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数据结构与算法(二叉树)

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风中的云彩
发布2024-11-07 21:56:49
发布2024-11-07 21:56:49
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文章被收录于专栏:C/C++的自学之路

鲸饮未吞海,剑气已横秋。

前言

这是我学习数据结构的第五份笔记,有关二叉树的知识。后期我会继续将数据结构知识的笔记补全。 上一期笔记有栈与列队,没看过的同学可以去看看: 有关栈与列队的笔记

树的概念与结构

1. 树是⼀种非线性的数据结构,它是由 n 个有限结点组成的⼀个具有层次关系的集合。 2. 之所以把它叫做树,是因为它看起来像⼀棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下。 2. 有⼀个特殊的结点,称为根结点,根结点没有前驱结点(父节点)。 3. 除根结点外,其余结点被分成 M(M>0) 个互不相交的集合,其中每⼀个集合又是⼀棵结构与树类似的子树。 4. 每棵子树的根结点有且只有⼀个前驱,可以有 0 个或多个后继(子节点)。因此,树是递归定义的。 5. 树形结构中,子树之间不能有交集,否则就不是树形结构。 6. 除了根结点外,每个结点有且仅有⼀个父结点(根节点没有父节点)。 7. ⼀棵N个结点的树有N-1条线(每多一个节点,就多一条线)。

树的相关术语

1. 父结点:若⼀个结点含有子结点,则这个结点就称为其子结点的父结点; 如上图:A是B的父结点。 2. 子结点:⼀个结点含有的子树的根结点,就称为该结点的子结点; 如上图:B是A的子结点。 3. 结点的度:⼀个结点有几个子节点,他的度就是多少;比如A的度为6,F的度为2,K的度为0。 4. 兄弟结点:具有相同父结点的结点,互称为兄弟结点; 如上图: B、C 是兄弟结点。 5. 树的度:⼀棵树中,最大的结点的度称为树的度; 如上图:树的度为 6。 6. 叶子结点:度为 0 的结点称为叶结点; 如上图: B、C、H、I... 等结点为叶结点。 7. 分支结点:度不为 0 的结点; 如上图: D、E、F、G... 等结点为分支结点。 8. 结点的层次:从根开始定义起,根为第 1 层,根的子结点为第 2 层,以此类推。 9. 树的高度(深度):树中结点的最大层次; 如上图:树的高度为 4。 10. 结点的祖先:从根到该结点所经分支上的所有结点;如上图: A 是所有结点的祖先。 11. 结点的子孙:以某结点为根的子树中任⼀结点都称为该结点的子孙。如上图:所有结点都是A的子孙。 12. 路径:⼀条从树中任意节点出发,沿父节点-子节点连接,达到任意节点的序列;比如A到Q的路径为: A-E-J-Q;H到Q的路径H-D-A-E-J-Q。 13. 森林:由 m 棵互不相交的树的集合称为森林。

树的表示

1. 相对线性表结构,树结构更加复杂,既然保存值域,也要保存结点和结 点之间的关系。 2. 实际中,树有很多种表示方法如:双亲表示法,孩子表示法、孩子双亲表示法以及孩子 兄弟表示法等。 3. 我们这里就简单的了解其中最常用的 孩子 兄弟表示法。

代码语言:javascript
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#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
typedef struct TreeNode
{
	struct TreeNode* child;
	struct TreeNode* brother;
	int data;
}TreeNode;

二叉树

1. 在树形结构中,我们最常用的就是二叉树,⼀棵二叉树是结点的⼀个有限集合,该集合由⼀个根结点加上两棵别称为左子树和右子树的二叉树组成(或者为空)。 2. 二叉树不存在度大于 2 的结点。 3. 二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒,因此二叉树是有序树。

满二叉树

1. ⼀个二叉树,如果每⼀个层的结点数都达到最大值,则这个二叉树就是满二叉树。也就是说,如果⼀个二叉树的层数为 K ,且结点总数是 2^k − 1 ,则它就是满二叉树。

