前言
本篇文章讲述的内容有部分是上一节写过的。重复内容不会再进行说明,大家可以看上一节内容
链接: C语言数据结构-----二叉树(1)认识数、二叉树、堆及堆的代码实现
文章目录
- 前言
- 1.使用堆解决TOP-K问题
- 2.向下调整堆的时间复杂度与向上调整堆的时间复杂度对比
- 3.堆排序问题
- 4.链式二叉树
-
- [4.1 三种遍历二叉树](#4.1 三种遍历二叉树)
- [4.2 求二叉树节点的个数](#4.2 求二叉树节点的个数)
- [4.3 求二叉树叶子节点(度为0的节点)的个数](#4.3 求二叉树叶子节点(度为0的节点)的个数)
- [4.4 求二叉树的高度](#4.4 求二叉树的高度)
- [4.5 求二叉树第K层的节点个数](#4.5 求二叉树第K层的节点个数)
- [4.6 求二叉树查找值为x的结点](#4.6 求二叉树查找值为x的结点)
- 4.7 通过前序遍历的数组"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树
- [4.8 销毁链式二叉树](#4.8 销毁链式二叉树)
- [4.9 层序遍历](#4.9 层序遍历)
- [4.10 判断是否为完全二叉树](#4.10 判断是否为完全二叉树)
1.使用堆解决TOP-K问题
TOP-K问题:即求数据结合中前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。
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个元素依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。
c
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<assert.h>
#include<stdbool.h>
#include<time.h>
typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{
HPDataType* a;
int size;
int capacity;
}HP;
void Swap(HPDataType* p1, HPDataType* p2)
{
HPDataType tmp = *p1;
*p1 = *p2;
*p2 = tmp;
}
void AdjustDown(HPDataType* a, int size, int parent)
{
int child = parent * 2 + 1;
while (child < size)
{
// 假设左孩子小,如果解设错了,更新一下
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 AdjustUp(HPDataType* a, int child)
{
int parent = (child - 1) / 2;
//while (parent >= 0)
while (child > 0)
{
if (a[child] < a[parent])
{
Swap(&a[child], &a[parent]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
//child = (child - 1) / 2;
//parent = (parent - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void CreateNDate()//创建随机数文本
{
// 造数据
int n = 10000000;
srand(time(0));
const char* file = "data.txt";
FILE* fin = fopen(file, "w");
if (fin == NULL)
{
perror("fopen error");
return;
}
for (int i = 0; i < n; ++i)
{
int x = (rand() + i) % 10000000;
fprintf(fin, "%d\n", x);
}
fclose(fin);
}
void PrintTopK(const char* file, int k)
{
FILE* fout = fopen(file, "r");
if (fout == NULL)
{
perror("fopen error");
return;
}
// 建一个k个数小堆
int* minheap = (int*)malloc(sizeof(int) * k);
if (minheap == NULL)
{
perror("malloc error");
return;
}
// 读取前k个,建小堆
for (int i = 0; i < k; i++)
{
fscanf(fout, "%d", &minheap[i]);
AdjustUp(minheap, i);
}
int x = 0;
while (fscanf(fout, "%d", &x) != EOF)
{
if (x > minheap[0])
{
minheap[0] = x;
AdjustDown(minheap, k, 0);
}
}
for (int i = 0; i < k; i++)
{
printf("%d ", minheap[i]);
}
printf("\n");
free(minheap);
fclose(fout);
}
int main()
{
CreateNDate();
PrintTopK("Data.txt", 5);
return 0;
}
2.向下调整堆的时间复杂度与向上调整堆的时间复杂度对比
总体而言
①向下调整堆的时间复杂度为:O[N-log~2~(N+1)],当N足够大时,约等于O(N)
②向上调整堆的时间复杂度为:
3.堆排序问题
堆排序即利用堆的思想来进行排序,总共分为两个步骤:
- 建堆
升序:建大堆
降序:建小堆- 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,就可以完成堆排序。
c
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<assert.h>
#include<stdbool.h>
#include<time.h>
typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{
HPDataType* a;
int size;
int capacity;
}HP;
void Swap(HPDataType* p1, HPDataType* p2)
{
HPDataType tmp = *p1;
