【C++习题集】-- 堆

news2024/12/25 14:57:04

（用于复习）

目录

树概念及结构

名词概念

二叉树概念及结构

特殊的二叉树

满二叉树

完全二叉树

运算性质

二叉树存储结构

顺序存储

链式存储

堆 - 顺序存储

堆的性质

堆的实现

堆的应用

堆排序

直接建堆法

树概念及结构

        概念：非线性的数据结构（形成的倒挂似树的结构 - 根朝上，叶朝下，子树之间不能有交集）。

名词概念

  • 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。

二叉树概念及结构

        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 - 子树可为空。

  • 不存在度大于2的结点。

特殊的二叉树

满二叉树

        每一个层的结点数都达到最大值，则结点总数：2^k - 1（K层数）。

完全二叉树

        特殊的完全二叉树 - 最后一层不满，但是是左到右是连续的。

        （满二叉树是特殊的完全二叉树）

运算性质

  • 根节点的层数为1，则第i层上最多有2^(i - 1)个结点
  • 根节点的层数为1，则深度h的最大结点数是2^h - 1
  • 根节点的层数为1，n个结点的满二叉树的深度h = log2(n + 1)
  • 如果度为0其叶结点个数为n，度为2的分支结点个数为m，则有：n = m + 1
  • n个结点的完全二叉树，以数组顺序对所有节点开始编号：
  1. 若i>0，i位置节点的双亲序号：(i - 1) / 2
  2. 若2i + 1 < n，左孩子序号：2i + 1，2i + 1 >= n否则无左孩子
  3. 若2i + 2 < n，右孩子序号：2i + 2，2i + 2 >= n否则无右孩子

一个具有767个节点的完全二叉树，其叶子节点个数为（）

A、383
B、384
C、385
D、386
------------------------------------------
正确答案：B
------------------------------------------
解析：
        不要只想最后一层，倒数第二层也是会有叶子节点的。
首先以：

        可以推算出是第1 ~ 9层为满二叉树，对应节点数：511。可以知道最后一层一定为叶子节点：256个。

        然后根据完全二叉树是最后一层不满，但是是左到右是连续的，于是256 / 2 = 128，所以倒数第二层有128个是最后一层的父节点。

 再根据：

        可知倒数第二层有256个节点，于是叶子节点：256 + 256 - 128 = 384。

二叉树存储结构

顺序存储

        用数组来存储，适合表示完全二叉树。

  • 物理上：数组
  • 逻辑上：二叉树

链式存储

        用链表来表示一棵二叉树。

  • 二叉链：数据域和左右指针域
  • 三叉链：数据域和左右上指针域

堆 - 顺序存储

        堆是一种特殊的完全二叉树，只不过父亲与儿子节点间有关系。顺序存储的完全二叉树典型的就是堆。(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)

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
    • 小堆：父亲位，比孩子位，要小
    • 大堆：父亲位，比孩子位，要大
  • 堆总是一棵完全二叉树

堆的实现

#include <iostream>
#include <cassert>

namespace qcr_heap
{
    typedef int HeapType;
    struct Heap
    {
        int64_t _capacity; // 动态开辟可用大小
        int64_t _size;     // 实际数据占用大小
        HeapType *_array;  // 动态开辟一维数组
    };

    /*********
     * 初始化堆
     *********/
    void HeapInit(Heap *heap)
    {
        assert(heap);

        heap->_capacity = 0;
        heap->_size = 0;
        heap->_array = 0;
    }

    /*********
     * 销毁堆
     *********/
    void HeapDestory(Heap *heap)
    {
        assert(heap);

        heap->_capacity = 0;
        heap->_size = 0;
        free(heap->_array);
        heap->_array = nullptr;
    }

    /*********
     * 小根堆
     *********/
    bool less(HeapType element_1, HeapType element_2)
    {
        return element_1 < element_2;
    }

    /*********
     * 大根堆
     *********/
    bool greater(HeapType element_1, HeapType element_2)
    {
        return element_1 > element_2;
    }

    /*********
     * 交换数据
     *********/
    void swap(HeapType *element_1, HeapType *element_2)
    {
        HeapType tmp = *element_1;
        *element_1 = *element_2;
        *element_2 = tmp;
    }

    /*****************************
     * 向上调整
     *   heap: 输入型参数，堆地址
     *   child: 输入型参数，排序的插入节点
     *   Func: 输入型参数，大小堆
     *****************************/
    void AdjustUp(Heap *heap, int64_t child, bool (*Func)(HeapType, HeapType))
    {
        assert(heap);

        int64_t parent = (child - 1) / 2;
        while (child > 0)
        {
            if (Func(heap->_array[child], heap->_array[parent]))
            {
                swap(&(heap->_array[child]), &(heap->_array[parent]));
                child = parent;
                parent = (child - 1) / 2;
            }
            else
                break;
        }
    }

