数据结构----二叉树(初阶)

二叉树(初阶)

  • 1)树
      • ①树的概念
      • ②树的专用名词
  • 2)二叉树
      • ①二叉树概念
      • ②特殊的二叉树
      • ③二叉树总结性质
  • 3)二叉树顺序结构和实现
      • ①堆实现
        • 堆的概念
        • 堆向下调整算法
        • 堆向上调整算法
        • 堆的接口代码实现
      • ②堆应用
        • 建堆排序
        • topK算法
  • 4)二叉树链式结构的实现
      • ①二叉树的遍历
        • 前序 中序 后序 层序遍历
          • 遍历递归图
          • 层序遍历图
      • ②二叉树节点个数等功能实现
        • **`二叉树节点个数`**
        • **`二叉树叶子节点个数`**
        • **`二叉树第k层节点个数`**
        • **`二叉树的深度`**
        • **`二叉树查找值为x的节点`**
        • **`二叉树的销毁`**
  • 5)二叉树初阶OJ题

1)树

①树的概念

typedef int DataType;
struct Node
{
struct Node* _firstChild1; // 左边第一个子结点
struct Node* _pNextBrother; // 指向其下一个兄弟结点
DataType _data; // 结点中的数据域
};
  1. 有一个特殊的结点,称为根结点
  2. 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T1、T2、……、Tm,其中每一个集合Ti(1<= i<= m)又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱,可以有0个或多个后继
  3. 树是递归定义的数据结构----二叉树(初阶)_第1张图片

注意:树形结构中,子树之间不能有交集,否则就不是树形结构

②树的专用名词

数据结构----二叉树(初阶)_第2张图片
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6
叶节点或终端节点度为0的节点称为叶节点; 如上图:B、C、H、I...等节点为叶节点
非终端节点或分支节点度不为0的节点; 如上图:D、E、F、G...等节点为分支节点
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
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
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
树的度一棵树中,最大的节点的度称为树的度; 如上图:树的度为6
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; 如上图:树的高度为4
堂兄弟节点双亲在同一层的节点互为堂兄弟;如上图:H、I互为兄弟节点
节点的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
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
森林由m(m>0)棵互不相交的树的集合称为森林;

2)二叉树

①二叉树概念

数据结构----二叉树(初阶)_第3张图片
一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合:

  1. 或者为空
  2. 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

②特殊的二叉树

数据结构----二叉树(初阶)_第4张图片
满二叉树如果二叉树每一个层的结点数都达到最大值,则这个二叉树就是满二叉树。也就是如果一个二叉树的层数为K,且结点总数是2^k-1 ,则它就是满二叉树
数据结构----二叉树(初阶)_第5张图片
完全二叉树完全二叉树是效率很高的数据结构,完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树

③二叉树总结性质

注意:

  1. 若规定根节点的层数为1,则一棵非空二叉树的第i层上最多有 2^(i-1)个结点.
  2. 若规定根节点的层数为1,则深度为h的二叉树的最大结点数是2^h-1 .(等比数列求和)
  3. 对任何一棵二叉树, 如果度为0其叶结点个数为x , 度为2的分支结点个数为y ,则有x =y +1
  4. 若规定根节点的层数为1,具有n个结点的满二叉树的深度,h=log2(n+1) . (ps: log2(n+1)是log以2为底,n+1为对数)
  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:
  1. 若i>0,i位置节点的双亲序号:(i-1)/2;i=0,i为根节点编号,无双亲节点
  2. 若2i+1=n否则无左孩子
  3. 若2i+2=n否则无右孩子

3)二叉树顺序结构和实现

数据结构----二叉树(初阶)_第6张图片
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(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储

①堆实现

堆的概念

堆分为

  1. 小根堆父节点均小于子节点
  2. 大根堆父节点均大于子节点
    数据结构----二叉树(初阶)_第7张图片

  1. 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值;
  2. 堆总是一棵完全二叉树。

堆向下调整算法

通过从根节点开始的向下调整算法可以把它调整成一个大/小堆
向下调整算法有一个前提:左右子树必须是一个堆,才能调整
注意:

  1. 父节点*2+1是左孩子 父节点*2+2是右孩子
  2. (孩子节点-1)/2是父节点 (无论是左孩子还是右孩子 )

例如:
在27的孩子中找出较小的和27比较,若比27小则交换
数据结构----二叉树(初阶)_第8张图片数据结构----二叉树(初阶)_第9张图片数据结构----二叉树(初阶)_第10张图片 数据结构----二叉树(初阶)_第11张图片

代码实现:

void Swap(int* px, int* py)
{
	int tmp = *px;
	*px = *py;
	*py = tmp;
}
void AdjustDown(int* array, int n, int parent)
{
	int child = parent * 2 + 1;
	while (child<n)
	{
		if (child < n-1 && array[child] > array[child + 1])
		{
			child++;
		}
		if (array[parent] > array[child])child<n-1
		{
			Swap(&array[parent], &array[child]);
			//以下两句要放在if内因为child作为循环判断结束标志
			parent = child;
			child = parent * 2 + 1;
		}
		else
		{
			break;
		}	
	}
}

堆向上调整算法

思路:
每个节点只有一条线路,由于每次向上调整只会改变此条唯一线路,其他的二叉树数结构不会受到影响
代码实现:

void AdjustUp(int* a, int child)
{
	int parent = (child - 1) / 2;
	//while (parent >= 0)//parent不会小于0,(最后一次(-1/2)=0)
	while (child > 0)
	{
		if (a[child] > a[parent])
		{
			Swap(&a[child], &a[parent]);
			child = parent;
			parent = (child - 1) / 2;
		}
		else
			break;
	}
}

堆的接口代码实现

②堆应用

建堆排序

建堆的时间复杂度详见数据结构----时间复杂度和空间复杂度

建堆的好处在于最值总在下标0位置
排升序:建大堆
如果我们排升序建小堆时间复杂度过高,不如遍历排序
排降序:建小堆
如果我们排降序建大堆时间复杂度过高,不如遍历排序
以建小堆为例分析:

  1. 建小堆后选出最小的数就在第一个位
  2. 接下来要选次小的数,我们必须对n-1个数进行重新建堆,重复操作,而建堆的时间复杂度为O(N),所以还不如直接遍历

思路:

  1. 建堆:从最后一个堆开始往上同时利用堆向下调整算法这样我们每次调整的时候都满足左右子树均是(大/小)堆
  2. 排序每次将0下标与末下标交换,同时末下标减一(调整的二叉树不包括最后一个排好序的元素)再以0下标为父节点用堆向下调整算法,再与末下标对换,如此往复
    注意:末下标到0就不用在进行此操作了(判断条件end>0)

代码实现如下

void HeapSort(int* array, int n)
{
	for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)
	{
		AdjustDown(array, n, i);
	}//先建好堆
	int end = n - 1;
	while (end > 0)//end不用等于0,剩最后一个已排好序
	{
		Swap(&array[0], &array[end]);
		AdjustDown(array, end, 0);//从头开始,只是不包括数组的最后一个元素,如此排序
		end--;
	}
}

时间复杂度为O(N*logN)
建堆为O(N),向下调整算法最多进行数高度-1次,而高度为log(N+1),所以时间复杂度为O(logN),合起来是O(N*logN)(计算机学科中logN表示以2为底,N的对数)

topK算法

思路: 建一个k个数的堆,从数组第k个数开始和堆顶比较,如果比堆顶大则pop堆顶,压入数组的这个数
需要注意:
找最大的前K个,建立K个数的小堆(顶上永远是k个数中最小的那个数,需要替换的那个)
找最小的前K个,建立K个数的大堆(顶上永远是k个数中最大的那个数,需要替换的那个)
代码如下:

void PrintTopK(int* a, int n, int k)
{
	Heap khp;
	HeapCreate(&khp, a, k);
	for (size_t i = k; i < n; i++)
	{
		if (a[i] > HeapTop(&khp))
		{
			HeapPop(&khp);
			HeapPush(&khp, a[i]);
		}
	}
	for (size_t i = 0; i < k; i++)
	{
		printf("%d ", khp._a[i]);

