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7.1   二叉树

「二叉树 binary tree」是一种非线性数据结构，代表着祖先与后代之间的派生关系，体现着“一分为二”的分治逻辑。与链表类似，二叉树的基本单元是节点，每个节点包含：值、左子节点引用、右子节点引用。

/* 二叉树节点类 */
class TreeNode {
    int val;         // 节点值
    TreeNode left;   // 左子节点引用
    TreeNode right;  // 右子节点引用
    TreeNode(int x) { val = x; }
}

/* 二叉树节点结构体 */
struct TreeNode {
    int val;          // 节点值
    TreeNode *left;   // 左子节点指针
    TreeNode *right;  // 右子节点指针
    TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
};

class TreeNode:
    """二叉树节点类"""
    def __init__(self, val: int):
        self.val: int = val                   # 节点值
        self.left: Optional[TreeNode] = None  # 左子节点引用
        self.right: Optional[TreeNode] = None # 右子节点引用

/* 二叉树节点结构体 */
type TreeNode struct {
    Val   int
    Left  *TreeNode
    Right *TreeNode
}
/* 节点初始化方法 */
func NewTreeNode(v int) *TreeNode {
    return &TreeNode{
        Left:  nil, // 左子节点指针
        Right: nil, // 右子节点指针
        Val:   v,   // 节点值
    }
}

/* 二叉树节点类 */
function TreeNode(val, left, right) {
    this.val = (val === undefined ? 0 : val); // 节点值
    this.left = (left === undefined ? null : left); // 左子节点引用
    this.right = (right === undefined ? null : right); // 右子节点引用
}

/* 二叉树节点类 */
class TreeNode {
    val: number;
    left: TreeNode | null;
    right: TreeNode | null;

    constructor(val?: number, left?: TreeNode | null, right?: TreeNode | null) {
        this.val = val === undefined ? 0 : val; // 节点值
        this.left = left === undefined ? null : left; // 左子节点引用
        this.right = right === undefined ? null : right; // 右子节点引用
    }
}

/* 二叉树节点结构体 */
struct TreeNode {
    int val;                // 节点值
    int height;             // 节点高度
    struct TreeNode *left;  // 左子节点指针
    struct TreeNode *right; // 右子节点指针
};

typedef struct TreeNode TreeNode;

/* 构造函数 */
TreeNode *newTreeNode(int val) {
    TreeNode *node;

    node = (TreeNode *)malloc(sizeof(TreeNode));
    node->val = val;
    node->height = 0;
    node->left = NULL;
    node->right = NULL;
    return node;
}

/* 二叉树节点类 */
class TreeNode {
    int val;          // 节点值
    TreeNode? left;   // 左子节点引用
    TreeNode? right;  // 右子节点引用
    TreeNode(int x) { val = x; }
}

/* 二叉树节点类 */
class TreeNode {
    var val: Int // 节点值
    var left: TreeNode? // 左子节点引用
    var right: TreeNode? // 右子节点引用

    init(x: Int) {
        val = x
    }
}



/* 二叉树节点类 */
class TreeNode {
  int val;         // 节点值
  TreeNode? left;  // 左子节点引用
  TreeNode? right; // 右子节点引用
  TreeNode(this.val, [this.left, this.right]);
}

每个节点都有两个引用（指针），分别指向「左子节点 left-child node」和「右子节点 right-child node」，该节点被称为这两个子节点的「父节点 parent node」。当给定一个二叉树的节点时，我们将该节点的左子节点及其以下节点形成的树称为该节点的「左子树 left subtree」，同理可得「右子树 right subtree」。

在二叉树中，除叶节点外，其他所有节点都包含子节点和非空子树。如图 7-1 所示，如果将“节点 2”视为父节点，则其左子节点和右子节点分别是“节点 4”和“节点 5”，左子树是“节点 4 及其以下节点形成的树”，右子树是“节点 5 及其以下节点形成的树”。

父节点、子节点、子树

图 7-1   父节点、子节点、子树

7.1.1   二叉树常见术语

二叉树的常用术语如图 7-2 所示。

  • 「根节点 root node」：位于二叉树顶层的节点，没有父节点。
  • 「叶节点 leaf node」：没有子节点的节点，其两个指针均指向 \(\text{None}\) 。
  • 「边 edge」：连接两个节点的线段，即节点引用（指针）。
  • 节点所在的「层 level」：从顶至底递增，根节点所在层为 1 。
  • 节点的「度 degree」：节点的子节点的数量。在二叉树中，度的取值范围是 0、1、2 。
  • 二叉树的「高度 height」：从根节点到最远叶节点所经过的边的数量。
  • 节点的「深度 depth」：从根节点到该节点所经过的边的数量。
  • 节点的「高度 height」：从最远叶节点到该节点所经过的边的数量。

