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堆和二叉树--数据结构初阶(3)(C/C++)

文章目录

  • 前言
  • 理论部分
    • 堆的模拟实现:(这里举的大根堆)
    • 堆的创建
    • 二叉树的遍历
    • 二叉树的一些其他功能实现
  • 作业部分

前言

这期的话讲解的是堆和二叉树的理论部分和习题部分

理论部分

二叉树的几个性质:1.对于任意一个二叉树,度为0的节点比度为2的节点多一个

                          2.对于完全二叉树,度为1的节点要么是1,要么是03.表示二叉树的值在数组位置中父子下标关系:

parent = (child-1)/2 leftchild = parent*2+1 rightchild = parent* 2+2

前提:二叉树的根节点是下标为0,是第1个

此外,数组存储二叉树只适合完全二叉树(较满的),不然浪费的空间太多了

二叉树的第n层有2n-1个节点

节点的个数=边数-1 边数 = 节点的度相加之和

陌生的名词:

树度:也就是树的度,是树中节点度的最大值

堆是完全二叉树
小根堆:树中所有的父亲的值都小于等于孩子(最小的在根节点)
大根堆:树中所有的父亲的值都大于等于孩子(最大的在根节点)
跟二叉搜索树要区分一样(那个对左右孩子放法也有要求)

堆的模拟实现:(这里举的大根堆)

#include<stdio.h>
#include<assert.h>
#include<stdlib.h>
#include<stdbool.h>// 大堆
typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{HPDataType* a;int size;int capacity;
}HP;void HeapInit(HP* php);
void HeapPush(HP* php, HPDataType x);
void HeapPop(HP* php);
int HeapSize(HP* php);
void AdjustUp(HPDataType* a, int child);
void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent);
void Swap(HPDataType* p1, HPDataType* p2);void HeapInit(HP* php)
{assert(php);php->a = (HPDataType*)malloc(sizeof(HPDataType)*4);if (php->a == NULL){perror("malloc fail");return;}php->size = 0;php->capacity = 4;
}void Swap(HPDataType* p1, HPDataType* p2)
{HPDataType x = *p1;*p1 = *p2;*p2 = x;
}
// 除了child这个位置,前面数据构成堆
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;}else{break;}}
}
void HeapPush(HP* php, HPDataType x)
{assert(php);if (php->size == php->capacity){HPDataType* tmp = (HPDataType*)realloc(php->a, sizeof(HPDataType) * php->capacity*2);if (tmp == NULL){perror("realloc fail");return;}php->a = tmp;php->capacity *= 2;}php->a[php->size] = x;php->size++;AdjustUp(php->a, php->size - 1);
}

在这里插入图片描述

注意:这种模拟实现操作的php->a[php->size]还没存数据
如果要是小堆的话,就把判断条件的的a[child]>a[parent]改成a[child]<a[parent]即可
// 左右子树都是大堆/小堆
void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent)
{int child = parent * 2 + 1;while (child < n){// 选出左右孩子中大的那一个if (child + 1 < n && 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* php)
{assert(php);assert(!HeapEmpty(php));//这种一般表示为空就报错// 删除数据Swap(&php->a[0], &php->a[php->size - 1]);php->size--;AdjustDown(php->a, php->size, 0);
}int HeapSize(HP* php)
{assert(php);return php->size;
}
上面AdjustDown里面的n表示的是数组的长度
size表示当前已存长度   size-1时那个最后的下标  size是还没存数据的那个的下标

堆的创建

想给数组排升序的话,要建大堆去搞
代码实现:(这里的时间复杂度是N*logN)
void HeapSort(int*a,int n)
{
//向下调整建堆:
for(int i = (n-1-1)/2;i>=0;--i)
AdjustDown(php->a,php->size,i);int end = n-1;
while(end>0){Swap(&a[end],&a[0]);AdjustDown(a,end,0);
--end;}}

建堆方式有两种:(N为节点个数)

