C语言数据结构之二叉树详解

目录
  • 1. 树概念及结构
    • 1.1树概念
    • 1.2树的表示
  • 2. 二叉树概念及结构
    • 2.1概念
    • 2.2数据结构中的二叉树
    • 2.3特殊的二叉树
    • 2.4二叉树的存储结构
    • 2.5二叉树的性质
  • 3. 二叉树顺序结构及概念
    • 3.1二叉树的顺序结构
    • 3.2堆的概念及结构
    • 3.3堆的实现
  • 4. 二叉树链式结构及实现
    • 4.1二叉树链式结构的遍历
    • 4.2二叉树的链式实现

1. 树概念及结构

1.1树概念

树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。

  • 根结点:根节点没有前驱结点。
  • 除根节点外,其余结点被分成是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱,可以有0个或多个后继。
  • 因此,树是递归定义的。

  1. 节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度; 如上图:A的为2
  2. 叶节点:度为0的节点称为叶节点; 如上图:G、H、I节点为叶节点
  3. 非终端节点或分支节点:度不为0的节点; 如上图:B、D、C、E、F节点为分支节点
  4. 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; 如上图:A是B的父节点
  5. 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; 如上图:B是A的孩子节点
  6. 兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点; 如上图:B、C是兄弟节点
  7. 树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度; 如上图:树的度为2
  8. 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;
  9. 树的高度或深度:树中节点的最大层次; 如上图:树的高度为4
  10. 堂兄弟节点:双亲在同一层的节点互为堂兄弟;如上图:H、I互为兄弟节点
  11. 节点的祖先:从根到该节点所经分支上的所有节点;如上图:A是所有节点的祖先
  12. 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。如上图:所有节点都是A的子孙
  13. 森林:由m棵互不相交的树的集合称为森林;

1.2树的表示

树结构相对线性表就比较复杂了,要存储表示起来就比较麻烦了,实际中树有很多种表示方式,如:双亲表示法,孩子表示法、孩子兄弟表示法等等。我们这里就简单的了解其中最常用的孩子兄弟表示法。

    typedef int DataType;
    struct Node
    {
         struct Node* firstChild1;
         struct Node* pNextBrother;
         DataType data;
    };

2. 二叉树概念及结构

2.1概念

一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合或者为空,或者是由一个根节点加上两棵别称为左子树和右子树的二叉树组成。

二叉树的特点:

  • 每个结点最多有两棵子树,即二叉树不存在度大于2的结点。
  • 二叉树的子树有左右之分,其子树的次序不能颠倒。

2.2数据结构中的二叉树

2.3特殊的二叉树

满二叉树:一个二叉树,如果每一个层的结点数都达到最大值,则这个二叉树就是满二叉树。也就是说,如果一个二叉树的层数为K,且结点总数是(2^k) -1 ,则它就是满二叉树。

完全二叉树:完全二叉树是效率很高的数据结构,完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树。 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树。

2.4二叉树的存储结构

二叉树一般可以使用两种存储结构,一种顺序结构,一种链式结构。

2.4.1顺序存储

顺序结构存储就是使用数组来存储,一般使用数组只适合表示完全二叉树,因为不是完全二叉树会有空间的浪费。而现实中使用中只有堆才会使用数组来存储。二叉树顺序存储在物理上是一个数组,在逻辑上是一颗二叉树。

2.4.2链式存储

二叉树的链式存储结构是指,用链表来表示一棵二叉树,即用链来指示元素的逻辑关系。 通常的方法是链表中每个结点由三个域组成,数据域和左右指针域,左右指针分别用来给出该结点左孩子和右孩子所在的链结点的存储地址 。链式结构又分为二叉链和三叉链,当前我们学习中一般都是二叉链,后面课程学到高阶数据结构如红黑树等会用到三叉链。

   // 二叉链
   struct BinaryTreeNode
   {
    struct BinTreeNode* _pLeft; // 指向当前节点左孩子
    struct BinTreeNode* _pRight; // 指向当前节点右孩子
    BTDataType _data; // 当前节点值域
   }
   // 三叉链
   struct BinaryTreeNode
   {
    struct BinTreeNode* _pParent; // 指向当前节点的双亲
    struct BinTreeNode* _pLeft; // 指向当前节点左孩子
    struct BinTreeNode* _pRight; // 指向当前节点右孩子
    BTDataType _data; // 当前节点值域
   };