	}
}

4)二叉树链式结构的实现

①二叉树的遍历

前序 中序 后序 层序遍历

数据结构----二叉树(初阶)_第12张图片

前序遍历(Preorder Traversal (先序遍历)):访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前

// 二叉树前序遍历
void PreOrder(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		printf("NULL");
		return;
	}
	printf("%d", root->data);
	PreOrder(root->left);
	PreOrder(root->right);
}

中序遍历(Inorder Traversal):访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之中(间)

// 二叉树中序遍历
void InOrder(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		printf("NULL");
		return;
	}
	PreOrder(root->left);
	printf("%d", root->data);
	PreOrder(root->right);
}

后序遍历(Postorder Traversal):访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之后

// 二叉树后序遍历
void PostOrder(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		printf("NULL");
		return;
	}
	PreOrder(root->left);
	PreOrder(root->right);
	printf("%d", root->data);
}
数据结构----二叉树(初阶)_第13张图片

层序遍历设二叉树的根节点所在层数为1,层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发,首先访问第一层的树根节点,然后从左到右访问第2层上的节点,接着是第三层的节点,以此类推,自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历
思路:

  1. 广度优先,用队列,压入根节点
  2. 放入循环,记录队顶的元素,先pop掉,分别判断队顶元素的左右孩子是否为空,不为空就压入,为空就继续循环不断pop直到pop到队顶为空
  3. 由于每压入的一个节点在pop时都回带入他的左右孩子,所以当队空时就遍历完成

代码如下

void BinaryTreeLevelOrder(BTNode* root)
{
	Queue q;
	QueueInit(&q);
	if (root)
	{
		QueuePush(&q,root);
	}
	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode* front = QueueFront(&q);
		QueuePop(&q);
		printf("%d ", front->data);
		if (front->left)
		{
			QueuePush(&q, front->left);
		}
		if (front->right)
		{
			QueuePush(&q, front->right);
		}
	}
	QueueDestory(&q);

}

②二叉树节点个数等功能实现

二叉树节点个数

int BinaryTreeSize(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
		return 0;
	return BinaryTreeSize(root->left) + BinaryTreeSize(root->right) + 1;
}

二叉树叶子节点个数

int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
		return 0;
	else if (root->left == NULL && root->right == NULL)
		return 1;
	return BinaryTreeLeafSize(root->left) + BinaryTreeLeafSize(root->right);
	//注意逻辑符号&& ||除了返回值是bool值不要出现在递归的返回值中
}

二叉树第k层节点个数

int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k)
{
	if (root == NULL)
		return 0;
	else if (k == 1)
		return 1;
	return BinaryTreeLevelKSize(root->left,k-1) + BinaryTreeLevelKSize(root->right,k-1);
	//注意逻辑符号&& ||除了返回值是bool值不要出现在递归的返回值中
}

二叉树的深度

数据结构----二叉树(初阶)_第14张图片

int BinaryTreeDepth(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
		return 0;
	int leftDepth = BinaryTreeDepth(root->left);
	int rightDepth = BinaryTreeDepth(root->right);

	return leftDepth > rightDepth ? leftDepth + 1 : rightDepth + 1;
}

二叉树查找值为x的节点

BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x)
{
	if (root == NULL)
		return NULL;
	if (root->data == x)
		return root;
	BTNode*left = BinaryTreeFind(root->left, x);
	if (left)
		return left;
	return BinaryTreeFind(root->right, x);//包含了left为空right不为空和left right 都为空的情况
}

二叉树的销毁

1)传二级指针(不会造成野指针)

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

2)传一级指针(接口统一但需要在外面把root值空)

void BinaryTreeDestory(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		return;
	}

	BinaryTreeDestory(root->left);
	BinaryTreeDestory(root->right);
	free(root);
}

5)二叉树初阶OJ题

CSDN博客:二叉树初阶OJ题

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