【数据结构】结构实现:顺序存储模式实现堆的相关操作

news2024/10/7 12:21:42

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🚀专栏:数据结构

🔥该文章着重讲解了使用顺序结构实现堆的插入和删除等操作。

目录:

  • 🌍二叉树的顺序结构
    • 🔭 堆
  • 🌏 代码实现
    • ✉️ 堆的插入
    • ✉️ 堆的删除
    • ✉️ 其他部分
  • ❤️ 结语

🌍二叉树的顺序结构

 二叉树的顺序存储是指将二叉树中的所有节点按照一定的顺序(一层一层)存储到一个数组中。

 我们可以通过数组下标来表示节点之间的父子关系。

找左孩子节点:leftchild = parent * 2 + 1
找右孩子节点:rightchild = parent * 2 + 2

例如,找B的左孩子 : B的下标 * 2 + 1,得到3 ,即为D。

找父亲节点:parent = ( child -1 )/ 2

例如,找G的父母:(G的下标-1)/ 2 得到 2 ,即为C 。

 需要注意的是,二叉树的顺序存储适用于满二叉树或完全二叉树的情况,对于其他类型的二叉树,顺序存储可能会造成空间浪费访问效率低下的问题。

例如:

 这类二叉树不适合顺序存储,适合链式存储。

🔭 堆

 数据结构中还衍生出了一个结构 —— 堆 , 堆是非线性结构,也是一种完全二叉树。堆的两个常见类型是大堆和小堆。在大堆中,父节点的值总是大于或等于其子节点的值;而在小堆中,父节点的值总是小于或等于其子节点的值。堆通常用数组来实现。
 所以,对于任意一个数组是可以看作一颗完全二叉树,但不一定是堆。


🌏 代码实现

 这里将实现堆的插入和删除,以小堆为例。
 堆的结构特点是:存储结构——数组,逻辑结构——完全二叉树。所以可以定义结构体为:

typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{
	HPDataType* a;
	int size;
	int capacity;
}HP;

✉️ 堆的插入

 插入的需求为:无论如何插入,都必须保持为堆。因为存储结构是数组,所以选择效率更快的尾插,然后再进行调整(插入的数据会影响它的祖先)。
 调整部分有这样的3种场景:

  1. 不会影响祖先


2.影响部分,但不影响到根。


3.影响到全部祖先


注:这种调整是向上调整。时间复杂度为 O(logN)

💫调整的条件:
在这里插入图片描述

📙实现代码:

//交换数据
void Swap(HPDataType* p1, HPDataType* p2)
{
	HPDataType tmp = *p1;
	*p1 = *p2;
	*p2 = tmp;
}
//向上调整
void AdjustUp(HPDataType* a, int child)
{
	int parent = (child - 1) / 2;
	while (child > 0)
	{
		if(a[parent] > a[child])
		{
			Swap(&a[child], &a[parent]);
			child = parent;
			parent = (parent - 1) / 2;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}
//插入数据
void HeapPush(HP* php, HPDataType x)
{
	assert(php);
	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;
	}
	php->a[php->size] = x;
	php->size++;
    //向上调整
	AdjustUp(php->a, php->size - 1);
}

✉️ 堆的删除

 在堆中,删除栈顶元素才是有意义的,这样经过调整后,根就是次小或次大的值。由于堆的存储结构是数组,尾插尾删的效率很高,所以可以考虑将根和最后一个数组元素交换,然后不断调整。


这样的操作之后,可以发现一个特性:左右子树依旧是小堆。



注:这种调整方式为向下调整,时间复杂度为O(logN)。

💫调整条件:
 当子节点的下标超出数组范围时,说明已经没有子节点了,已经换到了叶子。(针对实现的代码而言,是已经没有了左孩子,因为堆是完全二叉树,自然也就没有右孩子,说明换到了叶子)

📙实现代码:

//向下调整
void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent)
{
	int child = parent * 2 + 1;//假设左孩子最小
	while (child < n)
	{
		if (child + 1 < n && a[child + 1] < a[child])//注意判断child+1是否越界
		{
			//修正
			child++;
		}
		
		if (a[child] < a[parent])
		{
			Swap(&a[child], &a[parent]);
			//调整
			parent = child;
			child = child * 2 + 1;
		} 
		else
		{
			break;
		}
	}
}
//删除数据
void HeapPop(HP* php)
{
	assert(php);
	assert(php->size > 0);
	Swap(&php->a[0], &php->a[php->size - 1]);
	php->size--;
	AdjustDown(php->a, php->size, 0);
}

✉️ 其他部分

一些简单的接口:

//初始化
void HeapInit(HP* php)
{
	assert(php);
	php->a = NULL;
	php->size = 0;
	php->capacity = 0;
}
//销毁
void HeapDestroy(HP* php)
{
	assert(php);
	free(php->a);
	php->a = NULL;
	php->capacity = php->size = 0;

}
//打印元素
void HeapPrint(HP* php)
{
	assert(php);
	int i = 0;
	for (i = 0; i < php->size; i++)
	{
		printf("%d ", php->a[i]);
	}
	printf("\n");
}
//取堆顶元素
HPDataType HeapTop(HP* php)
{
	assert(php);
	assert(php->size > 0);

	return php->a[0];
}
//判空
bool HeapEmpty(HP* php)
{
	assert(php);

	return php->size == 0;
}

❤️ 结语

 文章到这里就结束了,如果对你有帮助,你的点赞将会是我的最大动力,如果大家有什么问题或者不同的见解,欢迎大家的留言~

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