    /*****************************
     * 向下调整
     *   heap: 输入型参数，堆地址
     *   root: 输入型参数，排序的根节点
     *   Func: 输入型参数，大小堆
     *****************************/
    void AdjustDown(Heap *heap, int64_t root, bool (*Func)(HeapType, HeapType))
    {
        assert(heap);

        int64_t parent = root;
        int64_t child = parent * 2 + 1;
        while (child < heap->_size)
        {
            if (child + 1 < heap->_size && Func(heap->_array[child + 1], heap->_array[child]))
            {
                child++;
            }

            if (Func(heap->_array[child], heap->_array[parent]))
            {
                swap(&(heap->_array[child]), &(heap->_array[parent]));
                parent = child;
                child = parent * 2 + 1;
            }
            else
            {
                break; // 符合堆就成立了，就没必要进行交换了。
            }
        }
    }

    /*****************************
     * 存入数据
     *   heap: 输入型参数，堆地址
     *   data: 输入型参数，插入的数据
     *   Func: 输入型参数，大小堆
     *****************************/
    void HeapPush(Heap *heap, HeapType data, bool (*Func)(HeapType, HeapType))
    {
        assert(heap);

        if (heap->_capacity == heap->_size)
        {
            int64_t newcapacity = heap->_capacity == 0 ? 5 : heap->_capacity * 2;
            HeapType * tmp = (HeapType *)realloc(heap->_array, heap->_capacity*sizeof(HeapType);
            if (tmp == nullptr)
		    {
			    printf("Capacuty Get Error!\n");
			    exit(-1);
		    }
            heap->_array = tmp;
            heap->_capacity = newcapacity;
        }

        heap->_array[heap->_size] = data;
        AdjustUp(heap, heap->_size, Func);
        (heap->_size)++;
    }

    /*****************************
     * 按顺序全部输出
     *   heap: 输入型参数，堆地址
     *****************************/
    void HeapPrint(Heap *heap)
    {
        assert(heap);

        for (uint64_t i = 0; i < heap->_size; i++)
        {
            std::cout << heap->_array[i] << " ";
        }
        std::cout << '\n';
    }

    /*****************************
     * 首元素
     *   heap: 输入型参数，堆地址
     *****************************/
    HeapType HeapTop(Heap *heap)
    {
        assert(heap);
        assert(heap->_size > 0);
        return heap->_array[0];
    }

   /*****************************
     * 判空
     *   heap: 输入型参数，堆地址
     *****************************/
    bool HeapEmpty(Heap *heap)
    {
        assert(heap);
        return heap->_size == 0;
    }

   /*****************************
     * 有效数据个数
     *   heap: 输入型参数，堆地址
     *****************************/
    int HeapSize(Heap *heap)
    {
        assert(heap);
        return heap->_size;
    }

   /*****************************
     * 判空
     *   heap: 输入型参数，堆地址
     *   Func: 输入型参数，大小堆
     *****************************/
    void HeapPop(Heap *heap, bool (*Func)(HeapType, HeapType))
    {
        assert(heap);
        assert(heap->_size > 0);

        heap->_array[0] = heap->_array[heap->_size - 1];
        (heap->_size)--;
        AdjustDown(heap, 0, Func);
    }
}
已知小根堆为8,15,10,21,34,16,12，删除关键字 8 之后需重建堆，在此过程中，关键字之间的比较次数是（）
A、1
B、2
C、3
D、4
------------------------------------------
正确答案：B
------------------------------------------
解析：
        首先我们需要知道，删除对应的调整算法是向下调整，所以其实在比较中有一个很重要的一项就是左右节点的比较，于是此处本质上的比较是需要在加上一次左右节点的比较。

堆的应用

堆排序

        利用堆删除思想来进行排序。

TOP-K问题

1. 用数据集合中前K个元素来建堆

  • 前k个最大的元素，则建小堆
  • 前k个最小的元素，则建大堆
2. 用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较，不满足则替换堆顶元素
面试题 17.14. 最小K个数 - 力扣（LeetCode） 

class Solution
{
public:
    // 向上建堆
    void adjustUp(vector<int> &nums, int child)
    {
        int parent = (child - 1) / 2;
        while (child > 0)
        {
            if (nums[child] > nums[parent])
            {
                swap(nums[child], nums[parent]);
                child = parent;
                parent = (child - 1) / 2;
            }
            else
            {
                break;
            }
        }
    }

    // 向下建堆
    void adjustDown(vector<int> &nums, int parent)
    {
        int child = parent * 2 + 1;
        while (child < nums.size())
        {
            if (child + 1 < nums.size() && nums[child + 1] > nums[child])
            {
                child++;
            }

            if (nums[child] > nums[parent])
            {
                swap(nums[child], nums[parent]);
                parent = child;
                child = parent * 2 + 1;
            }
            else
            {
                break;
            }
        }
    }

    // 堆排序的TOP-k问题
    vector<int> smallestK(vector<int> &arr, int k)
    {
        vector<int> nums;
        nums.reserve(k);