完全二叉树

1. 完全二叉树是效率很高的数据结构,完全二叉树是由满二叉树而引出来的。 2. 要注意的是满二叉树是⼀种特殊的完全二叉树。 3. 假设二叉树层数为K层,除了第K层外,每层节点的个数达到最大节点的个数,而第K层节点个数不一定达到最大节点数,并且第K层节点顺序是严格从左到右的,那么这个二叉树就是完全二叉树。

二叉树的性质

1. 若规定根结点的层数为 1 ,则⼀棵非空二叉树的第 i 层上最多有 2^(i−1)个结点。 2. 若规定根结点的层数为 1 ,则深度为 h 的二叉树的最大结点数是 2^h − 1。 3. 若规定根结点的层数为 1 ,具有 n 个结点的满二叉树的深度 h = log2 (n + 1) ( log 以2为底,( n+1) 为对数)。

二叉树存储结构

二叉树⼀般可以使用两种结构存储,⼀种顺序结构,⼀种链式结构。

顺序结构

1. 二叉树的顺序结构存储就是使用数组来存储,⼀般使用数组只适合表示完全⼆叉树,因为不是完全二叉树会有空间的浪费,完全二叉树更适合使用顺序结构存储。 2. 我们通常把堆(⼀种二叉树)使用顺序结构的数组来存储,需要注意的是这里的堆和操作系统 虚拟进程地址空间中的堆是两回事,⼀个是数据结构,⼀个是操作系统中管理内存的⼀块区域分段。 3. 根据数学关系我们可以得到数学公式,再根据顺序结构中不能跳的原则,从而得出节点的信息。

链式结构

1. 二叉树的链式存储结构是指:用链表来表示一棵二叉树,即用链来指示元素的逻辑关系。 2. 通常的方法是链表中每个结点由三个域组成,数据域和左右指针域,左右指针分别用来给出该结点左孩子和右孩 子所在的链结点的存储地址 。 3. 链式结构又分为二叉链和三叉链(多了一个指向父节点的指针),博客中⼀般都是二叉链。

1. 堆是⼀种特殊的二叉树,具有二叉树的特性的同时,还具备其他的特性。 2. 堆一般使用顺序结构的数组来实现。

堆的性质与结构

1. 堆中某个结点的值总是不大于或不小于其父结点的值。(可以等于) 2. 越往上,值越大的堆,就是大根堆;越往上,值越小的堆,就是小根堆。 3. 小根堆的堆顶是最小值;大根堆的堆顶是最大值。 4. 堆总是⼀棵完全二叉树。

1. 对于具有 n 个结点的完全二叉树,按照从上至下、从左至右的数组顺序对所有结点从 0 开始编号,最后节点的序号为(n-1)。 2. 若 i>0 ,则 i 结点的父节点序号为: ( i - 1 ) / 2 ;若 i=0 ,则 i 为根结点编号,无父结点。 3. 若 2i+1<n ,左孩子序号: 2i+1 ; 2i+1>=n 否则无左孩子,发生了越界。 4. 若 2i+2<n ,右孩子序号: 2i+2 ; 2i+2>=n 否则无右孩子,发生了越界。