2.5二叉树的性质

  • 若规定根节点的层数为1,则一棵非空二叉树的第i层上最多有2^(i-1) 个结点.
  • 若规定根节点的层数为1,则深度为h的二叉树的最大结点数是2^h- 1.
  • 对任何一棵二叉树, 如果度为0其叶结点个数为 n0, 度为2的分支结点个数为 n2,则有n0=n2+1
  • 若规定根节点的层数为1,具有n个结点的满二叉树的深度,h=Log2(n+1). (ps:Log2(n+1)是log以2为
  • 底,n+1为对数)
  • 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节点从0开始编号,则对于序号为i的结点有:

1. 若i>0,i位置节点的双亲序号:(i-1)/2;i=0,i为根节点编号,无双亲节点

2. 若2i+1<n,左孩子序号:2i+1,2i+1>=n否则无左孩子

3. 若2i+2<n,右孩子序号:2i+2,2i+2>=n否则无右孩子

3. 二叉树顺序结构及概念

3.1二叉树的顺序结构

普通的二叉树是不适合用数组来存储的,因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储,需要注意的是这里的堆和操作系统虚拟进程地址空间中的堆是两回事,一个是数据结构,一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。

3.2堆的概念及结构

如果有一个关键码的集合K = {k0,k1, k2,…,kn-1},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:Ki <= K2i+1 且 Ki<= K2i+2 (Ki >= K2i+1 且 Ki >= K2i+2) i = 0,1,2…,则称为小堆(或大堆)。将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆,根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。

堆的性质:

  • 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值;
  • 堆总是一棵完全二叉树。

3.3堆的实现

typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{
	HPDataType* _a;
	int _size;
	int _capacity;
}Heap;

void swap(int *a, int *b);
void AdjustDown(int *a, int parent, int n);
void AdjustUp(int *a, int child, int n);

// 堆的构建
void HeapCreate(Heap* hp, HPDataType* a, int n);
// 堆的销毁
void HeapDestory(Heap* hp);
// 堆的插入
void HeapPush(Heap* hp, HPDataType x);
// 堆的删除
void HeapPop(Heap* hp);
// 取堆顶的数据
HPDataType HeapTop(Heap* hp);
// 堆的数据个数
int HeapSize(Heap* hp);
// 堆的判空
int HeapEmpty(Heap* hp);

// 对数组进行堆排序
void HeapSort(int* a, int n);
void swap(int *a, int *b)
{
	int tmp = *a;
	*a = *b;
	*b = tmp;
}

void AdjustUp(int *a, int child, int n)
{
	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 AdjustDown(int *a, int parent,int n)
{
	int child = parent * 2 + 1;
	while ( child < n)
	{
		if (child + 1 < n && a[child]<a[child + 1])
		{
			++child;
		}
		if(a[child]>a[parent])
		{
			swap(&a[child], &a[parent]);
			parent = child;
			child = (parent * 2) + 1;
		}
		else
		{
			break;
		}
	}
}
void HeapCreate(Heap* hp, HPDataType* a, int n)
{
	assert(hp);
	hp->_a = (HPDataType*)malloc(sizeof(HPDataType)*n);
	if (hp->_a == NULL)
	{
		printf("malloc fail");
		exit(-1);
	}
	for (int i = 0; i < n; ++i)
	{
		hp->_a[i] = a[i];
	}
	hp->_size = hp->_capacity = n;
	for (int i = (n - 2) / 2; i >= 0; --i)
	{
		AdjustDown(hp->_a,i, hp->_size);
	}
}

// 堆的销毁
void HeapDestory(Heap* hp)
{
	assert(hp);
	hp->_size = hp->_capacity = 0;
	free(hp);
}
// 堆的插入
void HeapPush(Heap* hp, HPDataType x)
{
	assert(hp);
	if (hp->_size == hp->_capacity)
	{
		HPDataType* tmp = (HPDataType*)realloc(hp->_a, sizeof(HPDataType)* 2 * hp->_capacity);
		if (tmp == NULL)
		{
			printf("realloc fail");
			exit(-1);
		}
		hp->_a = tmp;
		hp->_a[hp->_size] = x;
		++hp->_size;
		hp->_capacity *= 2;
	}
	else
	{
		hp->_a[hp->_size] = x;
		++hp->_size;
	}
	AdjustUp(hp->_a, hp->_size-1, hp->_size);

