C语言最终文章-二叉树

本文主要是介绍C语言最终文章-二叉树，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

前言
二叉树的性质
二叉树的存储方式
- 顺序存储
- - 堆及其应用
  - TopK问题
  - 堆排序
- 链式存储
- - 二叉树的练习
  - - 1.二叉树查找值为x的节点
    - 2.判断是否为完全二叉树
    - LC226.翻转二叉树
    - [LC572. 另一棵树的子树](https://leetcode.cn/problems/subtree-of-another-tree/description/)
    - 两道选择题
结言

前言

这篇文章大概就是我C语言学习的最后一篇文章了。

本篇文章主要内容：

二叉树的几个性质，堆、堆排序和用堆实现TopK问题。
向上建堆和向下建堆
二叉树的练习

二叉树原图：

在这里插入图片描述

二叉树的性质

开始讲二叉树时，我们先来学一下二叉树的重要性质。

1.对于任意二叉树： $n 0 = n 2 + 1$ （其中 n0代表度为0的个数，n2代表度为2的节点个数）
2. $N - 1 = n 0 * 0 + n 1 * 1 + n 2 * 2 + ....$ （N-1代表边的个数）
3. 对于满二叉树来说，二叉树节点个数 = $2^h-1$ （h为二叉树的高度）

先来看第一条， $n 0 == n 2 + 1 ？$

来让我们想一想二叉树是如何构建的呢？

$首先我们要明白一件事：$ 度为1的是有度为0的节点增加一个分支得来的，度为2的是由度为1的节点增加一个分支得来的。

一开始我们只有一个根节点，那么我们的 $n 0 = 1$ ，当我们增加一个度为1的

节点时，那么此时我们的 $n 0 还是 = 0 ， n 1 = 1$ ，当我们增加一个度为2的时候
$n 0 - > 2 ， n 1 - > 0 ， n 2 - > 1$

过程如下图：
在这里插入图片描述
那我们不难发现，我们的 $n 0 = n 2 + 1$ 这个条件始终成立，只要我们增加一个度为2的节点，那么n0肯定会增加一个。

再来看第二条，对与一棵树而言，子数肯定也是一棵树，两个兄弟节点之间也
不会有连线。那么 N 个节点就可以形成 N-1 条边。而 n0 有有0条边，n1有1条边…，那么总的边数 N-1 就可以得出来第二条的公式。

第三条

- 对于一个满二叉树来说
在这里插入图片描述

第一层节点个数： $2^0$
第二层节点个数： $2^1$
第三层节点个数： $2^2$
第四层节点个数： $2^3$

那么如果一个h层的满二叉树它的节点总数 T(N) = $2^0+2^1+2^2+...+2^{h-1}$

所以 $T(N) = 2^{h}-1$

二叉树的存储方式

顺序存储

顺序存储本质上就是用数组存。这里我们理解一下完全二叉树和满二叉树

满二叉树：各层的节点都是满的状态-就如上面那个图一样如上图
完全二叉树：前 h-1层都是满的，第h层从右向左连续去掉节点。这就相当于，在最后一层它的节点必须是连续的。

理解完这两个概念之后，如果我们把这些二叉树的节点都放入数组中会怎么样呢？如图：

当我们把树的节点都放入数组中后，我们发现双亲节点和它的左孩子和右孩子之间存在这么一个关系。
$lchild_i = 2*parent_i+1，rchild_i = 2*parent_i+2$
$parent_{i} = ((l,r)child_i-1)/2$

注意： 这个规则只对完全二叉树和满二叉树使用，当然其他的二叉树我们也可以这么存储，只不过途中我们要把位置空出来，这样比较浪费空间，所以我们会使用下面的链式存储。

堆及其应用

当我们对顺序存储有了以上的了解后，我们就可以来实现堆了。注意这里的堆跟操作系统的堆可不一样，我们这里只是一个数据结构。

堆的操作：

入堆
出堆顶元素
取堆顶元素
判空

堆可以用来做什么呢？
比如：排出中国最有钱的前10个人，堆排序等等。

这里先介绍两个概念：

大堆：堆顶元素比其他元素大
小堆：堆顶元素比其他元素小

为什么要有这两个堆呢？

同时注意：大堆和小堆并不意味着有序。

如下图：大堆和小堆，只能说明堆顶元素，一定比其他元素大，由于二叉树左子树和右子树是两个子树。子树和树具有相同的性质

对于大堆而言：左子树也是大堆，右子树也是大堆，那么左子树的左子树也是大堆…

如果你要排升序的话，利用堆排大堆还是小堆呢呢？

如果排小堆，那么每次堆顶就是我们的最小元素，但是然后怎么排呢？这样剩
下的元素就不一定是小堆了。所以当我们排升序的时候我们排大堆，直接把堆顶元素与最后一个位置的元素交换，注意这时我们下面的子树并没有受影响，所以我们直接再排一次大堆就可以了。然后不断的排，数组就有序了。

