先前我们讲的都是“线性结构”，他的特征就是“一个节点最多有一个”前驱“和一个”后继“。那么我们今天讲的树会是怎样的呢？

我们可以对”线性结构“改造一下，变为”一个节点最多有一个"前驱“和”多个后继“。哈哈，这就是我们今天说的”树“。

一： 树

我们思维中的”树“就是一种枝繁叶茂的形象，那么数据结构中的”树“该是怎么样呢？对的，他是一种现实中倒立的树。

1：术语

其实树中有很多术语的，这个是我们学习树形结构必须掌握的。

<1> 父节点，子节点，兄弟节点

这个就比较简单了，B和C的父节点就是A，反过来说就是B和C是A的子节点。B和C就是兄弟节点。

<2> 结点的度

其实”度“就是”分支数“，比如A的分支数有两个“B和C",那么A的度为2。

<3> 树的度

看似比较莫名其妙吧，他和”结点的度“的区别就是，树的度讲究大局观，乃树中最大的结点度，其实也就是2。

<4> 叶结点，分支结点

叶结点就是既没有左孩子也没有右孩子结点，也就是结点度为0。分支节点也就是if的else的条件咯。

<5> 结点的层数

这个很简单，也就是树有几层。

<6> 有序树，无序树

有序树我们先前也用过，比如“堆”和“二叉排序树”，说明这种树是按照一定的规则进行排序的，else条件就是无序树。

<7> 森林

现实中，很多的树形成了森林，那在数据结构中，我们把上图的“A”节点砍掉，那么B，C子树合一起就是森林咯。

2: 树的表示

树这个结构的表示其实有很多种，常用的也就是“括号”表示法。

比如上面的树就可以表示为：(A(B(D),(E)),(C(F),(G)))

二： 二叉树

在我们项目开发中，很多地方都会用到树，但是多叉树的处理还是比较纠结的，所以俺们本着“大事化小，小事化了“的原则

把”多叉树“转化为”二叉树“，那么问题就简化了很多。

1： ”二叉树“和”树“有什么差异呢？

第一点: 树的度没有限制，而“二叉树”最多只能有两个，不然也就不叫二叉树了，哈哈。

第二点：树中的子树没有左右划分，很简单啊，找不到参照点，二叉树就有参照物咯。

2： 二叉树的类型

二叉树中有两种比较完美的类型，“完全二叉树”和“满二叉树”。

<1> 满二叉树

除叶子节点外，所有节点的度都为2，文章开头处的树就是这里的“满二叉树”。

<2> 完全二叉树

必须要满足两个条件就即可： 干掉最后一层，二叉树变为“满二叉树”。

最后一层的叶节点必须是“从左到右”依次排开。

我们干掉文章开头处的节点“F和”G",此时还是“完全二叉树”，但已经不是“满二叉树”了，你懂的。

3： 二叉树的性质

二叉树中有5点性质非常重要，也是俺们必须要记住的。

<1> 二叉树中，第i层的节点最多有2(i-1)个。

<2> 深度为k的二叉树最多有2k-1个节点。

<3> 二叉树中，叶子节点树为N1个，度为2的节点有N2个，那么N1=N2+1。

<4> 具有N个结点的二叉树深度为（Log2 N）+1层。

<5> N个结点的完全二叉树如何用顺序存储，对于其中的一个结点i，存在以下关系，

2*i是结点i的父结点。

i/2是结点i的左孩子。

(i/2)+1是结点i的右孩子。

4： 二叉树的顺序存储

同样的存储方式也有两种，“顺序存储”和“链式存储”。

<1> 顺序存储

说实话，树的存储用顺序结构比较少，因为从性质定理中我们都可以看出只限定为“完全二叉树”，那么如果二叉树不是

“完全二叉树”，那我们就麻烦了，必须将其转化为“完全二叉树”，将空的节点可以用“#”代替，图中也可看出，为了维护

性质定理5的要求，我们牺牲了两个”资源“的空间。

<2> 链式存储

上面也说了，顺序存储会造成资源的浪费，所以嘛，我们开发中用的比较多的还是“链式存储”，同样“链式存储”

也非常的形象，非常的合理。

一个结点存放着一个“左指针”和一个“右指针”，这就是二叉链表。

如何方便的查找到该结点的父结点，可以采用三叉链表。

5: 常用操作

一般也就是“添加结点“，“查找节点”，“计算深度”，“遍历结点”，“清空结点”

<1> 这里我们就用二叉链表来定义链式存储模型

复制代码 代码如下:

#region 二叉链表存储结构

/// <summary>

/// 二叉链表存储结构

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

public class ChainTree<T>

{

public T data;

public ChainTree<T> left;

public ChainTree<T> right;

