导言：
我们在前面的学习中认识到了栈还有队列这些线性的数据存储结构，而现在我们要了解的数据结构却不是线性的了，我们试想线性的结构最大的缺点查询不方便，不管你是从前往后开始查找数据，还是从后往前开始查找数据都是一个一个的比对，
效率很低，所以不推荐使用，那么我们的树结构来存储的话，查找数据会不会被优化呢？
一.树的概念
什么是树？
从更广义的角度上来说，树状结构（Tree structure），又可称为树形结构，或称树状图，其是一种将层次结构式的构造性质，以图象方式表现出来的方法。
以树的象征来表现出构造之间的关系，不过在图象的呈现上，它是一个上下颠倒的树，其根部在上方，是内容的开头，而下方的内容称为枝干与叶子。
- 树中有一个被称为根的特殊结点（根Root）
- 其余的结点互不相交集合，且本身又是一个树
我么现在定义的树都是无相交集合的，也就是在各个子节点之间是无法直接相连的，而且一个子节点无法同时被两个父节点指向，但是后面会有图等数据结构它又是可以的，注意区分
树的一些基本术语：
结点的度：结点的子树的个数
如：A结点的度为3，D结点的度为1
树的度：树的结点中最大的度数
如：上面的树结点最大的度是A的3，所以树的度为3
叶节点：度为0的结点
如：结点E,FI,H都是度为0的结点
父结点：如果此结点向下一层可以找的结点，那么此结点即为下一层结点的父结点
如：结点G相对于结点I，结点G为它的上一层，所以G是I的父节点
子结点：如果此节点向上一层可以找的结点，那么对于上一层的结点，自己为子节点，也称自己为孩子结点
如：结点G相对于结点C，结点G为子结点
兄弟结点：有同一父结点的子节点互称兄弟结点
如：结点E,F相对于结点B都是它的子结点，所以结点E,F互称兄弟结点
路径与路径长度：路径是一个结点到另一个结点所经过的结点序列，它是节点的集合，而路径长度指的是结点到结点边的个数，是边的集合
如：结点A到结点I，它的路径也就是结点序列是： { A，C，G，I } 即为4 ， 它的路径长度也就是边的个数是： { A -> C , C -> G , G -> I }即为3
结点的层次：规定根结点在 1 层，其它任意结点的层数是其父结点的层数加 1
如：结点 G的层数是：根节点 A （1）+父节点 C（1）+ 1 即为第 3 层
树的深度：树中的所有结点的最大层次就是树的深度
如：此树的最大深度就是 A -> I 为 4 层
树的表示：
我们常用的表示方法是：儿子-兄弟表示方法
它的实现方式是靠每个结点使用两个指针域来标识结点，一个标识的是最左边的孩子结点，一个是标识自己同层次的兄弟结点，事实证明它的空间浪费是最小的，所以使用最多
这就是使用儿子-兄弟结点实现的上面的那一棵树
二.特别树结构之二叉树
什么是二叉树？
二叉树是n(n>=0)个结点的有限集合，该集合或者为空集（称为空二叉树），或者由一个根结点和两棵互不相交的、分别称为根结点的左子树和右子树组成。
二叉树的关键是，如果树存在，那么一定是父结点只有左子结点和右子结点两个结点，并且两个结点可以独立存在，不一定要成对出现它的子结点区间一定是 0 <= n <=2
上面的就是一棵很正常的二叉树
在二叉树存在的情况下，我们有的父结点右两个结点，有的只有一个结点，有的没有结点被称为叶子结点
我们来看看几种特殊的二叉树：
这种叫斜二叉树，它的结点都向一边倾斜
图中的是往左子结点倾斜，其实全部往右倾斜也是一样的，都是斜二叉树，它的结构就和线性结构差不多了，跟链表也差不多
但是它们都是二叉树的一种结构，也是符合二叉书的特点的
这种是满二叉树，也是很完美的二叉树，
它的子结点都是均匀分布在左右的，而且空间浪费是二叉树中最少的
后面的学习多向满二叉树发展
二叉树的顺序存储：
由于二叉树的规律很明显，即树存在时，一个父结点只有最多有两个结点
且我们的完全二叉树是最适合利用数组来存储的，它的结构特特征很符合数组，并且可以很快的找到父结点和子结点
从上面的图中我们可以很快的推算出子结点和父结点的位置
父结点：当前结点 / 2（取整）
子结点：左子节点，当前结点 *2 ，右子结点，当前结点 *2 + 1 ，计算的结果要小于 n （结点的个数），否则无子结点
此外，我们还有一些非完全二叉树，对于它们使用数组来存储的话需要利用null值来补满成完全二叉树，但是会有空间浪费
二叉树的链表实现：
三.二叉树的遍历
二叉树的先序遍历：
遍历过程为：
- 先访问根结点
- 先序遍历左子树
- 先序遍历右子树
先序遍历部分的代码（递归实现）：
void PreOrderTraversal(TreeNode *BT){
if(BT){ //结点存在
printf("%d",BT->Data);
PreOrderTraversal(BT->Left);
PreOrderTraversal(BT->Right);
}
}
先序遍历的结果是：A , B , E , F , C , G
二叉树的中序遍历：
遍历过程为：
- 中序遍历其左子树
- 访问根节点
- 中序遍历其右子树
