• 数据结构——二叉树(堆的实现)


    目录

    树概念及结构

    树的相关概念

    树的表示 

    二叉树的概念及结构  

    堆的实现 

     结构体建立

    初始化 

     添加元素

     打印堆

     删除堆首元素

     返回首元素

     判断是否为空

    空间销毁 


    树概念及结构

     树是一种非线性的数据结构,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。
    有一个特殊的结点,称为根结点,根节点没有前驱结点
    除根节点外,其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm,其中每一个集合Ti(1<= i<= m)又是一棵结构与树类似的子树。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
    因此,树是递归定义的。

     注意:树形结构中,子树之间不能有交集,否则就不是树形结构

    树的相关概念

     

     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;

    树的表示 

    1.指针数组表示

    数组内存的时子节点的地址

     2.二级指针表示

     3.最常用的表示方法——孩子兄弟表示法

    1. typedef int DataType;
    2. struct Node
    3. {
    4. struct Node* _firstChild1; // 第一个孩子结点
    5. struct Node* _pNextBrother; // 指向其下一个兄弟结点
    6. DataType _data; // 结点中的数据域
    7. };

     树在实际中的应用

    二叉树的概念及结构  

     一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合:
    1. 或者为空
    2. 由一个根节点加上两棵别称为左子树和右子树的二叉树组成

     1. 二叉树不存在度大于2的结点
    2. 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

    二叉树每层的节点数是2^(k-1),满二叉树节点总个数2^k-1,完全二叉树节点个数范围:[2^k-1,2^k-1],完全二叉树最后一层的个数由1到满

    注意:对于任意的二叉树都是由以下几种情况复合而成的:

     特殊的二叉树:

    1. 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。
    2. 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

     动态开辟的空间在堆上,这个堆是进程地址空间内存区域划分

    堆(heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。堆总是满足下列性质:

    • 堆中某个结点的值总是不大于或不小于其父结点的值;

    • 堆总是一棵完全二叉树。

    • 若将和此次序列对应的一维数组(即以一维数组作此序列的存储结构)看成是一个完全二叉树,则堆的含义表明,完全二叉树中所有非终端结点的值均不大于(或不小于)其左、右孩子结点的值。由此,若序列{k1,k2,…,kn}是堆,则堆顶元素(或完全二叉树的根)必为序列中n个元素的最小值(或最大值)。

    • 不管奇数偶数parent都可以这样计算

       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。

    • 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:
      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
      2. 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

    堆的实现 

     结构体建立

    1. typedef int HPDataTypedef;
    2. typedef struct Heap
    3. {
    4. HPDataTypedef* a;
    5. int size;//最后元素的下一个位置
    6. int capacity;//统计容量
    7. }HP;

    初始化 

    1. void HeapInit(HP* php)
    2. {
    3. assert(php);
    4. php->a = NULL;
    5. php->capacity = php->size = 0;
    6. }

     添加元素

    1. void Swap(HPDataTypedef* a, HPDataTypedef* b)
    2. {
    3. HPDataTypedef tmp = *a;
    4. *a = *b;
    5. *b = tmp;
    6. }
    7. //根据大根堆或小根堆进行调整,这里以小根堆为例
    8. void AdjusuUp(HPDataTypedef* a, int child)
    9. {
    10. int parent = (child - 1) / 2;
    11. while (child > 0) //如果子节点=0,此时已经调整完成了,因此条件是>0
    12. {
    13. if (a[child]< a[parent])
    14. {
    15. Swap(&a[child], &a[parent]); //如果父节点<子节点,进行交换
    16. child = parent; //更新子节点位置
    17. parent = (child - 1) / 2; //更新父节点位置
    18. }
    19. else
    20. break;
    21. }
    22. }
    23. void HeapPush(HP* php, HPDataTypedef x)
    24. {
    25. assert(php);
    26. if (php->capacity == php->size)
    27. {
    28. int newcapacity = php->capacity == 0 ? 4 : 2 * php->capacity;
    29. HPDataTypedef* tmp = (HPDataTypedef*)realloc(php->a,sizeof(HPDataTypedef) * newcapacity);
    30. if (tmp == NULL)
    31. {
    32. perror("malloc fail:");
    33. exit(-1);
    34. }
    35. php->a = tmp;
    36. php->capacity = newcapacity;
    37. }
    38. php->a[php->size] = x;
    39. php->size++;
    40. AdjusuUp(php->a, php->size - 1);
    41. }

     打印堆

    1. void HeapPrint(HP* php)
    2. {
    3. assert(php);
    4. int i = 0;
    5. for (i = 0; i < php->size; i++)
    6. {
    7. printf("%d ", php->a[i]);
    8. }
    9. }

     删除堆首元素

    向下调整的前提:左子树和右子树必须同时是大堆或小堆 

    1. void AdjusuDown(HPDataTypedef* a,int n, HPDataTypedef parent)
    2. {
    3. HPDataTypedef minChild = parent * 2 + 1;
    4. while (minChild
    5. {
    6. if (minChild+11] < a[minChild])
    7. {
    8. minChild++;
    9. }
    10. if (a[minChild] > a[parent])
    11. {
    12. Swap(&a[parent], &a[minChild]);
    13. parent = minChild;
    14. minChild = parent * 2 + 1;
    15. }
    16. else
    17. break;
    18. }
    19. }
    20. void HeapPop(HP* php)
    21. {
    22. Swap(&php->a[0], &php->a[php->size-1]);
    23. php->size--;
    24. //删除之后要让堆保持大根堆或小根堆存储的形式,这里以小根堆为例
    25. AdjusuDown(php->a,php->size, 0);
    26. }

     返回首元素

    1. HPDataTypedef Pop(HP* php)
    2. {
    3. assert(php);
    4. assert(!HeapEmpt(php));
    5. return php->a[0];
    6. }

     判断是否为空

    1. bool HeapEmpt(HP* php)
    2. {
    3. assert(php);
    4. return php->size == 0;
    5. } //如果size==0就是空

    空间销毁 

    1. void Destory(HP* php)
    2. {
    3. free(php->a); //释放掉开辟的空间
    4. php->capacity = php->size = 0; //让容量和个数都为0
    5. php->a = NULL;
    6. }

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_49449676/article/details/126213880