数据结构-二叉树·堆(顺序结构的实现)

慈云数据 8个月前 (03-12) 技术支持 112 0

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本篇文章对    树的相关概念及结构,二叉树(堆)的概念及结构,二叉树顺序结构及实现的相关知识详细讲解!二叉树链式结构 在下一章讲解!

如果您觉得文章不错,期待你的一键三连哦,你的鼓励是我创作动力的源泉,让我们一起加油,一起奔跑,让我们顶峰相见!!!🎉🎉🎉


目录

一.树的概念及结构

1.1树的概念

相关概念:

1.2树的表示

二.二叉树的概念及结构

2.1二叉树的概念

二叉树:

2.2两个特殊的二叉树

满二叉树:

完全二叉树:

三.二叉树顺序结构及实现

3.1二叉树顺序结构

堆在存储的分类:大根堆,小根堆

3.2二叉树(堆)顺序结构的实现

这里重点分析向上/向下调整的函数

向上调整:

向下调整:

完整代码:Heap.h    Heap.c     


一.树的概念及结构

1.1树的概念

图一 图一 图二 图二

树是一种非线性的数据结构,它是由k个节点(k>=0)组成的具有层次关系的一个集合,如图一所示,把上图倒过来,如图二所示,看起来像一棵树,所以被叫作树;

类似于树的特点,把最上面的那个结点(A)叫作根结点;

除了根结点,其余的结点又可以分为若干个类似于树的子树,如下图

所以树是递归定义的;

相关概念:

 

1.结点的度:及该结点含有子树的个数(有几个孩子),如上图:1的度为3,2的度为1,4的度为2;

2.叶结点(终端结点):度为0的结点,如上图的3,5,6,7;

3.分枝结点(非终端结点):根结点与叶结点以外的结点,如2,4;

4.双亲结点(父结点):一个结点含有子结点,该结点称为子结点的父结点,如1是2,3,4的父结点,4是6,7的父结点;

5.孩子结点(子结点):如5是2的子结点,4是1的子结点;

6.兄弟结点:有相同父结点的结点称为兄弟结点,如6,7的父结点都是4,所以6,7是兄弟结点;

7.树的度:一棵树中,最大的结点的度称为树的度,如上面的树的度是3(因为1的度最大,为3);

8.结点的层次:根为第一层,往下一次类推;

9.树的高度(深度):如上图,树的高度为3;

10.森林:有许多互不相交的树组成的集合;

11.度为0的结点个数为N0,度为2的节点个数为N2;则有N0=N2+1;

1.2树的表示

最常见的是孩子兄弟表示法

 

双亲表示法(一般使用结构体数组):只存储双亲的下标或指针

例如:

上面这个树用双亲表示法表示:

蓝色:存储的该结点的父结点的下标或指针;

没有父亲就存储-1(-1不是个有效的下标);

 

二.二叉树的概念及结构

2.1二叉树的概念

二叉树:

1.不存在度大于2的结点的树;最多两个,可以是1个或则0个;

度为0(空树);

2.二叉树的子树 有左右子树之分,次序不能颠倒,所以二叉树是有序的;

2.2两个特殊的二叉树

满二叉树:

一个二叉树,如果每一层的结点数都达到最大值,这个数就是满二叉树;

假设一个满二叉树有h层,则该二叉树的总的结点为2^h-1;

完全二叉树:

是一个深度为k的有n个节点的二叉树,对树中的节点按从上至下、从左到右的顺序进行编号,如果编号为i1≤i≤n的结点与满二叉树中编号为i的结点在二叉树中的位置相同;

 

三.二叉树顺序结构及实现

3.1二叉树顺序结构

根据完全二叉树的特点,可以得出这样的结论:

如果完全二叉树用数组存储,那么可以得到任意一个父结点,可以通过下标找到孩子,通过孩子下标也可以找到父结点的下标;

