二叉树和堆的讲解和实现（图解+代码/C语言）

news2024/9/23 19:26:44

今天和大家分享的是二叉树的实现，关于遍历二叉树部分均采用递归的方式实现，最后附上部分OJ题供大家练习。
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文章目录

  • 一、树的概念及结构
    • 1.1 树的概念
    • 1.2 树的相关概念
    • 1.3 树的表示
  • 二、二叉树的概念及结构
    • 2.1 概念
    • 2.2 二叉树的性质
    • 2.3 二叉树的存储结构
      • 2.3.1 二叉树的顺序结构
      • 2.3.2 二叉树的链式结构
  • 三、二叉树的顺序结构及实现
    • 3.1 二叉树的顺序结构
    • 3.2 堆的概念及结构
    • 3.3 堆的实现
      • 3.3.1 堆的向下调整算法
      • 3.3.2 堆的向上调整算法
      • 3.3.3 堆的创建
      • 3.3.4 堆的插入
      • 3.3.5 堆的删除
      • 3.3.6 堆的应用
        • 堆排序
        • TOP_K 问题
  • 四、二叉树的链式结构及实现
    • 4.1 二叉树的遍历
      • 4.1.1 DFS 深度优先遍历（递归）
        • 前序遍历（先根遍历）
        • 中序遍历（中根遍历）
        • 后序遍历（后根遍历）
      • 4.1.2 BFS 广度优先遍历（队列）
        • 层序遍历
    • 4.2 判断二叉树是否为完全二叉树
    • 4.3 二叉树的节点个数
    • 4.4 二叉树叶子节点的个数
    • 4.5 二叉树第 k 层的节点个数
    • 4.6 二叉树的高度
    • 4.7 二叉树创建和销毁

一、树的概念及结构

1.1 树的概念

树是一种非线性的数据结构，其理论模型像一棵倒立的树，因此得名。我们通常将最上方的结点成为根结点，它是没有先驱结点的。而其余结点都有且仅有一个先驱结点，也就是说，树结构中不存在通路，也就是不存在交集。
如下图，是几种树结构。
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但是下面几种，则不是树结构
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1.2 树的相关概念

我们用以下图片来讲解树的相关概念
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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2，B的度为3，D的度为0。
叶节点或终端节点：度为0的节点称为叶节点。 如上图：D、H、E、F、G为叶节点。
非终端节点或分支节点：度不为0的节点被称为分支结点。如上图：A、B、C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，B是D、H、E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，D、H、E都是B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，D、H、E是兄弟结点，但E、F不是兄弟结点。
树的度：一棵树中，最大的节点的度称为树的度。如上图：B的度最大，为3，因此树的度为3。
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。如上图：A为第一层，B、C为第二层，其余为第三层。
树的高度或深度：树中节点的最大层次。如上图：树的高度为3。
堂兄弟节点：双亲在同一层的节点互为堂兄弟。如上图：D、H、E和F、G互为堂兄弟节点。
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，B是D、H、E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，D、H、E为B的子孙。
森林：由m（m>0）棵互不相交的树的集合称为森林。一棵树的情况也是森林，如上图就是一个森林。

1.3 树的表示

此处讲的是树，而树的每一个结点不一定确定，因此我们最常用的是孩子兄弟表示法，如下。

typedef int Datatype;
struct Node
{
	struct Node* first_Child; // 第一个孩子结点
	struct Node* next_Brother; // 指向下一个兄弟结点
	Datatype data; // 数据域
}

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二、二叉树的概念及结构

2.1 概念

二叉树，故名思意就是分叉只有两个，即每一个树结点最多存在两个孩子结点。同时需要注意，这两个孩子结点有左右之分（如下图），因此二叉树也是有序树。
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2.2 二叉树的性质

  1. 若规定根节点层数为 1，则一棵非空二叉树的第 i 层上最多有 2(i-1) 个结点。
  2. 若规定根节点层数为 1，则深度为 h 的二叉树的最大结点数是 2h-1。
  3. 对任何一棵二叉树, 如果度为 0 其叶结点个数为 n0, 度为 2 的分支结点个数为 n2,则有 n0＝n2＋1。
  4. 若规定根节点层数为 1，具有 n 个结点的满二叉树的深度，h= log2(n+1)。
  5. 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，对所有节点从0开始编号，则对于序号为i的结点有：
    • 若 i > 0，i 位置节点的双亲序号：( i - 1 ) / 2；i = 0时，i 为根节点编号，无双亲节点；
    • 若 2i + 1 < n，左孩子序号：2i + 1；2i + 1 >= n 则无左孩子；
    • 若 2i + 2 < n，右孩子序号：2i + 2；2i + 2 >= n 则无右孩子。

