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文章目录
- 🍉树
- 🍉二叉树
- 🍌特殊二叉树
- 🍌二叉树的性质
- 🍌存储结构
- 🍉堆
- 🍌堆的结构
- 🍌插入
- 🥝向上调整算法
- 🫐时间复杂度分析
- 🍌删除
- 🥝向下调整算法
- 🫐时间复杂度分析
- 🍌堆的创建（堆的初始化）
- 🍌堆排序
- 🍌top k 问题
- 🍉写在最后
🍉树
●树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个结点组成，具有层次关系
●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，每个集合是一棵子树
🍉二叉树
二叉树一个非空结点的子树为空或者至多两个子树（左子树和右子树）
从这个图可以看出：
二叉树不存在度大于2的结点
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
🍌特殊二叉树
满二叉树：每一层结点数都达到最大值的二叉树。如果一棵满二叉树有k层，那它结点总数就是2^k-1
完全二叉树：最后一层抠掉几个结点的满二叉树，就是一般的完全二叉树（满二叉树是特殊的完全二叉树）
🍌二叉树的性质
二叉树的性质都在下图了：
🍌存储结构
二叉树一般使用两种结构存储：顺序结构和链式结构
顺序结构存储就是使用数组来存储，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。而现实使用中只有堆才会使用数组来存储
二叉树顺序存储在物理结构上是一个数组，在逻辑结构上是一颗二叉树
我们的代码是按照其物理结构写的，而具体想实现的函数接口则是根据逻辑结构展开的（往下看入堆、出堆、调整等函数之后，你就能理解这句话了）
本文讲二叉树的顺序存储结构——堆（正文开始）
🍉堆
堆分为两种：大堆和小堆。
大堆：除了叶子结点外，所有结点的孩子都比自己小
小堆：除了叶子结点外，所有结点的孩子都比自己大
根据堆的逻辑结构可知，大堆是上面的结点（位于较低层次的结点）大，小堆是上面的结点小
🍌堆的结构
堆的物理结构就是顺序表，所以代码基本和顺序表一模一样
typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{
HPDataType* _a;
int _size;
int _capacity;
}Heap;
🍌插入
插入这一步很简单，就直接往数组插入元素（注意检查容量是否足够，并且插入后记得让size加1）
插入后，要对这个元素进行调整，采用向上调整
🥝向上调整算法
假设要建一个小堆，那就要拿它和它的双亲进行比较，如果它比双亲小，就和双亲交换位置。假设数组名为_a，大小为size，那插入的结点下标为size-1，它的双亲在数组中的下标就是（size-1-1）/2
这里要用循环，将插入的结点记为child，当child为0时（即它到了堆顶），循环终止。如果中途经比较后发现不用换位置的话，说明调整好了，直接break跳出循环
代码如下：
typedef int HPDataType;
void Swap(HPDataType* hp1, HPDataType* hp2) {
HPDataType tmp = *hp1;
*hp1 = *hp2;
*hp2 = tmp;
}
//小堆向上调整
void AdjustUp(Heap* hp,int child) {
assert(hp);
int parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0) {
if (hp->_a[child] >= hp->_a[parent]) //孩子比双亲大，退出循环
break;
else {
Swap(&(hp->_a[child]),&(hp->_a[parent])); //两结点交换
child = parent;
parent = (parent - 1) / 2;
}
}
}
🫐时间复杂度分析
因为堆是完全二叉树，而满二叉树也是完全二叉树，为了简化问题，就用满二叉树来证明了（时间复杂度本来看的就是近似值，多几个节点不影响最终结果），下面向下调整算法的时间复杂度也这样处理
假设有n个结点，那就有log（n+1）层，那每次向下调整最多遍历log（n+1）次，总共有n个结点，那么就遍历n*log（n+1）次，时间复杂度就是O（N*logN）
🍌删除
不能直接将数组往前挪一位，因为这样虽然在物理结构（数组）上没什么问题，但是在逻辑结构（完全二叉树）上就有问题了，会打乱结点间的关系（比如原先的兄弟现在变为父子，父子变兄弟）
有一个比较巧妙的解决办法，就是将根结点和尾结点（数组最后一个元素）交换位置，然后将新的尾结点删掉，这样就不会影响到结点间的关系了
删掉后要进行向下调整，这就涉及到向下调整算法了
