二叉树概念与堆
二叉树
- 1.树概念以及结构
- 2.二叉树概念及结构
- 3.二叉树顺序结构及实现
- 4.二叉树链式结构及实现
1.1树的概念
树是一种非线性的数据结构，它是由于n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上的，而叶朝下的。
- 有一个特殊的节点，称为根节点，根节点没有前驱节点
- 除根节点外，其余节点被分成M（M>=0）个互不相交的集合T1，T2，T3，。。。。。Tm，其中每一个集合Ti（1 <= i <=m）又是一颗结构与树类似的子树。每课子树的根节点有且只有一个前驱，可以有0个或多个后继
- 因此，树是递归定义的
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
1.2树的相关概念
**节点的度：**一个节点含有的子树的个数称为该节点的度；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；
**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）颗互不相交的树的集合称为森林
1.3树的表示
树结构相对线性表就比较复杂了，要存储表示起来就比较麻烦了，既要保存值域，也要保存节点和节点之间的关系，实际中树有很多种表示方式如：双亲表示法，孩子表示法，孩子双亲表示法以及孩子兄弟表示法等等。我们这里就简单的了解其中最常用的孩子兄弟表示法。
typedef int DataType;
struct Node
{
struct Node* _firstChild1; // 第一个孩子结点
struct Node* _pNextBrother; // 指向其下一个兄弟结点
DataType _data; // 结点中的数据域
};
1.4树在实际中的运用（表示文件系统的目录树结构）
2.二叉树概念及结构
2.1概念
一颗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颗别称为左子树和右子树的二叉树组成
从上图可以看出：
1.二叉树不存在度大于2的节点
2.二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
注意：对于任意的二叉树都是由一下几种情况复合而成的：
2.2现实中的二叉树：
2.3特殊的二叉树：
1.满二叉树：一个二叉树，如果每一个层的节点数都达到最大值，则这个二叉树就是满二叉树。也就是说，如果一个二叉树的层数为K，且节点总数为2k - 1，则他就是满二叉树.
2.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个节点的二叉树，当且仅当其每一个节点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的节点一 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。
2.4二叉树的性质
1.若规定根节点的层数为1，则一颗非空二叉树的第i层上最多有2i-1个节点。
2.若规定根节点的层数为1，则深度为h的二叉树的最大节点数是2h - 1.
3.对任何一棵二叉树，如果度为0其叶节点个数为n0，度为2的分支节点个数为n2，则有n0 = n2 + 1
4.若规定根节点的层数为1，具有n个节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.对具有n个节点的完全二叉树，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的节点有：
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
3.若2i+2
2.5二叉树的存储结构
二叉树一般可以使用两种结构存储，一种顺序结构，一种链式结构。
1.顺序结构
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浪费。而现实使用中只有哦堆才会使用数组来存储，关于堆我们后面的章节会专门讲解。二叉树顺序存储在物理上是一个数组，在逻辑上是一颗二叉树。
2.链式存储
二叉树的链式存储结构是指，用链表来表示一颗二叉树，即用链来指示元素的逻辑关系。通常的方法是链表中每个节点由三个域组成，数据域，左右指针分别用来给出该节点左孩子和右孩子所在的链接点的存储地址。链式结构有分为二叉链和三叉链，当前我们学习中一般都是二叉链，后面如果遇到高阶数据结构入红黑树等会用到三叉链。
3.二叉树顺序结构及实现
3.1二叉树的顺序结构
普通二叉树是不适合用数组来存储的，因为可能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，需要注意的是这里的堆和操作系统虚拟进程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
如果有一个关键码的集合K={ K 0 K_{0} K0 , K 1 K_{1} K1, K 2 K_{2} K2, … , K n − 1 K_{n-1} Kn−1},把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储在一个一维数组中，并满足： K i K_{i} Ki <= K 2 ∗ i + 1 K_{2*i+1} K2∗i+1且 K i K_{i} Ki<= K 2 ∗ i + 2 K_{2*i+2} K2∗i+2 ( K i K_{i} Ki >= K 2 ∗ i + 1 K_{2*i+1} K2∗i+1 且 K i K_{i} Ki >= K 2 ∗ i + 2 K_{2*i+2} K2∗i+2) i = 0, 1, 2,…,则称为小堆（或大堆）。将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。
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；
- 堆总是一棵完全二叉树
3.3堆的概念及结构
3.3.1堆向下调整算法
现在我们给出一个数组，逻辑上看做一颗完全二叉树。我们通过从根节点开始的向下调整算法可以把它调整成一个小堆。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。
int array[] = {27,15,19,18,28,34,65,49,25,37};
3.2.2堆的创建
下面我们给出一个数组，这个数组逻辑上可以看作一颗完全二叉树，但是还不是一个堆，现在我们通过算法，把它构建成一个堆。根节点左右子树不是堆，我们怎么调整呢？这里我们从倒数第一个非叶子节点的子树开始调整，一直调整到根节点的树，就可以调整成堆。
int a[] = {1,5,3,8,7,6};
3.2.3 建堆时间复杂度
因为堆是完全二叉树，而满二叉树也是完全二叉树，此处为了简化使用满二叉树来证明（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）：
因此：建堆的时间复杂度为O(N)
3.2.4堆的插入