2.3 二叉树的存储结构

二叉树一般有两种储存方式，一种是顺序结构，另一种则是链式结构。但是前者的使用条件有些限制。

2.3.1 二叉树的顺序结构

顺序结构的应用场景通常局限于完全二叉树，主要原因在于，非完全二叉树用顺序结构储存会存在空间的浪费，以及不便于查找是否存在结点。
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2.3.2 二叉树的链式结构

相比之下二叉树更适合链式结构，一方面是空间利用率高，另一方是更符合其逻辑结构。二叉树其实就像有分叉的链表，分叉处便是决定左右孩子处。
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三、二叉树的顺序结构及实现

3.1 二叉树的顺序结构

上文我们已经说到，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，使用顺序结构的数组来存储，需要注意的是这里的堆和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。

3.2 堆的概念及结构

堆是一种数据结构，是一种特殊的二叉树。堆首先是一种完全二叉树，其次，每个结点的孩子结点均不大于或不小于其父结点。
设存在集合 K = {k0，k1，k2，…，kn}，将 K 按照完全二叉树的顺序依次存入一维数组，且满足( ki <= k2i+1 , ki <= k2i+2，i = 0，1，2，…，n)，则称为小堆（小根堆，最小堆），若上述不等式为 >= ，则称为大堆（大根堆，最大堆）。
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3.3 堆的实现

为了方便大小堆的创建，使用了预处理和必要的重定义，内容如下：

typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{
	HPDataType* _a;
	int _size;
	int _capacity;
}Heap;
#define judge <
// < 为小堆，> 为大堆

3.3.1 堆的向下调整算法

对于一个结点，当其左右子树均为同一类型堆（大堆或小堆）时，可以对该节使用向下调整算法，首先我们需要找出较小的孩子结点，然后使该结点和较小的孩子结点交换，这样就使得该节点和其左右子树共同成为堆。
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3.3.2 堆的向上调整算法

相比于向下调整算法，向上调整算法对子树和父结点没有要求，仅需不断比较然后前移交换即可。
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3.3.3 堆的创建

我们通过读取一个数组的内容来创建一个堆。这里主要用两种方法进行创建，一种是向上调整，一种是向下调整。
向上调整的思路：我们每插入一个数字就向上调整，这样就保证了已经插入的所有数据组成堆，插入的时间复杂度为 O(log2n)，建堆的时间复杂度为 O(n*log2n)；
向下调整的思路：我们先将数组全部插入堆中，然后按照其逻辑结构，从第一个非叶子结点的结点开始向下调整，插入的时间复杂度为O(log2n)，建堆时间复杂度为 O(n)。

void HeapCreate(Heap* hp, HPDataType* a, int size)
{
	hp->_a = (HPDataType*)malloc(sizeof(HPDataType) * size * 2);
	hp->_size = 2 * size;
	hp->_capacity = 0;
	int adWay(0); // 0为向下调整， 1为向上调整
	switch (adWay)
	{
	case 0:
		hp->_capacity = size;
		for (int i = 0; i < size; i++)
			hp->_a[i] = a[i];
		for (int i = (size - 2) / 2; i >= 0; i--)
			AdjustDown(hp, i);
		break;
	case 1:
		for (int i = 0; i < size; i++, hp->_capacity++)
		{
			hp->_a[i] = a[i];
			AdjustUp(hp, i);
		}
		break;
	}
}

3.3.4 堆的插入

我们已经知道了向下调整算法和向上调整算法，但是对于一个已知的堆，插入数据如果使用向下 调整的话，那么不仅需要将数组整体后移，同时数组也不一定保持堆结构，还需要重新建堆，这样一来时间复杂度就上升了，因此我们通常采用向上调整算法。
向上调整思路：由于原本堆结构完好，我们只需再最后插入新的数据，将其向上调整即可，不会破坏原本的堆结构。

void HeapPush(Heap* hp, HPDataType x)
{
	assert(hp);
	if (hp->_capacity == hp->_size)
	{
		hp->_size = hp->_size == 0 ? 10 : 2 * hp->_size;
		hp->_a = (HPDataType*)realloc(hp->_a, sizeof(HPDataType) * (hp->_size));
		if (hp->_a == nullptr)
		{
			perror("realloc fail!\n");
			exit(0);
		}
	}
	hp->_a[hp->_capacity] = x;
	AdjustUp(hp, hp->_capacity);
	hp->_capacity++;
}