1.向上调整建堆 时间复杂度为N*logN

2.向下调整建堆 时间复杂度为N(一般用这个)

这里的数组是从0开始存数的
向上调整建堆代码实现:
for(int i = 1;i<n;i++)
Adjustup(a,i);向下调整建堆代码实现:
for(int i = (n-1-1)/2;i>=0;--i)
AdjustDown(php->a,php->size,i);
TOPK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)
方法:
1.用数据集合中的前k个来建堆a.求前k个最大的元素,需要建小堆b.求前k个最小的元素,需要建大堆
2.用剩余的N-k个元素依次和堆顶元素来比较还要向下调整,满足则替换堆顶元素
这里的满足是指比小堆堆顶大,比大堆堆顶小

二叉树的遍历

二叉树的遍历:
1.前序遍历:根左右
2.中序遍历:左根右
3.后序遍历:左右根
(前中后是针对的根,左右的关系全是左在右的左边)
这里拿中序遍历来举例理解:对于每一棵树,都先去遍历他的左子树,然后再写他的根,然后再遍历其右子树
比如下面这个图:就是 1 2 4 5 6 7 8
(用代码写的话,没有的位置要写NULL来代替,比如1的两个子树是NULL)4.层序遍历:就是每层从左到右,然后一层遍历完了就去下一层

在这里插入图片描述

代码实现:
struct BTNode{TreeData data;struct BTNode *left;struct BTNode *right;};void PreOrder(BTNode* root) {if (root == NULL) {printf("NULL ");return;}printf("%d ", root->data);PreOrder(root->left);PreOrder(root->right);
}//先序遍历void InOrder(BTNode* root) {if (root == NULL) {printf("NULL ");return;}InOrder(root->left);printf("%d ", root->data);InOrder(root->right);
}//中序遍历void PostOrder(BTNode* root)
{if (root == NULL){printf("NULL ");return;}PostOrder(root->left);PostOrder(root->right);printf("%d ", root->data);
}//后序遍历void LevelOrder(BTNode* root)
{Queue q;QueueInit(&q);if (root)QueuePush(&q, root);while (!QueueEmpty(&q)){BTNode* front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);printf("%d ", front->data);if(front->left)QueuePush(&q, front->left);if (front->right)QueuePush(&q, front->right);}QueueDestroy(&q);
}//堆的层序遍历:就是打印一个节点之后,把他的孩子节点加进队列中去注意:一般题目是不要那个printf("NULL");的
自己这个方法遍历是会出现NULL的,要注意

二叉树的一些其他功能实现

二叉树的销毁
void TreeDestory(BTNode* root)
{if (root == NULL)return;TreeDestory(root->left);TreeDestory(root->right);free(root);
}求二叉树节点的个数
int TreeSize(BTNode* root)
{return root == NULL ? 0 : TreeSize(root->left) + TreeSize(root->right) + 1;//可以这样写,不用续行符
}求二叉树的深度
int TreeHeight(BTNode* root)
{if (root == NULL)return 0;int leftHeight = TreeHeight(root->left);int rightHeight = TreeHeight(root->right);return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;
}//递归如果不好想的话要画图去理解特别注意,不要写成这样:
//int TreeHeight(BTNode* root)
//{//if (root == NULL)//	return 0;//return TreeHeight(root->left) > TreeHeight(root->right)//	? TreeHeight(root->left) + 1 : TreeHeight(root->right) + 1;
//}
这样写的话会求很多次eg:TreeHeight(root->left)求二叉树第k层有多少个节点
int TreeKLevel(BTNode* root, int k)//刚开始传进来的是根节点
{assert(k > 0);if (root == NULL)return 0;if (k == 1)return 1;return TreeKLevel(root->left, k - 1)+ TreeKLevel(root->right, k - 1);
}二叉树查找首个值为x的结点(先序遍历的话)
BTNode* TreeFind(BTNode* root, BTDataType x)
{if (root == NULL)return NULL;if (root->data == x)return root;BTNode* lret = TreeFind(root->left, x);if (lret)return lret;//这个办法好,解决了递归深层的想return出去的东西出不去的问题BTNode* rret = TreeFind(root->right, x);if (rret)return rret;return NULL;
}判断二叉树是否是完全二叉树
bool TreeComplete(BTNode* root)
{
//把二叉树放入队列Queue q;QueueInit(&q);if (root)QueuePush(&q, root);while (!QueueEmpty(&q)){BTNode* front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);if (front == NULL){break;//这里不是continue,遇到第一个NULL就可以停了}else{QueuePush(&q, front->left);QueuePush(&q, front->right);}}//判断是不是完全二叉树while (!QueueEmpty(&q)){BTNode* front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);// 后面有非空,说明非空节点不是完全连续if (front){QueueDestroy(&q);return false;}}QueueDestroy(&q);//free空指针也没事return true;
}

