数据结构 | 树的存储结构

转载自 : 树的三种存储结构 - CSDN博客

定义

树(Tree)是n(n>=0)个结点的有限集。n=0时称为空树。

在任意一棵非空树中:

1. 有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点;
2. 当n>1时，其余结点可分为m(m>O)个互不相交的有限集$T_1,T2,…,T_m$，其中每一个集合本身又是一棵树，并且称为根的子树(SubTree)，如图6-2-1所示。

对于树的定义还需要强调两点:

1. n>0时根结点是唯一的，不可能存在多个根结点，别和现实中的大树混在一起，现实中的树有很多根须，那是真实的树，数据结构中的树是只能有一个根结点。
2. m>0时，子树的个数没有限制，但它们一定是互不相交的。像图6-2-3中的两个结构就不符合树的定义，因为它们都有相交的子树。

1. 结点分类：

树的结点包含一个数据元素及若干指向其子树的分支。 结点拥有的子树数称为结点的度(Degree)。 度为0的结点称为叶结点(Leaf)或终端结点;度不为0的结点称为非终端结点或分支结点。 除根结点之外，分支结点也称为内部结点。树的度是树内各结点的度的最大值。 如图6-2-4所示，因为这棵树结点的度的最大值是结点D的度，为3，所以树的度也为3。

2. 结点间关系:

结点的子树的根称为该结点的子节点，相应地，该结点称为孩子的双亲节点。 恩，为什么不是父或母，叫双亲呢?对于结点来说其父母同体，唯一的一个，所以只能把它称为双亲了。 同一个双亲的子节点成为兄弟节点。 结点的祖先是从根到该结点所经分支上的所有结点。 所以对于H来说，D、B、A都是它的祖先。 反之，以某结点为根的子树中的任一结点都称为该结点的子孙。B的子孙有D、G、H、I，如图6-2-5所示。

3. 树的其他相关概念

1. 深度： 结点的层次(Level)从根开始定义起，根为第一层，根的孩子为第二层。若某结点在第l层，则其子树的根就在第1+1层。其双亲在同一层的结点直为堂兄弟。显然图6-2-6中的D、E、F是堂兄弟，而G、H、I、J也是。

树中结点的最大层次称为树的深度(Dep th)，当前树的深度为4。

1. 有序树与无序树:

如果将树中结点的各子树看成从左至右是有次序的，不能互换的，则称该树为有序树，否则称为无序树。

对比线性表与树的结构，它们有很大的不同，如图6-2-7所示:

树的存储结构:

树中某个结点的孩子可以有多个，这就意味着，无论按何种顺序将树中所有结点存储到数组中，结点的存储位置都无法直接反映逻辑关系，你想想看，数据元素挨个的存储，谁是谁的双亲，谁是谁的孩子呢?简单的顺序存储结构是不能满足树的实现要求的。

不过充分利用顺序存储和链式存储结构的特点，完全可以实现对树的存储结构的表示。我们这里要介绍三种不同的表示法:双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法。

1. 双亲表示法:

我们假设以一组连续空间存储树的结点，同时在每个结点中，附设一个指示器指示其双亲结点到链表中的位置。也就是说，每个结点除了知道自己是谁以外，还知道它的双亲在哪里。它的结点结构为表6-4-1所示。

其中data是数据域，存储结点的数据信息。而parent是指针域，存储该结点的双亲在数组中的下标。

由于根结点是没有双亲的，所以我们约定根结点的位置域设置为-1，这也就意味着，我们所有的结点都存有它双亲的位置。如图6-4-1中的树结构和表6-4-2中的树双亲表示所示。

这样的存储结构，我们可以根据结点的parent指针很容易找到它的双亲结点，所用的时间复杂度为O(1)，直到parent为-1时，表示找到了树结点的根。可如果我们要知道结点的孩子是什么，对不起，请遍历整个结构才行。

这真是麻烦，能不能改进一下呢?

当然可以。我们增加一个结点最左边孩子的域，不妨叫它长子域，这样就可以很容易得到结点的孩子。如果没有孩子的结点，这个长子域就设置为-1，如表6-4-3所示。（表中下标为0的firstchild应该为1）

对于有0个或1个孩子结点来说，这样的结构是解决了要找结点孩子的问题了。甚至是有2个孩子，知道了长子是谁，另一个当然就是次子了。

另外一个问题场景，我们很关注各兄弟之间的关系，双亲表示法无法体现这样的关系，那我们怎么办?嗯，可以增加一个右兄弟域来体现兄弟关系，也就是说，每一个结点如果它存在右兄弟，则记录下右兄弟的下标。同样的，如果右兄弟不存在，则赋值为-1 ，如表6-4-4所示。

