C#中的树数据结构

我最好的建议是没有标准的树数据结构，因为有很多方法可以实现它，不可能用一种解决方案覆盖所有基础。解决方案越具体，它就越不可能适用于任何给定的问题。我什至对 LinkedList 感到恼火——如果我想要一个循环链表怎么办？

您需要实现的基本结构将是节点的集合，这里有一些选项可以帮助您入门。让我们假设类 Node 是整个解决方案的基类。

如果您只需要向下导航树，那么 Node 类需要一个子列表。

如果您需要向上导航树，那么 Node 类需要一个指向其父节点的链接。

构建一个 AddChild 方法来处理这两点的所有细节以及必须实现的任何其他业务逻辑（子限制、对子排序等）

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delegate void TreeVisitor<T>(T nodeData);

class NTree<T>
{
    private T data;
    private LinkedList<NTree<T>> children;

    public NTree(T data)
    {
         this.data = data;
        children = new LinkedList<NTree<T>>();
    }

    public void AddChild(T data)
    {
        children.AddFirst(new NTree<T>(data));
    }

    public NTree<T> GetChild(int i)
    {
        foreach (NTree<T> n in children)
            if (--i == 0)
                return n;
        return null;
    }

    public void Traverse(NTree<T> node, TreeVisitor<T> visitor)
    {
        visitor(node.data);
        foreach (NTree<T> kid in node.children)
            Traverse(kid, visitor);
    }
}

简单的递归实现...< 40 行代码...您只需要在类之外保留对树根的引用，或者将其包装在另一个类中，也许重命名为 TreeNode？

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这是我的，在我看来，它与 Aaron Gage's 非常相似，只是更传统一点。就我的目的而言，我没有遇到 List<T> 的任何性能问题。如果需要，切换到 LinkedList 很容易。

namespace Overby.Collections
{
    public class TreeNode<T>
    {
        private readonly T _value;
        private readonly List<TreeNode<T>> _children = new List<TreeNode<T>>();

        public TreeNode(T value)
        {
            _value = value;
        }

        public TreeNode<T> this[int i]
        {
            get { return _children[i]; }
        }

        public TreeNode<T> Parent { get; private set; }

        public T Value { get { return _value; } }

        public ReadOnlyCollection<TreeNode<T>> Children
        {
            get { return _children.AsReadOnly(); }
        }

        public TreeNode<T> AddChild(T value)
        {
            var node = new TreeNode<T>(value) {Parent = this};
            _children.Add(node);
            return node;
        }

        public TreeNode<T>[] AddChildren(params T[] values)
        {
            return values.Select(AddChild).ToArray();
        }

        public bool RemoveChild(TreeNode<T> node)
        {
            return _children.Remove(node);
        }

        public void Traverse(Action<T> action)
        {
            action(Value);
            foreach (var child in _children)
                child.Traverse(action);
        }

        public IEnumerable<T> Flatten()
        {
            return new[] {Value}.Concat(_children.SelectMany(x => x.Flatten()));
        }
    }
}

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另一个树结构：

public class TreeNode<T> : IEnumerable<TreeNode<T>>
{

    public T Data { get; set; }
    public TreeNode<T> Parent { get; set; }
    public ICollection<TreeNode<T>> Children { get; set; }

    public TreeNode(T data)
    {
        this.Data = data;
        this.Children = new LinkedList<TreeNode<T>>();
    }

    public TreeNode<T> AddChild(T child)
    {
        TreeNode<T> childNode = new TreeNode<T>(child) { Parent = this };
        this.Children.Add(childNode);
        return childNode;
    }

    ... // for iterator details see below link
}

示例用法：

TreeNode<string> root = new TreeNode<string>("root");
{
    TreeNode<string> node0 = root.AddChild("node0");
    TreeNode<string> node1 = root.AddChild("node1");
    TreeNode<string> node2 = root.AddChild("node2");
    {
        TreeNode<string> node20 = node2.AddChild(null);
        TreeNode<string> node21 = node2.AddChild("node21");
        {
            TreeNode<string> node210 = node21.AddChild("node210");
            TreeNode<string> node211 = node21.AddChild("node211");
        }
    }
    TreeNode<string> node3 = root.AddChild("node3");
    {
        TreeNode<string> node30 = node3.AddChild("node30");
    }
}

