• 【数据结构】二叉树详解(下篇)


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    🧑‍💻作者: @情话0.0
    📝专栏:《数据结构》
    👦个人简介:一名双非编程菜鸟,在这里分享自己的编程学习笔记,欢迎大家的指正与点赞,谢谢!

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    前言

      上一篇文章主要讲解了关于二叉树的概念、性质以及顺序结构的实现,此篇文章将继续完成堆的应用、二叉树的链式结构介绍以及相关操作实现。


    一、堆的应用

    1. 堆排序

      想要完成堆排序,第一步就是要完成建堆,而堆的类型分为大堆和小堆,这两种堆类型对应着不同排序结构,如果要实现从小到大的排序,那么就要建大堆,相反就要建小堆。
      利用堆删除思想来进行排序,建堆和堆删除中都用到了向下调整,因此掌握了向下调整,就可以完成堆排序。

      思路: 1)完成建堆,让其拥有父亲结点大于孩子结点的特性(或者父亲结点小于孩子结点)
          2)交换根结点与最后一个孩子结点,那么此时最大的结点就来到了堆的最后一位,将堆的元素个数减一,然后在从根结点(刚交换上去的结点)完成向下调整算法。注意: 堆的顺序结构是用数组实现的,所以说将堆元素个数减一并不是将其删除,而是将其放在了数组的最后一个位置》
          3)一直持续到最后两个结点将其完成交换即可完成堆排序。

    代码实现:

    void swap(int* left, int* right)
    {
    	int temp = *left;
    	*left = *right;
    	*right = temp;
    }
    //向下调整算法
    void AdjustDown(HeapDataType array[], int num, int parent)
    {
    	int child = parent * 2 + 1;
    	while (child < num)
    	{
    		if (child + 1 < num && array[child] < array[child + 1])
    		{
    			child ++ ;
    		}
    		if (array[child]>array[parent])
    		{
    			swap(&array[child], &array[parent]);
    			parent = child;
    			child = parent * 2 + 1;
    		}
    		else
    		{
    			break;
    		}
    	}
    }
    
    void HeapCreat(Heap* h,int arr[],int num)
    {
    	h->array = (HeapDataType*)malloc(sizeof(HeapDataType)*num);
    	memcpy(h->array, arr, sizeof(HeapDataType)*num);
    	for (int root = (num - 2) / 2; root >= 0; --root)
    	{
    		//建堆
    		AdjustDown(h->array, num, root);
    	}
    	//堆排序
    	int end = num - 1;
    	while (end)
    	{
    		swap(&h->array[0], &h->array[end]);
    		AdjustDown(h->array, end, 0);
    		end--;
    	}
    }
    
    
    void HeapTest()
    {
    	Heap h;
    	int arr[10] = { 5, 4, 3, 9, 7, 6, 1, 2, 8, 0 };
    	int num = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    	HeapCreat(&h, arr, num);
    	for (int i = 0; i < num; i++)
    	{
    		printf("%d ", h.array[i]);
    	}
    	printf("\n");
    }
    
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    2. TOP-K问题

      TOP-K问题:即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素,一般情况下数据量都比较大。

      对于Top-K问题,能想到的最简单直接的方式就是排序,但是:如果数据量非常大,排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。最佳的方式就是用堆来解决,基本思路如下:

    1. 用数据集合中前K个元素来建堆

    前k个最大的元素,则建小堆;前k个最小的元素,则建大堆

    1. 用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较,不满足则替换堆顶元素

    将剩余N-K个元素依次与堆顶元素进行比较,若符合条件进行交换(大堆,小于堆顶元素;小堆,大于堆顶元素),再完成向下调整算法,直到剩余的N-K个元素都已比较完,最后堆中剩余的K个元素就是所求前K个最小或者最大的元素。

    代码实现:(选择十个数字中的前三大,建小堆)

    void Swap(HPDataType* left, HPDataType* right)
    {
    	HPDataType temp = *left;
    	*left = *right;
    	*right = temp;
    }
    
    void AdjustDown(Heap* hp, int n, int parent)
    {
    	int child = parent * 2 + 1;
    	while (child < n)
    	{
    		if (child + 1 < n&&hp->array[child] > hp->array[child + 1])
    		{
    			child += 1;
    		}
    		if (hp->array[child] < hp->array[parent])
    		{
    			Swap(&hp->array[child], &hp->array[parent]);
    			parent = child;
    			child = parent * 2 + 1;
    		}
    		else
    		{
    			return;
    		}
    	}
    }
    
    void HeapCreate(Heap* hp, HPDataType* a, int n)
    {
    	assert(hp);
    	hp->array = (HPDataType*)malloc(sizeof(HPDataType)*n);
    	if (hp->array == NULL)
    	{
    		return;
    	}
    	memcpy(hp->array, a, sizeof(HPDataType)*n);
    	hp->size = hp->capacity = n;
    	