下面我们都以建大堆为例：

先来说入堆：

入堆的话，我们需要用到向上调整算法。

算法演示如下：
在这里插入图片描述
当我们插入一个新元素后，不断地去找双亲节点判断大小，如果比双亲的值大

那么就交换，否则就不交换。

代码：

void ADjustUp(HpDataType* a, int n)
{int child = n - 1;int parent = (n - 1 - 1) / 2;while (parent >= 0){if (a[child] > a[parent]) //大的往上调{swap(&a[parent], &a[child]);child = parent;parent = (child - 1) / 2;}elsebreak;}
}
void HpPush(Hp* hp, HpDataType x)
{assert(hp);check_capacity(hp); //检查容量hp->a[hp->size] = x;hp->size++;ADjustUp(hp->a,hp->size); // 开区间
}

出堆顶元素：

这里我们就要用到 向下调整算法：，由于我们必须保证树是一个大堆，所以每次把堆顶元素Pop调后，要保证树还是一个大堆。

这里我们直接把堆顶 a[0] 与最后一个元素交换。我们本质上还是数组。
然后再用一次向下调整算法即可。

向下调整算法过程如图：
在这里插入图片描述
代码：

void AdjustDown(HpDataType* a, int begin, int end)
{int parent = begin;int child = 2 * parent + 1;while (child < end){if (child + 1 < end && a[child] > a[child + 1]){child += 1;}if (a[parent] > a[child]){swap(&a[parent], &a[child]);parent = child;child = 2 * parent + 1;}elsebreak;}
}
//出堆
void HpPop(Hp* hp)
{assert(hp && hp->size > 0);swap(&hp->a[0],&hp->a[hp->size-1]);//此时这个位置就不能才排了hp->size--;AdjustDown(hp->a,0,hp->size); }

堆的总代码：

typedef int HpDataType;
typedef struct Heap
{HpDataType* a;int size;int capacity;
}Hp;//初始化堆
void HpInit(Hp* hp);
//销毁堆
void HpDestory(Hp* hp);
//入堆
void HpPush(Hp* hp, HpDataType x);
//出堆
void HpPop(Hp* hp);
//判空
bool HpEmpty(Hp* hp);
//堆顶元素
HpDataType HpTop(Hp* hp);
//向下
void AdjustDown(HpDataType* a, int begin, int end);void swap(HpDataType* e1, HpDataType* e2);void swap(HpDataType* e1, HpDataType* e2)
{HpDataType tmp = *e1;*e1 = *e2;*e2 = tmp;
}//初始化堆
void HpInit(Hp* hp)
{hp->size = 0;hp->capacity = 4;hp->a = (HpDataType*)malloc(sizeof(HpDataType) * (hp->capacity));if (hp->a == NULL){perror("malloc fail!\n");exit(-1);}
}
//销毁堆
void HpDestory(Hp* hp)
{hp->size = hp->capacity = 0;free(hp->a);
}
void check_capacity(Hp* hp)
{if (hp->capacity == hp->size){HpDataType* ptr = (HpDataType*)realloc(hp->a, sizeof(HpDataType) * (hp->capacity * 2));if (ptr == NULL){printf("realloc fail!\n");exit(-1);}hp->capacity *= 2;hp->a = ptr;}
}//排倒序 - 建大堆
void ADjustUp(HpDataType* a, int n)
{int child = n - 1;int parent = (n - 1 - 1) / 2;while (parent >= 0){if (a[child] > a[parent]) //大的往上调{swap(&a[parent], &a[child]);child = parent;parent = (child - 1) / 2;}elsebreak;}
}
//入堆
void HpPush(Hp* hp, HpDataType x)
{assert(hp);check_capacity(hp);hp->a[hp->size] = x;hp->size++;ADjustUp(hp->a,hp->size); // 开区间
}
//堆顶元素
HpDataType HpTop(Hp* hp)
{assert(hp && hp->size > 0);return hp->a[0];
}
//建大堆
void AdjustDown(HpDataType* a, int begin, int end)
{int parent = begin;int child = 2 * parent + 1;while (child < end){if (child + 1 < end && a[child] > a[child + 1]){child += 1;}if (a[parent] > a[child]){swap(&a[parent], &a[child]);parent = child;child = 2 * parent + 1;}elsebreak;}
}
//出堆
void HpPop(Hp* hp)
{assert(hp && hp->size > 0);swap(&hp->a[0],&hp->a[hp->size-1]);//此时这个位置就不能才排了hp->size--;AdjustDown(hp->a,0,hp->size); }
//判空
bool HpEmpty(Hp* hp)
{return hp->size == 0;
}