}
// 堆的删除
void HeapPop(Heap* hp)
{
	assert(hp);
	assert(hp->_size>0);
	swap(&hp->_a[hp->_size-1], &hp->_a[0]);
	--hp->_size;
	AdjustDown(hp->_a, 0, hp->_size);
}
// 取堆顶的数据
HPDataType HeapTop(Heap* hp)
{
	assert(hp);
	assert(hp->_size>0);
	return hp->_a[0];
}
// 堆的数据个数
int HeapSize(Heap* hp)
{
	assert(hp);
	return hp->_size;
}
// 堆的判空
int HeapEmpty(Heap* hp)
{
	assert(hp);
	return hp->_size == 0 ? 1 : 0;

	for (int i = 0; i < 3; ++i)}

// 对数组进行堆排序
void HeapSort(int* a, int n)
{
	assert(a);
	for (int i = (n - 2) / 2; i >= 0; --i)
	{
		AdjustDown(a, i, n);
	}
	int end = n - 1;
	while (end > 0)
	{
		swap(&a[0], &a[end]);
		AdjustDown(a, 0, end);
		--end;
	}
}

4. 二叉树链式结构及实现

4.1二叉树链式结构的遍历

所谓遍历(Traversal)是指沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。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,是二叉树上进行其它运算之基础。

前序/中序/后序的递归结构遍历:是根据访问结点操作发生位置命名

NLR: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。

LNR: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)。

LRN: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。

由于被访问的结点必是某子树的根,所以N(Node)、L(Left subtree)和R(Right subtree)又可解释为根、根的左子树和根的右子树。NLR、LNR和LRN分别又称为先根遍历、中根遍历和后根遍历。

层序遍历:除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外,还可以对二叉树进行层序遍历。设二叉树的根节点所在层数为1,层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发,首先访问第一层的树根节点,然后从左到右访问第2层上的节点,接着是第三层的节点,以此类推,自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历。

4.2二叉树的链式实现

typedef char BTDataType;

typedef struct BinaryTreeNode
{
	BTDataType _data;
	struct BinaryTreeNode* _left;
	struct BinaryTreeNode* _right;
}BTNode;

typedef BTNode* QDataType;
// 链式结构:表示队列
typedef struct QListNode
{
	struct QListNode* _next;
	QDataType _data;
}QNode;

// 队列的结构
typedef struct Queue
{
	QNode* _front;
	QNode* _rear;
}Queue;

BTNode* CreateBTNode(BTDataType x);
// 通过前序遍历的数组"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树
BTNode* BinaryTreeCreate(BTDataType* a, int n, int* pi);
// 二叉树销毁
void BinaryTreeDestory(BTNode** root);
// 二叉树节点个数
int BinaryTreeSize(BTNode* root);
// 二叉树叶子节点个数
int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root);
// 二叉树第k层节点个数
int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k);
// 二叉树查找值为x的节点
BTNode* BinaryTreeFind(BTNode* root, BTDataType x);
// 二叉树前序遍历
void BinaryTreePrevOrder(BTNode* root);
// 二叉树中序遍历
void BinaryTreeInOrder(BTNode* root);
// 二叉树后序遍历
void BinaryTreePostOrder(BTNode* root);

// 初始化队列
void QueueInit(Queue* q);
// 队尾入队列
void QueuePush(Queue* q, QDataType data);
// 队头出队列
void QueuePop(Queue* q);
// 获取队列头部元素
QDataType QueueFront(Queue* q);
// 获取队列队尾元素
QDataType QueueBack(Queue* q);
// 获取队列中有效元素个数
int QueueSize(Queue* q);
// 检测队列是否为空,如果为空返回非零结果,如果非空返回0
int QueueEmpty(Queue* q);
// 销毁队列
void QueueDestroy(Queue* q);