    	//先建小堆(3个元素)
    	for (int root = (n - 2) / 2; root >= 0; root--)
    	{
    		AdjustDown(hp, n, root);
    	}
    	
    	//再将剩余7个元素与根结点比较插入
    	for (int i = n; i < 10; i++)
    	{
    		//取前三大元素,建小堆,大于堆顶元素进行交换,判断,调整
    		if (a[i]>hp->array[0])
    		{
    			Swap(&a[i], &hp->array[0]);
    			AdjustDown(hp, 3, 0);
    		}
    	}
    }
    
    void Test()
    {
    	int arr[10] = { 5, 8, 1, 6, 3, 0, 2, 7, 4, 9 };
    	Heap hp;
    	HeapCreate(&hp, arr, 3);
    	for (int i = 0; i < 3; i++)
    	{
    		printf("%d ", hp.array[i]);
    	}
    	printf("\n");
    
    }
    
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    二、二叉树链式结构的实现

    1.二叉树的结构

    结点类型,包括左右孩子指针以及该结点的数值域

    typedef struct BTNode
    {
    	struct BTNode* Lchild;
    	struct BTNode* Rchild;
    	BTNDataType data;
    }BTNode;
    
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    2.二叉树的遍历

      二叉树的遍历是指按某条搜索路径访问树中的每个结点,使得每个结点均被访问每一次,而且仅访问一次。由于二叉树是一种非线性结构,每个结点都可能有两棵子树,因而需要寻找一种规律,以便使二叉树上的结点能排列在一个线性队列上,进而便于遍历。
      由二叉树的递归定义可知,遍历一棵二叉树便要决定对根结点 N、左子树L 和右子树R 的访问顺序。按照先遍历左子树再遍历右子树的原则,常见的遍历次序有先序 (NLR)、中序 (LNR)和后序(LRN)三种遍历算法,其中 “序” 指的是根结点在何时被访问。

    2.1 前序遍历

      访问根结点,先序遍历左子树,先序遍历右子树

    void PreOrder(BTNode* root)
    {
    	if (root == NULL)
    	{
    		return;
    	}
    	printf("%d ", root->data);
    	PreOrder(root->left);
    	PreOrder(root->right);
    }
    
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    2.2 中序遍历

      中序遍历左子树,访问根结点,中序遍历右子树

    void InOrder(BTNode* root)
    {
    	if (root == NULL)
    	{
    		return;
    	}
    	InOrder(root->left);
    	printf("%d ", root->data);
    	InOrder(root->right);
    }
    
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    2.3 后序遍历

      后序遍历左子树,后序遍历右子树,访问根结点

    void PostOrder(BTNode* root)
    {
    	if (root == NULL)
    	{
    		return;
    	}
    	PostOrder(root->left);
    	PostOrder(root->right);
    	printf("%d ", root->data);
    }
    
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    2.4 层序遍历

      除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外,还可以对二叉树进行层序遍历。设二叉树的根节点所在层数为1,层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发,首先访问第一层的树根节点,然后从左到右访问第2层上的节点,接着是第三层的节点,以此类推,自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历。
      对于目前知识储备,我们只能选择通过队列来完成对二叉树的层序遍历,大致思路就是先将根结点入队,然后在其出队的同时将它的两个孩子结点入队,一直持续到队列为空(当孩子结点为空时不入队)

    主要代码:

    typedef struct BinaryTreeNode* QDataType;
    
    void LeverOrder(BTNode* root)
    {
    	Queue q;
    	QueueInit(&q);
    	int leverSize = 0;
    	//先入根结点
    	if (root != NULL)
    	{
    		QueuePush(&q, root);
    		leverSize = 1;
    	}
    	while (!QueueEmpty(&q))
    	{
    		//此处的leverSize记录的是每一行的结点个数
    		while (leverSize--)
    		{
    			//注意:在这里,对头的返回值类型本应该是 int 类型的,但是为了后续的结点访问,
    			//要将其强制转化为二叉树结点类型
    			BTNode* front = QueueFront(&q);
    			printf("%d ", front->data);
    			QueuePop(&q);
    			if (front->left)
    			{
    				QueuePush(&q, front->left);
    			}
    			if (front->right)
    			{
    				QueuePush(&q, front->right);
    			}
    		}
    		printf("\n");
    		leverSize = QueueSize(&q);
    	}
    	printf("\n");
    	QueueDestroy(&q);
    }
    
