出處為： http://blog.csdn.net/smile_from_2015/article/details/63687696

6.2樹的定義

之前我們一直在談的是一對一的線性結構，可現實中，還有很多一對多的情況需要處理，所以我們需要研究這種一對多的資料結構----"樹"，考慮它的各種特性，來解決我們在程式設計中碰到的相關問題。 樹(Tree)是n(n>=0)個結點的有限集。n=0時稱為空樹。在任意一棵非空樹中:(1)有且僅有一個特定的稱為根(Root)的結點；(2)當n>1時，其餘結點可分為m(m>O)個互不相交的有限集T1、T2、……、 Tm，其中每一個集合本身又是一棵樹，並且稱為根的子樹(SubTree)，如圖6-2-1所示。

樹的定義其實就是我們在講解棧時提到的遞迴的方法。也就是在樹的定義之中還用到了樹的概念，這是一種比較新的定義方法。圖6-2-2的子樹T1和子樹T2就是根結點A的子樹。當然，D、G、H、I組成的樹又是B為結點的子樹,E、J組成的樹是C為結點的子樹。
對於樹的定義還需要強調兩點: 1.n>0時根結點是唯一的，不可能存在多個根結點，別和現實中的大樹混在一起，現實中的樹有很多根鬚，那是真實的樹，資料結構中的樹是隻能有一個根結點。 2.m>0時，子樹的個數沒有限制，但它們一定是互不相交的。像圖6-2-3中的兩個結構就不符合樹的定義，因為它們都有相交的子樹。

6.2.1 結點分類

樹的結點包含一個數據元素及若干指向其子樹的分支。 結點擁有的子樹數稱為結點的度(Degree) 。 度為0的結點稱為葉結點(Leaf)或終端結點;度不為0的結點稱為非終端結點或分支結點。除根結點之外，分支結點也稱為內部結點。樹的度是樹內各結點的度的最大值 。如圖6-2-4所示，因為這棵樹結點的度的最大值是結點D的度，為3，所以樹的度也為3。

6.2.2 結點間關係

結點的子樹的根稱為該結點的孩子(Child) ，相應地， 該結點稱為孩子的雙親(Parent) 。恩，為什麼不是父或母，叫雙親呢?對於結點來說其父母同體，唯一的一個，所以只能把它稱為雙親了。 同一個雙親的孩子之間互稱兄弟(Sibling) 。 結點的祖先是從根到該結點所經分支上的所有結點。 所以對於H來說，D、B、A都是它的祖先。 反之，以某結點為根的子樹中的任一結點都稱為該結點的子孫 。B的子孫有D、G、H、I，如圖6-2-5所示。

6.2.3 樹的其他相關概念

結點的層次(Level)從根開始定義起，根為第一層，根的孩子為第二層。 若某結點在第l層，則其子樹的根就在第1+1層。 其雙親在同一層的結點直為堂兄弟 。顯然圖6-2-6中的D、E、F是堂兄弟，而G、H、I、J也是。 樹中結點的最大層次稱為樹的深度(Depth)或高度 ，當前樹的深度為4。
如果將樹中結點的各子樹看成從左至右是有次序的，不能互換的，則稱該樹為有序樹，否則稱為無序樹。 森林(Forest)是m(m>0)棵互不相交的樹的集合。對樹中每個結點而言，其子樹的集合即為森林。對於圖6-2-1中的樹而言，圖6-2-2中的兩棵子樹其實就可以理解為森林。 對比線性表與樹的結構，它們有很大的不同，如圖6-2-7所示。

6.4樹的儲存結構

說到儲存結構，就會想到我們前面章節講過的順序儲存和鏈式儲存兩種結構。 先來看看順序儲存結構，用一段地址連續的儲存單元依次儲存線性表的資料元素。這對於線性表來說是很自然的，對於樹這樣一多對的結構呢? 樹中某個結點的孩子可以有多個，這就意味著，無論按何種順序將樹中所有結點儲存到陣列中，結點的儲存位置都無法直接反映邏輯關係，你想想看，資料元素挨個的儲存，誰是誰的雙親，誰是誰的孩子呢?簡單的順序儲存結構是不能滿足樹的實現要求的。 不過充分利用順序儲存和鏈式儲存結構的特點，完全可以實現對樹的儲存結構的表示。我們這裡要介紹三種不同的表示法: 雙親表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法 。

