树是一种常见的非线性的数据结构,,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。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,而叶朝下的。
节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度; 如上图:A的为6叶节点或终端节点:度为0的节点称为叶节点; 如上图:B、C、H、I…等节点为叶节点
非终端节点或分支节点:度不为0的节点; 如上图:D、E、F、G…等节点为分支节点
双亲节点或父节点:若一个节点含有子节点,则这个节点称为其子节点的父节点; 如上图:A是B的父节点
孩子节点或子节点:一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点; 如上图:B是A的孩子节点
兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点; 如上图:B、C是兄弟节点
树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度; 如上图:树的度为6
节点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的子节点为第2层,以此类推;
树的高度或深度:树中节点的最大层次; 如上图:树的高度为4
堂兄弟节点:双亲在同一层的节点互为堂兄弟;如上图:H、I互为兄弟节点
节点的祖先:从根到该节点所经分支上的所有节点;如上图:A是所有节点的祖先
子孙:以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图:所有节点都是A的子孙
森林:由m(m>0)棵互不相交的树的集合称为森林;
一些概念类似于祖辈关系;
起始结点称为根节点,也就是图中的A;
树可以分为很多种子树,子树部分可以也有自己的根节点;
树是递归定义的。
对于树来说,结构比较复杂,存储起来比较困难;既要保存数据,又要保证节点与节点之间的联系;在实际中,有这几种表示方法: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。
这里介绍其中的一种:孩子兄弟表示法:
typedef int DataType;
struct Node
{
struct Node* _firstChild1; // 第一个孩子结点
struct Node* _pNextBrother; // 指向其下一个兄弟结点
DataType _data; // 结点中的数据域
};
二叉树是一种特殊的树结构,每个节点最多可以有两个子节点。且这两个节点分别称之为左子树和右子树(左孩子和右孩子);节点也可以没有子节点和只有一个子节点;
二叉树是有左右之分的,是一种有序树;
特殊情况:
满二叉树: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 ,则它就是满二叉树。
完全二叉树: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。对于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树。 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树。
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1.若规定根节点的层数为1,则一棵非空二叉树的第i层上最多有2^(i-1) 个结点.
2. 若规定根节点的层数为1,则深度为h的二叉树的最大结点数是2^h-1.
3. 对任何一棵二叉树, 如果度为0其叶结点个数为n0 , 度为2的分支结点个数为n2 ,则有 n2= n0+1.
看下面一道例题:
一般的二叉树,是不适合用数组的存储结构来表示的,只有完全二叉树这种连续性的树结构才适合,在现实中,堆就是用这种结构来存储的。
注意: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。
堆其实就是一颗完全二叉树,除最后一层的叶节点,其他层的节点全是满的。堆又分为大堆和小堆。在小堆中,对于任意节点i,父节点的值小于等于子节点的值;在大堆中,对于任意节点i,父节点的值大于等于子节点的值。实际中,堆还是数组,只是存储的逻辑顺序是完全二叉树的从上到下的顺序。
这是堆结构
typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{
HPDataType* a; //存储的数组
int size; //存储的大小
int capacity; //数组的大小
}HP;
void HeapInit(HP* php)
{
assert(php);
php->a = NULL;
php->capacity = php->size = 0;
}
将数组初始化为空,存储量和容量都设为0即可;
有时我们会将一个数组变成堆的存储结构;
void HeapInitArray(HP* php, int* a, int n)
{
assert(php);
assert(a);
//先将堆的数组创建空间
php->a = (HPDataType*)malloc(sizeof(HPDataType)*n);
if (php->a == NULL)
{
perror("HeapInit Fail");
exit(-1);
}
php->capacity = php->size = n;
//复制过去
memcpy(php->a, a,sizeof(HPDataType)* n);
//建堆
for (int i = 1; i < n; i++)
{
AdjustUp(php->a, i);//向上调整
}
}
向上调整是孩子可能会变化为父亲,所以从第1个下标开始,而不是第0个;
这里先说一下父亲与孩子下标的关系:
由于堆的概念,当我们插入一个数据进去或者想将数组变化为数组时,需要对这个存储的数据进行调整;而我们调整的逻辑,就是根据堆的结构去调整的。
void Swap(HPDataType* p1, HPDataType* p2)
{
HPDataType tmp = *p1;
*p1 = *p2;
*p2 = tmp;
}
void AdjustUp(HPDataType* a, int child)
{
assert(a);
//父亲节点
HPDataType parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
//孩子节点的值比父亲节点的值小就交换
if (a[child] < a[parent])
{
Swap(&a[child], &a[parent]);
child = parent;
parent = (parent - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
利用循环来进行调整,这种调整,前提是前面的结构是堆,时间复杂度为O(logN);
有向上调整,自然有向下调整,对于堆顶的值的插入,就需要进行向下调整。
void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent)
{
assert(a);
HPDataType child = parent * 2 + 1;
while (child < n)
{
//判断左右孩子大小
if (child + 1 < n && a[child + 1] < a[child])
{
child++;
}
if (a[child] < a[parent])
{
Swap(&a[child], &a[parent]);
parent = child;
child = child * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
这里以左孩子为主,当右孩子比左孩子大时,就将右孩子与父亲节点进行比较;
我们会在数组的size的后面进行插入,也就是堆底;
void HeapPush(HP* php, HPDataType x)
{
assert(php);
//满扩容
if (php->capacity == php->size)
{
int newcapacity = php->capacity == 0 ? 4 : php->capacity * 2;
HPDataType* tmp = (HPDataType*)realloc(php->a, sizeof(HPDataType) * newcapacity);
if (tmp == NULL)
{
perror("Realloc fail");
exit(-1);
}
php->a = tmp;
php->capacity = newcapacity;
}
//插入
php->a[php->size] = x;
php->size++;
//向上调整
AdjustUp(php->a, php->size - 1);
}
我们删除的是堆顶的数据,如果按常规想法,删除堆顶数据,然后进行移动,可不可行呢?
