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## 二叉树理论基础

我们要开启新的征程了，大家跟上！

说道二叉树，大家对于二叉树其实都很熟悉了，本文呢我也不想教科书式的把二叉树的基础内容再啰嗦一遍，所以一下我讲的都是一些比较重点的内容。

相信只要耐心看完，都会有所收获。

## 二叉树的种类

在我们解题过程中二叉树有两种主要的形式：满二叉树和完全二叉树。

### 满二叉树

满二叉树：如果一棵二叉树只有度为0的结点和度为2的结点，并且度为0的结点在同一层上，则这棵二叉树为满二叉树。

如图所示：

<img src='https://img-blog.csdnimg.cn/20200806185805576.png' width=600> </img></div>

这棵二叉树为满二叉树，也可以说深度为 k，有 $(2^k)-1$ 个节点的二叉树。


### 完全二叉树

什么是完全二叉树？

完全二叉树的定义如下：在完全二叉树中，除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层，则该层包含 1 ~ $2^{(h-1)}$  个节点。

**大家要自己看完全二叉树的定义，很多同学对完全二叉树其实不是真正的懂了。**

我来举一个典型的例子如题：

<img src='https://img-blog.csdnimg.cn/20200920221638903.png' width=600> </img></div>

相信不少同学最后一个二叉树是不是完全二叉树都中招了。

**之前我们刚刚讲过优先级队列其实是一个堆，堆就是一棵完全二叉树，同时保证父子节点的顺序关系。**

### 二叉搜索树

前面介绍的书，都没有数值的，而二叉搜索树是有数值的了，**二叉搜索树是一个有序树**。


* 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
* 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
* 它的左、右子树也分别为二叉排序树

下面这两棵树都是搜索树
<img src='https://img-blog.csdnimg.cn/20200806190304693.png' width=600> </img></div>


### 平衡二叉搜索树

平衡二叉搜索树：又被称为AVL（Adelson-Velsky and Landis）树，且具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。

如图：

<img src='https://img-blog.csdnimg.cn/20200806190511967.png' width=600> </img></div>

最后一棵 不是平衡二叉树，因为它的左右两个子树的高度差的绝对值超过了1。

**C++中map、set、multimap，multiset的底层实现都是平衡二叉搜索树**，所以map、set的增删操作时间时间复杂度是logn，注意我这里没有说unordered_map、unordered_set，unordered_map、unordered_map底层实现是哈希表。

**所以大家使用自己熟悉的编程语言写算法，一定要知道常用的容器底层都是如何实现的，最基本的就是map、set等等，否则自己写的代码，自己对其性能分析都分析不清楚！**


## 二叉树的存储方式

**二叉树可以链式存储，也可以顺序存储。**

那么链式存储方式就用指针， 顺序存储的方式就是用数组。

顾名思义就是顺序存储的元素在内存是连续分布的，而链式存储则是通过指针把分布在散落在各个地址的节点串联一起。

链式存储如图：

<img src='https://img-blog.csdnimg.cn/2020092019554618.png' width=600> </img></div>

链式存储是大家很熟悉的一种方式，那么我们来看看如何顺序存储呢？

其实就是用数组来存储二叉树，顺序存储的方式如图：

<img src='https://img-blog.csdnimg.cn/20200920200429452.png' width=600> </img></div>

用数组来存储二叉树如何遍历的呢？

**如果父节点的数组下标是 i，那么它的左孩子就是 i * 2 + 1，右孩子就是 i * 2 + 2。**

但是用链式表示的二叉树，更有利于我们理解，所以一般我们都是用链式存储二叉树。

**所以大家要了解，用数组依然可以表示二叉树。**

## 二叉树的遍历方式

关于二叉树的遍历方式，要知道二叉树遍历的基本方式都有哪些。

一些同学用做了很多二叉树的题目了，可能知道前序、中序、后序遍历，可能知道层序遍历，但是却没有框架。

我这里把二叉树的几种遍历方式列出来，大家就可以一一串起来了。

二叉树主要有两种遍历方式：
1. 深度优先遍历：先往深走，遇到叶子节点再往回走。
2. 广度优先遍历：一层一层的去遍历。

**这两种遍历是图论中最基本的两种遍历方式**，后面在介绍图论的时候 还会介绍到。

那么从深度优先遍历和广度优先遍历进一步拓展，才有如下遍历方式：

* 深度优先遍历
    * 前序遍历（递归法，迭代法）
    * 中序遍历（递归法，迭代法）
    * 后序遍历（递归法，迭代法）
* 广度优先遍历
    * 层次遍历（迭代法）


在深度优先遍历中：有三个顺序，前序、中序、后序遍历， 有同学总分不清这三个顺序，经常搞混，我这里教大家一个技巧。

**这里前、中、后，其实指的就是中间节点的遍历顺序**，只要大家记住 前序、中序、后序指的就是中间节点的位置就可以了。

看如下中间节点的顺序，就可以发现，中间节点的顺序就是所谓的遍历方式

* 前序遍历：中左右
* 中序遍历：左中右
* 后序遍历：左右中

大家可以对着如下图，看看自己理解的前后中序有没有问题。

<img src='https://img-blog.csdnimg.cn/20200806191109896.png' width=600> </img></div>

最后再说一说二叉树中深度优先和广度优先遍历实现方式，我们做二叉树相关题目，经常会使用递归的方式来实现深度优先遍历，也就是实现前序、中序、后序遍历，使用递归是比较方便的。

**之前我们讲栈与队列的时候，就说过栈其实就是递归的一种是实现结构**，也就说前序、中序、后序遍历的逻辑其实都是可以借助栈使用非递归的方式来实现的。

而广度优先遍历的实现一般使用队列来实现，这也是队列先进先出的特点所决定的，因为需要先进先出的结构，才能一层一层的来遍历二叉树。

**这里其实我们又了解了栈与队列的一个应用场景了。**

具体的实现我们后面都会讲的，这里大家先要清楚这些理论基础。

## 二叉树的定义

刚刚我们说过了二叉树有两种存储方式顺序存储，和链式存储，顺序存储就是用数组来存，这个定义没啥可说的，我们来看看链式存储的二叉树节点的定义方式。


C++代码如下：

```
struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode *left;
    TreeNode *right;
    TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
};
```

大家会发现二叉树的定义 和链表是差不多的，相对于链表 ，二叉树的节点里多了一个指针， 有两个指针，指向左右孩子.

这里要提醒大家要注意二叉树节点定义的书写方式。

**在现场面试的时候 面试官可能要求手写代码，所以数据结构的定义以及简单逻辑的代码一定要锻炼白纸写出来。**

因为我们在刷leetcode的时候，节点的定义默认都定义好了，真到面试的时候，需要自己写节点定义的时候，有时候会一脸懵逼！

## 总结

二叉树是一种基础数据结构，在算法面试中都是常客，也是众多数据结构的基石。

本篇我们介绍了二叉树的种类、存储方式、遍历方式以及定义，比较全面的介绍了二叉树各个方面的重点，帮助大家扫一遍基础。

**说道二叉树，就不得不说递归，很多同学对递归都是又熟悉又陌生，递归的代码一般很简短，但每次都是一看就会，一写就废。**



## 其他语言版本


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Go：




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