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数据结构 | 深度解析二叉树的基本原理

ds 2025/9/1 20:39:47

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文章专栏-数据结构

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二叉树是计算机科学中最基础也最常用的数据结构之一，它不仅是理解更复杂树结构（如 AVL 树、红黑树）的基础，也广泛应用于表达式解析、 Huffman 编码、数据库索引等领域。本文将从二叉树的基本概念出发，深入探讨其存储结构、核心操作及实际应用，并通过 C 语言代码示例帮助读者掌握这一重要数据结构。

二叉树的基本概念

二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树状结构，这两个子节点分别被称为左孩子（left child）和右孩子（right child）。根据节点的分布情况，二叉树可以分为以下几种特殊类型：

  • 满二叉树：除叶子节点外，每个节点都有两个子节点，且所有叶子节点都在同一层
  • 完全二叉树：除最后一层外，其余层都是满的，且最后一层的节点都靠左排列
  • 平衡二叉树：左右两个子树的高度差不超过 1 的二叉搜索树

二叉树具有一个重要性质：在非空二叉树中，第 i 层最多有 2^(i-1) 个节点；深度为 k 的二叉树最多有 2^k-1 个节点。

二叉树的存储结构

在 C 语言中，二叉树通常有两种存储方式：顺序存储和链式存储。

顺序存储

顺序存储适用于完全二叉树，使用数组来存储节点，通过索引计算节点间的关系：

  • 若父节点索引为 i，则左孩子索引为 2i+1，右孩子索引为 2i+2
  • 若孩子节点索引为 i，则父节点索引为 (i-1)/2（整数除法）
// 顺序存储二叉树示例
#define MAX_SIZE 100
typedef char BTDataType;
BTDataType array[MAX_SIZE];
int size; // 实际节点数量

顺序存储的优点是访问速度快，但对于非完全二叉树会浪费存储空间。

链式存储

链式存储是二叉树最常用的存储方式，通过指针建立节点间的联系：

// 二叉树节点结构定义
typedef char BTDataType;
typedef struct BinaryTreeNode {BTDataType data;                  // 节点数据struct BinaryTreeNode* left;      // 左孩子指针struct BinaryTreeNode* right;     // 右孩子指针
} BTNode;

链式存储的优点是空间利用率高，适合各种类型的二叉树，也是我们接下来实现的重点。

二叉树的基本操作

1. 创建节点

创建新节点是所有操作的基础，需要为节点分配内存并初始化：

// 创建新节点
BTNode* BuyBTNode(BTDataType x) {BTNode* node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));if (node == NULL) {printf("malloc failed\n");exit(-1);}node->data = x;node->left = NULL;node->right = NULL;return node;
}

2. 构建二叉树

手动构建一个简单的二叉树用于演示：

// 构建示例二叉树
BTNode* CreateBinaryTree() {BTNode* nodeA = BuyBTNode('A');BTNode* nodeB = BuyBTNode('B');BTNode* nodeC = BuyBTNode('C');BTNode* nodeD = BuyBTNode('D');BTNode* nodeE = BuyBTNode('E');BTNode* nodeF = BuyBTNode('F');nodeA->left = nodeB;nodeA->right = nodeC;nodeB->left = nodeD;nodeB->right = nodeE;nodeC->left = nodeF;return nodeA;
}

构建的二叉树结构如下：

      A/ \B   C/ \ /D  E F

3. 遍历操作

遍历是二叉树最核心的操作，分为深度优先遍历和广度优先遍历两大类。

深度优先遍历

深度优先遍历又分为三种方式，区别在于访问根节点的时机：

// 前序遍历：根 -> 左 -> 右
void PreOrder(BTNode* root) {if (root == NULL) {printf("NULL ");return;}printf("%c ", root->data);PreOrder(root->left);PreOrder(root->right);
}// 中序遍历：左 -> 根 -> 右
void InOrder(BTNode* root) {if (root == NULL) {printf("NULL ");return;}InOrder(root->left);printf("%c ", root->data);InOrder(root->right);
}// 后序遍历：左 -> 右 -> 根
void PostOrder(BTNode* root) {if (root == NULL) {printf("NULL ");return;}PostOrder(root->left);PostOrder(root->right);printf("%c ", root->data);
}

对于前面构建的二叉树，三种遍历结果分别为：

  • 前序：A B D NULL NULL E NULL NULL C F NULL NULL NULL
  • 中序：NULL D NULL B NULL E NULL A NULL F NULL C NULL
  • 后序：NULL NULL D NULL NULL E B NULL NULL F NULL NULL C A
广度优先遍历（层序遍历）