3.3.5 堆的删除

通常意义上，堆的删除是指删除堆顶元素，常用的解决思路是覆盖删除法，其思路为，将堆的最后一个元素覆盖到堆顶元素，然后对新的堆顶元素采用向下调整算法即可。

void HeapPop(Heap* hp)
{
	assert(hp);
	assert(!HeapEmpty(hp));
	exchange(hp->_a[hp->_capacity - 1], hp->_a[0]);
	hp->_capacity--;
	AdjustDown(hp, 0);
}

3.3.6 堆的应用

堆作为一种有序二叉树，其主要作用就是解决排序类问题。

堆排序

堆排序实际上就是一个建堆和出堆的过程，在这个过程我们需要注意的是升序建大堆，降序建小堆。

// 堆的判空
int HeapEmpty(Heap* hp)
{
	assert(hp);
	return hp->_capacity == 0;
}
// 取堆顶的数据
HPDataType HeapTop(Heap* hp)
{
	assert(hp);
	assert(!HeapEmpty(hp));
	return hp->_a[0];
}

void HeapSort(int* arr, int size)
{
	Heap x;
	HeapCreate(&x, arr, size);
	for (int i = 0; i < size; i++)
	{
		arr[i] = HeapTop(&x);
		HeapPop(&x);
	}
}

TOP_K 问题

TOP_K 问题：在一个集合中，找出前 K 大（小）的元素。

这类问题我们需要注意的是：找大建小，找小建大。
以找出前 K 大的元素为例：先用集合的前 K 个元素建立小堆，此时堆顶元素是堆内最小的元素，然后遍历集合剩下的其他元素，如果遍历元素小于堆顶元素，则覆盖堆顶元素并向下调整，遍历完之后，堆内元素就是 TOP_K 元素了。

  • 集合元素个数较小时，直接全部元素建堆即可
void TopK_small(int* a, int n, int k)
{
	Heap x;
	HeapCreate(&x, a, n);
	HeapPrint(&x);
	for (int i = 0; i < k; i++)
	{
		printf("%d ", HeapTop(&x));
		HeapPop(&x);
	}
	printf("\n");
}
  • 集合元素较多，需要存放在文件中时，只能建 K 个元素的小堆
void PrintTopK_big(const char* FILE_Name, int n, int k)
{
	HPDataType p(0);
	Heap x;
	FILE* data = fopen(FILE_Name, "r");
	if (data == nullptr)
	{
		perror("FILE open fail!\n");
		exit(0);
	}
	HeapCreate(&x, NULL, 0);
	for (int i = 0; i < k; i++)
	{
		fscanf(data, "%d", &p);
		HeapPush(&x, p);
	}
	while(fscanf(data, "%d", &p) != EOF)
	{
		if (p > HeapTop(&x))
		{
			x._a[0] = p;
			AdjustDown(&x, 0);
		}
	}
	HeapPrint(&x);
	HeapDestory(&x);
}

四、二叉树的链式结构及实现

二叉树的很多问题都可以用递归实现，因此遇到问题首要的想法是能不能转换为左右子树问题求解。

4.1 二叉树的遍历

二叉树的核心内容就是遍历，学好遍历我们才能掌握如何按照某种顺序创建二叉树。

4.1.1 DFS 深度优先遍历（递归）

深度优先的意思就是，遍历的顺序主要先探索到某一个子树的最深结点，再依次探索其它子树。

前序遍历（先根遍历）

前序遍历：遇到每个结点，先打印出该节点的值，再去遍历左右子树
在这里插入图片描述

void BinaryTreePrevOrder(BTNode* root)
{
	if (root)
	{
		cout << root->_data << " ";
		BinaryTreePrevOrder(root->_left);
		BinaryTreePrevOrder(root->_right);
	}
	else
	{
		cout << "NULL ";
	}
	
}

中序遍历（中根遍历）

中序遍历：遇到每个结点，先进入左子树，直到遍历完左子树时，打印出该节点的值，再去遍历右子树在这里插入图片描述

void BinaryTreeInOrder(BTNode* root)
{
	if (root)
	{
		BinaryTreeInOrder(root->_left);
		cout << root->_data << " ";
		BinaryTreeInOrder(root->_right);
	}
	else
	{
		cout << "NULL ";
	}
}

