数据结构13—二叉搜索树，堆

Posted 2021-02-22 samanthadigitalife

数据结构13—二叉搜索树，堆

二叉树

二叉树的定义

1. Binode的模版——递归定义法

   template <typename T> struct BinNode { 
   	BinNodePosi(T) parent,lc,rc; //父节点及左、右孩子
       int height; int size(); T data;
   	// 构造函数
   	BinNode() :
   	BinNodePosi(T) insertAsLC ( T const& ); //作为当前节点的左孩子插入新节点
   	BinNodePosi(T) insertAsRC ( T const& ); //作为当前节点的右孩子插入新节点
   	BinNodePosi(T) succ(); //取当前节点的直接后继
   	template <typename VST> void travLevel ( VST& ); //子树层次遍历
   	template <typename VST> void travPre ( VST& ); //子树先序遍历
   	template <typename VST> void travIn ( VST& ); //子树中序遍历
   	template <typename VST> void travPost ( VST& ); //子树后序遍历
    };
   

2. Binode接口实现

   template <typename T>
   BinNodePosi(T)BinNode<T>::insertAsLC(T const& e)
   {return lc=new BinNode(e,this);}
   
   template <typename T>
   BinNodePosi(T)BinNode<T>::insertAsRC(T const& e)
   {return rc=new BinNode(e,this);}
   
   template <typename T>
   int BinNode<T>::size(){
   int s=1;
   if(lc) s += lc->size();
   if(rc) s +=rc->size();
   return s;
   }
   

3. BinTree模版

   template<typename T> class BinTree{
   protected：
   	int _size;
   	BinNodePosi(T) _root;
   	virtual int updateHeight(BinNodePosi(T)x);
   	void updateHeightAbove(BinNodePosi(T)x);
   public:
   	int size()const;
   	bool empty()const{return !_root;}
   	BinNodePosi(T) root()const {return _root;}
   	/*...子树接入删除和分离接口...*/
   	/*...遍历接口...*/
   }
   

二叉搜索树

二叉搜索树search

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
 //这样函数定义的确会只返回二叉树的内容，而不能返回节点的地址
class Solution {
public:
    TreeNode* searchBST(TreeNode* root, int val) {
            if(root==NULL) return NULL;
            if(root->val==val)return root;
            else if(root->val<val) return searchBST(root->right,val);
            else return searchBST(root->left,val);
    }
};

测试用例举例：

[4,2,7,1,3]
2

二叉搜索树的插入

递归

此递归代码和老师讲的稍微有所不同，需要返回的是整个树，也就是返回root节点。通过这个代码我深刻体会了老师所讲*&对于进行指针操作的函数的重要作用。

比如我在这个代码中定义了insertBSThelp函数进行主要迭代，那么怎么从这个函数中取出经过插入后的root指针呢？因此将此函数的入口参数设置为*&，因此这个函数就有操作外部指针的能力，经过这个函数操作的root指针再在insertIntoBST中return时就是经过插入的指针了。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    TreeNode* insertIntoBST(TreeNode* root, int val) {
       
        insertBSThelp(root,val);
        return root;
    }
    void insertBSThelp(TreeNode*& root, int val){
        if(root==NULL) 
        {root= new TreeNode;
        root->val=val;
        return;
        }
        if(root->val==val) return;
        if(root->val<val) {insertBSThelp(root->right,val);}
        else { insertBSThelp(root->left,val);}
     }
};

测试例例子：

[2,1,3,null,4]
5

测试结果

利用search

这个例子格外加强了我对*&的理解。在我看来*&比较像对指针的操作权限，放在函数的参数上是指函数具有对参数传入指针的操作权限，而函数定义成为*&就可以让外部有权利改变函数传出的指针。

在这个例子中，依旧最终返回的应该是整个树的root，因此三个函数分别起到不同的作用。

search找到外部指针root对应的树中的对应节点的指针，传出给insertBShelp，可以看到search函数用*&的传入参数使其有权利对外部root进行修改，而函数定义*&又使得传出的位置有权利修改search内部指针，就使得search外部传出位置有权利修改外部的root的对应指针。

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    TreeNode* insertIntoBST(TreeNode* root, int val) {
       
        insertBSThelp(root,val);
        return root;
    }
    void insertBSThelp(TreeNode*root, int val){
        TreeNode *&t=search(root,val);
        if(t==NULL)
            t=new TreeNode;
            t->val=val;
    }
    TreeNode*& search(TreeNode*&root,double val){
        if(root==NULL)return root;
        if(root!=NULL&&root->val==val)
            return root;
        if(root->val>val)
            return search(root->left,val);
        else return search(root->right,val);
    }
};

删除

以删除顶端为例。

1. 有孩子中的一个把孩子挂上去
2. 找右子树的最左，把它的右孩挂上去。

过于混乱，不展示代码了。

堆与优先级队列

堆的作用是取前几。

堆是完全二叉树结构，因此使用数组存储。

其大小关系是局部有序的，兄弟间无关系。

1. 插入

   只看被破坏位置到根节点路径有无被破坏，到不破坏就停

2. 删除

   1. 顶部：把顶部和最后一个交换，顶部向下筛；比较当前三角形，如果有不是顶端的最小值就交换，等到三角形稳定就停。
   2. 中间；向上筛和向下筛都要。所以这个顺序是？

3. 建堆