼。

二叉樹是一類非常重要的樹形結構，它可以遞歸地定義如下：

二叉樹T是有限個結點的集合，它或者是空集，或者由一個根結點u以及分別稱為左子樹和右子樹的兩棵互不相交的二叉樹u(1)和u(2)組成。若用n,n1和n2分別表示T，u(1)和u(2)的結點數，則有n=1+n1+n2 。u(1)和u(2)有時分別稱為T的第一和第二子樹。

因此，二叉樹的根可以有空的左子樹或空的右子樹，或者左、右子樹均為空。

二叉樹具有以下的重要性質：

高度為h≥0的二叉樹至少有h+1個結點； 高度不超過h(≥0)的二叉樹至多有2h+1-1個結點； 含有n≥1個結點的二叉樹的高度至多為n-1； 含有n≥1個結點的二叉樹的高度至少為 logn ，因此其高度為Ω(logn)。 詳見二叉樹詞條。