初阶数据结构——初识二叉树及其应用——堆——及其向下向上调整算法

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初阶数据结构我们通过c语言实现，所以此专栏也可以帮助大家巩固大家的c语言知识

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前言

二叉树算是初阶数据结构的一个新坑吧，不仅仅是因为难度比前面的数据结构提升了一个档次，而且这也是我们学的第一种非线性结构

我们在前面学的数据结构，无论是顺序表还是链表，不管它们在物理中的存储方式如何，它们的逻辑一定是串在一起的。

但是树形结构却不一样，它是一种有层次的结构，其元素具有一对多的特性

所以，相对于以前几期，它是一种全新的数据结构

目录

• 树的概念
• • 树的定义
  • 树的相关名词
• 二叉树的概念
• • 一些特殊的二叉树
• 二叉树的顺序存储结构——堆
• 堆的实现
• • 插入和向上调整算法
• 堆的删除与向下调整算法

树的定义

要了解二叉树，首先我们要对普通的树有一定的认知

在前言提到过，树是一种非线性数据结构，数据的组织具有层次性

它的定义：始终由根结点（没有前驱结点的结点）和子树构成

所以我们可以知道：树是递归定义的

树的相关名词

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

定义：二叉树就是度不会大于2的树（即分支数不会大于2的树）

一些特殊的二叉树

满二叉树：每一层的结点达到最大值

完全二叉树：前n-1层是一颗满二叉树，最后一棵树的结点由左到右连续存放

现在来到了本章的重点，堆

堆是一种在物理上连续存储，但在逻辑上却是一颗二叉树的数据结构

怎么把逻辑结构与物理结构联系起来呢？

这里有几个公式：

通过父亲结点找到孩子结点，设数组开始下标为0：

leftchild=parent2+1
leftchild=parent2+1
这里的child和parent是它们对应的数组下标

通过孩子结点找到父亲结点

parent=(child-1)/2

注意：由于数组元素是连续存放的，所以为了保证数组的空间利用率，堆对应的逻辑结构应该是一棵完全二叉树，（即中间没有空白结点空间）

但是，不是一个普通的数组就是堆的，它需要满足一个特性

根结点的值始终比它的孩子结点的值小（大）

前者叫小堆，后者叫大堆

比如上图，就是一个典型的小堆

由于初始化和销毁等其它函数与线性表的定义一样，因为堆的逻辑结构是个数组，所以这篇文章中不再阐述

重点讲插入和删除

插入和删除我们要遵循一个原则：那就是堆的性质永远不会改变

为了遵循以上原则，我们需要引入向上和向下调整算法

这里我们以小堆为例来创建堆

插入和向上调整算法

我们以这个小堆来举例

首先，插入操作前面与顺序表差不多，需要检查容量

if (hp->size == hp->capacity)
{
int newcapacity = hp->capacity == 0 ? 4 : hp->capacity * 2;//这里是防止堆为空
HPDataType* tmp = realloc(hp->a, sizeof(HPDataType) * newcapacity);
if (!tmp)
{
printf("malloc fail\n");
exit(-1);
}
hp->a = tmp;
hp->capacity = newcapacity;
}


插入我们可以直接先在数组的后面插入

hp->a[hp->size] = x;
hp->size++;


比如我们要插入一个数据9，然后逻辑结构就变成了这样

这样，9比34小了，显然不满足小端的特征，所以我们需要向上调整算法，把它调整到满足堆的特征的所在位置

向上调整，只会影响这个结点的祖先结点

思路：与它的父亲结点不断比较，若不满足要求则交换，满足要求就停止算法

图示：

代码：

void AdjustUp(HPDataType* a, int size, int child)
{
assert(a);
int parent = (child - 1) / 2;//这里是算出父亲结点
while (child > 0)
{
if (a[child] < a[parent])//不满足小堆的要求
{
Swap(&a[child], &a[parent]);//交换操作
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;//这里是遍历孩子与父亲结点
}
else
{
break;
}
}
}


完整的插入代码

void AdjustUp(HPDataType* a, int size, int child)
{
assert(a);
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 HeapPush(HP* hp, HPDataType x)
{
assert(hp);
if (hp->size == hp->capacity)
{
int newcapacity = hp->capacity == 0 ? 4 : hp->capacity * 2;
HPDataType* tmp = realloc(hp->a, sizeof(HPDataType) * newcapacity);
if (!tmp)
{
printf("malloc fail\n");
exit(-1);
}
hp->a = tmp;
hp->capacity = newcapacity;
}
hp->a[hp->size] = x;
hp->size++;
AdjustUp(hp->a, hp->size, hp->size - 1);
}
堆的删除与向下调整算法

注意：这里的删除是直接删除堆顶元素

我们最开始的思路是，能不能像顺序表的头删一样，直接挪动数据来删除呢？

显然是不行的，因为这样会把堆的结构完全打乱，大家可以脑补一下，这里就不图示了

所以我们需要这么删除

先把第一个元素与最后一个元素交换，再进行顺序表尾删，这样保证了前面堆的结构不会被打乱

void HeapPop(HP* hp)
{
assert(hp);
assert(!HeapEmpty(hp));
Swap(&hp->a[0], &hp->a[hp->size - 1]);
hp->size--;
}


但我们的77被换上去了，不满足堆的特性了，所以为了满足堆的特性，使用向下调整算法

思路：

先选出左右孩子中较小的孩子（先默认为左孩子，再与右孩子进行比较，若默认结果不成立，就更新孩子结点）

与向上调整算法异曲同工

代码实现

void AdjustDown(HPDataType* a, int size, int parent)
{
assert(a);
int child = parent * 2 + 1;//默认与左孩子交换
while (child < size)
{
if (child + 1 < size && a[child + 1] < a[child])
{
child++;//不满足默认条件就换为右孩子
}
if (a[child] < a[parent])//交换
{
Swap(&a[child], &a[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}


完成删除代码

void AdjustDown(HPDataType* a, int size, int parent)
{
assert(a);
int child = parent * 2 + 1;
while (child < size)
{
if (child + 1 < size && a[child + 1] < a[child])
{
child++;
}
if (a[child] < a[parent])
{
Swap(&a[child], &a[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void HeapPop(HP* hp)
{
assert(hp);
assert(!HeapEmpty(hp));
Swap(&hp->a[0], &hp->a[hp->size - 1]);
hp->size--;
AdjustDown(hp->a, hp->size, 0);
}