6.4.1 雙親表示法

我們人可能因為種種原因，沒有孩子，但無論是誰都不可能是從石頭裡蹦出來的，孫悟空顯然不能算是人，所以是人一定會有父母。樹這種結構也不例外，除了根結點外，其餘每個結點，它不一定有孩子，但是一定有且僅有一個雙親。 我們假設以一組連續空間儲存樹的結點，同時在每個結點中，附設一個指示器指示其雙親結點到連結串列中的位置。也就是說，每個結點除了知道自己是誰以外，還知道它的雙親在哪裡。它的結點結構為表6-4-1所示。
其中data是資料域，儲存結點的資料資訊。而parent是指標域，儲存該結點的雙親在陣列中的下標。 由於根結點是沒有雙親的，所以我們約定根結點的位置域設定為-1，這也就意味著，我們所有的結點都存有它雙親的位置。如圖6-4-1中的樹結構和表6-4-2中的樹雙親表示所示。
這樣的儲存結構，我們可以根據結點的parent指標很容易找到它的雙親結點，所用的時間複雜度為O(1)，直到parent為-1時，表示找到了樹結點的根。可如果我們要知道結點的孩子是什麼，對不起，請遍歷整個結構才行。 這真是麻煩，能不能改進一下呢? 當然可以。我們增加一個結點最左邊孩子的域，不妨叫它長子域，這樣就可以很容易得到結點的孩子。如果沒有孩子的結點，這個長子域就設定為-1，如表6-4-3所示。（表中下標為0的firstchild應該為1）
對於有0個或1個孩子結點來說，這樣的結構是解決了要找結點孩子的問題了。甚至是有2個孩子，知道了長子是誰，另一個當然就是次子了。 另外一個問題場景，我們很關注各兄弟之間的關係，雙親表示法無法體現這樣的關係，那我們怎麼辦?嗯，可以增加一個右兄弟域來體現兄弟關係，也就是說，每一個結點如果它存在右兄弟，則記錄下右兄弟的下標。同樣的，如果右兄弟不存在，則賦值為-1 ，如表6-4-4所示。
但如果結點的孩子很多，超過了2個。我們又關注結點的雙親、又關注結點的孩子、還關注結點的兄弟，而且對時間遍歷要求還比較高，那麼我們還可以把此結構擴充套件為有雙親域、長子域、再有右兄弟域。儲存結構的設計是一個非常靈活的過程。一個儲存結構設計得是否合理，取決於基於該儲存結構的運算是否適合、是否方便，時間複雜度好不好等。注意也不是越多越好，有需要時再設計相應的結構。就像再好昕的音樂，不停反覆聽上千遍也會膩味，再好看的電影，一段時間反覆看上百遍，也會無趣，你們說是吧?