全局变量定义在函数声明后面,函数定义前面的话,可以直接在函数里面用

局部变量的话不行,必须传参过去(只用在函数调用之前生成就行了)

工程中很少用全局变量和静态变量(如果用了,要特别注意),一般用指针去代替

关于续行符:一般只有字符串需要使用续行符

作业部分

在用树表示的目录结构中,从根目录到任何数据文件,有(A)通道
A.唯一一条
B.二条
C.三条
D.不一定
下列关键字序列中,序列(D )是堆。
A.{16,72,31,23,94,53}
B.{94,23,31,72,16,53}
C.{16,53,23,94,31,72}
D.{16,23,53,31,94,72}
这种题的话是把这些数据从左到右来按堆从上到下去排

力扣 单值二叉树

力扣 单值二叉树
做法:遍历二叉树,然后让左右节点和自己的根节点比较(注意考虑节点为NULL的情况!)代码实现:
bool isUnivalTree(struct TreeNode* root) {if(root == NULL){return true;}if(root->left){if(root->val!=root->left->val)return false;}if(root->right){if(root->val!=root->right->val)return false;}return isUnivalTree(root->left)&&isUnivalTree(root->right);}

力扣 相同的树

力扣 相同的树(这个好)
注意:不能对NULL进行解引用和->
做法:要单独检验是否为空  然后递归return的是左子树相等&&右子树相等
代码实现:
bool isSameTree(struct TreeNode*p,struct TreeNode*q)
{
//两个都为空if(p == NULL&&q == NULL)   return true;
//一个为空if(p == NULL ||q == NULL)   return false;
//都不为空
if(p->val!=q->val)   return false;return isSameTree(p->left,q->left)&&isSameTree(p->right,q->right);}
力扣 对称二叉树
做法;把除根外的二叉树分成两部分,然后把isSameTree的最后一句改成
return isSameTree(p->left,q->right)&&isSameTree(p->right,q->left);即可

力扣 前序遍历

力扣 前序遍历
注意:a[(*pi)++]的这个括号不能省略 那个pi要是指针才对
下面这个只是代码的一部分
要注意的是,题目要求的返回值要是int*类型的,那就要返回数组名了

在这里插入图片描述

延伸出的一些问题:1.指针在定义和初始化一起搞的时候,eg:int*pi,要给他赋值地址才行,并且指针要是不初始化的话是不行的,要么就malloc一下,要么就给他一个量(不能是字面常量)的地址

          2.void类型的自定义函数的返回只能返回return ;不能return 0;
代码实现:
int TreeSize(struct TreeNode* root)
{return root == NULL ? 0 : TreeSize(root->left) + TreeSize(root->right) + 1;//可以这样写,不用续行符
}
void preorder(struct TreeNode*root,int*a,int*pi)
{if(root == NULL)  return ;a[(*pi)++] = root->val;preorder(root->left,a,pi);preorder(root->right,a,pi);return ;}int* preorderTraversal(struct TreeNode* root, int* returnSize) {* returnSize = TreeSize(root);int *a = malloc(*returnSize * sizeof(int));int*pi = malloc(sizeof(int*));*pi = 0;preorder(root,a,pi);
return a;
}