二叉树的常用术语

图 7-2   二叉树的常用术语

高度与深度的定义

请注意，我们通常将“高度”和“深度”定义为“走过边的数量”，但有些题目或教材可能会将其定义为“走过节点的数量”。在这种情况下，高度和深度都需要加 1 。

7.1.2   二叉树基本操作

1.   初始化二叉树

与链表类似，首先初始化节点，然后构建引用（指针）。

binary_tree.java
// 初始化节点
TreeNode n1 = new TreeNode(1);
TreeNode n2 = new TreeNode(2);
TreeNode n3 = new TreeNode(3);
TreeNode n4 = new TreeNode(4);
TreeNode n5 = new TreeNode(5);
// 构建引用指向（即指针）
n1.left = n2;
n1.right = n3;
n2.left = n4;
n2.right = n5;
binary_tree.cpp
/* 初始化二叉树 */
// 初始化节点
TreeNode* n1 = new TreeNode(1);
TreeNode* n2 = new TreeNode(2);
TreeNode* n3 = new TreeNode(3);
TreeNode* n4 = new TreeNode(4);
TreeNode* n5 = new TreeNode(5);
// 构建引用指向（即指针）
n1->left = n2;
n1->right = n3;
n2->left = n4;
n2->right = n5;
binary_tree.py
# 初始化二叉树
# 初始化节点
n1 = TreeNode(val=1)
n2 = TreeNode(val=2)
n3 = TreeNode(val=3)
n4 = TreeNode(val=4)
n5 = TreeNode(val=5)
# 构建引用指向（即指针）
n1.left = n2
n1.right = n3
n2.left = n4
n2.right = n5
binary_tree.go
/* 初始化二叉树 */
// 初始化节点
n1 := NewTreeNode(1)
n2 := NewTreeNode(2)
n3 := NewTreeNode(3)
n4 := NewTreeNode(4)
n5 := NewTreeNode(5)
// 构建引用指向（即指针）
n1.Left = n2
n1.Right = n3
n2.Left = n4
n2.Right = n5
binary_tree.js
/* 初始化二叉树 */
// 初始化节点
let n1 = new TreeNode(1),
    n2 = new TreeNode(2),
    n3 = new TreeNode(3),
    n4 = new TreeNode(4),
    n5 = new TreeNode(5);
// 构建引用指向（即指针）
n1.left = n2;
n1.right = n3;
n2.left = n4;
n2.right = n5;
binary_tree.ts
/* 初始化二叉树 */
// 初始化节点
let n1 = new TreeNode(1),
    n2 = new TreeNode(2),
    n3 = new TreeNode(3),
    n4 = new TreeNode(4),
    n5 = new TreeNode(5);
// 构建引用指向（即指针）
n1.left = n2;
n1.right = n3;
n2.left = n4;
n2.right = n5;
binary_tree.c
/* 初始化二叉树 */
// 初始化节点
TreeNode *n1 = newTreeNode(1);
TreeNode *n2 = newTreeNode(2);
TreeNode *n3 = newTreeNode(3);
TreeNode *n4 = newTreeNode(4);
TreeNode *n5 = newTreeNode(5);
// 构建引用指向（即指针）
n1->left = n2;
n1->right = n3;
n2->left = n4;
n2->right = n5;
binary_tree.cs
/* 初始化二叉树 */
// 初始化节点
TreeNode n1 = new TreeNode(1);
TreeNode n2 = new TreeNode(2);
TreeNode n3 = new TreeNode(3);
TreeNode n4 = new TreeNode(4);
TreeNode n5 = new TreeNode(5);
// 构建引用指向（即指针）
n1.left = n2;
n1.right = n3;
n2.left = n4;
n2.right = n5;
binary_tree.swift
// 初始化节点
let n1 = TreeNode(x: 1)
let n2 = TreeNode(x: 2)
let n3 = TreeNode(x: 3)
let n4 = TreeNode(x: 4)
let n5 = TreeNode(x: 5)
// 构建引用指向（即指针）
n1.left = n2
n1.right = n3
n2.left = n4
n2.right = n5
binary_tree.zig
binary_tree.dart
/* 初始化二叉树 */
// 初始化节点
TreeNode n1 = new TreeNode(1);
TreeNode n2 = new TreeNode(2);
TreeNode n3 = new TreeNode(3);
TreeNode n4 = new TreeNode(4);
TreeNode n5 = new TreeNode(5);
// 构建引用指向（即指针）
n1.left = n2;
n1.right = n3;
n2.left = n4;
n2.right = n5;
binary_tree.rs