        // 前K个元素来建堆
        for (int i = 0; i < k; i++)
        {
            nums.push_back(arr[i]);
            adjustUp(nums, nums.size() - 1);
        }

        // 对比堆顶元素
        if (k != 0)
        {
            for (int i = k; i < arr.size(); i++)
            {
                if (arr[i] < nums[0])
                {
                    nums[0] = arr[i];
                    adjustDown(nums, 0);
                }
            }
        }
        return nums;
    }
};

        并不是最优的，并且还实现了两个堆算法，编码效率过低。

直接建堆法

        原本利用向上建堆的方式，是并不够完美的，建堆的时间复杂度为O(N)。

        而直接建堆法时间复杂度O(logn)，其根本是利用向下建堆实现。

for (int i = (size - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
{
	ADjustDown(nums, i);
}
class Solution
{
public:
    // 向下建堆
    void adjustDown(vector<int> &nums, int parent)
    {
        int child = parent * 2 + 1;
        while (child < nums.size())
        {
            if (child + 1 < nums.size() && nums[child + 1] > nums[child])
            {
                child++;
            }

            if (nums[child] > nums[parent])
            {
                swap(nums[child], nums[parent]);
                parent = child;
                child = parent * 2 + 1;
            }
            else
            {
                break;
            }
        }
    }

    // 堆排序的TOP-k问题
    vector<int> smallestK(vector<int> &arr, int k)
    {
        vector<int> nums;
        nums.reserve(k);

        // 前K个元素来建堆
        for (int i = 0; i < k; i++)
        {
            nums.push_back(arr[i]);
        }

        for(int i = (k - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
        {
            adjustDown(nums, i);
        }

        // 对比堆顶元素
        if (k != 0)
        {
            for (int i = k; i < arr.size(); i++)
            {
                if (arr[i] < nums[0])
                {
                    nums[0] = arr[i];
                    adjustDown(nums, 0);
                }
            }
        }
        return nums;
    }
};

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Web3和去中心化：互联网的下一个演化阶段

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文章目录 Web3和去中心化的定义Web3&#xff1a;去中心化&#xff1a; 为什么Web3和去中心化如此重要&#xff1f;数据隐私和安全&#xff1a;去中心化的创新&#xff1a;去除中间商&#xff1a; Web3和去中心化的应用领域去中心化金融&#xff08;DeFi&#xff09;&#xff1a…
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wustojc2003求整数均值

wustojc2003求整数均值

#include <stdio.h> int main() {int a,b,c,d;double A;scanf("%d%d%d%d",&a,&b,&c,&d);A(double)((abcd)/4.0);//强转成doubleprintf("Sum %d\n",abcd);printf("Average %.2lf",A);return 0;}
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C++笔记之基类指针动态地指向某一个子类情况列举

C++笔记之基类指针动态地指向某一个子类情况列举

C笔记之基类指针动态地指向某一个子类情况列举 code review! 文章目录 C笔记之基类指针动态地指向某一个子类情况列举1.基本的多态示例2.基类中的成员函数可以设置为纯虚函数3.将基本示例修改为使用智能指针并在堆上实例化子类4.父类指针指向基类后&#xff0c;可以去调用只有…
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【JUC系列-01】深入理解JMM内存模型的底层实现原理

【JUC系列-01】深入理解JMM内存模型的底层实现原理

一&#xff0c;深入理解JMM内存模型 1&#xff0c;什么是可见性 在谈jmm的内存模型之前&#xff0c;先了解一下并发并发编程的三大特性&#xff0c;分别是&#xff1a;可见性&#xff0c;原子性&#xff0c;有序性。可见性指的就是当一个线程修改某个变量的值之后&#xff0c…
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shell脚本之sed

shell脚本之sed

sed sed 即 Stream EDitor&#xff0c;和 vi 不同&#xff0c;sed是行编辑器 基本用法 sed [选项] 自身脚本用法 [支持输入标准输入管道] 常用选项&#xff1a;-n 不输出模式空间内容到屏幕&#xff0c;即不自动打印-e 多点编辑-f FILE 从指定文件中读取编辑脚本-r, -E 使用…
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【TypeScript】内置对象

【TypeScript】内置对象

JavaScript 中很多内置对象&#xff0c;可以直接在 TypeScript 中当做定义好了的类型。 ECMAScript 的内置对象 Boolean、Number、String、RegExp、Date、Error、XMLHttpRequest 等 let num: Number new Number(1) let date: Date new Date() let reg: RegExp new RegExp(…
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WTF Langchain极简入门: 03. 数据连接

WTF Langchain极简入门: 03. 数据连接

加载文档 langchain提供多种文档加载器&#xff0c;支持多种格式、来源的文件。可以从本地存储系统加载文件&#xff0c;也可以从网上加载远端文件。想了解LangChain所支持的所有文档加载器&#xff0c;请参考Document Loaders。 在本系列课程中&#xff0c;我们将使用最基本…
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