规律如下:

liftchild = perent*2+1;

rightchild = parent*2+2;

parent = (child-1)/2;

堆在存储的分类:大根堆,小根堆

 

3.2二叉树(堆)顺序结构的实现

这里重点分析向上/向下调整的函数

向上调整:

思想:将插入的数据尾插到数组里面,根据父结点与孩子结点下标的关系向上比较做调整,如果父亲结点的数据大于(小于)孩子结点,就交换:如图:

实现代码:

//交换函数
void Swap(HPDataType* x, HPDataType* y)
{
	HPDataType tmp = *x;
	*x = *y;
	*y = tmp;
}
//向上调整
void Adjustup(HPDataType* a, int child)
{
	assert(a);
	int parent = (child - 1) / 2;
	while (child>0)
	{
		if (a[parent] > a[child])
		{
			Swap(&a[parent], &a[child]);
			child = parent;
			parent = (parent - 1) / 2;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}

向下调整:

思想:如果我们要删除堆顶(根)的结点,如果直接删除,然后向前覆盖,堆的顺序就会改变,不再是大堆(小堆),如图,这里就需要用到向下调整,先将最后一个数据与第一个数据交换,再将最后一个数据删除,这样保证了除了根,下面的结点都是大堆(小堆);

然后再用根和两个孩子中较小的一个交换,一次向下重复以上动作,图解如下:

实现代码:

//向下调整
void Adjustdown(HPDataType* a, int parent,int n)
{
	assert(a);
	int child = parent * 2 + 1;
	while (childa = NULL;
	php->capacity = 0;
	php->size = 0;
}
void HeapInitArray(Heap* php,int* a,int n)
{
	assert(a);
	assert(php);
	php->a = (HPDataType*)malloc( n * sizeof(int));
	if (php->a == NULL)
	{
		perror("malloc fail");
		exit(-1);
	}
	memcpy(php->a, a, n * sizeof(int));
	//向上调整建堆
	for (int i = 1; i a, i);
	}
	php->size = n;
	php->capacity = n;
}
void HeapDestory(Heap* php)
{
	assert(php);
	php->a = NULL;
	php->capacity = php->size = 0;
}
void HeapPrintf(Heap* php)
{
	assert(php);
	for (int i = 0; i size; i++)
	{
		printf("%d ",php->a[i]);
	}
	printf("\n");
}
//交换函数
void Swap(HPDataType* x, HPDataType* y)
{
	HPDataType tmp = *x;
	*x = *y;
	*y = tmp;
}
//向上调整函数
void Adjustup(HPDataType* a, int child)
{
	assert(a);
	int parent = (child - 1) / 2;
	while (child>0)
	{
		if (a[parent] > a[child])
		{
			Swap(&a[parent], &a[child]);
			child = parent;
			parent = (parent - 1) / 2;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}
//向下调整函数
void Adjustdown(HPDataType* a, int parent,int n)
{
	assert(a);
	int child = parent * 2 + 1;
	while (childcapacity == php->size)
	{
		int newcapacity = php->capacity == 0 ? 4 : 2 * php->capacity;
		HPDataType* tmp = (HPDataType*)realloc(php->a, newcapacity * sizeof(HPDataType));
		if (tmp == NULL)
		{
			perror("realloc fail");
			exit(-1);
		}
		php->a=tmp;
		php->capacity = newcapacity;
	}
	php->a[php->size] = x;
	php->size++;
	Adjustup(php->a,php->size-1);
}
//删除堆顶结点
void HeapPop(Heap* php)
{
	assert(php);
	Swap(&php->a[0], &php->a[php->size - 1]);
	php->size--;
	Adjustdown(php->a, 0,php->size);
}
//取出堆顶数据的函数
HPDataType HeapTop(Heap* php)
{
	assert(php);
	return php->a[0];
}
//判空函数
bool HeapEmpty(Heap* php)
{
	assert(php);
	return php->size;
}
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