// 层序遍历
void BinaryTreeLevelOrder(BTNode* root);
// 判断二叉树是否是完全二叉树
int BinaryTreeComplete(BTNode* root);
// 初始化队列
void QueueInit(Queue* q)
{
	assert(q);
	q->_front = q->_rear = NULL;
}
// 队尾入队列
void QueuePush(Queue* q, QDataType data)
{
	assert(q);
	QNode *newnode = ((QNode*)malloc(sizeof(QNode)));
	newnode->_data = data;
	newnode->_next = NULL;
	if (q->_rear == NULL)
	{
		q->_front = q->_rear = newnode;
	}
	else
	{
		q->_rear->_next = newnode;
		//q->_rear = q->_rear->_next;
		q->_rear = newnode;
	}
}
// 队头出队列
void QueuePop(Queue* q)
{
	assert(q);
	assert(!QueueEmpty(q));
	if (q->_front == q->_rear)
	{
		free(q->_front);
		//free(q->_rear);
		q->_front = q->_rear = NULL;
	}
	else
	{
		QNode *cur = q->_front->_next;
		free(q->_front);
		q->_front = cur;
	}
}
// 获取队列头部元素
QDataType QueueFront(Queue* q)
{
	assert(q);
	assert(!QueueEmpty(q));
	return q->_front->_data;
}
// 获取队列队尾元素
QDataType QueueBack(Queue* q)
{
	assert(q);
	assert(!QueueEmpty(q));
	return q->_rear->_data;
}
// 获取队列中有效元素个数
int QueueSize(Queue* q)
{
	assert(q);
	int size = 0;
	QNode* cur = q->_front;
	while (cur)
	{
		++size;
		cur = cur->_next;
	}
	return size;
}
// 检测队列是否为空,如果为空返回非零结果,如果非空返回0
int QueueEmpty(Queue* q)
{
	assert(q);
	return q->_front == NULL ? 1 : 0;
}
// 销毁队列
void QueueDestroy(Queue* q)
{
	assert(q);
	QNode *cur = q->_front;
	while (cur)
	{
		QNode *next = cur->_next;
		free(cur);
		cur = next;
	}
	q->_front = q->_rear = NULL;
}

BTNode* CreateBTNode(BTDataType x)
{
	BTNode *node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));
	node->_data = x;
	node->_left = NULL;
	node->_right = NULL;
	return node;
}

// 通过前序遍历的数组"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树
BTNode* BinaryTreeCreate(BTDataType* a, int n, int* pi)
{
	if (a[*pi] == '#')
	{
		return NULL;
	}
	BTNode *node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));
	node->_data = a[*pi];
	++*pi;
	node->_left = BinaryTreeCreate(a, n, pi);
	++*pi;
	node->_right = BinaryTreeCreate(a, n, pi);
	return node;
}
// 二叉树销毁
void BinaryTreeDestory(BTNode** root)
{
	if (*root != NULL)
	{
		if ((*root)->_left) // 有左孩子
			BinaryTreeDestory(&(*root)->_left); // 销毁左孩子子树
		if ((*root)->_right) // 有右孩子
			BinaryTreeDestory(&(*root)->_right); // 销毁右孩子子树

		free(*root); // 释放根结点
		*root = NULL; // 空指针赋NULL
	}
}
// 二叉树节点个数
int BinaryTreeSize(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		return 0;
	}
	return BinaryTreeSize(root->_left) + BinaryTreeSize(root->_right) + 1;
}
// 二叉树叶子节点个数
int BinaryTreeLeafSize(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		return 0;
	}
	if (root->_left == NULL&&root->_right == NULL)
	{
		return 1;
	}
	return BinaryTreeLeafSize(root->_left) + BinaryTreeLeafSize(root->_right);
}
// 二叉树第k层节点个数
int BinaryTreeLevelKSize(BTNode* root, int k)
{
	if (root == NULL)
	{
		return 0;
	}
	if (k == 1)
	{
		return 1;
	}
	return BinaryTreeLevelKSize(root->_left, k - 1) + BinaryTreeLevelKSize(root->_right, k - 1);
}
// 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* ret=BinaryTreeFind(root->_left,x);
	if (ret != NULL)
	{
		return ret;
	}
	ret = BinaryTreeFind(root->_right, x);
	if (ret != NULL)
	{
		return ret;
	}
	return NULL;
}
// 二叉树前序遍历
void BinaryTreePrevOrder(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		//printf("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)
	{
		//printf("NULL  ");
		return;
	}
	BinaryTreeInOrder(root->_left);
	printf("%c  ", root->_data);
	BinaryTreeInOrder(root->_right);
}
// 二叉树后序遍历
void BinaryTreePostOrder(BTNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		//printf("NULL  ");
		return;
	}
	BinaryTreePostOrder(root->_left);
	BinaryTreePostOrder(root->_right);
	printf("%c  ", root->_data);
}
// 层序遍历
void BinaryTreeLevelOrder(BTNode* root)
{
	Queue q;
	QueueInit(&q);
	if (root)
	{
		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);
		}
	}
}
// 判断二叉树是否是完全二叉树
int BinaryTreeComplete(BTNode* root)
{
	Queue q;
	QueueInit(&q);
	if (root)
	{
		QueuePush(&q, root);
	}
	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode *front = QueueFront(&q);
		QueuePop(&q);
		if (front == NULL)
		{
			break;
		}
		printf("%s ", front->_data);
		if (front->_left)
		{
			QueuePush(&q, front->_left);
		}
		if (front->_right)
		{
			QueuePush(&q, front->_right);
		}
	}
	while (!QueueEmpty(&q))
	{
		BTNode *front = QueueFront(&q);
		QueuePop(&q);
		if (front != NULL)
		{
			return 0;
		}
	}
	return 1;