后序遍历（后根遍历）

后序遍历：遇到每个结点，先遍历左子树，直到没有左子树时，遍历右子树，当左右子树都遍历完时，打印该节点的值
在这里插入图片描述

void BinaryTreePostOrder(BTNode* root)
{
	if (root)
	{
		BinaryTreePostOrder(root->_left);
		BinaryTreePostOrder(root->_right);
		cout << root->_data << " ";
	}
	else
	{
		cout << "NULL ";
	}
}

4.1.2 BFS 广度优先遍历（队列）

广度优先的意思就是，优先遍历完同一深度的所有结点，再遍历其他深度。

层序遍历

我们用队列的方式遍历每一层，我们先将二叉树的根节点入队，随后我们遍历队内元素，对于每个元素，我们将其左右孩子结点入队，同时将该结点出队，直到队内无其他元素。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

// QueueInit 队列初始化
// QueuePush 元素入队尾
// QueueFront 获取队首元素
// QueuePop 队首元素出队

void BinaryTreeLevelOrder(BTNode* root)
{
	int size = root ? 1 : 0;
	Queue* arr = (Queue*)malloc(sizeof(Queue));
	QueueInit(arr);
	QueuePush(arr, root);
	BTNode* rec = NULL;
	while (size)
	{
		rec = QueueFront(arr);
		if (rec)
		{
			cout << rec->_data << " ";
			if (rec->_left)
			{
				size++;
				QueuePush(arr, rec->_left);
			}
			else
			{
				QueuePush(arr, NULL);
			}
			if (rec->_right)
			{
				size++;
				QueuePush(arr, rec->_right);
			}
			else
			{
				QueuePush(arr, NULL);
			}
		}
		if (!rec)
			cout << "NULL ";
		if (rec)
			size--;
		QueuePop(arr);
	}
	cout << endl;
}

4.2 判断二叉树是否为完全二叉树

判断完全二叉树的方法需要用到我们上面学到的层序遍历，我们依次遍历每一层，如果二叉树为完全二叉树，那么在第一次遇到空结点之后，就不会再有非空结点了。

int BinaryTreeComplete(BTNode* root)
{
	Queue* arr = (Queue*)malloc(sizeof(Queue));
	QueueInit(arr);
	QueuePush(arr, root);
	int flag = 0;
	BTNode* rec = NULL;
	while (!QueueEmpty(arr))
	{
		rec = QueueFront(arr);
		if (rec->_left)
		{
			if (flag)
				return 0;
			QueuePush(arr, rec->_left);
		}
		else
			flag = 1;
		if (rec->_right)
		{
			if (flag)
				return 0;
			QueuePush(arr, rec->_right);
		}
		else
			flag = 1;
		QueuePop(arr);
	}
	return 1;
}

4.3 二叉树的节点个数

这里我们就需要用到之前提到的转换为左右子树求解问题，一棵二叉树的结点数可以分为左右子树的结点数加上自身。

int BinaryTreeSize(BTNode* root)
{
	if (!root)
		return 0;
	return root == NULL ? 0 : BinaryTreeSize(root->_right) + BinaryTreeSize(root->_left) + 1;
}

4.4 二叉树叶子节点的个数

叶子结点的个数为左右子树中叶子结点的个数

int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root)
{
	if (!root)
		return 0;
	return (root->_left == NULL && root->_right == NULL) ? 1 : 
		((root->_left == NULL ? 0 : BinaryTreeLeafSize(root->_left)) + (root->_right == NULL ? 0 : BinaryTreeLeafSize(root->_right)));
}

4.5 二叉树第 k 层的节点个数

我们同样是转换为左右子树问题，不过需要注意的是，这里每次递归的子树求解问题发生了一定改变，我们求第 k 层，就是求相对于第二层的第 k-1 层的节点数。 具体的代码如下。

int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k)
{
	if (!root || k <= 0)
		return 0;
	if (k == 1)
		return 1;
	return BinaryTreeLevelKSize(root->_left, k - 1) + BinaryTreeLevelKSize(root->_right, k - 1);
}

