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      【数据结构】二叉树-堆(下)-链式二叉树

      首页 知识中心 软件开发 文章详情页

      【数据结构】二叉树-堆(下)-链式二叉树

      2025-04-14 08:45:36 阅读次数:7

      二叉树,元素,堆排序,排序

      四、堆的代码实现

      Heap.h

      #pragma once
      
      #include <stdio.h>
      #include <stdlib.h>
      #include <assert.h>
      typedef int HPDataType;
      
      typedef struct Heap
      {
      	HPDataType* a;
      	int size;
      	int capacity;
      }H // 堆的初始化
      void HeapInit(Heap* hp);
      // 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);
      //向上调整算法
      void AdjustUp(HPDataType* a, int child); 
      //向下调整算法
      void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent);
      
      

      Heap.c

      #include "Heap.h"
      
      //交换函数
      void Swap(HPDataType* n1, HPDataType* n2)
      {
      	HPDataType* tmp = *n1;
      	*n1 = *n2;
      	*n2 = tmp;
      }
      //初始化
      void HeapInit(Heap* hp)
      {
      	assert(hp);
      	hp->a = NULL;
      	hp->capacity = hp->size = 0;
      }
      //销毁
      void HeapDestory(Heap* hp)
      {
      	assert(hp);
      	free(hp->a);
      	hp->a = NULL;
      	hp->capacity = hp->size = 0;
      }
      //入堆
      void HeapPush(Heap* hp, HPDataType x)
      {
      	assert(hp);
      	if(hp->capacity == hp->size)//检查当容量和数据个数相等时
      	{
      		int newcapacity = hp->capacity == 0 ? 4 : hp->capacity * 2;
      		//检查容量是否为0,若为0则赋值newcapacity为4,若不为0则赋值为原来的两倍
      		HPDataType* tmp = (HPDataType*)realloc(hp->a, newcapacity);
      		//以newcapacity为大小开辟空间
      		if (tmp == NULL)
      		{
      			perror("realloc fail");
      			return;
      		}
      		hp->a = tmp;
      		hp->capacity = newcapacity;
      	}
      	hp->a[hp->size] = x;
      	hp->size++;
      	AdjustUp(hp->a, hp->size - 1);//向上调整建堆
      }
      //出堆
      void HeapPop(Heap* hp)
      {
      	assert(hp);
      	assert(!HeapEmpty(hp));
      	Swap(&hp->a[0], &hp->a[hp->size - 1]);//交换堆顶与最后一个元素
      	hp->size--;//删除当前的最后一个元素,也就是原堆顶数
      	AdjustDown(hp->a, hp->size, 0);//向下调整调整堆
      }
      //堆顶元素
      HPDataType HeapTop(Heap* hp)
      {
      	assert(hp);
      	assert(!HeapEmpty(hp));
      	return hp->a[0];
      }
      //堆的元素个数
      int HeapSize(Heap* hp)
      {
      	assert(hp);
      	return hp->size;
      }
      //判断堆是否为空
      int HeapEmpty(Heap* hp)
      {
      	assert(hp);
      	return hp->size == 0;
      }
      //向上调整
      void AdjustUp(HPDataType* a, int child)
      {
      	int parent = (child - 1) / 2;
      	//通过子节点找到父节点,这里不管是左孩子还是右孩子都可以找到父节点,因为除法有向下取整的特性
      	//while (parent >= 0)
      	while (child > 0)//这里用子节点作为循环条件,因为child可能调整到根节点上
      	{
      		if (a[child] > a[parent])
      		{
      			Swap(&a[child], &a[parent]);
      			child = parent;
      			parent = (child - 1) / 2;
      		}//大于就交换,把此时的父节点变成子节点,父节点的父节点变成父节点,比较上一层的关系
      		else
      		{
      			break;//小于等于直接退出
      		}
      	}
      }
      //向下调整
      void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent)
      {
      	int child = parent * 2 + 1;//通过父节点找到左孩子
      	while (child < n)
      	{
      		// 选出左右孩子中大的那个
      		if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child])
      		{
      			child++;//如果左孩子比右孩子大就把比较的孩子换成右孩子
      		}
      //大于/小于就交换
      		if (a[child] > a[parent])
      		{
      			Swap(&a[parent], &a[child]);
      			parent = child;
      			child = parent * 2 + 1;
      		}
      		else
      		{
      			break;
      		}
      	}
      }
      

      test.c

      #include "Heap.h"
      
      int main()
      {
      	Heap h;
      	HeapInit(&h);
      	HeapPush(&h, 1);
      	HeapPush(&h, 4);
      	HeapPush(&h, 7);
      	HeapPush(&h, 2);
      	HeapPush(&h, 5);
      	HeapPush(&h, 9);
      	printf("%d\n", HeapTop(&h));
      