}

到此这篇关于C语言数据结构之二叉树详解的文章就介绍到这了,更多相关C语言二叉树内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

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    目录 前言: Ⅰ. 定义二叉树 0x00二叉树的概念(回顾) 0x00定义二叉树 0x01 手动创建二叉树 Ⅱ. 二叉树的遍历 0x00关于遍历 0x01二叉树前序遍历 0x02二叉树中序遍历 0x03二叉树后序遍历 0x04层序遍历 前言: 学习二叉树的基本操作前,需要先创建一颗二叉树,然后才能学习其相关的基本操作,考虑到我们刚刚接触二叉树,为了能够先易后难地进行讲解,我们将暂时手动创建一颗简单的二叉树,用来方便大家学习.等二叉树结构了解的差不多后,后期我们会带大家研究二叉树地真正的创建方式.

  • C语言二叉树的遍历示例介绍

    在本算法中先利用先序遍历创建了树,利用了递归的算法使得算法简单,操作容易,本来无printf("%c的左/右子树:", ch);的语句,但由于计算机需要输入空格字符来判断左右子树,为了减少人为输入的失误,特地加入这条语句,以此保证准确率. #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define OK 1 #define ERROR 0 #define OVERFLOW 3 typedef int Status; typedef

  • C语言平衡二叉树详解

    目录 调整措施: 一.单旋转 二.双旋转 AVL树的删除操作: 删除分为以下几种情况: 1.要删除的节点是当前根节点T. 2.要删除的节点元素值小于当前根节点T值,在左子树中进行删除. 3.要删除的节点元素值大于当前根节点T值,在右子树中进行删除. 总结 平衡二叉树(Balanced Binary Tree)又被称为AVL树(有别于AVL算法),且具有以下性质:它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树.这个方案很好的解决了二叉查找树退化成链表的

  • C语言数据结构之二叉树详解

    目录 1. 树概念及结构 1.1树概念 1.2树的表示 2. 二叉树概念及结构 2.1概念 2.2数据结构中的二叉树 2.3特殊的二叉树 2.4二叉树的存储结构 2.5二叉树的性质 3. 二叉树顺序结构及概念 3.1二叉树的顺序结构 3.2堆的概念及结构 3.3堆的实现 4. 二叉树链式结构及实现 4.1二叉树链式结构的遍历 4.2二叉树的链式实现 1. 树概念及结构 1.1树概念 树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合.把它叫做树是因为它看起来像一棵

  • C语言数据结构之堆排序详解

    目录 1.堆的概念及结构 2.堆的实现 2.1堆的向下调整算法 2.2堆的向上调整算法 2.3建堆(数组) 2.4堆排序 2.5堆排序的时间复杂度 1.堆的概念及结构 如果有一个关键码的集合K = {k0,k1, k2,…,kn-1},把它的所有元素按完全二叉树(二叉树具体概念参见——二叉树详解)的顺序存储方式存储在一个一维数组中,并满足:Ki <= K2i+1 且 Ki<= K2i+2 (Ki >= K2i+1 且 Ki >= K2i+2) i = 0,1,2…,则称为小堆(或大