先插入一个10 到数组的尾上，再进行向上调整算法，直到满足堆。
3.2.4堆的删除
删除堆是删除堆顶的数据，将堆顶的数据根最后一个数据一换，然后删除数组最后一个数据，再进行向下调整算法。
3.2.4堆的代码实现
typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{
HPDataType* _a;
int _size;
int _capacity;
}Heap;
// 堆的构建
void HeapCreate(Heap* hp, HPDataType* a, int n);
// 堆的销毁
void HeapDestory(Heap* hp);
// 堆的插入
void HeapPush(Heap* hp, HPDataType x);
// 堆的删除
void HeapPop(Heap* hp);
// 取堆顶的数据
HPDataType HeapTop(Heap* hp);
// 堆的数据个数
int HeapSize(Heap* hp);
// 堆的判空
int HeapEmpty(Heap* hp);
3.4堆的应用
3.4.1堆排序
堆排序即利用堆的思想来进行排序，总共分为两个步骤：
1.建堆
- 升序：建大堆
- 降序：建小堆
2.利用堆删除思想来进行排序
建堆和堆删除中都用到了向下调整，因此掌握了向下调整，就课可以完成堆排序
3.4.2 Top - K 问题
Top - K 问题：即求数据集合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。
比如：专业前10名，世界500强，富豪榜，游戏中前100的活跃玩家等等。
对于Top - K问题，能想到的最简单直接的方式就是排序，但是：如果数据量非常大，排序就不太可取了（可能数据都不能一下子全部加载到内存中）。最佳的方式就是用堆来解决，基本思路如下：
-
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
-
用剩余的N-K个元素一次与堆顶元素来比较，不满足则替换堆顶元素
将剩余N-K个元素依次与堆顶元素比完之后，堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。
void PrintTopK(int* a, int n, int k)
{
// 1. 建堆--用a中前k个元素建堆
// 2. 将剩余n-k个元素依次与堆顶元素交换，不满则则替换
}
void TestTopk()
{
int n = 10000;
int* a = (int*)malloc(sizeof(int)*n);
srand(time(0));
for (size_t i = 0; i < n; ++i)
{
a[i] = rand() % 1000000;
}
a[5] = 1000000 + 1;
a[1231] = 1000000 + 2;
a[531] = 1000000 + 3;
a[5121] = 1000000 + 4;
a[115] = 1000000 + 5;
a[2335] = 1000000 + 6;
a[9999] = 1000000 + 7;
a[76] = 1000000 + 8;
a[423] = 1000000 + 9;
a[3144] = 1000000 + 10;
PrintTopK(a, n, 10);
}
4.二叉树链式结构的实现
4.1前置说明
在学习二叉树的基本操作前，需先要创建一颗二叉树，然后才能 学习其相关的基本操作。由于现在大家对二
叉树结构掌握还不够深入，为了降低大家学习成本，此处手动快速创建一棵简单的二叉树，快速进入二叉树
操作学习，等二叉树结构了解的差不多时，我们反过头再来研究二叉树真正的创建方式。
typedef int BTDataType;
typedef struct BinaryTreeNode
{
BTDataType _data;
struct BinaryTreeNode* _left;
struct BinaryTreeNode* _right;
}BTNode;
BTNode* CreatBinaryTree()
{
BTNode* node1 = BuyNode(1);
BTNode* node2 = BuyNode(2);
BTNode* node3 = BuyNode(3);
BTNode* node4 = BuyNode(4);
BTNode* node5 = BuyNode(5);
BTNode* node6 = BuyNode(6);
node1->_left = node2;
node1->_right = node4;
node2->_left = node3;
node4->_left = node5;
node4->_right = node6;
return node1;
}
注意：上述代码并不是创建二叉树的方式，真正创建二叉树方式后序详解重点讲解。
再看二叉树基本操作前，再回顾下二叉树的概念，二叉树是：
- 空树
- 非空：根节点，根节点的左子树、根节点的右子树组成的。
从概念中可以看出，二叉树定义是递归式的，因此后序基本操作中基本都是按照该概念实现的。
4.2二叉树的遍历
4.2.1前序，中序以及后序遍历
学习二叉树结构，最简单的方式就是遍历。所谓二叉树遍历(Traversal)是按照某种特定的规则，一次对二叉树中的节点进行相应的操作，并且每个节点只操作一次。访问节点所做的操作依赖于具体的应用问题。遍历是二叉树上最重要的运算之一，也是二叉树上进行其他运算的基础。
按照规则，二叉树的遍历有：前序/中序/后续的递归结构遍历：
- 前序遍历(Preorder Traversal 亦称先序遍历)---- 访问根节点的操作发生在遍历其左右子树之前。
- 中序遍历(Inorder Traversal) ----访问根节点的操作发生在遍历其左右子树之中间。
- 后续遍历(Postorder Traversal)----访问根节点的操作发生在遍历其左右子树之后。
由于被访问的节点必是某子树的根，所有N(Node) 、L（Left subtree）、R（Right subtree）又可解释为根、根的左子树和根的右子树。 NLR、LNR、LRN分别又称为先根遍历，中根遍历， 后根遍历。
// 二叉树前序遍历
void PreOrder(BTNode* root);
// 二叉树中序遍历
void InOrder(BTNode* root);
// 二叉树后序遍历
void PostOrder(BTNode* root);
下面主要分析前序递归遍历，中序与后序图解类似，同学们可自己动手绘制。
前序遍历递归图解：
递归展开图：
前序遍历结果：1 2 3 4 5 6
中序遍历结果：3 2 1 5 4 6
后序遍历结果：3 2 5 6 4 1
4.2.2 层序遍历
层序遍历：除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外，还可以对二叉树进行层序遍历。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。
// 层序遍历
void LevelOrder(BTNode* root);