奖金查看成熟的树：

迭代器

搜索

Java/C#

https://github.com/gt4dev/yet-another-tree-structure

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一般优秀的 C5 Generic Collection Library 有几种不同的基于树的数据结构，包括集合、包和字典。如果您想研究它们的实现细节，可以使用源代码。 （我在生产代码中使用了 C5 集合并取得了很好的效果，尽管我没有专门使用任何树结构。）

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请参阅 https://github.com/YaccConstructor/QuickGraph（以前的 http://quickgraph.codeplex.com/）

QuickGraph 为 .NET 2.0 及更高版本提供通用的有向/无向图数据结构和算法。 QuickGraph自带depth-first search、breadth-first search、A*搜索、最短路径、k-最短路径、最大流量、最小生成树、最小共同祖先等算法... QuickGraph支持MSAGL、GLEE , 和 Graphviz 呈现图形，序列化为 GraphML 等。

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这是我自己的：

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        var tree = new Tree<string>()
            .Begin("Fastfood")
                .Begin("Pizza")
                    .Add("Margherita")
                    .Add("Marinara")
                .End()
                .Begin("Burger")
                    .Add("Cheese burger")
                    .Add("Chili burger")
                    .Add("Rice burger")
                .End()
            .End();

        tree.Nodes.ForEach(p => PrintNode(p, 0));
        Console.ReadKey();
    }

    static void PrintNode<T>(TreeNode<T> node, int level)
    {
        Console.WriteLine("{0}{1}", new string(' ', level * 3), node.Value);
        level++;
        node.Children.ForEach(p => PrintNode(p, level));
    }
}

public class Tree<T>
{
    private Stack<TreeNode<T>> m_Stack = new Stack<TreeNode<T>>();

    public List<TreeNode<T>> Nodes { get; } = new List<TreeNode<T>>();

    public Tree<T> Begin(T val)
    {
        if (m_Stack.Count == 0)
        {
            var node = new TreeNode<T>(val, null);
            Nodes.Add(node);
            m_Stack.Push(node);
        }
        else
        {
            var node = m_Stack.Peek().Add(val);
            m_Stack.Push(node);
        }

        return this;
    }

    public Tree<T> Add(T val)
    {
        m_Stack.Peek().Add(val);
        return this;
    }

    public Tree<T> End()
    {
        m_Stack.Pop();
        return this;
    }
}

public class TreeNode<T>
{
    public T Value { get; }
    public TreeNode<T> Parent { get; }
    public List<TreeNode<T>> Children { get; }

    public TreeNode(T val, TreeNode<T> parent)
    {
        Value = val;
        Parent = parent;
        Children = new List<TreeNode<T>>();
    }

    public TreeNode<T> Add(T val)
    {
        var node = new TreeNode<T>(val, this);
        Children.Add(node);
        return node;
    }
}

输出：

Fastfood
   Pizza
      Margherita
      Marinara
   Burger
      Cheese burger
      Chili burger
      Rice burger

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我对解决方案有一点扩展。

使用递归泛型声明和派生子类，您可以更好地专注于您的实际目标。

请注意，它与非通用实现不同，您不需要将“node”转换为“NodeWorker”。

这是我的例子：

public class GenericTree<T> where T : GenericTree<T> // recursive constraint
{
  // no specific data declaration

  protected List<T> children;

  public GenericTree()
  {
    this.children = new List<T>();
  }

  public virtual void AddChild(T newChild)
  {
    this.children.Add(newChild);
  }

  public void Traverse(Action<int, T> visitor)
  {
    this.traverse(0, visitor);
  }