TopK问题

现在有一个问题

你只有1KB的空间，如何把在4G的文件（假设都是整数）中找出前K（K > 0）大的数字
既然我们学的是堆，肯定使用堆来解决，如果没有空间限制的话，我们可以把数据都读到内存中，然后排K次大堆即可。可关键我们只有1KB（1024byte）的空间，那如何做呢？

在这里插入图片描述
排成小堆后，堆顶元素就是最小值，每次读入一个比堆顶大的数据，读到最后就是前K个最大的数据了。

代码实现：

#define N 100000 //这里以 10万个数据为例子。
//创建数据
void CreatData()
{FILE* fin = fopen("data.txt", "w");if (fin == NULL){perror("fopen fail!\n");exit(-1);}int i = 0;srand(time(0));for (i = 0; i < N; i++){int x = (rand() + i) % 10000;fprintf(fin,"%d\n", x);}fclose(fin);
}//要求：只给你1KB空间，排出4G个整数的前K个最大值
void TopK()
{FILE* fout = fopen("data.txt","r");if (fout == NULL){perror("fopen fail!\n");exit(-1);}int k;printf("请输入k>: ");scanf("%d", &k);int i = 0;int* KminArr = (int*)malloc(sizeof(int) * k);//读取K个数建最小堆for (i = 0; i < k; i++){fscanf(fout,"%d",&KminArr[i]);}int x = 0;while (fscanf(fout, "%d", &x) > 0){if (x > KminArr[0]){KminArr[0] = x;AdjustDown(KminArr,0,k);}}HeapSort(KminArr,k);//前k个最大值printf("前%d个最大值为：", k);for (i = 0; i < k; i++){printf("%d ", KminArr[i]);}printf("\n");
}

堆排序

当我们了解了向上和向下两种算法的时候，我们就可以来实现啊堆排序了。

如果给你这样一个数组，如何排序呢？
在这里插入图片描述
思路：

建大堆，不断交换堆顶和数组最后一个位置的元素，然后再对剩下的数字进行向下调整算法。直到数组有序为止。

关键就是，我们如何去建大堆呢，前面我们讲堆的时候，那数组经过向上调整算法之后，本来就是一个大堆（ps:建大堆的前提就是源数据也是大堆）。那我们拿到一个随机的数组之后如何建大堆呢？

以最后一个非叶子节点为开始，不断向下调整，直到达到堆顶，此时即为大堆。

在这里插入图片描述
建完大堆之后，不断交换堆顶和数组最后一个位置的元素，然后再对剩下的数字进行向下调整算法。

总代码：

void HeapSort(int* a, int n)
{int i = 0;for (i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--){AdjustDown(a,i,n);}int end = n - 1;while (end > 0){swap(&a[end],&a[0]);AdjustDown(a,0,end);end--;}
}void PrintArray(int* a, int n)
{for (int i = 0; i < n; i++){printf("%d ", a[i]);}printf("\n");
}
void TestHeapSort()
{int a[] = { 6,1,3,8,9,3,2,5,10,7 };int sz = sizeof(a) / sizeof(a[0]);HeapSort(a,sz);PrintArray(a,sz);
}

那么堆排序的时间复杂度是多少呢？

我们先来看一下建堆的复杂度：
在这里插入图片描述
建堆是 O(N)，下面交换以及排大堆是 N*LOGN，按照大O渐进表示法，我们堆排序的时间复杂度为： $O (N * L OGN)$ 。

再来看一下向上调整算法，建堆的复杂度：

在这里插入图片描述
这也是为什么我们不用向上调整算法的原因。

链式存储

先来看一下链式二叉树如何定义。
在这里插入图片描述
每一个节点我们都有数据和左孩子和右孩子。直接看遍历方式

链式二叉树有那么四种遍历方式，他们的访问方式为：

前序遍历： $根 - > 左子树 - > 右子树$
中序遍历： $左子树 - > 根 - > 右子树$
后序遍历： $左子树 - > 右子树 - > 根$

很明显，这三种遍历方式很适合用递归来解决。
再来看一下层序遍历（以上面大堆结果为例）：

在这里插入图片描述
然后再挨个把队列的元素，Pop完就可以了，由于我们现在队列的元素是树的节点，所以最后队列里面全是 $N ULL$ 。

层序遍历的结果：就是按照层次把树中的元素打印出来。这里我们打印的就为 $10 - > 9 - > 3 - > 8 - > 7 - > 3 - > 2 - > 5 - > 1 - > 6$