分步实现堆的功能

定义一个堆的结构体
代码语言:javascript
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typedef int DataType;
typedef struct Heap//定义一个堆的结构体
{
	DataType* arr;
	int size;
	int capacity;
}Heap;
堆的初始化
代码语言:javascript
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void HeapInit(Heap* sp)
{
	assert(sp);//sp不能指向空指针,如果指向空指针,那么就不能对其进行解引用操作。
	sp->arr = NULL;
	sp->capacity = sp->size = 0;
}
交换两边值函数
代码语言:javascript
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void Swap(DataType* a, DataType* b)//小心不要搞成交换指针
{
	DataType tmp = *a;
	*a = *b;
	*b = tmp;
}
向上调整算法(为了实现小堆)
代码语言:javascript
复制
void UpAdjust(DataType* arr, DataType child)//child都是序号,而储存的数据是arr[child]
{
	int parent = (child - 1) / 2;
	while (child > 0)//不需要等于,如果孩子节点序号为0,则已经是根节点,不需要再向上调整。
	{
		if (arr[parent] > arr[child])
		{
			Swap(&arr[parent], &arr[child]);
			child = parent;
			parent = (child - 1) / 2;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}
向堆中插入数据
代码语言:javascript
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void HeapPush(Heap* sp, DataType x)
{
	assert(sp);//sp不能指向空指针,如果指向空指针,那么就不能对其进行解引用操作。
	if (sp->capacity == sp->size)
	{
		int newcapacity = sp->capacity == 0 ? 4 : 2 * sp->capacity;
		DataType* tmp = (DataType*)realloc(sp->arr, sizeof(DataType)* newcapacity);
		if (tmp == NULL)
		{
			perror("realloc fail");
			exit(1);
		}
		sp->arr = tmp;
		sp->capacity = newcapacity;
	}
	sp->arr[sp->size] = x;
    UpAdjust(ps->arr, ps->size);//变成小堆
    ps->size++;
}
向下调整算法(为了实现小队)
代码语言:javascript
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void DownAdjust(DataType* arr, DataType parent, DataType n)
{
	DataType child = parent * 2 + 1;
	while(child<=n)
	{
		if ((child + 1 <= n) && (arr[child] > arr[child + 1]))
		{
			child++;
		}
		if (arr[child] < arr[parent])
		{
			Swap(&arr[child], &arr[parent]);
			parent = child;
			child = parent * 2 + 1;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}
从堆中删除元素 (只能从堆顶)
代码语言:javascript
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void HeapPop(Heap* ps)
{
	assert(ps->arr);//删除数据时候,堆里面要有数据,即ps->arr不能为空
	Swap(&(ps->arr[0]), &(ps->arr[ps->size-1]));
	ps->size--;
	DownAdjust(ps->arr, 0, ps->size-1);
}
查询堆顶元素
代码语言:javascript
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DataType HeapTop(Heap* ps)
{
	assert(ps->size!=0);
	return ps->arr[0];//返回的是堆顶元素
}
判断堆是否为空
代码语言:javascript
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bool HeapEmpty(Heap* ps)
{
	return (ps->size == 0);//不能通过判断ps->arr是否为NULL从而判断堆是否为空,因为即使ps->arr不是NULL,堆也可能为空(即ps->size==0)。
}
销毁堆
代码语言:javascript
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void HeapDestroy(Heap* sp)
{
	assert(sp);//sp不能指向空指针,如果指向空指针,那么就不能对其进行解引用操作。
	if (sp->arr != NULL)
	{
		free(sp->arr);
	}
	sp->arr = NULL;
	sp->capacity = sp->size = 0;
}

完整代码实现

<heap.h>文件
代码语言:javascript
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#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <assert.h>
#include <stdbool.h>

typedef int DataType;
typedef struct Heap
{
	DataType* arr;
	int size;
	int capacity;
}Heap;

void HeapInit(Heap* ps);

void HeapDestroy(Heap* ps);

void HeapPush(Heap* ps, DataType x);

void UpAdjust(DataType* arr, DataType child);

void HeapPop(Heap* ps);

void Swap(DataType* a, DataType* b);

void DownAdjust(DataType* arr, DataType parent, DataType n);