      	HeapPop(&h);
      	printf("%d", HeapTop(&h));
      
      	HeapDestory(&h);
      	return 0;
      }
      

      【数据结构】二叉树-堆(下)-链式二叉树

      五、堆的应用

      堆排序思想进行排序

      我们在上面实现了堆,如果想要升序数组就建大堆,降序数组就建小堆

      在排序当中,堆排序是一种时间复杂度较低的排序,要远优于冒泡排序,在使用堆排序时,要使用向下调整算法,这样我们就可以最大限度的减少时间的使用

      在堆排序中,升序排序建大堆,此时堆顶的元素就是最大的元素,将堆顶元素与最后一个元素交换,再进行向下调整,此时的向下调整的最后一个数字不是最后一个数字,即不是那个最大大的数字,而是倒数第二个,然后再交换,倒数第二个就是第二大的数,以此类推,排序后成为升序数组

      在堆排序中有一个很经典的问题就是TopK问题,即一堆数据,个数为n(n>>k),求这堆数据中最大/最小的k个数据
      如果是求前k个最大的元素,则用前k个元素建小堆
      如果是求前k个最小的元素,则用前k个元素建大堆
      然后再用剩下的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
      也就是说,我们用求前k个最大数据来举例,我们先将整组数据的前k个元素建一个小堆,小堆的根是整个堆里最小的,用它来和剩余的n-k个元素比较,如果剩余的元素中的某一个比小堆根大,那么就替换掉,再用向下调整算法调整,这样一来,最大的数据都沉底了,堆中最小的数据继续与剩余的数据比较,重复上述步骤,当所有剩余元素都比完了之后,剩下的这个小堆就是前k个最大数

      六、二叉树链式结构的实现

      BTree.h

      #include <stdio.h>
      #include <stdlib.h>
      #include <assert.h>
      
      typedef char BTDataType;
      
      typedef struct BinaryTreeNode
      {
      	BTDataType data;
      	struct BinaryTreeNode* left;
      	struct BinaryTreeNode* right;
      }BTNode;
      
      // 通过前序遍历的数组"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树
      BTNode* BinaryTreeCreate(BTDataType* a, int* pi);
      // 二叉树销毁
      void BinaryTreeDestory(BTNode* root);
      // 二叉树节点个数
      int BinaryTreeSize(BTNode* root);
      // 二叉树叶子节点个数
      int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root);
      // 二叉树第k层节点个数
      int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k);
      // 二叉树查找值为x的节点
      BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x);
      // 二叉树前序遍历 
      void BinaryTreePrevOrder(BTNode* root);
      // 二叉树中序遍历
      void BinaryTreeInOrder(BTNode* root);
      // 二叉树后序遍历
      void BinaryTreePostOrder(BTNode* root);
      

      BTree.c

      #include "BTree.h"
      
      BTNode* BuyNode(BTDataType x)
      {
      	BTNode* new = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));
      	if (new == NULL)
      	{
      		perror("malloc fail");
      		return NULL;
      	}
      
      	new->data = x;
      	new->left =  NULL;
      	new->right = NULL;
      
      	return new;
      }
      
      BTNode* BinaryTreeCreate(BTDataType* a,int n, int* pi) 
      {
          if (*pi >= n || a[*pi] == '#')//这里我们把#作为空的标识符
      	{ 
      		// 如果到达数组末尾或遇到#,则返回NULL  
              (*pi)++;
              return NULL;
          }
      