  protected virtual void traverse(int depth, Action<int, T> visitor)
  {
    visitor(depth, (T)this);
    foreach (T child in this.children)
      child.traverse(depth + 1, visitor);
  }
}

public class GenericTreeNext : GenericTree<GenericTreeNext> // concrete derivation
{
  public string Name {get; set;} // user-data example

  public GenericTreeNext(string name)
  {
    this.Name = name;
  }
}

static void Main(string[] args)
{
  GenericTreeNext tree = new GenericTreeNext("Main-Harry");
  tree.AddChild(new GenericTreeNext("Main-Sub-Willy"));
  GenericTreeNext inter = new GenericTreeNext("Main-Inter-Willy");
  inter.AddChild(new GenericTreeNext("Inter-Sub-Tom"));
  inter.AddChild(new GenericTreeNext("Inter-Sub-Magda"));
  tree.AddChild(inter);
  tree.AddChild(new GenericTreeNext("Main-Sub-Chantal"));
  tree.Traverse(NodeWorker);
}

static void NodeWorker(int depth, GenericTreeNext node)
{                                // a little one-line string-concatenation (n-times)
  Console.WriteLine("{0}{1}: {2}", String.Join("   ", new string[depth + 1]), depth, node.Name);
}

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试试这个简单的示例。

public class TreeNode<TValue>
{
    #region Properties
    public TValue Value { get; set; }
    public List<TreeNode<TValue>> Children { get; private set; }
    public bool HasChild { get { return Children.Any(); } }
    #endregion
    #region Constructor
    public TreeNode()
    {
        this.Children = new List<TreeNode<TValue>>();
    }
    public TreeNode(TValue value)
        : this()
    {
        this.Value = value;
    }
    #endregion
    #region Methods
    public void AddChild(TreeNode<TValue> treeNode)
    {
        Children.Add(treeNode);
    }
    public void AddChild(TValue value)
    {
        var treeNode = new TreeNode<TValue>(value);
        AddChild(treeNode);
    }
    #endregion
}

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我创建了一个可能对其他人有所帮助的 Node<T> class。该类具有以下属性：

孩子们

祖先

子孙

兄弟姐妹

节点级别

家长

根

等等。

还可以将具有 Id 和 ParentId 的项目的平面列表转换为树。节点包含对子节点和父节点的引用，因此迭代节点非常快。

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现在发布了 .NET 代码库：特别是实现 red-black tree 的 SortedSet 的代码：sortedset.cs

然而，这是一个平衡的树结构。所以我的回答更多地是对我认为是 .NET 核心库中唯一的本机树结构的参考。

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我已经完成了 Berezh has shared 的代码。

public class TreeNode<T> : IEnumerable<TreeNode<T>>
{
    public T Data { get; set; }
    public TreeNode<T> Parent { get; set; }
    public ICollection<TreeNode<T>> Children { get; set; }

    public TreeNode(T data)
    {
        this.Data = data;
        this.Children = new LinkedList<TreeNode<T>>();
    }

    public TreeNode<T> AddChild(T child)
    {
        TreeNode<T> childNode = new TreeNode<T>(child) { Parent = this };
        this.Children.Add(childNode);
        return childNode;
    }

    public IEnumerator<TreeNode<T>> GetEnumerator()
    {
        throw new NotImplementedException();
    }

    IEnumerator IEnumerable.GetEnumerator()
    {
        return (IEnumerator)GetEnumerator();
    }
}

public class TreeNodeEnum<T> : IEnumerator<TreeNode<T>>
{

    int position = -1;
    public List<TreeNode<T>> Nodes { get; set; }

    public TreeNode<T> Current
    {
        get
        {
            try
            {
                return Nodes[position];
            }
            catch (IndexOutOfRangeException)
            {
                throw new InvalidOperationException();
            }
        }
    }

    object IEnumerator.Current
    {
        get
        {
            return Current;
        }
    }