🥝向下调整算法
现在有一个数组，它有n个元素，从逻辑结构上看成是完全二叉树，我们从根结点开始，通过向下调整算法可以把它调整为一个小堆
这种算法的前提是左右子树必须是一个堆，才能调整
int array[] = {27,15,19,18,28,34,65,49,25,37};
调整过程如图：
每次调整，先比较该结点两个孩子的大小，现在要调整为小堆，就先找出较小的孩子，然后这个孩子和双亲进行比较，若孩子<双亲，就把它和双亲交换位置；反之则说明调整完毕
调整的过程显然也要用循环。我们将双亲结点记为parent，左孩子结点记为child（因为左右孩子下标相差1，没必要用leftchild和rightchild进行区分）。那右孩子就是child + 1，不过由于右孩子可能不存在（当child为叶子结点时可能会有这种情况），所以我们得在循环里面判断一下
这里采用假设法，就是我们先假设左孩子是较小的结点（因为右孩子可能不存在，不方便假设），如果右孩子存在的话，就拿左右孩子进行比较，最后将child赋给较小者
（假设法相比于if语句，可以有效简化代码，具体可以看我之前那篇判断相交链表的题解，or看下面的代码也ok）文章链接：判断相交链表
那循环的终止条件呢？显然当child>=n的时候就要跳出循环了
代码如下：
void AdjustDown(HPDataType* a,int n,int parent) { //n为数组大小
assert(a);
int child = 2 * parent + 1; //左孩子下标
while (child < n) {
if (child + 1 < n && a[child+1] <= a[child]) { //右结点存在并且右孩子比左孩子小
child++; //将child设为右孩子结点，等会儿拿它和双亲进行比较，决定是否交换
}
if (a[child] < a[parent]) {
Swap(&a[child], &a[parent]);
parent = child; //更新双亲结点
child = parent * 2 + 1; //更新孩子结点
}
else
break; //不用换位置说明调整完毕
}
}
🫐时间复杂度分析
“向下移动”的层数指的是最多要调整几次，即从这个结点开始，一直调整到叶子结点为止（最坏的情况）
从结果可以看出：向下调整的时间复杂度（O(N)）比向上调整的小，所以建议使用向下调整
🍌堆的创建（堆的初始化）
建堆既可以建一个空堆，也可以根据一个现成的数组建堆
建空堆就是将数组赋为空指针，然后size和capacity都赋为0。和顺序表初始化一样，不多赘述
这里主要来讲数组建堆
思路是：给堆开辟空间+拷贝+调整
●开空间：数组多大就开多大
●拷贝：使用memcpy将数组的元素拷贝给堆
●调整：向上调整or向下调整
先展示向上调整
void HeapCreate(Heap* hp, HPDataType* a, int n) {
assert(hp);
assert(a);
HPDataType* tmp = (HPDataType*)malloc(sizeof(HPDataType) * n);
if (tmp == NULL) {
perror("malloc fail");
exit(-1);
}
hp->_a = tmp;
hp->_capacity = hp->_size = n;
memcpy(hp->_a, a, n * sizeof(HPDataType)); //把数组数据拷贝到堆的数组中
int parent = (hp->_size - 1) / 2;
for (int i = 1; i < n; i++) { // 调整建堆
AdjustUp(hp, i);
}
}
也可以复用刚才写的入堆函数，因为它自带向上调整函数。而且push函数是将数组的元素一个一个放进堆的，这样就不需要memcpy了，代码如下（为方便观察，我把向上调整函数和入堆函数也放在下面）：
//小堆向上调整
void AdjustUp(Heap* hp, int child) {
assert(hp);
int parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0) {
if (hp->_a[child] >= hp->_a[parent]) //孩子比双亲大，退出循环
break;
else {
Swap(hp->_a[child], hp->_a[parent]); //两结点交换
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
}
}
void HeapPush(Heap* hp, HPDataType x) {
assert(hp);
//如果满了 那就要扩容
if (hp->_capacity == hp->_size) {