层序遍历需要借助队列实现，按层次从左到右访问节点：

// 层序遍历
void LevelOrder(BTNode* root) {if (root == NULL)return;// 使用队列存储节点Queue q;QueueInit(&q);QueuePush(&q, root);while (!QueueEmpty(&q)) {BTNode* front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);printf("%c ", front->data);// 左孩子入队if (front->left)QueuePush(&q, front->left);// 右孩子入队if (front->right)QueuePush(&q, front->right);}QueueDestroy(&q);
}

上述二叉树的层序遍历结果为：A B C D E F

4. 二叉树的其他常用操作

// 计算二叉树节点个数
int BinaryTreeSize(BTNode* root) {return root == NULL ? 0 : 1 + BinaryTreeSize(root->left) + BinaryTreeSize(root->right);
}// 计算叶子节点个数
int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root) {if (root == NULL)return 0;// 叶子节点：左右孩子都为空if (root->left == NULL && root->right == NULL)return 1;return BinaryTreeLeafSize(root->left) + BinaryTreeLeafSize(root->right);
}// 计算二叉树的高度
int BinaryTreeHeight(BTNode* root) {if (root == NULL)return 0;int leftHeight = BinaryTreeHeight(root->left);int rightHeight = BinaryTreeHeight(root->right);return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;
}// 查找值为x的节点
BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x) {if (root == NULL)return NULL;if (root->data == x)return root;// 先在左子树查找BTNode* leftRet = BinaryTreeFind(root->left, x);if (leftRet != NULL)return leftRet;// 再在右子树查找BTNode* rightRet = BinaryTreeFind(root->right, x);if (rightRet != NULL)return rightRet;return NULL;
}// 销毁二叉树
void BinaryTreeDestroy(BTNode** root) {if (*root == NULL)return;// 后序遍历销毁：先销毁孩子节点，再销毁根节点BinaryTreeDestroy(&(*root)->left);BinaryTreeDestroy(&(*root)->right);free(*root);*root = NULL;
}

二叉树的应用场景

二叉树作为基础数据结构，有许多重要变种和应用：

  1. 二叉搜索树（BST）：左子树所有节点值小于根节点，右子树所有节点值大于根节点，支持 O (log n) 的插入、删除和查找操作。
  2. 表达式树：用于解析数学表达式，叶子节点是操作数，内部节点是运算符。
  3. Huffman 树：一种带权路径长度最短的二叉树，用于数据压缩算法。
  4. 线索二叉树：通过将空指针指向遍历序列中的前驱或后继节点，提高遍历效率。
  5. 平衡二叉树：如 AVL 树和红黑树，通过自平衡机制保持 O (log n) 的操作复杂度。