*p1 = *p2;
*p2 = tmp;
}
void AdjustDown(HPDataType* a, int size, int parent)
{
int child = parent * 2 + 1;
while (child < size)
{
// 假设左孩子小,如果解设错了,更新一下
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 AdjustUp(HPDataType* a, int child)
{
int parent = (child - 1) / 2;
//while (parent >= 0)
while (child > 0)
{
if (a[child] < a[parent])
{
Swap(&a[child], &a[parent]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
//child = (child - 1) / 2;
//parent = (parent - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void HeapSort(int* a, int n)
{
// 建大堆,向下调整
// O(N*logN)
/*for (int i = 1; i < n; i++)
{
AdjustUp(a, i);
}*/
//建小堆,向上调整
// O(N)
for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)
{
AdjustDown(a, n, i);
}
int end = n - 1;
while (end > 0)
{
Swap(&a[0], &a[end]);
AdjustDown(a, end, 0);
--end;
}
}
int main()
{
int a[] = { 4, 6, 2, 1, 5, 8, 2, 9 };
HeapSort(a, sizeof(a)/sizeof(int));
for (int i = 0; i < sizeof(a)/sizeof(int); i++)
{
printf("%d ", a[i]);
}
printf("\n");
return 0;
}
4.链式二叉树
4.1 三种遍历二叉树
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,依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。访问结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它运算的基础。
按照规则,二叉树的遍历有:前序/中序/后序的递归结构遍历:
- 前序遍历(Preorder Traversal 亦称先序遍历)------访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前。
- 中序遍历(Inorder Traversal)------访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之中(间)。
- 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。
以下是分别堆前序遍历、中序遍历、后序遍历的详细剖析!
前序遍历、中序遍历、后序遍历的代码实现:
c
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<assert.h>
#include<stdbool.h>
#include<time.h>
typedef int BTDataType;
typedef struct BinaryTreeNode
{
BTDataType data;
struct BinaryTreeNode* left;
struct BinaryTreeNode* right;
}TreeNode;
TreeNode* BuyTreeNode(int x)
{
TreeNode* node = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode));
assert(node);
node->data = x;
node->left = NULL;
node->right = NULL;
return node;
}
TreeNode* CreateTree()
{
TreeNode* node1 = BuyTreeNode(1);
TreeNode* node2 = BuyTreeNode(2);
TreeNode* node3 = BuyTreeNode(3);
TreeNode* node4 = BuyTreeNode(4);
TreeNode* node5 = BuyTreeNode(5);
TreeNode* node6 = BuyTreeNode(6);
node1->left = node2;
node1->right = node4;
node2->left = node3;
node4->left = node5;
node4->right = node6;
return node1;
}
void PrevOrder(TreeNode* root)//前序遍历
{
if (root == NULL)
{
printf("N ");//空
return;
}
printf("%d ", root->data);
PrevOrder(root->left);
PrevOrder(root->right);
}
void InOrder(TreeNode* root)//中序遍历
{
if (root == NULL)
{
printf("N ");
return;
}
InOrder(root->left);
printf("%d ", root->data);
InOrder(root->right);
}
void AfterOrder(TreeNode* root)//后序遍历
{
if (root == NULL)
{
printf("N ");
return;
}
AfterOrder(root->left);
AfterOrder(root->right);
printf("%d ", root->data);
}
int main()
{
TreeNode* root = CreateTree();
PrevOrder(root);
printf("\n");
InOrder(root);
printf("\n");
AfterOrder(root);
printf("\n");
return 0;
}
如图所示,结果和我们上面写的一样!