int newcapacity = hp->_capacity == 0 ? 4 : 2 * hp->_capacity;
HPDataType* tmp = (HPDataType*)realloc(hp->_a, newcapacity * sizeof(HPDataType));
if (tmp == NULL) {
perror("realloc fail");
exit(-1);
}
hp->_a = tmp;
hp->_capacity = newcapacity;
}
hp->_a[hp->_size] = x;
hp->_size++;
AdjustUp(hp, hp->_size - 1);
}
void HeapCreate(Heap* hp, HPDataType* a, int n) {
assert(hp);
HeapInit(hp); //初始化为空堆
for (int i = 0; i < n; ++i) {
HeapPush(hp, a[i]);
}
}
由于向上调整的效率不及向下调整，所以建议采用向下调整建堆
向下调整要求左子树和右子树也都是堆，又因为单个叶子结点既可以看作是大堆，也可以看成小堆，所以我们从叶子结点的双亲开始向下调整
比如下面这个数组要建一个大堆
int a[] = {4,3,5,7,2,6,8,65,100,70,32,50,60};
调整后，红色方框内就是一个大堆了，对于3,5这两个结点而言，左右子树都是大堆，那它们也可以向下调整了
代码如下：
void HeapCreate(Heap* hp, HPDataType* a, int n) {
assert(hp);
HPDataType* tmp = (HPDataType*)malloc(sizeof(HPDataType) * n);
if (tmp == NULL) {
perror("malloc fail");
exit(-1);
}
hp->_a = tmp;
hp->_capacity = hp->_size = n;
memcpy(hp->_a, a, n * sizeof(HPDataType)); //把数组数据拷贝到堆的数组中
int parent = (hp->_size - 1 - 1) / 2; //最后一个结点的双亲结点
for (int i = parent; i >= 0;i--) { //从该结点开始进行向下调整
AdjustDown(hp->_a, n, i);
}
}
🍌堆排序
现在有一个数组，要把它排成升序
如果建小堆，那么很容易就可以找到最小的元素。但是要找次小元素的时候，把数组剩下的元素看作完全二叉树的话，它们之间的关系会乱掉
●所以要建大堆，建好后最大的元素就在根结点，将它和最后一个结点交换，就把最大的元素排好了
●然后size-1剔除最大的元素，对于剩下的元素，因为根结点的左右子树也都是大堆，可以采用向下调整，调整后可以把第二大的元素移动到堆顶（根结点），再和最后一个结点交换，第二大元素就排好了
●剩下的元素也如法炮制
void HeapSort(int* a, int k) { //a为给定数组
for (int i = (k - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--) { //调整为一个堆
AdjustDown(a, k, i);
}
for (int i = k - 1; i >= 0; i--) { //采用删除结点的思想，先交换，再调整
Swap(a[0], a[i]);
AdjustDown(a, i, 0);
}
}
排序后得到：
🍌top k 问题
这个问题就是要找出数组中从大到小（或从小到大）的前k个数，下面以从大到小为例
如果要找从大到小的前k个数，我们可以先从数组中选k个数，建一个大小为k的小堆，然后将数组中剩下的数和堆顶的数进行比较，如果比它大，就替代它，然后向下调整。
这个方法的原理是：放一个比较小的数“卡”在堆顶，类似守门员，比它大的数就能进堆，不断把堆中较小的数踢出去，到最后就留下最大的前k个数
//取最大的前k个
void TopK(HPDataType* pa, int n, int k) {
Heap ph;
HeapInit(&ph);
HeapCreate1(&ph, pa, k); //建小堆
for (int i = k; i < n; i++) //遍历剩下的元素
{
if (pa[i] > ph._a[0]) {
ph._a[0] = pa[i];
AdjustDown(ph._a, k, 0); //小堆向下调整
}
}
HeapSort(ph._a, k); //将得到前k数进行排序
HeapPrint(&ph);
}
🍉写在最后
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