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树&二叉树
（哈弗曼树、哈弗曼编码、排序二叉树、平衡二叉树、红黑树、3种遍历(先序，后序，中序)、深度-广度优先遍历）
关键词、语句：
- 树的三种存储结构：父节点表示法、子节点表示法、链表存储
- 树代表一种非线性的数据结构
- 如果一组数组节点之间存在复杂的一对多关联时，程序就可以考虑使用树来保存这组数据了
- 一对多？例如，一个父节点可以包含多个子节点
- TreeMap即利用红黑树实现
树：一个集合（里面存在N个有父子关系的节点，N有限，即有限集合）
满足条件（请背诵下来）：
a. 当N=0的时候,节点集合为空，称为"空树"
b. 在任意的非空树中,有且仅有一个根节点
c. N>1时,除了根节点,其余节点可以分为M个互有关联的子集合,称为根的子树(subtree)(递归)
注意：根节点没有父节点，叶子节点没有子节点。（除了根节点，所有的节点有唯一的父节点）
图解：
术语：（熟记）
节点：包含数据域和指针(引用)域
节点的度：节点的子树个数
树的度：所有节点度的最大值
叶子节点：度为0的节点
分支节点：度不为0的节点
兄弟节点：具有相同的父节点的节点
节点的层：更的层次为1，其余节点依次加1
树的深度：节点的最大层次
有序树：树中个子树节点从左到右是有序的，不能交换（区分左右）
祖先节点：从根到该节点所经分支上的所有节点
后代节点：以某一节点为跟的子树中任一节点
森林：2棵或者2棵以上互不相交的树的集合，删去一个树的根就得到一个森林
树的常用操作：
1. 初始化： 指定构造器创建空树，或者，以指定节点为根创建树
2. 为指定节点添加子节点
3. 判断是否为空树
4. 返回根节点
5. 返回指定节点（非根）的父节点
6. 返回指定节点（非叶子）的所有子节点
7. 返回指定节点（非叶子）的第i个子节点
8. 返回该树的深度（从节点数组里面的节点开始找其父类）
9. 返回指定节点的位置
树的实现（即表现父子节点的关系）
父节点表示法：每个子节点都记录它的父节点（有点像数据库中的无限级分类）----孩子记父亲（孩子只有一个父亲，1个记1个）
子节点表示法：每个非叶子节点通过一个链表来记录它所有的子节点------父亲记孩子（父亲可以有多个孩子，1个记多个）
详细说明：
1. 父节点表示法：
a. 为每个几点都多增加一个parent域,用来保存父节点的引用或者索引编号
数组索引 | data | parent |
| 0 | A | -1 |
| 1 | B | 0 |
| 2 | C | 0 |
| 3 | D | 1 |
代码实现：
import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class TreeParent<E> { public static class Node<T> { T data; int parent; //记录父节点 public Node(){} public Node(T data) { this.data =http://www.mamicode.com/ data; } public Node(T data,int parent) { this.data =http://www.mamicode.com/ data; this.parent = parent; } public String toString() { return "TreeParent--Node[data="http://www.mamicode.com/+data+", parent="+parent+"]"; } } private final int DEFAULT_TREE_SIZE = 100; private int treeSize = 0; //存放节点的数组的容量(树的容量) private int nodeNums; //当前节点数量 private Node[] nodes; //记录所有的节点 public TreeParent(E data) //以指定根节点创建树 { treeSize = DEFAULT_TREE_SIZE; nodes = new Node[treeSize]; nodes[0] = new Node<E>(data,-1); nodeNums++; //当前节点数量增加 } public TreeParent(E data,int treeSize)//指定树的容量 { this.treeSize = treeSize; nodes = new Node[treeSize]; nodes[0] = new Node<E>(data,-1); nodeNums++; //当前节点数量增加 } public void addNode(E data,Node parent) //为指定节点添加子节点,注意传入的是Node,并且Node是static的 { //先要判断一下树是否已满,数组中不存在为null的元素 for (int i = 0 ; i < treeSize ; i++) { if (nodes[i] == null)//找到数组中第一个为null的元素，该元素保存新节点 { //创建新节点，并用指定的数组元素保存它 nodes[i] = new Node(data , pos(parent));//请注意这里实例化静态内部类 nodeNums++; return; } } throw new RuntimeException("该树已满，无法添加新节点"); } private int pos(Node parent) //返回指定节点的索引 { for (int i = 0 ; i < treeSize ; i++) { //找到指定节点 if (nodes[i] == parent) { return i; } } return -1; } public boolean empty()//判断树是否为空。 { return nodes[0] == null;//根节点是否为null } public Node<E> root()//返回根节点 { return nodes[0];//返回根节点 } public Node<E> parent(Node node)//返回指定节点（非根节点）的父节点 { //每个节点的parent记录了其父节点的位置 return nodes[node.parent]; } public List<Node<E>> children(Node parent)//返回指定节点（非叶子节点）的所有子节点 { List<Node<E>> list = new ArrayList<Node<E>>(); for (int i = 0 ; i < treeSize ; i++) { //如果当前节点的父节点的位置等于parent节点的位置 if (nodes[i] != null && nodes[i].parent == pos(parent)) { list.add(nodes[i]); } } return list; } public int deep()//返回该树的深度--从节点数组中的每一个节点开始向上不断找父节点,不断加1 { int max = 0;//用于记录节点的最大深度 for(int i = 0 ; i < treeSize && nodes[i] != null; i++) { int def = 1; //初始化本节点的深度 int m = nodes[i].parent;//m记录当前节点的父节点的位置 while(m != -1 && nodes[m] != null)//如果其父节点存在 { m = nodes[m].parent;//向上继续搜索父节点 def++; } if(max < def) { max = def; } } return max; //返回最大深度 } /* public static void main(String[] args) { TreeParent<String> tp = new TreeParent<String>("root"); TreeParent.Node root = tp.root(); System.out.println(root); tp.addNode("节点1" , root); System.out.println("此树的深度:" + tp.deep()); tp.addNode("节点2" , root); //获取根节点的所有子节点 List<TreeParent.Node<String>> nodes = tp.children(root); System.out.println("根节点的第一个子节点：" + nodes.get(0)); //为根节点的第一个子节点新增一个子节点 tp.addNode("节点3" , nodes.get(0)); System.out.println("此树的深度:" + tp.deep()); }*/}
特别注意：
1. 求深度的时候,是从子节点开始向上一步一步找。
但是要遍历数组中每一个节点,在找以前出现过的节点时,可能已经找过后面的节点了,后面又找了一遍，重复。
2. public static class Node<T> 这里出现了“静态内部类”，以及做了其实例化操作(添加节点的时候)
补充知识：static class 静态类的实例化
http://www.2cto.com/kf/201304/206692.html
http://kenby.iteye.com/blog/1603803
我在本博客的另外一篇文章中对上述连接做了整理： 内部类大总结
未完待续//
树&二叉树
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