数据结构阶段测试2的一点小补充
1.已知⼩根堆为8,15,10,21,34,16,12，删除关键字8之后需重建堆，最后的叶⼦ 节点为()
A. 34 B. 21 C. 16 D. 12
解题思路
向下调整算法删除堆顶元素
💡 答案：C
删除堆顶元素的思路：
先将堆顶元素和当前堆结构的最后⼀个元素交换，堆有效元素个数 减⼀，从⽽实现堆顶元素的删除。但是交换后的堆顶元素还需要进⾏向下调整的操作，从 ⽽保持现有堆的性质。
运用到的知识：
堆的概念与结构
如果有⼀个关键码的集合 ，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： （ 且 ）， i = 0、1、2... ，则称为⼩堆(或⼤堆)。将根结点最⼤的堆叫做最⼤堆或⼤根堆，根结点最⼩的堆叫做最⼩堆或⼩根堆。
堆具有以下性质
• 堆中某个结点的值总是不⼤于或不⼩于其⽗结点的值；
• 堆总是⼀棵完全⼆叉树。
进阶结论：
小堆的堆顶是最小值；大堆的堆顶是最大值
虽然堆的底层是数组，但是不一定有序的
💡 ⼆叉树性质
• 对于具有 n 个结点的完全⼆叉树，如果按照从上⾄下从左⾄右的数组顺序对所有结点从 0 开始编号，则对于序号为 i 的结点有：
- 若 i>0 ， i 位置结点的双亲序号： (i-1)/2 ； i=0 ， i 为根结点编号，⽆双亲结点
- 若 2i+1=n 否则⽆左孩⼦
- 若 2i+2=n 否则⽆右孩⼦
注意点：
第一点是求父节点的；第二第三点是求左右孩子节点的
堆的实现：
堆的基本结构：
C
typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{
HPDataType* arr;
HPDataType size;//有效的数据个数
HPDataType capacity;//空间大小
}HP;堆的初始化：（类似于顺序表）
C
void HPInit(HP* php)
{
assert(php);
php->arr = NULL;
php->size = php->capacity = 0;
}堆的销毁：
C
void HPDestory(HP* php)
{
assert(php);
if (php->arr)
free(php->arr);
php->arr = NULL;
php->size = php->capacity = 0;
}堆的插入：
这里会用到堆的向上调整算法
C
void Swap(int* x, int* y)
{
int tmp = *x;
*x = *y;
*y = tmp;
}
void AdjustUp(HPDataType* arr,int child)
{
int parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)//不需要等于，child只要走到根节点的位置，根节点没有父节点不需要交换
{
if (arr[child] < arr[parent])
{
Swap(&arr[parent], &arr[child]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void HPPush(HP* php, HPDataType x)
{
assert(php);
//判断空间是否足够
if (php->size == php->capacity)
{
//扩容
int newCapacity = php->capacity == 0 ? 4 : 2 * php->capacity;
HPDataType* tmp = (HPDataType*)realloc(php->arr, newCapacity * sizeof(HPDataType));
if (tmp == NULL)
{
perror("realloc fail!");
exit(1);
}
php->arr = tmp;
php->capacity = newCapacity;
}
php->arr[php->size] = x;
AdjustUp(php->arr, php->size);
++php->size;
}
堆的删除：（删除元素，删除的是堆顶的元素）
这里会用到堆的向下调整算法
C
void AdjustDown(HPDataType* arr, int parent, int n)
{
int child = parent * 2 + 1;//左孩子
while (child < n)
{
//找左右孩子中最小的
if (child + 1 < n && arr[child] > arr[child + 1])
{
child++;
}
if (arr[child] < arr[parent])
{
Swap(&arr[child], &arr[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void HPPop(HP* php)
{
assert(php && php->size);
Swap(&php->arr[0], &php->arr[php->size - 1]);
--php->size;
AdjustDown(php->arr,0, php->size);
}
- 对于序列{ 12,13,11,18,60,15,7,19,25,100 }，⽤筛选法建堆，应该从值为 （）的数据开始建初始堆。
A. 100 B. 12 C. 60 D. 15
解析思路
💡 答案：C
筛选法建堆：
就是从最后⼀个⾮叶⼦节点开始向下调整建堆。这⾥其实就是要计算最后⼀ 个⾮叶⼦节点的数据。
即：从最后⼀个结点的⽗亲结点开始，所以是n/2。
3.将整数数组（ 7-6-3-5-4-1-2 ）按照堆排序的⽅式进⾏升序排列，请问在第⼀ 轮排序结束之后，数组的顺序是()
A. 1-2-3-4-5-6-7 B. 2-6-3-5-4-1-7 C. 6-5-3-2-4-1-7 D. 5-4-3-2-1-6-7
💡 答案：C
堆排序的原理：
每次将堆顶元素和当前堆结构的最后⼀个元素进⾏交换，从⽽将当前堆中的最值交换到最 后，从⽽将数据进⾏排序。
不同的顺序排序应该建⽴什么堆：
排升序需要建⽴⼤堆，排降序需要建⽴⼩堆。
4.以30为基准，设⼀组初始记录关键字序列为 (30,15,40,28,50,10,70)，则第⼀ 趟快速排序结果为()
A. 10，28，15，30，50，40，70
B. 10，15，28，30，50，40，70
C. 10，28，15，30，40，50，70
D. 10，15，28，30，40，50，70
解题思路
💡 答案：B
**下⾯的思路是使⽤挖坑法： **
初始化左指针为1，右指针为6
从右指针开始⽐较，右指针⾃减，到10的时候发现⽐30⼩，两者交换得到：
10,15,40,28,50,30,70
从左指针开始⽐较，左指针⾃增，到40的时候发现⽐30⼤，两者交换得到：
10,15,30,28,50,40,70
从右指针开始⽐较，右指针⾃减，到28的时候发现⽐30⼩，两者交换得到：
10,15,28,30,50,40,70
此时完成第⼀趟排序，已经满⾜30的左边都⽐30⼩，右边都⽐30⼤
知识点：
挖坑法
思路： 创建左右指针。⾸先从右向左找出⽐基准⼩的数据，找到后⽴即放⼊左边坑中，当前位置变为新 的"坑"，然后从左向右找出⽐基准⼤的数据，找到后⽴即放⼊右边坑中，当前位置变为新的"坑"，结 束循环后将最开始存储的分界值放⼊当前的"坑"中，返回当前"坑"下标（即分界值下标）
从右指针开始⽐较，右指针⾃减，到28的时候发现⽐30⼩，两者交换得到：
10,15,28,30,50,40,70
此时完成第⼀趟排序，已经满⾜30的左边都⽐30⼩，右边都⽐30⼤
知识点：
挖坑法
思路： 创建左右指针。⾸先从右向左找出⽐基准⼩的数据，找到后⽴即放⼊左边坑中，当前位置变为新 的"坑"，然后从左向右找出⽐基准⼤的数据，找到后⽴即放⼊右边坑中，当前位置变为新的"坑"，结 束循环后将最开始存储的分界值放⼊当前的"坑"中，返回当前"坑"下标（即分界值下标）