树基础

引入

图论中的树和现实生活中的树长得一样，只不过我们习惯于处理问题的时候把树根放到上方来考虑．这种数据结构看起来像是一个倒挂的树，因此得名．

定义

一个没有固定根结点的树称为 无根树（unrooted tree）．无根树有几种等价的形式化定义：

有 $n$ 个结点， $n - 1$ 条边的连通无向图
无向无环的连通图
任意两个结点之间有且仅有一条简单路径的无向图
任何边均为桥的连通图
没有圈，且在任意不同两点间添加一条边之后所得图含唯一的一个圈的图

在无根树的基础上，指定一个结点称为根，则形成一棵 有根树（rooted tree）．有根树在很多时候仍以无向图表示，只是规定了结点之间的上下级关系，详见下文．

有关树的定义

适用于无根树和有根树

森林（forest）：每个连通分量（连通块）都是树的图．按照定义，一棵树也是森林．
生成树（spanning tree）：一个连通无向图的生成子图，同时要求是树．也即在图的边集中选择 $n - 1$ 条，将所有顶点连通．
无根树的叶结点（leaf node）：度数不超过 $1$ 的结点．

为什么不是度数恰为 $1$ ？

考虑 $n = 1$ ．
有根树的叶结点（leaf node）：没有子结点的结点．

只适用于有根树

父亲（parent node）：对于除根以外的每个结点，定义为从该结点到根路径上的第二个结点．
根结点没有父结点．
祖先（ancestor）：一个结点到根结点的路径上，除了它本身外的结点．
根结点的祖先集合为空．
子结点（child node）：如果 $u$ 是 $v$ 的父亲，那么 $v$ 是 $u$ 的子结点．
子结点的顺序一般不加以区分，二叉树是一个例外．
结点的深度（depth）：到根结点的路径上的边数．
树的高度（height）：所有结点的深度的最大值．
兄弟（sibling）：同一个父亲的多个子结点互为兄弟．
后代（descendant）：子结点和子结点的后代．
或者理解成：如果 $u$ 是 $v$ 的祖先，那么 $v$ 是 $u$ 的后代．

子树（subtree）：删掉与父亲相连的边后，该结点所在的子图．

特殊的树

链（chain/path graph）：满足与任一结点相连的边不超过 $2$ 条的树称为链．
菊花/星星（star）：满足存在 $u$ 使得所有除 $u$ 以外结点均与 $u$ 相连的树称为菊花．
有根二叉树（rooted binary tree）：每个结点最多只有两个儿子（子结点）的有根树称为二叉树．常常对两个子结点的顺序加以区分，分别称之为左子结点和右子结点．
大多数情况下，二叉树 一词均指有根二叉树．
完整二叉树（full/proper binary tree）：每个结点的子结点数量均为 0 或者 2 的二叉树．换言之，每个结点或者是树叶，或者左右子树均非空．
完全二叉树（complete binary tree）：只有最下面两层结点的度数可以小于 2，且最下面一层的结点都集中在该层最左边的连续位置上．
完美二叉树（perfect binary tree）：所有叶结点的深度均相同，且所有非叶节点的子节点数量均为 2 的二叉树称为完美二叉树．

Warning

Proper binary tree 的汉译名称不固定，且完全二叉树和满二叉树的定义在不同教材中定义不同，遇到的时候需根据上下文加以判断．

OIers 所说的「满二叉树」多指完美二叉树．

存储

只记录父结点

用一个数组 parent[N] 记录每个结点的父亲结点．

这种方式可以获得的信息较少，不便于进行自顶向下的遍历．常用于自底向上的递推问题中．

邻接表

对于无根树：为每个结点开辟一个线性列表，记录所有与之相连的结点．
1
std::vector<int> adj[N];
对于有根树：
- 方法一：若给定的是无向图，则仍可以上述形式存储．下文将介绍如何区分结点的上下关系．
- 方法二：若输入数据能够确保结点的上下关系，则可以利用这个信息．为每个结点开辟一个线性列表，记录其所有子结点；若有需要，还可在另一个数组中记录其父结点．
  1 2
  std::vector<int> children[N]; int parent[N];
  当然也可以用其他方式（如链表）替代 std::vector．

左孩子右兄弟表示法

过程

对于有根树，存在一种简单的表示方法．

首先，给每个结点的所有子结点任意确定一个顺序．

此后为每个结点记录两个值：其 第一个子结点 child[u] 和其 下一个兄弟结点 sib[u]．若没有子结点，则 child[u] 为空；若该结点是其父结点的最后一个子结点，则 sib[u] 为空．

实现

遍历一个结点的所有子结点可由如下方式实现．

int v = child[u];  // 从第一个子结点开始
while (v != EMPTY_NODE) {
  // ...
  // 处理子结点 v
  // ...
  v = sib[v];  // 转至下一个子结点，即 v 的一个兄弟
}

也可简写为以下形式．

for (int v = child[u]; v != EMPTY_NODE; v = sib[v]) {
  // ...
  // 处理子结点 v
  // ...
}

二叉树

需要记录每个结点的左右子结点．

实现

int parent[N];
int lch[N], rch[N];
// -- or --
int child[N][2];

树的遍历

树上 DFS

在树上 DFS 是这样的一个过程：先访问根节点，然后分别访问根节点每个儿子的子树．

可以用来求出每个节点的深度、父亲等信息．

二叉树 DFS 遍历

先序遍历

preorder

按照 根，左，右 的顺序遍历二叉树．

实现

void preorder(BiTree* root) {
  if (root) {
    cout << root->key << " ";
    preorder(root->left);
    preorder(root->right);
  }
}