}

#endregion

<2> 添加结点

要添加结点，我们就要找到添加结点的父结点，并且根据指示插入到父结点中指定左结点或者右结点。

复制代码 代码如下:

#region 将指定节点插入到二叉树中

/// <summary>

/// 将指定节点插入到二叉树中

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

/// <param name="node"></param>

/// <param name="direction">插入做左是右</param>

/// <returns></returns>

public ChainTree<T> BinTreeAddNode<T>(ChainTree<T> tree, ChainTree<T> node, T data, Direction direction)

{

if (tree == null)

return null;

if (tree.data.Equals(data))

{

switch (direction)

{

case Direction.Left:

if (tree.left != null)

throw new Exception("树的左节点不为空，不能插入");

else

tree.left = node;

break;

case Direction.Right:

if (tree.right != null)

throw new Exception("树的右节点不为空，不能插入");

else

tree.right = node;

break;

}

}

BinTreeAddNode(tree.left, node, data, direction);

BinTreeAddNode(tree.right, node, data, direction);

return tree;

}

#endregion

<3> 查找节点

二叉树中到处都散发着递归思想，很能锻炼一下我们对递归的认识，同样查找也是用到了递归思想。

复制代码 代码如下:

#region 在二叉树中查找指定的key

/// <summary>

///在二叉树中查找指定的key

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

/// <param name="data"></param>

/// <returns></returns>

public ChainTree<T> BinTreeFind<T>(ChainTree<T> tree, T data)

{

if (tree == null)

return null;

if (tree.data.Equals(data))

return tree;

return BinTreeFind(tree, data);

}

#endregion

<4> 计算深度

这个问题纠结了我二个多小时，原因在于没有深刻的体会到递归，其实主要思想就是递归左子树和右子树，然后得出较大的一个。

复制代码 代码如下:

#region 获取二叉树的深度

/// <summary>

/// 获取二叉树的深度

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

/// <returns></returns>

public int BinTreeLen<T>(ChainTree<T> tree)

{

int leftLength;

int rightLength;

if (tree == null)

return 0;

//递归左子树的深度

leftLength = BinTreeLen(tree.left);

//递归右子书的深度

rightLength = BinTreeLen(tree.right);

if (leftLength > rightLength)

return leftLength + 1;

else

return rightLength + 1;

}

#endregion

<5> 遍历结点

二叉树中遍历节点的方法还是比较多的，有“先序”，“中序”，“后序”，“按层”，其实这些东西只可意会，不可言传，真的很难在口头

上说清楚，需要反复的体会递归思想。

先序：先访问根，然后递归访问左子树，最后递归右子树。（DLR模式）

中序：先递归访问左子树，在访问根，最后递归右子树。（LDR模式）

后序：先递归访问左子树，然后递归访问右子树，最后访问根。（LRD模式）

按层：这个比较简单，从上到下，从左到右的遍历节点。

复制代码 代码如下:

#region 二叉树的先序遍历

/// <summary>

/// 二叉树的先序遍历

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

public void BinTree_DLR<T>(ChainTree<T> tree)

{

if (tree == null)

return;

//先输出根元素

Console.Write(tree.data + "t");

//然后遍历左子树

BinTree_DLR(tree.left);

//最后遍历右子树

BinTree_DLR(tree.right);

}

#endregion

#region 二叉树的中序遍历

/// <summary>

/// 二叉树的中序遍历

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

public void BinTree_LDR<T>(ChainTree<T> tree)

{

if (tree == null)

return;

//优先遍历左子树

BinTree_LDR(tree.left);

//然后输出节点

Console.Write(tree.data + "t");

//最后遍历右子树

BinTree_LDR(tree.right);

}

#endregion

#region 二叉树的后序遍历

/// <summary>

/// 二叉树的后序遍历

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

public void BinTree_LRD<T>(ChainTree<T> tree)

{

if (tree == null)

return;

//优先遍历左子树

BinTree_LRD(tree.left);

//然后遍历右子树

BinTree_LRD(tree.right);

//最后输出节点元素

Console.Write(tree.data + "t");

}

#endregion

#region 二叉树的按层遍历

/// <summary>

/// 二叉树的按层遍历

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

public void BinTree_Level<T>(ChainTree<T> tree)

{

if (tree == null)

return;

//申请保存空间

ChainTree<T>[] treeList = new ChainTree<T>[Length];

int head = 0;

int tail = 0;

//存放数组

treeList[tail] = tree;

//循环链中计算tail位置

tail = (tail + 1) % Length;

while (head != tail)

{

var tempNode = treeList[head];

head = (head + 1) % Length;