中序遍历部分代码实现（递归）：
void PreOrderTraversal(TreeNode *BT){
if(BT){ //结点存在
PreOrderTraversal(BT->Left);
printf("%d",BT->Data);
PreOrderTraversal(BT->Right);
}
}
中序遍历的结果是：
E , B , F , A , C , G
二叉树的后序遍历：
遍历过程为：
- 后序遍历其左子树
- 后序遍历其右子树
- 访问根结点
后序遍历部分代码实现（递归）：
void PreOrderTraversal(TreeNode *BT){
if(BT){ //结点存在
PreOrderTraversal(BT->Left);
PreOrderTraversal(BT->Right);
printf("%d",BT->Data);
}
}
后序遍历的结果：
E , F , B , G , C , A
总结：
其实三种遍历方式都是对根结点位置的描述，然后遵循先左子树后右子树的特点
先序遍历：根节点，左子树，右子树
中序遍历：左子树，根节点，右子树
后序遍历：左子树，右子树，根节点
中序非递归遍历：
中序的非递归遍历使用的是循环的思想，然后使用堆栈作为数据存储结构
我们根据中序遍历的思路，它是先遍历了左子树，然后访问根节点，遍历右子树
所以说我们可以先让根结点入栈，然后一直让左子树的左结点入栈，直到当前的结点没有左节点时，把指针转向它的它的右节点，然后出栈左结点和它的父结点
我们再使用同样的方法入栈当前的右节点的左节点，如果没有左节点就出栈，没有此结点就下一次循环了
上面是图片解析我们的中序非递归遍历
然后是代码实现：
void InOrderTraversal(TreeNode *BT){
TreeNode *T=BT;
Stack s = CreateStack(Maxsize);
//开辟一个数组栈空间
While(T || !IsEmpty(s)){
// 树结点不为空，并且栈内还有元素
while(T){
//树结点存在
push(s,T);
T=T->Left;
}
if(!isEmpty(s)){
//栈不为空
T=pop(s);
printf("%d\n",T->Data);
T=T->Right;
}
}
}
中序遍历也可以改为先序遍历，只需要把输出函数放在，入栈函数push（）后面即可
层序遍历：
层序遍历的思想是使用队列加循环完成的，它和后面要学习的图的遍历很像
由于队列的特点是先进先出，所以它的遍历是一层一层向下进行的
队列实现：遍历从根结点开始，首先将根结点入队，然后开始执行循环：结点出队，访问此结点，入队它的孩子结点
使用队列来遍历二叉树，很显然它是一层一层的输出结果的
然后代码实现：
void LevelOrderTraversal(TreeNode *BT){
Queue Q;
TreeNode *T;
if(!BT)
//空树直接返回
return;
Q = CreateQueue(Maxsize);
//创建一个队列
AddQ(Q,BT);
//把根结点先入队
while(!isEmptyQ(Q)){
T = Delete(Q);
printf("%d\n",T->Data);
//出队结点
if(T->Left)
AddQ(Q,T->Left);
//入队左子结点
if(T->Right)
AddQ(Q,T->Right);
//入队右子结点
}
}
已知两个遍历序列，来求二叉树
已知先序序列：a，b，c ，d，e，f，g，h，i，j
已知中序序列：c，b，e，d，a，h，g，i，j，f
首先我们要根据先序序列，推出我们的根结点为a，那么再中序序列中，a左边的就是左子树，右边的就是右子树
然后根据中序序列也可以把先序学列划分成左子树和右子树，根据长度划分，左子树b，c ，d，e，右子树f，g，h，i，j，然后各个子树的第一个元素又是当前子树的根结点，又可以再已划分的中序序列中去继续找左子树和右子树
我们看到左子树，在先序序列中找到e元素和d元素，先序序列中它的顺序是d，e，那么第一个元素就是根结点即d为根结点，e为子结点，有根据中序序列的e，d，说明先访问子结点，那么e一定是左子结点
右边，先序序列是g，h，i，j，说明g是下一层的根结点，由于中序序列它们的父结点是后访问，说明g，h，i，j都位于左子结点，
我们可以看到，左子树已经推算完了，然后就是右子树，
肯定是一个相对于g的左子结点，主要是i，j，我们看看先序序列也是i，j，说明i是根节点，由于中序遍历的i，j说明先访问根结点，那么j一定是i的右子结点
这样一棵二叉树就被我们给推算出来了
-
-
-
-
-
-
博客编辑于
---------------------浙江大学陈越老师《数据结构与算法》
标签：左子,结点,遍历,中序,算法,BT,之树,二叉树,数据结构 From： https://www.cnblogs.com/5ran2yl/p/17472781.html