【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表

欢迎来到我的:世界

希望作者的文章对你有所帮助,有不足的地方还请指正,大家一起学习交流 !


前言

该篇文章写到主要是:堆排序、 TOP-K问题、二叉树链式结构的实现、二叉树的遍历等等;如果有朋友还不太了解堆以及二叉树可以翻看我的上一篇博客:堆和二叉树的概念;
最后老铁们准备发车喽!!!


堆的时间复杂度

紧接上一篇博客,我们刚刚实现了堆的实现,还没有拿他做点有意义的事情呢 ,咱们马上开始👉
如果问你:建堆的时间复杂度是多少?

实现堆有有两种方法:向下调整算法和向上调整算法,但是这两种方法有区别吗?哪个算法的时间复杂度更好呢?
接下来我们来带着问题进入下方:

向下调整算法的时间复杂度

时间复杂度就是看其最坏的情况,因为堆是完全二叉树,而满二叉树也是完全二叉树,此处为了简化使用满二叉树来证明(时间复杂度本来看的就是近似值,多几个节点不影响最终结果):

【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表
【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表
由于我们已经知道满二叉树结点和层数的关系N=2^h-1可转化为h=log2(N+1)(ps:Log2(n+1)是log以2为底,n+1为对数)

知道了这层关系可以推出:
T(N)= N-log2(N+1)~ N (约等于)
所以向下调整算法的时间复杂度:O(N)

向上调整算法的时间复杂度

向上调整算法的时间复杂度比向下调整算法要慢;如何得出呢?
同样的情况,利用的满二叉树来估计其时间复杂度;
【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表
【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表
得出T(N)=2^h *(h-1) - 2*(1-2^h)进行化简:T(N)=2^h*(h+1)-2

可转化为:
T(N)=2^h*(h+1)-2=(N+1)*(log2(N+1)+1)-2(ps:Log2(n+1)是log以2为底,n+1为对数)
T(N)=(N+1)*(log2(N+1)+1)-2 ~ N*log2(N)(ps:Log2(N)是log以2为底,N为对数)
所以向上调整算法的时间复杂度是:O(N*logN)

堆的应用

堆排序

堆排序即利用堆的思想来进行排序,总共分为两个步骤:

1. 建堆
- 升序—建大堆
- 降序—建小堆
2. 利用堆删除思想来进行排序

建堆和堆删除中都用到了向下调整,因此掌握了向下调整,就可以完成堆排序。
就拿升序来说:
实现升序怎么完成呢?
首先要明白升序是建大堆;
【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表

【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表
具体代码实现:

void HeapSort(int* a, int n)
{
	// 升序 -- 建大堆
	// 降序 -- 建小堆
	
	// 建堆--向上调整建堆--O(N*logN)
	//for (int i = 1; i < n; i++)
	//{
	//	AdjustUp(a, i);
	//}

	// 建堆--向下调整建堆 --O(N)
	for (int i = (n-1-1)/2; i >= 0; --i)
	{
		AdjustDown(a, n, i);
	}
	int end = n - 1;
	while (end > 0)
	{
		Swap(&a[0], &a[end]);

		// 再调整,选出次小的数
		AdjustDown(a, end, 0);

		--end;
	}
}

TOP—K问题

TOP-K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。
比如:专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等;
对于Top-K问题,能想到的最简单直接的方式就是排序,但是:如果数据量非常大,排序就不太可取了(可能
数据都不能一下子全部加载到内存中)。最佳的方式就是用堆来解决,基本思路如下:

1. 用数据集合中前K个元素来建堆
- 前k个最大的元素,则建小堆
- 前k个最小的元素,则建大堆
2. 用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较,不满足则替换堆顶元素

将剩余N-K个元素依次与堆顶元素比完之后,堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。
举个列子:有随机100万个数储存在堆中(条件:每个元素都在int的范围内),现在需要找出最大或最小的5个数,如果全部进行堆排序,计算机的要算炸了,肯定不行;这就需要我们上面的思路:
如果要求出这组数据中最大的前K个数,就取数据的前K个元素来建小堆,假设是在所有数据中最大的前K个;在剩下的n-k个数据中,依次对小堆的第一个元素进行比较,如果比小堆的第一个元素还小就不可能是所有数据中最大的K个中的一个,如果比小堆的第一个元素大,那就让其代替小堆第一个的位置,在进行向下调整,让小堆中最小的那个元素到堆顶来,然后就再次比较下一个,直到所有元素都比完,那就代表堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最大的元素。