2.   插入与删除节点

与链表类似，在二叉树中插入与删除节点可以通过修改指针来实现。图 7-3 给出了一个示例。

在二叉树中插入与删除节点

图 7-3   在二叉树中插入与删除节点

binary_tree.java
TreeNode P = new TreeNode(0);
// 在 n1 -> n2 中间插入节点 P
n1.left = P;
P.left = n2;
// 删除节点 P
n1.left = n2;
binary_tree.cpp
/* 插入与删除节点 */
TreeNode* P = new TreeNode(0);
// 在 n1 -> n2 中间插入节点 P
n1->left = P;
P->left = n2;
// 删除节点 P
n1->left = n2;
binary_tree.py
# 插入与删除节点
p = TreeNode(0)
# 在 n1 -> n2 中间插入节点 P
n1.left = p
p.left = n2
# 删除节点 P
n1.left = n2
binary_tree.go
/* 插入与删除节点 */
// 在 n1 -> n2 中间插入节点 P
p := NewTreeNode(0)
n1.Left = p
p.Left = n2
// 删除节点 P
n1.Left = n2
binary_tree.js
/* 插入与删除节点 */
let P = new TreeNode(0);
// 在 n1 -> n2 中间插入节点 P
n1.left = P;
P.left = n2;
// 删除节点 P
n1.left = n2;
binary_tree.ts
/* 插入与删除节点 */
const P = new TreeNode(0);
// 在 n1 -> n2 中间插入节点 P
n1.left = P;
P.left = n2;
// 删除节点 P
n1.left = n2;
binary_tree.c
/* 插入与删除节点 */
TreeNode *P = newTreeNode(0);
// 在 n1 -> n2 中间插入节点 P
n1->left = P;
P->left = n2;
// 删除节点 P
n1->left = n2;
binary_tree.cs
/* 插入与删除节点 */
TreeNode P = new TreeNode(0);
// 在 n1 -> n2 中间插入节点 P
n1.left = P;
P.left = n2;
// 删除节点 P
n1.left = n2;
binary_tree.swift
let P = TreeNode(x: 0)
// 在 n1 -> n2 中间插入节点 P
n1.left = P
P.left = n2
// 删除节点 P
n1.left = n2
binary_tree.zig
binary_tree.dart
/* 插入与删除节点 */
TreeNode P = new TreeNode(0);
// 在 n1 -> n2 中间插入节点 P
n1.left = P;
P.left = n2;
// 删除节点 P
n1.left = n2;
binary_tree.rs

Note

需要注意的是，插入节点可能会改变二叉树的原有逻辑结构，而删除节点通常意味着删除该节点及其所有子树。因此，在二叉树中，插入与删除操作通常是由一套操作配合完成的，以实现有实际意义的操作。

7.1.3   常见二叉树类型

1.   完美二叉树

「完美二叉树 perfect binary tree」除了最底层外，其余所有层的节点都被完全填满。在完美二叉树中，叶节点的度为 \(0\) ，其余所有节点的度都为 \(2\) ；若树高度为 \(h\) ，则节点总数为 \(2^{h+1} - 1\) ，呈现标准的指数级关系，反映了自然界中常见的细胞分裂现象。

Tip

请注意，在中文社区中，完美二叉树常被称为「满二叉树」。

完美二叉树

图 7-4   完美二叉树

2.   完全二叉树

如图 7-5 所示，「完全二叉树 complete binary tree」只有最底层的节点未被填满，且最底层节点尽量靠左填充。

完全二叉树

图 7-5   完全二叉树

3.   完满二叉树

如图 7-6 所示，「完满二叉树 full binary tree」除了叶节点之外，其余所有节点都有两个子节点。

完满二叉树

图 7-6   完满二叉树

4.   平衡二叉树

如图 7-7 所示，「平衡二叉树 balanced binary tree」中任意节点的左子树和右子树的高度之差的绝对值不超过 1 。

平衡二叉树

图 7-7   平衡二叉树

7.1.4   二叉树的退化

当二叉树的每层节点都被填满时，达到“完美二叉树”；而当所有节点都偏向一侧时，二叉树退化为“链表”。

  • 完美二叉树是理想情况，可以充分发挥二叉树“分治”的优势。
  • 链表则是另一个极端，各项操作都变为线性操作，时间复杂度退化至 \(O(n)\) 。

二叉树的最佳与最差结构

图 7-8   二叉树的最佳与最差结构

如表 7-1 所示，在最佳和最差结构下，二叉树的叶节点数量、节点总数、高度等达到极大或极小值。

表 7-1   二叉树的最佳与最差情况

完美二叉树 链表
第 \(i\) 层的节点数量 \(2^{i-1}\) \(1\)
高度 \(h\) 树的叶节点数量 \(2^h\) \(1\)
高度 \(h\) 树的节点总数 \(2^{h+1} - 1\) \(h + 1\)
节点总数 \(n\) 树的高度 \(\log_2 (n+1) - 1\) \(n - 1\)

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