代码实现：

// 二叉树前序遍历 
void BinaryTreePrevOrder(BTNode* root)
{if (root == NULL)return;printf("%c ", root->_data);BinaryTreePrevOrder(root->_left);BinaryTreePrevOrder(root->_right);
}
// 二叉树中序遍历
void BinaryTreeInOrder(BTNode* root)
{if (root == NULL)return;BinaryTreePrevOrder(root->_left);printf("%c ", root->_data);BinaryTreePrevOrder(root->_right);
}
// 二叉树后序遍历
void BinaryTreePostOrder(BTNode* root)
{if (root == NULL)return;BinaryTreePrevOrder(root->_left);BinaryTreePrevOrder(root->_right);printf("%c ", root->_data);
}
// 层序遍历
void BinaryTreeLevelOrder(BTNode* root)
{Queue q;QueueInit(&q);QueuePush(&q,root);while (!QueueEmpty(&q)){BTNode* front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);printf("%c ", front->_data);if (front->_left){QueuePush(&q,front->_left);}if (front->_right){QueuePush(&q, front->_right);}}QueueDestroy(&q);}

二叉树的练习

1.二叉树查找值为x的节点

思路：

如果此时我们这个节点的值 == 我们要找的值，直接返回即可。
如果不等于取左右子树去找
返回其中一个答案。

代码：

// 二叉树查找值为x的节点
BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x)
{if (root == NULL)return NULL;if (root->_data == x)return root;BTNode* left = BinaryTreeFind(root->_left,x);BTNode* right = BinaryTreeFind(root->_right,x);return left == NULL ? right : left;
}

2.判断是否为完全二叉树

思路：

非完全二叉树我们测序遍历的时候跟完全二叉树有什么区别呢？

在这里插入图片描述
那就是我们会入空值进去，所以当我们取队头元素去到空值的时候，我们要判断如果队列中出现了非空的值，那就说明这时一个非完全二叉树。

代码：

// 判断二叉树是否是完全二叉树
bool BinaryTreeComplete(BTNode* root)
{Queue q;QueueInit(&q);QueuePush(&q, root);while (!QueueEmpty(&q)){BTNode* front = QueueFront(&q);QueuePop(&q);if (front == NULL)break;QueuePush(&q,front->_left);QueuePush(&q,front->_right);}while (!QueueEmpty(&q)){BTNode* front = QueueFront(&q);if (front != NULL)return false;QueuePop(&q);}QueueDestroy(&q);return true;
}

LC226.翻转二叉树

思路：

翻转二叉树是把左子树和右子树互换，那么我们每一个子树都要互换。所以我们要不断往子树递归把子树的左子树和右子树交换。这就跟我们的层序遍历一样。

所以我们要递归左右子树，最后再把左右子树交换，然后再返回root。

代码：

struct TreeNode* invertTree(struct TreeNode* root) {if (root == NULL)return NULL;struct TreeNode* left = invertTree(root->left);struct TreeNode* right = invertTree(root->right);root->right = left;root->left = right;return root;
}

LC572. 另一棵树的子树

建议先做一下这道题100. 相同的树

这题其实就是去找和 subRoot 相同的子树。

注意这个例子：我们要保证我们找的 root和 subRoot 左右子树都相同。
所以这时我们要遍历的root的左子树才能判断与subRoot相同。

思路：

如果 $roo t 和 s u b R oo t 都为 N ULL ，直接返回 t r u e$ ，如果只有一个为空，返回false，如果此时两个树的val相同，判断此时这个位置是否相同，如果相同直接返回true，不想同去root的左右子树，继续去找。只要找到一个就返回true。

代码：

bool isSameTree(struct TreeNode* p, struct TreeNode* q) {if (p == NULL && q == NULL)return true;    if (p == NULL || q == NULL)return false;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 && subRoot == NULL)return true;if (root == NULL || subRoot == NULL)return false;if (root->val == subRoot->val){if (isSameTree(root,subRoot))return true;}return isSubtree(root->left,subRoot) || isSubtree(root->right,subRoot);
}