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# 7.6 小結
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### 1. 重點回顧
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- 二元樹是一種非線性資料結構,體現“一分為二”的分治邏輯。每個二元樹節點包含一個值以及兩個指標,分別指向其左子節點和右子節點。
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- 對於二元樹中的某個節點,其左(右)子節點及其以下形成的樹被稱為該節點的左(右)子樹。
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- 二元樹的相關術語包括根節點、葉節點、層、度、邊、高度和深度等。
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- 二元樹的初始化、節點插入和節點刪除操作與鏈結串列操作方法類似。
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- 常見的二元樹型別有完美二元樹、完全二元樹、完滿二元樹和平衡二元樹。完美二元樹是最理想的狀態,而鏈結串列是退化後的最差狀態。
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- 二元樹可以用陣列表示,方法是將節點值和空位按層序走訪順序排列,並根據父節點與子節點之間的索引對映關係來實現指標。
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- 二元樹的層序走訪是一種廣度優先搜尋方法,它體現了“一圈一圈向外擴展”的逐層走訪方式,通常透過佇列來實現。
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- 前序、中序、後序走訪皆屬於深度優先搜尋,它們體現了“先走到盡頭,再回溯繼續”的走訪方式,通常使用遞迴來實現。
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- 二元搜尋樹是一種高效的元素查詢資料結構,其查詢、插入和刪除操作的時間複雜度均為 $O(\log n)$ 。當二元搜尋樹退化為鏈結串列時,各項時間複雜度會劣化至 $O(n)$ 。
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- AVL 樹,也稱平衡二元搜尋樹,它透過旋轉操作確保在不斷插入和刪除節點後樹仍然保持平衡。
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- AVL 樹的旋轉操作包括右旋、左旋、先右旋再左旋、先左旋再右旋。在插入或刪除節點後,AVL 樹會從底向頂執行旋轉操作,使樹重新恢復平衡。
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### 2. Q & A
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**Q**:對於只有一個節點的二元樹,樹的高度和根節點的深度都是 $0$ 嗎?
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是的,因為高度和深度通常定義為“經過的邊的數量”。
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**Q**:二元樹中的插入與刪除一般由一套操作配合完成,這裡的“一套操作”指什麼呢?可以理解為資源的子節點的資源釋放嗎?
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拿二元搜尋樹來舉例,刪除節點操作要分三種情況處理,其中每種情況都需要進行多個步驟的節點操作。
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**Q**:為什麼 DFS 走訪二元樹有前、中、後三種順序,分別有什麼用呢?
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與順序和逆序走訪陣列類似,前序、中序、後序走訪是三種二元樹走訪方法,我們可以使用它們得到一個特定順序的走訪結果。例如在二元搜尋樹中,由於節點大小滿足 `左子節點值 < 根節點值 < 右子節點值` ,因此我們只要按照“左 $\rightarrow$ 根 $\rightarrow$ 右”的優先順序走訪樹,就可以獲得有序的節點序列。
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**Q**:右旋操作是處理失衡節點 `node`、`child`、`grand_child` 之間的關係,那 `node` 的父節點和 `node` 原來的連線不需要維護嗎?右旋操作後豈不是斷掉了?
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我們需要從遞迴的視角來看這個問題。右旋操作 `right_rotate(root)` 傳入的是子樹的根節點,最終 `return child` 返回旋轉之後的子樹的根節點。子樹的根節點和其父節點的連線是在該函式返回後完成的,不屬於右旋操作的維護範圍。
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**Q**:在 C++ 中,函式被劃分到 `private` 和 `public` 中,這方面有什麼考量嗎?為什麼要將 `height()` 函式和 `updateHeight()` 函式分別放在 `public` 和 `private` 中呢?
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主要看方法的使用範圍,如果方法只在類別內部使用,那麼就設計為 `private` 。例如,使用者單獨呼叫 `updateHeight()` 是沒有意義的,它只是插入、刪除操作中的一步。而 `height()` 是訪問節點高度,類似於 `vector.size()` ,因此設定成 `public` 以便使用。
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**Q**:如何從一組輸入資料構建一棵二元搜尋樹?根節點的選擇是不是很重要?
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是的,構建樹的方法已在二元搜尋樹程式碼中的 `build_tree()` 方法中給出。至於根節點的選擇,我們通常會將輸入資料排序,然後將中點元素作為根節點,再遞迴地構建左右子樹。這樣做可以最大程度保證樹的平衡性。
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**Q**:在 Java 中,字串對比是否一定要用 `equals()` 方法?
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在 Java 中,對於基本資料型別,`==` 用於對比兩個變數的值是否相等。對於引用型別,兩種符號的工作原理是不同的。
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- `==` :用來比較兩個變數是否指向同一個物件,即它們在記憶體中的位置是否相同。
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- `equals()`:用來對比兩個物件的值是否相等。
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因此,如果要對比值,我們應該使用 `equals()` 。然而,透過 `String a = "hi"; String b = "hi";` 初始化的字串都儲存在字串常數池中,它們指向同一個物件,因此也可以用 `a == b` 來比較兩個字串的內容。
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**Q**:廣度優先走訪到最底層之前,佇列中的節點數量是 $2^h$ 嗎?
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是的,例如高度 $h = 2$ 的滿二元樹,其節點總數 $n = 7$ ,則底層節點數量 $4 = 2^h = (n + 1) / 2$ 。
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