    public TreeNodeEnum(List<TreeNode<T>> nodes)
    {
        Nodes = nodes;
    }

    public void Dispose()
    {

    }

    public bool MoveNext()
    {
        position++;
        return (position < Nodes.Count);
    }

    public void Reset()
    {
        position = -1;
    }
}

---

大多数树是由您正在处理的数据形成的。

假设您有一个包含某人父母详细信息的人员类，您希望将树结构作为“域类”的一部分，还是使用包含指向您的人员对象的链接的单独树类？考虑一个简单的操作，比如获取一个人的所有孙子，这段代码应该在 person 类中，还是 person 类的用户必须知道一个单独的树类？

另一个例子是编译器中的 parse tree...

这两个示例都表明，树的概念是数据域的一部分，使用单独的通用树至少会使创建的对象数量增加一倍，并使 API 更难再次编程。

我们想要一种重用标准树操作的方法，而不必为所有树重新实现它们，同时不必使用标准树类。 Boost 已尝试为 C++ 解决此类问题，但我尚未看到 .NET 对其进行调整的任何效果。

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我使用上面的 NTree 类添加了一个完整的解决方案和示例。我还添加了“AddChild”方法......

    public class NTree<T>
    {
        public T data;
        public LinkedList<NTree<T>> children;

        public NTree(T data)
        {
            this.data = data;
            children = new LinkedList<NTree<T>>();
        }

        public void AddChild(T data)
        {
            var node = new NTree<T>(data) { Parent = this };
            children.AddFirst(node);
        }

        public NTree<T> Parent { get; private set; }

        public NTree<T> GetChild(int i)
        {
            foreach (NTree<T> n in children)
                if (--i == 0)
                    return n;
            return null;
        }

        public void Traverse(NTree<T> node, TreeVisitor<T> visitor, string t, ref NTree<T> r)
        {
            visitor(node.data, node, t, ref r);
            foreach (NTree<T> kid in node.children)
                Traverse(kid, visitor, t, ref r);
        }
    }

    public static void DelegateMethod(KeyValuePair<string, string> data, NTree<KeyValuePair<string, string>> node, string t, ref NTree<KeyValuePair<string, string>> r)
    {
        string a = string.Empty;
        if (node.data.Key == t)
        {
            r = node;
            return;
        }
    }

使用它

 NTree<KeyValuePair<string, string>> ret = null;
 tree.Traverse(tree, DelegateMethod, node["categoryId"].InnerText, ref ret);

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还可以将 XML 与 LINQ 一起使用：

Create XML tree in C# (LINQ to XML)

在使用树时，XML 是最成熟、最灵活的解决方案，而 LINQ 为您提供了所需的所有工具。树的配置也变得更加简洁和用户友好，因为您可以简单地使用 XML 文件进行初始化。

如果需要处理对象，可以使用 XML 序列化：

XML serialization

---

如果要在 GUI 上显示此树，可以使用 TreeView 和 TreeNode。 （我想从技术上讲，您可以创建一个 TreeNode 而无需将其放在 GUI 上，但它确实比简单的本土 TreeNode 实现具有更多开销。）

---

这是我对 BST 的实现：

class BST
{
    public class Node
    {
        public Node Left { get; set; }
        public object Data { get; set; }
        public Node Right { get; set; }

        public Node()
        {
            Data = null;
        }

        public Node(int Data)
        {
            this.Data = (object)Data;
        }

        public void Insert(int Data)
        {
            if (this.Data == null)
            {
                this.Data = (object)Data;
                return;
            }
            if (Data > (int)this.Data)
            {
                if (this.Right == null)
                {
                    this.Right = new Node(Data);
                }
                else
                {
                    this.Right.Insert(Data);
                }
            }
            if (Data <= (int)this.Data)
            {
                if (this.Left == null)
                {
                    this.Left = new Node(Data);
                }
                else
                {
                    this.Left.Insert(Data);
                }
            }
        }

        public void TraverseInOrder()
        {
            if(this.Left != null)
                this.Left.TraverseInOrder();
            Console.Write("{0} ", this.Data);
            if (this.Right != null)
                this.Right.TraverseInOrder();
        }
    }

    public Node Root { get; set; }
    public BST()
    {
        Root = new Node();
    }
}