中序遍历

inorder

按照 左，根，右 的顺序遍历二叉树．

实现

void inorder(BiTree* root) {
  if (root) {
    inorder(root->left);
    cout << root->key << " ";
    inorder(root->right);
  }
}

后序遍历

postorder

按照 左，右，根 的顺序遍历二叉树．

实现

void postorder(BiTree* root) {
  if (root) {
    postorder(root->left);
    postorder(root->right);
    cout << root->key << " ";
  }
}

反推

已知中序遍历序列和另外一个序列可以求第三个序列．

reverse

前序的第一个是 root，后序的最后一个是 root．
先确定根节点，然后根据中序遍历，在根左边的为左子树，根右边的为右子树．
对于每一个子树可以看成一个全新的树，仍然遵循上面的规律．

树上 BFS

从树根开始，严格按照层次来访问节点．

BFS 过程中也可以顺便求出各个节点的深度和父亲节点．

树的层序遍历

树层序遍历是指按照从根节点到叶子节点的层次关系，一层一层的横向遍历各个节点．根据 BFS 的定义可以知道，BFS 所得到的遍历顺序就是一种层序遍历．但层序遍历要求将不同的层次区分开来，所以其结果通常以二维数组的形式表示．

例如，下图的树的层序遍历的结果是 [[1], [2, 3, 4], [5, 6]]（每一层从左向右）．

tree-basic-levelOrder

实现

vector<vector<int>> levelOrder(Node* root) {
  if (!root) {
    return {};
  }
  vector<vector<int>> res;
  queue<Node*> q;
  q.push(root);
  while (!q.empty()) {
    int currentLevelSize = q.size();  // 当前层的节点个数
    res.push_back(vector<int>());
    for (int i = 0; i < currentLevelSize; ++i) {
      Node* cur = q.front();
      q.pop();
      res.back().push_back(cur->val);
      for (Node* child : cur->children) {  // 把子节点都加入
        q.push(child);
      }
    }
  }
  return res;
}

二叉树 Morris 遍历

二叉树遍历的核心问题是，当遍历当前节点的子节点后，如何返回当前节点并继续遍历．遍历二叉树的递归方法和非递归方法都使用了栈结构，记录返回路径，来实现从下层到上层的移动．其空间复杂度最好时为 $O (\log n)$ ，最坏时为 $O (n)$ （二叉树呈线性）．

Morris 遍历的实质是避免使用栈，利用底层节点空闲的 right 指针指回上层的某个节点，从而完成下层到上层的移动．

Morris 遍历的过程

假设来到当前节点 cur，开始时来到根节点位置．

如果 cur 为空时遍历停止，否则进行以下过程．
如果 cur 没有左子树，cur 向右移动（cur = cur->right）．
如果 cur 有左子树，找到左子树上最右的节点，记为 mostRight．
- 如果 mostRight 的 right 指针指向空，让其指向 cur，然后 cur 向左移动（cur = cur->left）．
- 如果 mostRight 的 right 指针指向 cur，将其修改为 null，然后 cur 向右移动（cur = cur->right）．

例如，cur 从节点 1 开始访问．

tree-basic-morris-1

cur 第一次访问节点 2 时，找到左子树上最右的节点 4，将 4 的 right 指针指向 cur（节点 2)．

tree-basic-morris-2

cur 通过 4 的 right 指针返回上层，第二次访问节点 2 时，找到左子树上最右节点 4，将 4 的 right 指针修改为 null，然后继续访问右子树．之后的过程省略．

tree-basic-morris-1

整棵树的访问顺序是 1242513637．可以发现有左子树的节点访问两次，没有左子树的节点只访问一次．

实现

void morris(TreeNode* root) {
  TreeNode* cur = root;
  while (cur) {
    if (!cur->left) {
      // 如果当前节点没有左子节点，则输出当前节点的值并进入右子树
      std::cout << cur->val << " ";
      cur = cur->right;
      continue;
    }
    // 找到当前节点的左子树的最右节点
    TreeNode* mostRight = cur->left;
    while (mostRight->right && mostRight->right != cur) {
      mostRight = mostRight->right;
    }
    if (!mostRight->right) {
      // 如果最右节点的right指针为空，将其指向当前节点，并进入左子树
      mostRight->right = cur;
      cur = cur->left;
    } else {
      // 如果最右节点的right指针指向当前节点，说明左子树已经遍历完毕，输出当前节点的值并进入右子树
      mostRight->right = nullptr;
      std::cout << cur->val << " ";
      cur = cur->right;
    }
  }
}

无根树

过程

树的遍历一般为深度优先遍历，这个过程中最需要注意的是避免重复访问结点．

由于树是无环图，因此只需记录当前结点是由哪个结点访问而来，此后进入除该结点外的所有相邻结点，即可避免重复访问．

实现

void dfs(int u, int from) {
  // 递归进入除了 from 之外的所有子结点
  // 对于出发结点，from 为空，故会访问所有相邻结点，这与期望一致
  for (int v : adj[u])
    if (v != from) {
      dfs(v, u);
    }
}

// 开始遍历时
int EMPTY_NODE = -1;  // 一个不存在的编号
int root = 0;         // 任取一个结点作为出发点
dfs(root, EMPTY_NODE);

有根树

对于有根树，需要区分结点的上下关系．

考察上面的遍历过程，若从根开始遍历，则访问到一个结点时 from 的值，就是其父结点的编号．

通过这个方式，可以对于无向的输入求出所有结点的父结点，以及子结点列表．

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