DataType HeapTop(Heap* ps);

bool HeapEmpty(Heap* ps);
<heap.c>文件
代码语言:javascript
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#include "heap.h"

void HeapInit(Heap* ps)
{
	assert(ps);//ps不能指向空指针,如果指向空指针,那么就不能对其进行解引用操作。
	ps->arr = NULL;
	ps->capacity = ps->size = 0;
}

void HeapDestroy(Heap* ps)
{
	assert(ps);//ps不能指向空指针,如果指向空指针,那么就不能对其进行解引用操作。
	if (ps->arr != NULL)//判断指向动态数组的指针是否为空
	{
		free(ps->arr);//如果不为空,则释放动态数组的空间
	}
	ps->arr = NULL;
	ps->capacity = ps->size = 0;
}

void HeapPush(Heap* ps, DataType x)
{
	assert(ps);//ps不能指向空指针,如果指向空指针,那么就不能对其进行解引用操作。
	if (ps->capacity == ps->size)
	{
		int newcapacity = ps->capacity == 0 ? 4 : 2 * ps->capacity;
		DataType* tmp = (DataType*)realloc(ps->arr, sizeof(DataType)* newcapacity);
		if (tmp == NULL)
		{
			perror("realloc fail");
			exit(1);
		}
		ps->arr = tmp;
		ps->capacity = newcapacity;
	}
	ps->arr[ps->size] = x;
	UpAdjust(ps->arr, ps->size);//变成小堆
	ps->size++;
}

void Swap(DataType* a, DataType* b)//小心不要搞成交换指针
{
	DataType tmp = *a;
	*a = *b;
	*b = tmp;
}

void UpAdjust(DataType* arr, DataType child)//child都是序号,而储存的数据是arr[child]
{
	int parent = (child - 1) / 2;
	while (child > 0)//不需要等于,如果孩子节点序号为0,则已经是根节点,不需要再向上调整。
	{
		if (arr[parent] > arr[child])
		{
			Swap(&arr[parent], &arr[child]);
			child = parent;
			parent = (child - 1) / 2;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}

void HeapPop(Heap* ps)
{
	assert(ps->arr);//删除数据时候,堆里面要有数据,即ps->arr不能为空
	Swap(&(ps->arr[0]), &(ps->arr[ps->size-1]));
	ps->size--;
	DownAdjust(ps->arr, 0, ps->size-1);
}

void DownAdjust(DataType* arr, DataType parent, DataType n)
{
	DataType child = parent * 2 + 1;
	while(child<=n)
	{
		if ((child + 1 <= n) && (arr[child] > arr[child + 1]))
		{
			child++;
		}
		if (arr[child] < arr[parent])
		{
			Swap(&arr[child], &arr[parent]);
			parent = child;
			child = parent * 2 + 1;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}

DataType HeapTop(Heap* ps)
{
	assert(ps->size!=0);
	return ps->arr[0];//返回的是堆顶元素
}

bool HeapEmpty(Heap* ps)
{
	return (ps->size == 0);//不能通过判断ps->arr是否为NULL从而判断堆是否为空,因为即使ps->arr不是NULL,堆也可能为空(即ps->size==0)。
}
<test.c>文件
代码语言:javascript
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#include "heap.h"
int main()
{
	Heap heap;
	HeapInit(&heap);
	HeapPush(&heap, 1);
	HeapPush(&heap, 2);
	HeapPush(&heap, 3);
	HeapPush(&heap, 4);
	HeapPush(&heap, 5);
	HeapPop(&heap);
	while (!HeapEmpty(&heap))
	{
		printf("%d ", HeapTop(&heap));
		HeapPop(&heap);
	}
	HeapDestroy(&heap);
	return 0;
}

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原始发表:2024-11-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 前言
    • 树的概念与结构
      • 树的相关术语
        • 树的表示
        • 二叉树
          • 满二叉树
            • 完全二叉树
              • 二叉树的性质
                • 二叉树存储结构
                  • 顺序结构
                  • 链式结构
                • 堆的性质与结构
                  • 分步实现堆的功能
                    • 定义一个堆的结构体
                    • 堆的初始化
                    • 交换两边值函数
                    • 向上调整算法(为了实现小堆)
                    • 向堆中插入数据
                    • 向下调整算法(为了实现小队)
                    • 从堆中删除元素 (只能从堆顶)
                    • 查询堆顶元素
                    • 判断堆是否为空
                    • 销毁堆
                  • 完整代码实现
                    • <heap.h>文件
                    • <heap.c>文件
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