一. 树的概念及结构
1.树的概念
树是一种非线性的数据结构,它是由n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。
它具有以下的特点:
每个结点有零个或多个子结点;
没有父结点的结点称为根结点;
每一个非根结点有且只有一个父结点;
除了根结点外,每个子结点可以分为多个不相交的子树。
2.树的结构
节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度;
叶节点或终端节点:度为0的节点称为叶节点;
非终端节点或分支节点:度不为0的节点;
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;
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;
兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点;
树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度;
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;
堂兄弟节点:双亲在同一层的节点互为堂兄弟;
节点的祖先:从根到该节点所经分支上的所有节点;
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;
森林:由m(m>=0)棵互不相交的树的集合称为森林。
3.树的表示
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
};
注意:
子树是不相交的;
除了根结点外,每个结点有且仅有一个父结点;
一个N个结点的树有N-1条边。
二. 二叉树的概念及结构
1.概念
一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合或者为空,或者是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。
2.二叉树的特点
每个结点最多有两棵子树,即二叉树不存在度大于2的结点;
二叉树的子树有左右之分,其子树的次序不能颠倒。
3.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(2^k) -1 ,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。
满二叉树是一种特殊的完全二叉树。
4.二叉树的存储结构
(1)顺序存储
使用数组存储,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。二叉树顺序存储在物理上是一个数组,在逻辑上是一颗二叉树。
(2)链式存储
用链表来表示一棵二叉树,即用链来指示元素的逻辑关系。 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 。链式结构又分为二叉链和三叉链,一般使用二叉链。

// 二叉链
struct BinaryTreeNode
{
struct BinTreeNode* _pLeft; // 指向当前节点左孩子
struct BinTreeNode* _pRight; // 指向当前节点右孩子
BTDataType _data; // 当前节点值
};
// 三叉链
struct BinaryTreeNode
{
struct BinTreeNode* _pParent; // 指向当前节点的双亲
struct BinTreeNode* _pLeft; // 指向当前节点左孩子
struct BinTreeNode* _pRight; // 指向当前节点右孩子
BTDataType _data; // 当前节点值
};
(3)二叉树的性质
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;
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;
对任何一棵二叉树,如果度为0的叶结点个数为n0,度为2的分支结点个数为n2,则有n0=n2+1;
对于具有n个结点的完全二叉树,如果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,则对于序号为i的结点有:
若i>0,i位置结点的双亲序号:(i-1)/2;
若2i+1<n,左孩子序号:2i+1, 2i+1>=n否则无左孩子;
若2i+2<n,有孩子序号:2i+2, 2i+2>=n否则无右孩子。
三. 二叉树顺序结构及实现
1.二叉树的顺序结构
普通的二叉树是不适合用数组来存储的,因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储。(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。)

2.堆的概念及结构
(1)堆的概念
如果有一个关键码的集合K = {k0,k1, k2,…,kn-1},把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储在一个一维数组中,并满足:Ki <= K2i+1 且 Ki<= K2i+2 (Ki >= K2i+1 且 Ki >= K2i+2) ,i = 0,1,2…,则称为 小堆(或大堆)。将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆,根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。
(2)堆的性质:
堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值;
堆总是一棵完全二叉树。
(3)堆的实现
typedef int HpDataType;
typedef struct Heap
{
HpDataType* _a;
size_t _size;
size_t _capapcity;
}Heap;
//小堆向下调整
void AdjustDown(HpDataType* a, size_t n, int root)
{
int parent = root;
int child = parent * 2 + 1;
while (child<n)
{
//找出小的孩子
if (a[child + 1] < a[child])
{
++child;
}
//如果孩子比父亲小
if (a[parent] > a[child])
{
HpDataType tmp = a[child];
a[child] = a[parent];
a[parent] = tmp;
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void AdjustUp(HpDataType* a, size_t child)//小堆向上调整
{
size_t parent = (child - 1) / 2;
while (child>0)//parent不会小于0,所以用child判断
{
if (a[child] < a[parent])
{
HpDataType tmp = a[child];
a[child] = a[parent];
a[parent] = tmp;
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void HeapCreate(Heap* hp, HpDataType* a, size_t n)//创建堆
{
hp->_a = (HpDataType*)malloc(sizeof(HpDataType)*n);
memcpy(hp->_a, a, sizeof(HpDataType)*n);
hp->_size = n;
hp->_capapcity = n;
for (int i = (n - 2) / 2; i >= 0; --i)
{
AdjustDown(hp->_a, hp->_size, i);
}
}
//Heap* HeapCreate(HpDataType* a, size_t n)//创建堆
//{
// Heap* hp = (Heap*)malloc(sizeof(Heap));
// hp->_a = (HpDataType)malloc(sizeof(HpDataType)*n);
// memcpy(hp->_a, a, sizeof(HpDataType)*n);
// hp->_capapcity = n;
// hp->_size = n;
// //建堆
// for (int i = (n - 2) / 2; i >= 0; --i)
// {
// AdjustDown(hp->_a, hp->_size, i);
// }
// return hp;
//}
void HeapPrint(Heap* hp)
{
for (int i = 0; i < hp->_size; ++i)
{
printf("%d ", hp->_a[i]);
}
printf("\n");
}
void HeapDestory(Heap* hp)//销毁
{
hp->_capapcity = 0;
hp->_size = 0;
free(hp->_a);
hp->_a = NULL;
}
void HeapPush(Heap* hp, HpDataType x)//插入
{
if (hp->_size == hp->_capapcity)
{
size_t newcapacity = hp->_capapcity * 2;
hp->_a = (HpDataType*)realloc(sizeof(HpDataType)*newcapacity);
hp->_capapcity = newcapacity;
}
hp->_a[hp->_size] = x;
hp->_size++;
//向上调整,调成堆
AdjustUp(hp->_a, hp->_size - 1);
}
void HeapPop(Heap* hp)//删除 第一个和最后一个交换,删除后向下调整
{
HpDataType tmp = hp->_a[0];
hp->_a[0] = hp->_a[hp->_size - 1];
hp->_a[hp->_size - 1] = tmp;
hp->_size--;
AdjustDown(hp->_a, hp->_size, 0);
}
HpDataType HeapTop(Heap* hp)//取堆顶的数据
{
return hp->_a[0];
}
int HeapSize(Heap* hp)//堆的数据个数
{
return hp->_size;
}
int HeapEmpty(Heap* hp)//判空
{
return hp->_size == 0 ? 1 : 0;
}
void HeapSort(int* a, int n)//对堆排序(升序)
{
//建小堆
for (int i = (n - 2) / 2; i >= 0; --i)
{
AdjustDown(a, n, i);
}
int end = n - 1;
while (end>0)
{
int tmp = a[end];
a[end] = a[0];
a[0] = tmp;
AdjustDown(a, end, 0);
--end;
}
}
3.堆的作用
选最大数或最小数,不断选数,时间复杂度是O(logN);
堆排序(选择排序)升序建大堆,降序建小堆;
TopK问题。
四. 二叉树链式结构及实现
1.二叉树链式结构的遍历
NLR:前序遍历(Preorder Traversal)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前;
LNR:中序遍历(Inorder Traversal)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之中;
LRN:后序遍历(Postorder Traversal)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之后;
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。