6.4.2 孩子表示法

換一種完全不同的考慮方法 . 由於樹中每個結點可能有多棵子樹，可以考慮用多重連結串列，即每個結點有多個指標域，其中每個指標指向一棵子樹的根結點，我們把這種方法叫做多重連結串列表示法。不過，樹的每個結點的度，也就是它的孩子個數是不同的。所以可以設計兩種方案來解決。 方案一 一種是指標域的個數就等於樹的度，複習一下，樹的度是樹各個結點度的最大值。其結構如表6-4-5所示。
其中data是資料域。childl到childd是指標域，用來指向該結點的孩子結點。 對於圖6-4-1的樹來說，樹的度是3，所以我們的指標域的個數是3，這種方法實現如圖6-4-2所示。
這種方法對於樹中各結點的度相差很大時，顯然是很浪費空間的，因為有很多的結點，它的指標域都是空的。不過如果樹的各結點度相差很小時，那就意味著開闢的空間被充分利用了，這時儲存結構的缺點反而變成了優點。 既然很多指標域都可能為空，為什麼不按需分配空間呢。於是我們有了第二種方案。 方案二 第二種方案每個結點指標域的個數等於該結點的度，我們專門取一個位置來儲存結點指標域的個數，其結構如表6-4-6所示。
其中data為資料域，degree為度域，也就是儲存該結點的孩子結點的個數，child1到childd為指標域，指向該結點的各個孩子的結點。 對於圖6-4-2的樹來說，這種方法實現如圖6-4-3所示。
這種方法克服了浪費空間的缺點，對空間利用率是很高了，但是由於各個結點的連結串列是不相同的結構，加上要維護結點的度的數值，在運算上就會帶來時間上的損耗。 能否有更好的方法，既可以減少空指標的浪費又能使結點結構相同。 仔細觀察，我們為了要遍歷整棵樹，把每個結點放到一個順序儲存結構的陣列中是合理的，但每個結點的孩子有多少是不確定的，所以我們再對每個結點的孩子建立一個單鏈表體現它們的關係 。 這就是我們要講的孩子表示法。 具體辦法是，把每個結點的孩子結點排列起來，以單鏈表作儲存結構，則n個結點有n個孩子連結串列，如果是葉子結點則此單鏈表為空。然後n個頭指標又組成一個線性表，採用順序儲存結構，存放進一個一維陣列中 ，如圖6-4-4所示。
為此，設計兩種結點結構，一個是孩子連結串列的孩子結點，如表6-4-7所示。
其中child是資料域，用來儲存某個結點在表頭陣列中的下標。next是指標域，用來儲存指向某結點的下一個孩子結點的指標。 另一個是表頭陣列的表頭結點，如表6-4-8所示。
其中data是資料域，儲存某結點的資料資訊。firstchild是頭指標域，儲存該結點的孩子連結串列的頭指標。 這樣的結構對於我們要查詢某個結點的某個孩子，或者找某個結點的兄弟，只需要查詢這個結點的孩子單鏈表即可。對於遍歷整棵樹也是很方便的，對頭結點的陣列迴圈即可。 但是，這也存在著問題，我如何知道某個結點的雙親是誰呢?比較麻煩，需要整棵樹遍歷才行，難道就不可以把雙親表示法和孩子表示法綜合一下嗎?當然是可以。如圖6-4-5所示。
我們把這種方法稱為雙親孩子表示法 ，應該算是孩子表示法的改進。

6.4.3 孩子兄弟表示法

剛才我們分別從雙親的角度和從孩子的角度研究樹的儲存結構，如果我們從樹結點的兄弟的角度又會如何呢? 當然，對於樹這樣的層級結構來說，只研究結點的兄弟是不行的，我們觀察後發現，任意一棵樹，它的結點的第一個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，我們設定兩個指標，分別指向該結點的第一個孩子和此結點的右兄弟。結點結構如表6-4-9所示。
其中data是資料域，firstchild為指標域，儲存該結點的第一個孩子結點的儲存地址，rightsib是指標域，儲存該結點的右兄弟結點的儲存地址。 對於圖6-4-1的樹來說，這種方法實現的示意圖如圖6-4-6所示。
這種表示法，給查詢某個結點的某個孩子帶來了方便，只需要通過firstchild找到此結點的長子，然後再通過長子結點的rightsib找到它的二弟，接著一直下去，直到找到具體的孩子。當然，如果想找某個結點的雙親，這個表示法也是有做陷的，那怎麼辦呢? 對，如果真的有必要，完全可以再增加一個parent指標域來解決快速查詢雙親的問題，這裡就不再細談了。 其實這個表示法的最大好處是它把一棵複雜的樹變成了一棵二叉樹。我們把圖6-4-6變變形就成了圖6-4-7這個樣子。
這樣就可以充分利用二叉樹的特性和演算法來處理這棵樹了。嗯?有人間，二叉樹是什麼?哈哈，別急，這正是我接下來要重點講的內容。 引用《大話資料結構》作者：程傑