显然是不行的,解决方法是先将最后一个数据与堆顶数据交换,然后对交换后的堆顶值进行向下调整。因为调换删除后,除了堆顶,下面的数据都满足堆的条件。
void HeapPop(HP* php)
{
assert(php);
assert(!HeapEmpty(php));
//堆顶与删除数据交换
Swap(&php->a[0], &php->a[php->size - 1]);
//删除
php->size--;
//向下调整
AdjustDown(php->a, php->size, 0);
}
//打印
void HeapPrint(HP* php)
{
assert(php);
for (int i = 0; i < php->size; i++)
{
printf("%d ", php->a[i]);
}
printf("\n");
}
//摧毁
void HeapDestory(HP* php)
{
assert(php);
free(php->a);
php->a = NULL;
php->capacity = php->size = 0;
}
HPDataType HeapTop(HP* php)
{
assert(php);
assert(!HeapEmpty(php));
return php->a[0];
}
bool HeapEmpty(HP* php)
{
assert(php);
return php->size == 0;
}
接下来就来进行验证
先验证数组初始化为堆:
int main()
{
int a[] = { 65,100,70,32,50,60 };
HP heap;
HeapInitArray(&heap, a, 6);
HeapPrint(&heap);
return 0
}
接着依次验证插入删除和获取堆顶数据:
int main()
{
HeapInit(&heap);
for (int i = 0; i < 6; i++)
{
HeapPush(&heap, a[i]);
}
HeapPrint(&heap);
HeapPop(&heap);
HeapPrint(&heap);
printf("%d", HeapTop(&heap));
HeapDestory(&heap);
return 0;
}
接着说堆比较常用的两个应用,堆排序和TopK问题。
第一种方法,我们的思路是,先建立一个堆结构,然后利用堆的删除思想进行排序。
//小堆
void HeapSort(int* a, int n)
{
//建堆
HP hp;
HeapInit(&hp);
for (int i = 0; i < n; i++)
{
HeapPush(&hp, a[i]);
}
//利用堆删除原理来进行排序
int i = 0;
while (!HeapEmpty(&hp))
{
a[i++] = HeapTop(&hp);
HeapPop(&hp);
}
HeapDestory(&hp);
}
int main()
{
int a[] = { 2,3,5,7,4,6,8 };
HeapSort(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
return 0;
}
这种方法,小堆对应的是升序;利用堆顶是最小的,然后对它取值后删除的原理进行排序,时间复杂度为O(N* logN * N);
还有一种方法,先对数组进行建堆,将堆顶与最后一个数据进行替换,以升序建大堆为例,最大的值与堆底替换后,那么最大的值就放在了最后的空间里了,再对数组长度做限制,那就可以完成排序了;
//小堆
void HeapSort(int* a, int n)
{
//升序:大堆 降序:小堆
for (int i = 1; i < n; i++)
{
AdjustUp(a, i);
}
int end = n - 1;
while (end > 0)
{
Swap(&a[0], &a[end]);
AdjustDown(a, end, 0);
--end;
}
}
int main()
{
int a[] = { 2,3,5,7,4,6,8 };
HeapSort(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
return 0;
}
时间复杂度O(N)=N*logN
显然下面方法排序的更快。
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。
比如:专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。
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:
将剩余N-K个元素依次与堆顶元素比完之后,堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。
void PrintTopk(const char* filename, int k)
{
//建堆
FILE* fout = fopen(filename, "r");
if (fout == NULL)
{
perror("fout fail");
exit(-1);
}
int* minheap = (int*)malloc(sizeof(int) * k);
if (minheap == NULL)
{
perror("minheap fail");
exit(-1);
}
//数据输入
for (int i = 0; i < k; i++)
{
fscanf(fout, "%d", &minheap[i]);
}
//建堆
/*for (int i = 1; i < k; i++)
{
AdjustUp(minheap, i);
}*/
for (int i = (k - 1-1) / 2; i >= 0; i--)
{
AdjustDown(minheap, k, i);
}
//交换
int x = 0;
while (fscanf(fout, "%d", &x) != EOF)
{
if (x > minheap[0])
{
minheap[0] = x;
AdjustDown(minheap, k, 0);
}
}
for (int i = 0; i < k; i++)
{
printf("%d\n", minheap[i]);
}
fclose(fout);
}
//数据创建
void CreateNDate()
{
int n = 1000000;
srand(time(NULL));
const char* file = "data.txt";
FILE* bin = fopen(file, "w");
if (bin == NULL)
{
perror("FILE Fail");
exit(-1);
}
for (int i = 0; i < n; i++)
{
int x = (rand() + i) % 1000000;
fprintf(bin, "%d\n", x);
}
fclose(bin);
}
int main()
{
//CreateNDate();
PrintTopk("data.txt", 5);
return 0;
}
先利用随机数创建一个数据文件,然后先将k个数据存储进数组中,接着建堆,最后将n-k个数据与堆顶进行比较,大于堆顶就进堆;
这里有两种建堆方法,一种是向上调整的建堆,另一种是向下调整的建堆;
向上调整的建堆:
向下调整的建堆:
时间复杂度T(N)=N;
从简单的角度来看,向上调整时,堆底的最底层数据几乎是堆的一半,都需要向上调整;而向下调整,堆顶只有一个,相比之下,向下调整肯定所用时间比较少。