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Java 樹終極指南:從根到枝(還有葉子!)

Barbara Streisand
發布: 2024-11-18 08:32:02
原創
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The Ultimate Guide to Trees in Java: From Roots to Branches (and Leaves, too!)

1. 樹木簡介

啊,這棵不起眼的樹。不只是窗外的枝繁葉茂的結構,而是電腦科學中基本的、多用途的資料結構。樹無所不在-從檔案系統到解析表達式和管理資料庫。了解樹木就像爬樹一樣,但別擔心——我將成為你這段旅程的安全帶、頭盔和嚮導。

2. 什麼是樹?

樹是一種分層資料結構,由透過邊連接的節點組成。與您童年的樹屋不同,那裡充滿了樂趣和遊戲,電腦科學樹是嚴肅的事情:

  • 根節點:起點,就像公司的CEO一樣-每個人最終都向他報告。
  • 子節點:直接連接到另一個節點(其父節點)下方的節點。
  • 父節點:孩子正上方的節點(如監護人)。
  • 葉節點:沒有任何子節點的節點。他們是隊伍的末端(又稱為退休前的最後一批員工)。
  • 子樹:較大結構中的一棵迷你樹,可能形成自己的分裂團隊。
  • 深度:從根到特定節點的邊數。
  • 高度:從節點到最深葉子的邊數。

3. 為什麼是樹?目的

為什麼要使用樹木?很高興你問了。樹木非常適合:

  • 分層資料表示:檔案系統、組織架構、決策樹。
  • 搜尋和排序:二元搜尋樹(BST)可以在 O(log n) 時間內進行搜尋。
  • 資料管理:高效率的儲存和檢索,例如資料庫(B 樹)。
  • 動態資料:當您需要動態變更大小或內容的結構時,樹非常有用。

4. 樹木的種類及其用例

4.1 二元樹

  • 定義:每個節點最多有兩個子節點(左和右)。
  • 目的:簡單高效的遍歷。非常適合表示分層資料和二進位表達式。

4.2 二元搜尋樹(BST)

  • 定義:附加限制的二元樹 - 左子節點小於父節點,右子節點大於父節點。
  • 用途:快速尋找、插入、刪除。
  • 程式碼範例

4.3 平衡樹(如 AVL、紅黑)

  • AVL樹:自平衡二元搜尋樹,左右子樹的高度差不能大於1。
  • 紅黑樹:平衡二元搜尋樹,其屬性確保沒有路徑的長度超過其他路徑的兩倍。
  • 目的:保持O(log n)時間進行插入、刪除和搜尋操作。

4.4 N 叉樹

  • 定義:一棵樹,其中每個節點最多可以有 N 個子節點。
  • 用途:比二元樹更靈活,通常用於表示更複雜的結構,例如檔案系統。

4.5 Trie(前綴樹)

  • 定義:用於儲存字串的樹,其中每個節點代表一個字元。
  • 目的:快速找出單字和前綴(例如自動完成功能)。

4.6 線段樹和Fenwick樹

  • 線段樹:用於有效率地回答陣列上的範圍查詢。
  • 芬威克樹:一種更簡單、節省空間的樹,用於累積頻率表。

5. 樹遍歷技術

穿過一棵樹,就像拜訪了公司的每一位員工。你如何做很重要:

5.1 深度優先搜尋(DFS)

  • 預購:訪問根,然後向左,然後向右。非常適合創建樹的副本。
  • 有序:左、根、右。對於 BST 按升序獲取元素很有用。
  • 後序:左、右、根。適合刪除樹(例如解僱反向層級結構中的員工)。

DFS 範例:

5.2 廣度優先搜尋(BFS)

  • 層序遍歷:逐層存取節點。最短路徑問題的理想選擇。
  • 使用佇列實作:

6. 樹演算法及其應用

6.1 BST 中的插入與刪除

  • 插入:遞歸地將新節點放置在正確的位置。
  • 刪除:三種情況-葉節點刪除、一個子節點和兩個子節點(替換為有序後繼節點)。

6.2 平衡樹

  • 旋轉:用於 AVL 和紅黑樹以保持平衡。
    • 單次右旋(LL 旋轉)
    • 單向左旋轉(RR 旋轉)
    • 左右雙旋轉(RL 旋轉)
    • 左右雙旋轉(LR 旋轉)

6.3 最低共同祖先(LCA)問題

  • 定義:找出作為兩個給定節點的祖先的最低節點。
  • 技術:遞歸檢查目前節點對於兩個給定節點是否是公共的。

LCA 程式碼範例:

7. 樹的記憶排列

樹通常使用以下方式在記憶體中表示:

  • 基於節點的動態表示:每個節點都是一個帶有指向其子節點的指標(引用)的物件。
  • 陣列表示:用於完全二元樹,其中左子節點位於 2*i 1 ,右子節點位於 2*i 2 (0 索引)。

視覺表現

8. 辨識樹相關問題

你怎麼知道樹什麼時候是適合這項工作的工具?尋找這些跡象:

  • 分層資料:家譜、組織架構圖。
  • 快速尋找:自動完成、拼字檢查。
  • 範圍查詢:某範圍內的總和或最小值。
  • 親子關係:任何涉及需要追溯到根源的關係的問題。

9. 解決樹木問題的提示和技巧

  • 遞歸思維:大多數樹問題具有固有的遞歸性質。想想如何解決左右子樹的問題並進行建構。
  • 視覺化:始終繪製樹,即使您直接編碼。它有助於找出邊緣情況。
  • 邊緣情況:注意只有一個節點、所有左節點或所有右節點的樹。不要忘記空節點!
  • 平衡樹:如果您需要一致的快速效能,請確保您的樹保持平衡(使用 AVL 或紅黑樹)。

10. 樹在現實世界的應用

  • 資料庫:用於索引的 B 樹和變體(例如 B 樹)。
  • 編譯器:用於解析的抽象語法樹(AST)。
  • AI:機器學習演算法的決策樹。
  • 網路:用於路由器和尋路的生成樹。

11. 常見樹面試問題

  1. 二元樹最大路徑和
  2. 對稱樹檢查
  3. 序列化與反序列化二元樹
  4. 二元樹的直徑
  5. 檢查樹是否平衡

結論

掌握樹就是擁抱遞歸、了解類型並透過問題練習。一旦你開始將樹木不僅視為資料結構,而且視為需要平衡和照顧的生物體,你就會開始欣賞它們的力量。請記住,了解自己的樹木的開發人員總是比其他人更勝一籌!

快樂編碼(和攀登)! ?

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來源:dev.to
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