力扣 另一棵树的子树

力扣 另一棵树的子树
做法:把左边树的每一个结点对应的树跟目标树比较
(这里的isSameTree是自己实现的比较两个树相等的)
代码实现:
bool isSameTree(struct TreeNode*p,struct TreeNode*q)
{
//两个都为空if(p == NULL&&q == NULL)   return true;
//一个为空if(p == NULL ||q == NULL)   return false;
//都不为空
if(p->val!=q->val)   return false;return isSameTree(p->left,q->left)&&isSameTree(p->right,q->right);}bool isSubtree(struct TreeNode* root, struct TreeNode* subRoot) {if(root == NULL) return false;if(isSameTree(root,subRoot)) return true;
return  isSubtree(root->left,subRoot)||isSubtree(root->right,subRoot);
}
错误写法:
bool isSubtree(struct TreeNode* root, struct TreeNode* subRoot) {if(root == NULL) return false;isSubtree(root->left,subRoot);isSubtree(root->right,subRoot);//中间这两步让程序经过了正确的,但没有返回值产生反馈return  isSameTree(root,subRoot);
}

牛客网 KY11二叉树遍历

牛客网 KY11二叉树遍历
注意:这题要求打印中序遍历,但是给的是前序遍历的数组,要注意
易忘把树连接起来:
root->left = PreOrder();   // 构建左子树
root->right = PreOrder();  // 构建右子树
//转换成二叉树的代码:
BTNode* PreOrder() {if (i >= s1.size()) return NULL;char ch = s1[i++];if (ch == '#') return NULL;//还是要转换成NULLBTNode* node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));node->data = ch;node->left = PreOrder();   // 构建左子树node->right = PreOrder();  // 构建右子树return node;
}
代码实现:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
string s1;
int i;
struct BTNode{char data;struct BTNode *left;struct BTNode *right;};
BTNode* PreOrder() {if (i >= s1.size()) return NULL;char ch = s1[i++];if (ch == '#') return NULL;BTNode* node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));node->data = ch;node->left = PreOrder();   // 构建左子树node->right = PreOrder();  // 构建右子树return node;
}void InOrder(BTNode* root) {if (root == NULL) {return;}InOrder(root->left);printf("%c ", root->data);InOrder(root->right);
}int main()
{cin>>s1;BTNode*root =  PreOrder();InOrder(root);return 0;
}

引伸:开辟的空间不会因为函数的结束而自动销毁,只有程序结束才会自动销毁

如果一颗二叉树的前序遍历的结果是ABCD,则满足条件的不同的二叉树有( B)种
A.13
B.14
C.15
D.16
技巧:可以先判断出二叉树的层数
假设有n个节点(不包含NULL),可以算出层数范围
一棵非空的二叉树的先序遍历序列与后序遍历序列正好相反,则该二叉树一定满足( C)
A.所有的结点均无左孩子
B.所有的结点均无右孩子//是错的,因为在子树只有一个孩子时,取左和取右是都是成立的
C.只有一个叶子结点
D.至多只有一个结点
已知某二叉树的中序遍历序列为JGDHKBAELIMCF,后序遍历序列为JGKHDBLMIEFCA,
则其前序遍历序列为(B)
A.ABDGHJKCEFILM
B.ABDGJHKCEILMF
C.ABDHKGJCEILMF
D.ABDGJHKCEIMLF通用做法:像这种题的话,一般来说,都是中序遍历用来确定根的左右区间有啥先或者后序遍历用来确定每个"子树"的根是啥
eg:
A的左子树:JGDHKB       A的右子树:ELIMCFA的左子树的根:B        …………B的左子树:JGDHK  B的右子树:空    (因为JGDHKB 在B右边的为空)  ……………………
B的左子树的根为:D …………

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【docker】 pull FROM build

镜像拉取失败 token问题 DeadlineExceeded: failed to fetch anonymous token Get "https://auth.docker.io/token?...": dial tcp 157.240.20.8:443: i/o timeout1. 检查网络连通性 如果 curl 命令卡住或超时,说明网络到 Docker Hub 存在问题。 ping regt-1.doc…...