4.2 求二叉树节点的个数
错误法:
修改:
最优解:
也是递归思想
c
int TreeSize(TreeNode* root)
{
return root == NULL ? 0 : TreeSize(root->left) +TreeSize(root->right) + 1;
//如果是空那么节点为0,否则就是左子树的节点+右子树的节点+1(根节点)
}
4.3 求二叉树叶子节点(度为0的节点)的个数
c
int TreeLeafSize(TreeNode* root)//叶子节点的个数
{
// 空 返回0
if (root == NULL)
return 0;
// 不是空,是叶子 返回1
if (root->left == NULL && root->right == NULL)
return 1;
// 不是空 也不是叶子 分治=左右子树叶子之和
return TreeLeafSize(root->left) +TreeLeafSize(root->right);
}
4.4 求二叉树的高度
c
int TreeHeight(TreeNode* root)
{
if (root == NULL)
return 0;
int leftHeight = TreeHeight(root->left);//记录数据
int rightHeight = TreeHeight(root->right);//记录数据
return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;
}
注意这里记录数据很重要,如果不记录数据直接使用三目的话,会导致效率低下。只知道谁大,不知道具体数值是多少,要输出具体数值的时候要重新进行计算,会大大降低效率!!!!
4.5 求二叉树第K层的节点个数
c
int TreeLevelK(TreeNode* root, int k)
{
assert(k > 0);
if (root == NULL)
return 0;
if (k == 1)
return 1;
return TreeLevelK(root->left, k - 1)+ TreeLevelK(root->right, k - 1);
}
4.6 求二叉树查找值为x的结点
错误思想:
修改:
c
TreeNode* TreeFind(TreeNode* root, BTDataType x)// 二叉树查找值为x的结点
{
if (root == NULL)
return NULL;
if (root->data == x)
return root;
TreeNode* ret1 = TreeFind(root->left, x);
if (ret1)
return ret1;
TreeNode* ret2 = TreeFind(root->right, x);
if (ret2)
return ret2;
return NULL;
}
其依然是一个复杂的递归,不过这里有记录了,返回也不是直接返回到最外面,而是返回到上一层递归!
4.7 通过前序遍历的数组"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树
这样构建一棵树非常低效,我们可以利用前序遍历的值,直接构建好一棵树,这样效率大大提升!
c
TreeNode* TreeCreate(char* a, int* pi)// 通过前序遍历的数组"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树
{
if (a[*pi] == '#')
{
(*pi)++;
return NULL;
}
TreeNode* root = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode));
if (root == NULL)
{
perror("malloc fail");
exit(-1);
}
root->data = a[(*pi)++];
root->left = TreeCreate(a, pi);
root->right = TreeCreate(a, pi);
return root;
}
这同样也是一个递归构建树的思路!
4.8 销毁链式二叉树
c
void DestroyTree(TreeNode* root)
{
if (root == NULL)
return;
DestroyTree(root->left);
DestroyTree(root->right);
free(root);
}
摧毁二叉树用的是后序遍历的思想,从底层开始销毁!
摧毁后置空!
4.9 层序遍历
层序遍历就是一层一层的读数据!具体过程如下:
但是层序遍历的本质是一个队列,我们要实现需要队列的代码,之前我介绍过队列,文章链接如下:
链接: C语言数据结构-----栈和队列(概念,代码实现及简单练习)
c
void LevelOrder(TreeNode* root)
{
Queue q;
QueueInit(&q);
if (root)
QueuePush(&q, root);
int levelSize = 1;//每一层的数据个数,控制一层一层出
while (!QueueEmpty(&q))
{
// 一层一层出
while (levelSize--)
{
TreeNode* front = QueueFront(&q);
QueuePop(&q);
printf("%d ", front->data);
if (front->left)
QueuePush(&q, front->left);
if (front->right)
QueuePush(&q, front->right);
}
printf("\n");
levelSize = QueueSize(&q);//读取每一层的数据个数
}
printf("\n");
QueueDestroy(&q);
}
4.10 判断是否为完全二叉树
c
// 判断二叉树是否是完全二叉树
bool TreeComplete(TreeNode* root)
{
Queue q;
QueueInit(&q);
if (root)
QueuePush(&q, root);
int levelSize = 1;
while (!QueueEmpty(&q))
{
TreeNode* front = QueueFront(&q);
QueuePop(&q);
if (front == NULL)
break;
QueuePush(&q, front->left);
QueuePush(&q, front->right);
}
// 前面遇到空以后,后面还有非空就不是完全二叉树
while (!QueueEmpty(&q))
{
TreeNode* front = QueueFront(&q);
QueuePop(&q);
if (front)
{
QueueDestroy(&q);
return false;
}
}
QueueDestroy(&q);
return true;
}