---

具有通用数据的树

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

public class Tree<T>
{
    public T Data { get; set; }
    public LinkedList<Tree<T>> Children { get; set; } = new LinkedList<Tree<T>>();
    public Task Traverse(Func<T, Task> actionOnNode, int maxDegreeOfParallelism = 1) => Traverse(actionOnNode, new SemaphoreSlim(maxDegreeOfParallelism, maxDegreeOfParallelism));
    private async Task Traverse(Func<T, Task> actionOnNode, SemaphoreSlim semaphore)
    {
        await actionOnNode(Data);
        SafeRelease(semaphore);
        IEnumerable<Task> tasks = Children.Select(async input =>
        {
            await semaphore.WaitAsync().ConfigureAwait(false);
            try
            {
                await input.Traverse(actionOnNode, semaphore).ConfigureAwait(false);
            }
            finally
            {
                SafeRelease(semaphore);
            }
        });
        await Task.WhenAll(tasks);
    }
    private void SafeRelease(SemaphoreSlim semaphore)
    {
        try
        {
            semaphore.Release();
        }
        catch (Exception ex)
        {
            if (ex.Message.ToLower() != "Adding the specified count to the semaphore would cause it to exceed its maximum count.".ToLower())
            {
                throw;
            }
        }
    }

    public async Task<IEnumerable<T>> ToList()
    {
        ConcurrentBag<T> lst = new ConcurrentBag<T>();
        await Traverse(async (data) => lst.Add(data));
        return lst;
    }
    public async Task<int> Count() => (await ToList()).Count();
}

单元测试

using System.Threading.Tasks;
using Xunit;

public class Tree_Tests
{
    [Fact]
    public async Task Tree_ToList_Count()
    {
        Tree<int> head = new Tree<int>();

        Assert.NotEmpty(await head.ToList());
        Assert.True(await head.Count() == 1);

        // child
        var child = new Tree<int>();
        head.Children.AddFirst(child);
        Assert.True(await head.Count() == 2);
        Assert.NotEmpty(await head.ToList());

        // grandson
        child.Children.AddFirst(new Tree<int>());
        child.Children.AddFirst(new Tree<int>());
        Assert.True(await head.Count() == 4);
        Assert.NotEmpty(await head.ToList());
    }

    [Fact]
    public async Task Tree_Traverse()
    {
        Tree<int> head = new Tree<int>() { Data = 1 };

        // child
        var child = new Tree<int>() { Data = 2 };
        head.Children.AddFirst(child);

        // grandson
        child.Children.AddFirst(new Tree<int>() { Data = 3 });
        child.Children.AddLast(new Tree<int>() { Data = 4 });

        int counter = 0;
        await head.Traverse(async (data) => counter += data);
        Assert.True(counter == 10);

        counter = 0;
        await child.Traverse(async (data) => counter += data);
        Assert.True(counter == 9);

        counter = 0;
        await child.Children.First!.Value.Traverse(async (data) => counter += data);
        Assert.True(counter == 3);

        counter = 0;
        await child.Children.Last!.Value.Traverse(async (data) => counter += data);
        Assert.True(counter == 4);
    }
}

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我不喜欢树的方法。它使事情变得过于复杂，包括搜索或向下钻取，甚至填充 ui 控件。

我建议对 IDictionary<TChild, TParent> 使用一种非常简单的方法。这也允许在节点或级别之间没有连接。

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如果您需要使用较少内存的有根树数据结构实现，您可以按如下方式编写 Node 类（C++ 实现）：

class Node {
       Node* parent;
       int item; // depending on your needs

       Node* firstChild; //pointer to left most child of node
       Node* nextSibling; //pointer to the sibling to the right
}

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