但如果结点的孩子很多，超过了2个。我们又关注结点的双亲、又关注结点的孩子、还关注结点的兄弟，而且对时间遍历要求还比较高，那么我们还可以把此结构扩展为有双亲域、长子域、再有右兄弟域。存储结构的设计是一个非常灵活的过程。一个存储结构设计得是否合理，取决于基于该存储结构的运算是否适合、是否方便，时间复杂度好不好等。注意也不是越多越好，有需要时再设计相应的结构。

2. 孩子表示法:

换一种完全不同的考虑方法. 由于树中每个结点可能有多棵子树，可以考虑用多重链表，即每个结点有多个指针域，其中每个指针指向一棵子树的根结点，我们把这种方法叫做多重链表表示法。

不过，树的每个结点的度，也就是它的孩子个数是不同的。所以可以设计两种方案来解决。

方案一 ：

一种是指针域的个数就等于树的度，复习一下，树的度是树各个结点度的最大值。其结构如表6-4-5所示。

其中data是数据域。childl到childd是指针域，用来指向该结点的孩子结点。

对于图6-4-1的树来说，树的度是3，所以我们的指针域的个数是3，这种方法实现如图6-4-2所示。

这种方法对于树中各结点的度相差很大时，显然是很浪费空间的，因为有很多的结点，它的指针域都是空的。不过如果树的各结点度相差很小时，那就意味着开辟的空间被充分利用了，这时存储结构的缺点反而变成了优点。

既然很多指针域都可能为空，为什么不按需分配空间呢。于是我们有了第二种方案。

方案二 ：

第二种方案每个结点指针域的个数等于该结点的度，我们专门取一个位置来存储结点指针域的个数，其结构如表6-4-6所示。

其中data为数据域，degree为度域，也就是存储该结点的孩子结点的个数，child1到childd为指针域，指向该结点的各个孩子的结点。

对于图6-4-2的树来说，这种方法实现如图6-4-3所示。

这种方法克服了浪费空间的缺点，对空间利用率是很高了，但是由于各个结点的链表是不相同的结构，加上要维护结点的度的数值，在运算上就会带来时间上的损耗。

3. 双亲孩子表示法:

具体方法是：

把每个结点的孩子结点排列起来，以单链表作存储结构，则n个结点有n个孩子链表，如果是叶子结点则此单链表为空。 然后n个头指针又组成一个线性表，采用顺序存储结构，存放进一个一维数组中，如图6-4-4所示

为此，设计两种结点结构，一个是孩子链表的孩子结点，如表6-4-7所示。

其中child是数据域，用来存储某个结点在表头数组中的下标。next是指针域，用来存储指向某结点的下一个孩子结点的指针。

另一个是表头数组的表头结点，如表6-4-8所示。

其中data是数据域，存储某结点的数据信息。firstchild是头指针域，存储该结点的孩子链表的头指针。

这样的结构对于我们要查找某个结点的某个孩子，或者找某个结点的兄弟，只需要查找这个结点的孩子单链表即可。对于遍历整棵树也是很方便的，对头结点的数组循环即可。

但是，这也存在着问题，我如何知道某个结点的双亲是谁呢?比较麻烦，需要整棵树遍历才行，难道就不可以把双亲表示法和孩子表示法综合一下吗?当然是可以。如图6-4-5所示。

我们把这种方法称为双亲孩子表示法，应该算是孩子表示法的改进。

3. 孩子兄弟表示法:

刚才我们分别从双亲的角度和从孩子的角度研究树的存储结构，如果我们从树结点的兄弟的角度又会如何呢?

当然，对于树这样的层级结构来说，只研究结点的兄弟是不行的，我们观察后发现，任意一棵树，它的结点的第一个孩子如果存在就是唯一的，它的右兄弟如果存在也是唯一的。

因此，我们设置两个指针，分别指向该结点的第一个孩子和此结点的右兄弟。结点结构如表6-4-9所示。

其中data是数据域，firstchild为指针域，存储该结点的第一个孩子结点的存储地址，rightsib是指针域，存储该结点的右兄弟结点的存储地址。

对于图6-4-1的树来说，这种方法实现的示意图如图6-4-6所示。

这种表示法，给查找某个结点的某个孩子带来了方便，只需要通过firstchild找到此结点的长子，然后再通过长子结点的rightsib找到它的二弟，接着一直下去，直到找到具体的孩子。

当然，如果想找某个结点的双亲，这个表示法也是有做陷的，那怎么办呢?

对，如果真的有必要，完全可以再增加一个parent指针域来解决快速查找双亲的问题，这里就不再细谈了。

其实这个表示法的最大好处是它把一棵复杂的树变成了一棵二叉树。我们把图6-4-6变变形就成了图6-4-7这个样子。

这样就可以充分利用二叉树的特性和算法来处理这棵树了。