完整示例代码

下面是包含队列实现和二叉树所有操作的完整代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <assert.h>// 二叉树节点结构定义
typedef char BTDataType;
typedef struct BinaryTreeNode {BTDataType data;struct BinaryTreeNode* left;struct BinaryTreeNode* right;
} BTNode;// 队列结构定义（用于层序遍历）
typedef BTNode* QDataType;
typedef struct QueueNode {QDataType data;struct QueueNode* next;
} QNode;typedef struct Queue {QNode* head;QNode* tail;
} Queue;// 队列操作函数声明
void QueueInit(Queue* q);
void QueueDestroy(Queue* q);
void QueuePush(Queue* q, QDataType x);
void QueuePop(Queue* q);
QDataType QueueFront(Queue* q);
int QueueEmpty(Queue* q);// 队列操作实现
void QueueInit(Queue* q) {assert(q);q->head = q->tail = NULL;
}void QueueDestroy(Queue* q) {assert(q);QNode* cur = q->head;while (cur) {QNode* next = cur->next;free(cur);cur = next;}q->head = q->tail = NULL;
}void QueuePush(Queue* q, QDataType x) {assert(q);QNode* newNode = (QNode*)malloc(sizeof(QNode));if (newNode == NULL) {printf("malloc failed\n");exit(-1);}newNode->data = x;newNode->next = NULL;if (q->tail == NULL) {q->head = q->tail = newNode;} else {q->tail->next = newNode;q->tail = newNode;}
}void QueuePop(Queue* q) {assert(q);assert(!QueueEmpty(q));QNode* next = q->head->next;free(q->head);q->head = next;// 如果队列变空，tail也置空if (q->head == NULL) {q->tail = NULL;}
}QDataType QueueFront(Queue* q) {assert(q);assert(!QueueEmpty(q));return q->head->data;
}int QueueEmpty(Queue* q) {assert(q);return q->head == NULL;
}// 二叉树操作函数
BTNode* BuyBTNode(BTDataType x) {BTNode* node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));if (node == NULL) {printf("malloc failed\n");exit(-1);}node->data = x;node->left = NULL;node->right = NULL;return node;
}BTNode* CreateBinaryTree() {BTNode* nodeA = BuyBTNode('A');BTNode* nodeB = BuyBTNode('B');BTNode* nodeC = BuyBTNode('C');BTNode* nodeD = BuyBTNode('D');BTNode* nodeE = BuyBTNode('E');BTNode* nodeF = BuyBTNode('F');nodeA->left = nodeB;nodeA->right = nodeC;nodeB->left = nodeD;nodeB->right = nodeE;nodeC->left = nodeF;return nodeA;
}void PreOrder(BTNode* root) {if (root == NULL) {printf("NULL ");return;}printf("%c ", root->data);PreOrder(root->left);PreOrder(root->right);
}void InOrder(BTNode* root) {if (root == NULL) {printf("NULL ");return;}InOrder(root->left);printf("%c ", root->data);InOrder(root->right);
}void PostOrder(BTNode* root) {if (root == NULL) {printf("NULL ");return;}PostOrder(root->left);PostOrder(root->right);printf("%c ", root->data);
}void LevelOrder(BTNode* root) {if (root == NULL)return;Queue q;QueueInit(&q);QueuePush(&q, root);while (!QueueEmpty(&q)) {BTNode* front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);printf("%c ", front->data);if (front->left)QueuePush(&q, front->left);if (front->right)QueuePush(&q, front->right);}QueueDestroy(&q);
}int BinaryTreeSize(BTNode* root) {return root == NULL ? 0 : 1 + BinaryTreeSize(root->left) + BinaryTreeSize(root->right);
}int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root) {if (root == NULL)return 0;if (root->left == NULL && root->right == NULL)return 1;return BinaryTreeLeafSize(root->left) + BinaryTreeLeafSize(root->right);
}int BinaryTreeHeight(BTNode* root) {if (root == NULL)return 0;int leftHeight = BinaryTreeHeight(root->left);int rightHeight = BinaryTreeHeight(root->right);return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;
}BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x) {if (root == NULL)return NULL;if (root->data == x)return root;BTNode* leftRet = BinaryTreeFind(root->left, x);if (leftRet != NULL)return leftRet;BTNode* rightRet = BinaryTreeFind(root->right, x);if (rightRet != NULL)return rightRet;return NULL;
}void BinaryTreeDestroy(BTNode** root) {if (*root == NULL)return;BinaryTreeDestroy(&(*root)->left);BinaryTreeDestroy(&(*root)->right);free(*root);*root = NULL;
}// 测试函数
int main() {BTNode* root = CreateBinaryTree();printf("前序遍历: ");PreOrder(root);printf("\n");printf("中序遍历: ");InOrder(root);printf("\n");printf("后序遍历: ");PostOrder(root);printf("\n");printf("层序遍历: ");LevelOrder(root);printf("\n");printf("节点总数: %d\n", BinaryTreeSize(root));printf("叶子节点数: %d\n", BinaryTreeLeafSize(root));printf("树的高度: %d\n", BinaryTreeHeight(root));BTDataType findVal = 'E';BTNode* found = BinaryTreeFind(root, findVal);if (found)printf("找到节点: %c\n", found->data);elseprintf("未找到节点: %c\n", findVal);// 销毁二叉树BinaryTreeDestroy(&root);assert(root == NULL);printf("二叉树已销毁\n");return 0;
}

总结

二叉树作为一种灵活的数据结构，其核心价值在于它的递归特性和高效的遍历方式。本文从基本概念出发，详细介绍了二叉树的存储结构和常用操作，并通过完整的 C 语言代码实现了这些功能。

掌握二叉树不仅有助于理解更复杂的数据结构，也能培养递归思维和问题分解能力。在实际开发中，二叉树及其变种（如二叉搜索树、平衡二叉树）在处理动态数据集合时表现出色，能够提供高效的插入、删除和查询操作。

学习二叉树的关键在于理解其递归性质，大部分二叉树操作都可以通过递归优雅地实现。同时，熟练掌握四种遍历方式（前序、中序、后序、层序）对于解决二叉树相关问题至关重要。

http://www.xdnf.cn/news/19367.html

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