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    3.二叉树的相关练习

    3.1 二叉树节点个数

      通过全局变量进行计数,每到一个结点就总数++

    //全局变量计数
    int size = 0;
    int TreeNodeNum(BTNode* root)
    {
    	if (root == NULL)
    	{
    		return 0;
    	}
    	size++;
    	TreeNodeNum(root->left);
    	TreeNodeNum(root->right);
    	return size;
    }
    
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    3.2 二叉树的高度

      一直递归到最后一层,根据左右子树的高度进行比较加一获取当前结点的高度。

    int TreeHeight(BTNode* root)
    {
    	if (root == NULL)
    	{
    		return 0;
    	}
    	int Lheight = TreeHeight(root->left);
    	int Rheight = TreeHeight(root->right);
    	return Lheight >= Rheight ? Lheight + 1 : Rheight + 1;
    }
    
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    3.3 二叉树叶子节点个数

      判断当前结点不为空且左右孩子都为空时就为叶子结点。

    int LeafNodeNum(BTNode* root)
    {
    	if (root == NULL)
    	{
    		return 0;
    	}
    	if (root->left == NULL&&root->right == NULL)
    	{
    		return 1;
    	}
    	return LeafNodeNum(root->left) + LeafNodeNum(root->right);
    }
    
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    3.4 二叉树第K层节点个数

      大致思路与叶子节点一样,主要判断条件发生了变化。而是当 K 变成 1 时就计数。

    int LayerKNum(BTNode* root, int k)
    {
    	if (root == NULL)
    	{
    		return 0;
    	}
    	if (k == 1)
    	{
    		return 1;
    	}
    	k--;
    	return LayerKNum(root->left, k) + LayerKNum(root->right, k);
    }
    
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    3.5 二叉树查找值为x的节点

    BTreeNode* BinaryTreeFind(BTreeNode* root, BTreeNodeType x)
    {
    	BTreeNode* ret1 = NULL;
    	BTreeNode* ret2 = NULL;
    	if (root == NULL)
    	{
    		return NULL;
    	}
    	if (root->data == x)
    	{
    		return root;
    	}
    	ret1 = BinaryTreeFind(root->left, x);
    	if (ret1)
    		return ret1;
    	ret2 = BinaryTreeFind(root->right, x);
    	if (ret2)
    		return ret2;
    }
    
    
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    3.6 判断二叉树是否是完全二叉树

      大致思路是与层序遍历一致的,同样要使用队列来进行辅助,还是先一层一层的将结点入、出队列,当遇到空结点时停止入队列。然后再判断队列中是否都为空结点,若都是空结点,则为完全二叉树,反之不为完全二叉树。

    int BinaryTreeComplete(BTNode* root)
    {
    	Queue q;
    	QueueInit(&q);
    	if (root != NULL)
    	{
    		QueuePush(&q, root);
    	}
    	while (!QueueEmpty(&q))
    	{
    		BTNode* front = QueueFront(&q);
    		QueuePop(&q);
    		//遇到空结点就立马结束入队列
    		if (front == NULL)
    		{
    			break;
    		}
    		//空结点也要入队列
    		else
    		{
    			QueuePush(&q, front->left);
    			QueuePush(&q, front->right);
    		}
    	}
    	while (!QueueEmpty(&q))
    	{
    		BTNode* front = QueueFront(&q);
    		QueuePop(&q);
    		if (front)
    		{
    			QueueDestroy(&q);
    			return 0;
    		}
    	}
    	QueueDestroy(&q);
    	return 1;
    }
    
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    总结

      至此就基本完成了对二叉树的学习,主要还是要明白二叉树的性质,堆的创建、排序和TOPK问题,核心内容就是要明白向下调整算法以及向上调整算法的实现(这些都是建立于二叉树是完全二叉树的基础之上)。再者就是熟悉二叉树的遍历算法,主要是前中后序遍历,层序遍历的实现稍微有点难度,以及二叉树的有关操作(递归实现)。
      感谢您的阅读,若文章存在问题还烦请指出,感觉有帮到你的话还请一键三连。

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