4.6 二叉树的高度

同样的，二叉树的高度也可以转换为左右子树求解问题，一颗二叉树的高度为自身加上左右子树中最高的高度。
需要注意的是，这里要先计算高度，再用三目运算符，不然会重复计算一次左右子树高度，会浪费一定时间。

int BinaryTreeHigh(BTNode* root)
{
	if (!root)
		return 0;
	int leftHigh = BinaryTreeHigh(root->_left);
	int rightHigh = BinaryTreeHigh(root->_right);
	return 1 + (leftHigh > rightHigh ? leftHigh : rightHigh);
}

4.7 二叉树创建和销毁

这里讲解按照前序遍历的方式创建二叉树，给出一个字符串，用 # 代表空结点，按照前序遍历的方式创建二叉树。

BTNode* BinaryTreeCreate(BTDataType* a, int size, int* returnsize)
{
	if (a[*returnsize] == '#')
	{
		(*returnsize)++;
		return NULL;
	}
	else if (*returnsize < size)
	{
		BTNode* new_node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));
		if (!new_node)
			perror("malloc fail\n");
		new_node->_data = a[*returnsize];
		(*returnsize)++;
		new_node->_left = BinaryTreeCreate(a, size, returnsize);
		new_node->_right = BinaryTreeCreate(a, size, returnsize);
		return new_node;
	}
	return NULL;
}

二叉树的销毁则更加简单，只需要遍历整棵树，然后 free 掉每一个结点即可。需要注意的是需要传入二级指针，不然无法 free 掉树的根节点。

void BinaryTreeDestory(BTNode** root)
{
	if (!(*root))
		return;
	if ((*root)->_left)
		BinaryTreeDestory(&((*root)->_left));
	if ((*root)->_right)
		BinaryTreeDestory(&((*root)->_right));
	free(*root);
	*root = NULL;
}

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51单片机——步进电机实验，小白讲解，相互学习

51单片机——步进电机实验，小白讲解，相互学习

步进电机简介&#xff1a; 步进电机是将电脉冲信号转变为角位移或多线位移的开源控制元件。在非超载的情况下&#xff0c;电机的转速&#xff0c;停止的位置只取决于脉冲信号的频率和脉冲数&#xff0c;而不受负载变化的影响&#xff0c;即给电机加一个脉冲信号&#xff0c;电机…
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Android - 自动系统签名

Android - 自动系统签名

一、系统签名 以下是两类应用开发场景&#xff1a; 普通应用开发&#xff1a;使用公司自定义 keystore 进行签名&#xff0c;如&#xff1a;微信、支付宝系统应用开发&#xff1a;使用 AOSP 系统签名或厂商自定义 keystore 进行签名&#xff0c;如&#xff1a;设置、录音 系…
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数学建模拓展内容：卡方检验和Fisher精确性检验（附有SPSS使用步骤）

数学建模拓展内容：卡方检验和Fisher精确性检验（附有SPSS使用步骤）

卡方检验和Fisher精确性检验卡方拟合度检验卡方独立性检验卡方检验的前提假设Fisher精确性检验卡方拟合度检验 卡方拟合度检验概要&#xff1a;卡方拟合度检验也被称为单因素卡方检验&#xff0c;用于检验一个分类变量的预期频率和观察到的频率之间是否存在显著差异。 卡方拟…
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第一部分：简单句——第二章：简单句的补充

第一部分：简单句——第二章：简单句的补充

简单句的核心构成&#xff1a;一主一谓 主语/宾语/表语 可以变成名词/代词/doing/to do 谓语动词有四种核心变化&#xff1a;三态 一否 时态语态情态否定 简单句的核心&#xff1a;将简单句给写对 简单句的补充&#xff1a;将简单句给写的更好、更充分 简单句的补充 1、限定…
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计算机网络之HTTP04ECDHE握手解析

计算机网络之HTTP04ECDHE握手解析

DH算法 离散读对数问题是DH算法的数学基础 &#xff08;1&#xff09;计算公钥 &#xff08;2&#xff09;交换公钥&#xff0c;并计算 对方公钥^我的私钥 mod p 离散对数的交换幂运算交换律使二者算出来的值一样&#xff0c;都为K k就是对称加密的秘钥 2. DHE算法 E&#…
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DNS 原理入门指南（一）

DNS 原理入门指南（一）

DNS 是互联网核心协议之一。不管是上网浏览&#xff0c;还是编程开发&#xff0c;都需要了解一点它的知识。 本文详细介绍DNS的原理&#xff0c;以及如何运用工具软件观察它的运作。我的目标是&#xff0c;读完此文后&#xff0c;你就能完全理解DNS。 一、DNS 是什么&#xff1…
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