      	BTNode* node = BuyNode(a[*pi]);
          (*pi)++; // 移动到下一个节点  
      
          node->left = BinaryTreeCreate(a, n, pi); // 递归创建左子树  
          node->right = BinaryTreeCreate(a, n, pi); // 递归创建右子树  
      
          return node;
      }
      
      void BinaryTreeDestory(BTNode* root)
      {
      	if (root == NULL)
      		return;
      	BinaryTreeDestory(root->left);
      	BinaryTreeDestory(root->right);
      	free(root);
      }
      
      int BinaryTreeSize(BTNode* root)
      {
      	//return root == NULL ? 0 : BinaryTreeSize(root->left) + BinaryTreeSize(root->right) + 1;
      	if (root == NULL)
      		return 0;
      	return BinaryTreeSize(root->left) + BinaryTreeSize(root->right) + 1;
      }
      
      int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root)
      {
      	if (root == NULL)
      		return 0;
      	if (root->left == NULL && root->right == NULL)
      		return 1;
      	return BinaryTreeLeafSize(root->left) + BinaryTreeLeafSize(root->right);
      }
      
      int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k)
      {
      	assert(k > 0);
      	if (root == NULL)
      		return 0;
      	if (k == 1)
      		return 1;
      	return BinaryTreeLevelKSize(root->left, k - 1) + BinaryTreeLevelKSize(root->right, k - 1);
      }
      
      BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x)
      {
      	if (root == NULL)
      		return NULL;
      	if (root->data = x)
      		return root;
      	BTNode* ret1 = BinaryTreeFind(root->left, x);
      
      	if (ret1)
      		return ret1;
      
      	BTNode* ret2 = BinaryTreeFind(root->right, x);
      
      	if (ret2)
      		return ret2;
      
      	return NULL;
      }
      
      void BinaryTreePrevOrder(BTNode* root)
      {
      	if (root == NULL)
      	{
      		printf("N ");
      		return;
      	}
      	printf("%c ", root->data);
      	BinaryTreePrevOrder(root->left);
      	BinaryTreePrevOrder(root->right);
      
      }
      
      void BinaryTreeInOrder(BTNode* root)
      {
      	if (root == NULL)
      	{
      		printf("N ");
      		return;
      	}
      	BinaryTreeInOrder(root->left);
      	printf("%c ", root->data);
      	BinaryTreeInOrder(root->right);
      
      }
      
      void BinaryTreePostOrder(BTNode* root)
      {
      	if (root == NULL)
      	{
      		printf("N ");
      		return;
      	}
      	BinaryTreeInOrder(root->left);
      	BinaryTreeInOrder(root->right);
      	printf("%c ", root->data);
      
      }
      

      test.c

      #include "BTree.h"
      
      
      int main()
      {
      	int i = 0;
      	BTDataType val[] = { "ABD##E#H##CF##G##" };
      
      	BTNode* tree = BinaryTreeCreate(val, 17, &i);
      	BinaryTreePrevOrder(tree);
      	printf("\n");
      	BinaryTreeInOrder(tree);
      	printf("\n");
      	BinaryTreePostOrder(tree);
      	printf("\n");
      	
      	printf("%d\n", BinaryTreeSize(tree));
      
      	printf("%d\n", BinaryTreeLeafSize(tree));
      
      	printf("%d\n", BinaryTreeLevelKSize(tree,3));
      
      
      	BinaryTreeDestory(tree);
      	return 0;
      }
      

      【数据结构】二叉树-堆(下)-链式二叉树

      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://s-little-monster.blog.csdn.net/article/details/139218574,作者:s_little_monster_,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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      2025-05-14 10:33:31
      下标 , 元素 , 匹配 , 子串 , 模式匹配 , 算法
      2025-05-14 10:33:31

      计算机小白的成长历程——数组(1)

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      2025-05-14 10:33:31
      strlen , 个数 , 元素 , 内存 , 十六进制 , 地址 , 数组
      2025-05-14 10:33:16

      30天拿下Rust之向量

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      2025-05-14 10:33:16
      Rust , 使用 , 元素 , 向量 , 方法 , 索引 , 迭代
      2025-05-14 10:33:16

      C++ 11新特性之tuple

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      2025-05-14 10:33:16
      std , 元素 , 函数 , 初始化 , 模板 , 类型
      2025-05-14 10:03:13

      数据结构-队列

      队列是仅限在一端进行插入,另一端进行删除的线性表。

      2025-05-14 10:03:13
      元素 , 入队 , 出队 , 链表 , 队列
      2025-05-14 10:02:48

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      在 SQL Server 中,Nested Loops(嵌套循环)是一种常用的连接算法,适用于小数据集或索引支持的场景。Nested Loops 的执行逻辑比较简单且直接,但在处理大规模数据时可能效率较低。

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      哈希 , 排序 , 记录 , 输入 , 连接
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