//输出节点

Console.Write(tempNode.data + "t");

//如果左子树不为空,则将左子树存于数组的tail位置

if (tempNode.left != null)

{

treeList[tail] = tempNode.left;

tail = (tail + 1) % Length;

}

//如果右子树不为空，则将右子树存于数组的tail位置

if (tempNode.right != null)

{

treeList[tail] = tempNode.right;

tail = (tail + 1) % Length;

}

}

}

#endregion

<6> 清空二叉树

虽然C#里面有GC，但是我们能自己释放的就不麻烦GC了，同样清空二叉树节点，我们用到了递归，说实话，这次练习让我喜欢

上的递归，虽然XXX的情况下，递归的不是很好，但是递归还是很强大的。

复制代码 代码如下:

#region 清空二叉树

/// <summary>

/// 清空二叉树

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

public void BinTreeClear<T>(ChainTree<T> tree)

{

//递的结束点，归的起始点

if (tree == null)

return;

BinTreeClear(tree.left);

BinTreeClear(tree.right);

//在归的过程中，释放当前节点的数据空间

tree = null;

}

#endregion

最后上一下总的代码

复制代码 代码如下:

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using System.Text;

namespace ChainTree

{

public class Program

{

static void Main(string[] args)

{

ChainTreeManager manager = new ChainTreeManager();

//插入节点操作

ChainTree<string> tree = CreateRoot();

//插入节点数据

AddNode(tree);

//先序遍历

Console.WriteLine("n先序结果为： n");

manager.BinTree_DLR(tree);

//中序遍历

Console.WriteLine("n中序结果为： n");

manager.BinTree_LDR(tree);

//后序遍历

Console.WriteLine("n后序结果为： n");

manager.BinTree_LRD(tree);

//层次遍历

Console.WriteLine("n层次结果为： n");

manager.Length = 100;

manager.BinTree_Level(tree);

Console.WriteLine("n树的深度为：" + manager.BinTreeLen(tree) + "n");

Console.ReadLine();

}

#region 生成根节点

/// <summary>

/// 生成根节点

/// </summary>

/// <returns></returns>

static ChainTree<string> CreateRoot()

{

ChainTree<string> tree = new ChainTree<string>();

Console.WriteLine("请输入根节点，方便我们生成树n");

tree.data = Console.ReadLine();

Console.WriteLine("根节点生成已经生成n");

return tree;

}

#endregion

#region 插入节点操作

/// <summary>

/// 插入节点操作

/// </summary>

/// <param name="tree"></param>

static ChainTree<string> AddNode(ChainTree<string> tree)

{

ChainTreeManager mananger = new ChainTreeManager();

while (true)

{

ChainTree<string> node = new ChainTree<string>();

Console.WriteLine("请输入要插入节点的数据：n");

node.data = Console.ReadLine();

Console.WriteLine("请输入要查找的父节点数据：n");

var parentData = Console.ReadLine();

if (tree == null)

{

Console.WriteLine("未找到您输入的父节点，请重新输入。");

continue;

}

Console.WriteLine("请确定要插入到父节点的：1 左侧，2 右侧");

Direction direction = (Direction)Enum.Parse(typeof(Direction), Console.ReadLine());

tree = mananger.BinTreeAddNode(tree, node, parentData, direction);

Console.WriteLine("插入成功，是否继续？ 1 继续， 2 退出");

if (int.Parse(Console.ReadLine()) == 1)

continue;

else

break;

}

return tree;

}

#endregion

}

#region 插入左节点或者右节点

/// <summary>

/// 插入左节点或者右节点

/// </summary>

public enum Direction { Left = 1, Right = 2 }

#endregion

#region 二叉链表存储结构

/// <summary>

/// 二叉链表存储结构

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

public class ChainTree<T>

{

public T data;

public ChainTree<T> left;

public ChainTree<T> right;

}

#endregion

/// <summary>

/// 二叉树的操作帮助类

/// </summary>

public class ChainTreeManager

{

#region 按层遍历的Length空间存储

/// <summary>

/// 按层遍历的Length空间存储

/// </summary>

public int Length { get; set; }

#endregion

#region 将指定节点插入到二叉树中

/// <summary>

/// 将指定节点插入到二叉树中

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

/// <param name="node"></param>

/// <param name="direction">插入做左是右</param>

/// <returns></returns>

public ChainTree<T> BinTreeAddNode<T>(ChainTree<T> tree, ChainTree<T> node, T data, Direction direction)

{

if (tree == null)

return null;

if (tree.data.Equals(data))

{

switch (direction)