2.二叉树链式结构的实现
typedef int BTDatatype;
typedef struct BinaryTreeNode
{
struct BinaryTreeNode* _left;
struct BinaryTreeNode* _right;
BTDatatype _data;
}BTNode;
void TreeDestory(BTNode* root)//常考
{
if (root == NULL)
return;
TreeDestory(root->_left);
TreeDestory(root->_right);
free(root);
}
int BinaryTreeSize(BTNode* root)//求二叉树的节点个数
{
if (root == NULL)
return 0;
return 1 + BinaryTreeSize(root->_left) + BinaryTreeSize(root->_right);
}
int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root)//求叶子节点个数
{
if (root == NULL)
return 0;
if (root->_left == NULL && root->_right == NULL)
return 1;
return BinaryTreeLeafSize(root->_left) + BinaryTreeLeafSize(root->_right);
}
int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k)//求第k层节点的个数
{
if (root == NULL)
return 0;
if (k == 1)
return 1;
return BinaryTreeLevelKSize(root->_left, k - 1) + BinaryTreeLevelKSize(root->_right, k - 1);
}
int BinaryTreeDepth(BTNode* root)//求二叉树深度
{
if (root == NULL)
return 0;
int leftDepth = BinaryTreeDepth(root->_left);
int rightDepth = BinaryTreeDepth(root->_right);
return leftDepth > rightDepth ? (leftDepth+1) : (rightDepth+1);
}
void InOrder(BTNode* root)//中序
{
if (root == NULL)
return;
InOrder(root->_left);
printf("%C ", root->_data);
InOrder(root->_right);
}
void PrevOrder(BTNode* root)//前序遍历
{
if (root == NULL)
return;
printf("%c ", root->_data);
PrevOrder(root->_left);
PrevOrder(root->_right);
}
void PostOrder(BTNode* root)//后序
{
if (root == NULL)
return;
InOrder(root->_left);
InOrder(root->_right);
printf("%c ", root->_data);
}
//二叉树查找值为X的节点
BTNode* TreeFind(BTNode* root, char x)
{
if (root == NULL)
return NULL;
if (root->_data == x)
return root;
BTNode* ret = TreeFind(root->_left, x);
if (ret)
{
return ret;
}
ret = TerrFind(root->_right, x);
if (ret)
{
return ret;
}
return NULL;
}
//层序遍历,用队列实现(队列相关代码参考栈与队列)
void TreeLevelOrder(BTNode* root)
{
Queue q;
QueueInit(&q);
if (root != NULL)
{
QueuePush(&q, root);
}
while (!QueueEmpty(&q))
{
BTNode* front = QueueFront(&q);
QueuePop(&q);
printf("%c ", front->_data);
if (front->_left)
QueuePush(&q, front->_left);
if (front->_right)
QueuePush(&q, front->_right);
}
QueueDestory(&q);
}
本文深入探讨了二叉树和堆的概念、特点与应用,包括二叉树的顺序和链式存储,以及堆的创建、调整和排序过程。通过详细解析二叉树的遍历方法和堆的实现细节,帮助读者理解这两种数据结构的内部运作。
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