【数据分析实战】使用 Matplotlib 绘制玫瑰图

🌹 1、简述 玫瑰图,又称极坐标柱状图(Polar Bar Chart),是一种特殊的条形图,适用于展示方向型数据,例如: 风向频率图(Wind Rose)每月、每日不同类别统计圆形时间序列展示(如12个月销售量分布)在本篇博客中,我们将使用 matplotlib 画出玫瑰图,包括基本玫瑰图、多…...

第十四届蓝桥杯省B.砍树

第十四届蓝桥杯省B.砍树 题目 题目解析及思路 考虑一对无序数对的点 x和 y&#xff0c;如果我们砍掉某条边可以让这两个点不连通&#xff0c;那么这条边一定是从 x到 y 路径上的一点&#xff0c;我们可以让从 x到 y 路径的边权值都加1。这个操作我们可以使用树上差分。 对于 …...

windows安装Mysql

一、删除已安装的MySQL服务 1、查找以前是否装有mysql sc query mysql 无结果&#xff0c;说明未安装过mysql或者已经卸载mysql服务&#xff0c;接下来直接安装mysql即可&#xff0c;否则需要删除之前安装的mysql 2、删除mysql 以管理员模式打开命令运行行&#xff0c;运行下…...

Axure大屏可视化模板:多领域数据决策的新引擎

在数据驱动决策的时代&#xff0c;Axure大屏可视化模板凭借交互性与可定制性&#xff0c;成为农业、园区管理、智慧城市、企业及医疗领域的创新工具&#xff0c;助力高效数据展示与智能决策。 核心应用场景 1. 农业精细化&#xff1a;实时监控土壤湿度、作物生长曲线&#x…...

【产品经理从0到1】原型及Axure介绍

原型分类 原型的三种分类&#xff1a; 草图原型&#xff1a;⼿绘稿&#xff0c;制作⽅便&#xff0c;修改不⽅便&#xff1b;低保真原型&#xff1a;简单交互&#xff0c;⽆设计图&#xff1b; 最好的原型是⿊⽩灰的&#xff1b;⾼保真原型&#xff1a;复杂交互&#xff0c;有…...

【激光雷达3D(7)】CenterPoint两阶段细化仅使用BEV特征;PV-RCNN两阶段细化使用体素特征;M3DETRTransformer统一多表征特征

文章目录 1. CenterPoint的两阶段细化模块仅使用鸟瞰视角&#xff08;BEV&#xff09;特征2 PV-RCNN 两阶段3 M3DETR&#xff08;假设为类似DETR的3D检测器&#xff09; 1. CenterPoint的两阶段细化模块仅使用鸟瞰视角&#xff08;BEV&#xff09;特征 CenterPoint的两阶段细化…...

C# 音频分离(MP3伴奏)

编程语言&#xff1a;C# 库&#xff1a;NAudio NAudio 是一个开源的 .NET 音频处理库&#xff0c;它为开发者提供了丰富的功能&#xff0c;能在 Windows 平台上方便地进行音频的录制、播放、处理等操作。以下是关于 NAudio 库的详细介绍&#xff1a; 主要特性 多格式支持&am…...

JavaScript性能优化实战(4):异步编程与主线程优化

JavaScript单线程模型与事件循环深入理解 JavaScript作为一种单线程语言,其执行模型与传统多线程编程语言有着根本性的差异。这种单线程特性既是JavaScript的局限,也是其简洁性的来源。深入理解JavaScript的单线程模型和事件循环机制,对于编写高性能的异步代码至关重要。 …...

