树的概念及结构
树的概念
树是一种非线性的数据结构,它是由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,而叶朝下的。
1.有一个特殊的结点,称为根结点,根节点没有前驱结点
2.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.因此,树是递归定义的
这里大家要注意到一个点:树形结构中,子树之间不能有交集,否则就不是树形结构
例如:
以下几种情况都不是树
树的相关概念
上图是一棵树,我们用他来了解相关的定义:
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
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,既然保存值域,也要保存结点和结点之间的关系,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。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
};
孩子兄弟表示法就是一个节点带着一个数据,一个孩子,一个兄弟
孩子指向下一层的第一个孩子节点,兄弟节点则指向右侧的同一层的兄弟节点
二叉树的概念及结构
二叉树的概念
一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合:
- 或者为空
- 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
你会发现二叉树的规则:
二叉树不存在度大于2的结点
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
但是二叉树也可以是空树或者只有一个节点
特殊的二叉树
- 满二叉树:一个二叉树,如果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。也就是说,如果一个二叉树的层数为K,且结点总数是 ,则它就是满二叉树。
- 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
满二叉树一定是完全二叉树!
二叉树的性质
- 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.
- 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
- 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
- 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: 是log以2为底,n+1为对数)
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
顺序存储
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的浪费。而现实中使用中只有堆才会使用数组来存储。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。
链式存储过于复杂,这里不做过多的讲解
堆的实现
这里我们用顺序结构来实现,和堆一起
堆的概念及结构
堆其实就是一颗二叉树:
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
其节点总是大于父节点的值就是小堆
节点的值总是小于父节点的值就是大堆
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
下面我们给出一个数组,这个数组逻辑上可以看做一颗完全二叉树,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?这里我们从倒数的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。
向下调整算法
我们用父节点开始调整,如果当父节点的值小于子节点的值时我们就将其交换(此处的算法时调整为小堆)
代码实现如下:
void Swap(HPDataType* a, HPDataType* b)
{
HPDataType temp = *a;
*a = *b;
*b = temp;
}
void Adjustdown(HPDataType* a, int n, int parent)
{
int child = parent * 2 + 1;;
while (child < n)
{
if ((child + 1) < n && a[child] < a[child + 1])
{
child++;
}
if (a[child] > a[parent])
{
Swap(&a[parent], &a[child]);
parent = child;;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
堆的初始化
初始化小菜一碟了
void HeapInit(Heap* hp)
{
assert(hp);
hp->a = NULL;
hp->capacity = 0;
hp->size = 0;
}
堆的销毁
销毁也是轻车熟路了
void HeapDestory(Heap* hp)
{
assert(hp);
free(hp->a);
hp->a = NULL;
hp->capacity = 0;
hp->size = 0;
}
判断堆是否为空
直接看size是否为0即可
int HeapEmpty(Heap* hp)
{
assert(hp);
return hp->size == 0;
}
返回堆顶元素
直接返回数组首元素(记得判断是否为就空)
HPDataType HeapTop(Heap* hp)
{
assert(hp);
assert(!HeapEmpty(hp));
return hp->a[0];
}
堆增加元素
增加元素前我们首先判断数组是否已满,看是否需要扩容
然后将数组size位置赋值,同时size++,然后再用向下(上)调整算法
void HeapPush(Heap* hp, HPDataType x)
{
assert(hp);
if (hp->size == hp->capacity)
{
int newcapacity = hp->capacity == 0 ? 4 : hp->capacity * 2;
HPDataType* temp = (HPDataType*)realloc(hp->a, sizeof(HPDataType) * newcapacity);
if (temp == NULL)
{
perror("realloc");
return;
}
hp->a = temp;
hp->capacity = newcapacity;
}
hp->a[hp->size] = x;
hp->size++;
Adjustup(hp->a, hp->size - 1);
}
堆删除元素(堆顶)
栈的删除元素不能直接删除,因为因为直接删除头部元素后,父子关系全乱了,还需要重新建堆,所以我们首先进行首位交换,然后删除掉后面的的元素,再调整堆
void HeapPop(Heap* hp)
{
assert(hp);
assert(!HeapEmpty(hp));
Swap(&hp->a[0], &hp->a[hp->size - 1]);//先交换首尾
hp->size--;//再删除
Adjustdown(hp->a, hp->size, 0);//再重新排栈
}
堆的实现完整代码如下:
void HeapInit(Heap* hp)
{
assert(hp);
hp->a = NULL;
hp->capacity = 0;
hp->size = 0;
}
void HeapDestory(Heap* hp)
{
assert(hp);
free(hp->a);
hp->a = NULL;
hp->capacity = 0;
hp->size = 0;
}
int HeapEmpty(Heap* hp)
{
assert(hp);
return hp->size == 0;
}
HPDataType HeapTop(Heap* hp)
{
assert(hp);
assert(!HeapEmpty(hp));
return hp->a[0];
}
void Swap(HPDataType* a, HPDataType* b)
{
HPDataType temp = *a;
*a = *b;
*b = temp;
}
void Adjustup(HPDataType* a, int child)
{
int parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
if (a[child] > a[parent])
{
Swap(&a[child], &a[parent]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void Adjustdown(HPDataType* a, int n, int parent)
{
int child = parent * 2 + 1;;
while (child < n)
{
if ((child + 1) < n && a[child] < a[child + 1])
{
child++;
}
if (a[child] > a[parent])
{
Swap(&a[parent], &a[child]);
parent = child;;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void HeapPush(Heap* hp, HPDataType x)
{
assert(hp);
if (hp->size == hp->capacity)
{
int newcapacity = hp->capacity == 0 ? 4 : hp->capacity * 2;
HPDataType* temp = (HPDataType*)realloc(hp->a, sizeof(HPDataType) * newcapacity);
if (temp == NULL)
{
perror("realloc");
return;
}
hp->a = temp;
hp->capacity = newcapacity;
}
hp->a[hp->size] = x;
hp->size++;
Adjustup(hp->a, hp->size - 1);
}
void HeapPop(Heap* hp)
{
assert(hp);
assert(!HeapEmpty(hp));
Swap(&hp->a[0], &hp->a[hp->size - 1]);//先交换首尾
hp->size--;//再删除
Adjustdown(hp->a, hp->size, 0);//再重新排栈
}
好了,本篇博客到此结束,谢谢大家的支持!