  • C语言数据结构 快速排序实例详解

    C语言数据结构 快速排序实例详解 一.快速排序简介 快速排序采用分治的思想,第一趟先将一串数字分为两部分,第一部分的数值都比第二部分要小,然后按照这种方法,依次对两边的数据进行排序. 二.代码实现 #include <stdio.h> /* 将两个数据交换 */ void swap(int* Ina , int* Inb) { int temp = *Ina; *Ina = *Inb; *Inb = temp; } /* 进行一趟的快速排序,把一个序列分为两个部分 */ int getPart

  • C语言 数据结构平衡二叉树实例详解

    数据结构平衡二叉树 参考代码如下: /* 名称:平衡二叉树 语言:数据结构C语言版 编译环境:VC++ 6.0 日期: 2014-3-26 */ #include <stdio.h> #include <malloc.h> #include <windows.h> #define LH +1 // 左高 #define EH 0 // 等高 #define RH -1 // 右高 #define N 5 // 数据元素个数 typedef char KeyType; /

  • Go语言数据结构之二叉树可视化详解

    目录 题目 源代码 做题思路 扩展 左右并列展示 上下并列展示 总结回顾 题目 以图形展示任意二叉树,如下图,一个中缀表达式表示的二叉树:3.14*r²*h/3 源代码 package main import ( "fmt" "io" "os" "os/exec" "strconv" "strings" ) type any = interface{} type btNode struc

  • Java语言实现数据结构栈代码详解

    近来复习数据结构,自己动手实现了栈.栈是一种限制插入和删除只能在一个位置上的表.最基本的操作是进栈和出栈,因此,又被叫作"先进后出"表. 首先了解下栈的概念: 栈是限定仅在表头进行插入和删除操作的线性表.有时又叫LIFO(后进先出表).要搞清楚这个概念,首先要明白"栈"原来的意思,如此才能把握本质. "栈"者,存储货物或供旅客住宿的地方,可引申为仓库.中转站,所以引入到计算机领域里,就是指数据暂时存储的地方,所以才有进栈.出栈的说法. 实现方式是

  • Java中关于二叉树的概念以及搜索二叉树详解

    目录 一.二叉树的概念 为什么要使用二叉树? 树是什么? 树的相关术语! 根节点 路径 父节点 子节点 叶节点 子树 访问 层(深度) 关键字 满二叉树 完全二叉树 二叉树的五大性质 二.搜索二叉树 插入 删除 hello, everyone. Long time no see. 本期文章,我们主要讲解一下二叉树的相关概念,顺便也把搜索二叉树(也叫二叉排序树)讲一下.我们直接进入正题吧!GitHub源码链接 一.二叉树的概念 为什么要使用二叉树? 为什么要用到树呢?因为它通常结合了另外两种数据结

  • C++语言实现hash表详解及实例代码

    C++语言实现hash表详解 概要: hash表,有时候也被称为散列表.个人认为,hash表是介于链表和二叉树之间的一种中间结构.链表使用十分方便,但是数据查找十分麻烦:二叉树中的数据严格有序,但是这是以多一个指针作为代价的结果.hash表既满足了数据的查找方便,同时不占用太多的内容空间,使用也十分方便. 打个比方来说,所有的数据就好像许许多多的书本.如果这些书本是一本一本堆起来的,就好像链表或者线性表一样,整个数据会显得非常的无序和凌乱,在你找到自己需要的书之前,你要经历许多的查询过程:而如果

  • C语言 动态内存分配详解

    C语言 动态内存分配详解 动态内存分配涉及到堆栈的概念:堆栈是两种数据结构.堆栈都是数据项按序排列的数据结构,只能在一端(称为栈顶(top))对数据项进行插入和删除. 栈(操作系统):由操作系统自动分配释放 ,存放函数的参数值,局部变量的值等.其操作方式类似于数据结构中的栈. 堆(操作系统): 一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收,分配方式倒是类似于链表. \在C语言中,全局变量分配在内存中的静态存储区,非静态的局部变量(包括形参)是分配在内存的动态存储区,该存储区被

  • C语言类的双向链表详解

    目录 前言 双向链表的定义 双向链表的创建 节点的创建 双向链表节点查找 双向链表的插入 双向链表的节点删除 双向链表的删除 总结 前言 链表(linked list)是一种这样的数据结构,其中的各对象按线性排列.数组的线性顺序是由数组下标决定的,然而于数组不同的是,链表的各顺序是由链表中的指针决定的. 双向链表也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱.所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点.一般我们都构造双向循

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