Control Center安卓版:自定义控制中心,提升手机操作体验

在使用智能手机的过程中&#xff0c;许多用户希望能够更加便捷地访问常用功能和工具&#xff0c;提升操作效率。今天&#xff0c;我们要介绍的 Control Center安卓版&#xff0c;就是这样一款功能强大的手机控制软件。它不仅提供了简便的操作方法&#xff0c;还允许用户自定义操…...

Web3.0的认知补充(去中心化)

涉及开发技术&#xff1a; Vue Web3.js Solidity 基本认知 Web3.0含义&#xff1a; 新一代互联网思想&#xff1a;去中心化及用户为中心的互联网 数据&#xff1a;可读可写可授权 核心技术&#xff1a;区块链、NFT 应用&#xff1a;互联网上应用 NFT &…...

在Vue3中,如何在父组件中使用v-model与子组件进行双向绑定?

在 Vue 3 里&#xff0c;借助 v-model 可以轻松实现父组件与子组件的双向绑定。以下为你详细介绍实现步骤与示例代码。 实现原理 v-model 在 Vue 3 里是一种语法糖&#xff0c;它本质上是 :modelValue 和 update:modelValue 的组合。父组件借助 :modelValue 向子组件传递数据…...

沁恒MounRiver Studio无法printf浮点数

最近在使用沁恒MounRiver Studio进行CH32V307进行开发&#xff0c;但是遇到了已经成功获得浮点数&#xff0c;但是无法printf输出浮点数 如下图所示&#xff1a; 经过查找资料后&#xff0c;发现沁恒MounRiver Studio如果要printf输出浮点数需要打开Use float with nano print…...

初识Redis · 主从复制(下)

目录 前言&#xff1a; 数据同步 全量复制 部分复制 实时复制 前言&#xff1a; 前文我们已经介绍过了主从复制的基本概念&#xff0c;即分布式系统中存在多个Redis节点&#xff0c;一个是充当为主节点&#xff0c;其他的为从节点&#xff0c;并且从节点也是可以成为主节…...

BDO分厂开展地沟“大清肠”工作

BDO分厂装置区内的地沟主要回收生产过程中产生的污水、日常雨水&#xff0c;日积月累地沟内堆积了一层淤泥和杂物。厚厚的淤泥气味不仅影响员工健康&#xff0c;而且造成排水系统不畅通&#xff0c;存在安全隐患。分厂借助此次待产停车的有利时机对沉积已久的淤泥进行一次彻底“…...

程序和进程的详细对比

&#x1f4a1; 一、程序&#xff08;Program&#xff09; ✅ 定义&#xff1a; 程序是一组指令的集合&#xff0c;通常是一个 可执行文件&#xff08;如 .exe、.out&#xff09;&#xff0c;它是静态的、保存在磁盘上的一段代码&#xff0c;还没有被执行。 ✅ 特点&#xff…...

Flink介绍——实时计算核心论文之Flink论文

引入 通过前面的文章&#xff0c;我们梳理了大数据流计算的核心发展脉络&#xff1a; S4论文详解S4论文总结Storm论文详解Storm论文总结Kafka论文详解Kafka论文总结MillWheel论文详解MillWheel论文总结Dataflow论文详解Dataflow论文总结 而我们专栏的主角Flink正是站在前人的…...

【C++指南】位运算知识详解

. &#x1f493; 博客主页&#xff1a;倔强的石头的CSDN主页 &#x1f4dd;Gitee主页&#xff1a;倔强的石头的gitee主页 ⏩ 文章专栏&#xff1a;《C指南》 期待您的关注 文章目录 引言一、位运算符概述1. 按位与&#xff08;&&#xff09;2. 按位或&#xff08;|&#…...

网络开发基础(游戏)之 数据交换格式

数据交换格式是不同系统、应用程序或组件之间传输和共享数据时使用的标准化数据表示方式。在网络通信中&#xff0c;数据交换格式的选择直接影响系统的性能、可维护性和扩展性。以下是常用的数据交换格式的介绍和选择建议。 Protobuf (Protocol Buffers)协议缓冲区 是 Googl…...