{

case Direction.Left:

if (tree.left != null)

throw new Exception("树的左节点不为空，不能插入");

else

tree.left = node;

break;

case Direction.Right:

if (tree.right != null)

throw new Exception("树的右节点不为空，不能插入");

else

tree.right = node;

break;

}

}

BinTreeAddNode(tree.left, node, data, direction);

BinTreeAddNode(tree.right, node, data, direction);

return tree;

}

#endregion

#region 获取二叉树指定孩子的状态

/// <summary>

/// 获取二叉树指定孩子的状态

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

/// <param name="direction"></param>

/// <returns></returns>

public ChainTree<T> BinTreeChild<T>(ChainTree<T> tree, Direction direction)

{

ChainTree<T> childNode = null;

if (tree == null)

throw new Exception("二叉树为空");

switch (direction)

{

case Direction.Left:

childNode = tree.left;

break;

case Direction.Right:

childNode = tree.right;

break;

}

return childNode;

}

#endregion

#region 获取二叉树的深度

/// <summary>

/// 获取二叉树的深度

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

/// <returns></returns>

public int BinTreeLen<T>(ChainTree<T> tree)

{

int leftLength;

int rightLength;

if (tree == null)

return 0;

//递归左子树的深度

leftLength = BinTreeLen(tree.left);

//递归右子书的深度

rightLength = BinTreeLen(tree.right);

if (leftLength > rightLength)

return leftLength + 1;

else

return rightLength + 1;

}

#endregion

#region 判断二叉树是否为空

/// <summary>

/// 判断二叉树是否为空

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

/// <returns></returns>

public bool BinTreeisEmpty<T>(ChainTree<T> tree)

{

return tree == null ? true : false;

}

#endregion

#region 在二叉树中查找指定的key

/// <summary>

///在二叉树中查找指定的key

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

/// <param name="data"></param>

/// <returns></returns>

public ChainTree<T> BinTreeFind<T>(ChainTree<T> tree, T data)

{

if (tree == null)

return null;

if (tree.data.Equals(data))

return tree;

return BinTreeFind(tree, data);

}

#endregion

#region 清空二叉树

/// <summary>

/// 清空二叉树

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

public void BinTreeClear<T>(ChainTree<T> tree)

{

//递的结束点，归的起始点

if (tree == null)

return;

BinTreeClear(tree.left);

BinTreeClear(tree.right);

//在归的过程中，释放当前节点的数据空间

tree = null;

}

#endregion

#region 二叉树的先序遍历

/// <summary>

/// 二叉树的先序遍历

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

public void BinTree_DLR<T>(ChainTree<T> tree)

{

if (tree == null)

return;

//先输出根元素

Console.Write(tree.data + "t");

//然后遍历左子树

BinTree_DLR(tree.left);

//最后遍历右子树

BinTree_DLR(tree.right);

}

#endregion

#region 二叉树的中序遍历

/// <summary>

/// 二叉树的中序遍历

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

public void BinTree_LDR<T>(ChainTree<T> tree)

{

if (tree == null)

return;

//优先遍历左子树

BinTree_LDR(tree.left);

//然后输出节点

Console.Write(tree.data + "t");

//最后遍历右子树

BinTree_LDR(tree.right);

}

#endregion

#region 二叉树的后序遍历

/// <summary>

/// 二叉树的后序遍历

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

public void BinTree_LRD<T>(ChainTree<T> tree)

{

if (tree == null)

return;

//优先遍历左子树

BinTree_LRD(tree.left);

//然后遍历右子树

BinTree_LRD(tree.right);

//最后输出节点元素

Console.Write(tree.data + "t");

}

#endregion

#region 二叉树的按层遍历

/// <summary>

/// 二叉树的按层遍历

/// </summary>

/// <typeparam name="T"></typeparam>

/// <param name="tree"></param>

public void BinTree_Level<T>(ChainTree<T> tree)

{

if (tree == null)

return;

//申请保存空间

ChainTree<T>[] treeList = new ChainTree<T>[Length];

int head = 0;

int tail = 0;

//存放数组

treeList[tail] = tree;

//循环链中计算tail位置

tail = (tail + 1) % Length;

while (head != tail)

{

var tempNode = treeList[head];

head = (head + 1) % Length;

//输出节点

Console.Write(tempNode.data + "t");

//如果左子树不为空,则将左子树存于数组的tail位置

if (tempNode.left != null)

{

treeList[tail] = tempNode.left;

tail = (tail + 1) % Length;

}

//如果右子树不为空，则将右子树存于数组的tail位置

if (tempNode.right != null)

{

treeList[tail] = tempNode.right;

tail = (tail + 1) % Length;

}

}

}

#endregion

}

}

我们把文章开头的“二叉树”的节点输入到我们的结构中，看看遍历效果咋样。