【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表
但是:这样就行了么?在100万个数字里,有什么依据肯定一定输出的就是所有元素中的前K个最大元素呢?
所以我们需要检测的话就需要赋值几个特定的值,假如在设定输出随机值的时候肯定会有其限制:在1~100万的范围里生成随机值,我们赋值几个大于100万的数字就可以判断有没有成功找出最大的K个值;
假如我设定几个值

	a[5] = 1000000 + 1;
	a[1231] = 1000000 + 2;
	a[531] = 1000000 + 3;
	a[5121] = 1000000 + 4;
	a[115] = 9999999;

代码的实现:

void PrintTopK(int* a, int n, int k)
{
	// 1. 建堆--用a中前k个元素建堆
	int i = 0;
	for (i = (k - 2) / 2; i >= 0; --i)
	{
		Adjustdown(a, n, i);//向下调整算法
	}
	//建升序
	int end = n - 1;
	while (end > 0)
	{
		//最大的数和最后一个数进行交换
		swap(&a[0], &a[end]);
		Adjustdown(a, end, 0);//向下调整算法
		end--;
	}

	// 2. 将剩余n-k个元素依次与堆顶元素交换,不满则则替换
	for (i = n-k-1; i < n; i++)
	{
		if (a[i] > a[0])
		{
			a[0] = a[i];
			Adjustdown(a, k, 0);//向下调整算法
		}
	}
	//打印出来
	for (i = 0; i < k; i++)
	{
		printf("%d\n", a[i]);
	}
}

void TestTopk()
{
	int n = 10000;
	int* a = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
	if (a == NULL)
	{
		perror("malloc");
		exit(-1);
	}
	srand(time(0));
	for (int i = 0; i < n; ++i)
	{
		a[i] = rand() % 1000000;
	}
	int k = 5;
	a[5] = 1000000 + 1;
	a[1231] = 1000000 + 2;
	a[531] = 1000000 + 3;
	a[5121] = 1000000 + 4;
	a[115] = 9999999;
	
	PrintTopK(a, n, k);
}

int main()
{
	TestTopk();
	return 0;
}

最后会打印出来:如果就是你设置的那K个值,那就代表已经实现了TOP-K问题

【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表

链式二叉树

在前面的文章中我们是使用数组的方式实现二叉树,虽然物理存储是和二叉树一样的,但是并不直观的可以感受到;下面我们来使用链表的方式来实现堆,可以更直观的实现二叉树;

二叉树的节点:

二叉树数的每个节点至多有两个度,所以只需要一左一右指针用来链接其子节点就可以完成链式二叉树;

typedef int Treetypedef;

typedef struct TreeNode
{
    Treetypedef val;
    struct TreeNode* left;
    struct TreeNode* right;
}TNode;

初始化节点

初始化节点,设置节点值;

TNode* Node(Treetypedef n)
{
    TNode* ret = (TNode*)malloc(sizeof(TNode));
    if (ret == NULL)
    {
        perror("malloc");
        exit(-1);
    }

    ret->left = NULL;
    ret->right = NULL;
    ret->val = n;
}

实现链式二叉树

在学习二叉树的基本操作前,需先要创建一棵二叉树,然后才能学习其相关的基本操作。由于现在大家对二叉树结构掌握还不够深入,为了降低大家学习成本,此处手动快速创建一棵简单的二叉树,快速进入二叉树操作学习,等二叉树结构了解的差不多时,我们反过头再来研究二叉树真正的创建方式。

假如要实现下列二叉树:
【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表

    struct TreeNode* node1 = Node(10);
    struct TreeNode* node2 = Node(15);
    struct TreeNode* node3 = Node(56);
    struct TreeNode* node4 = Node(25);
    struct TreeNode* node5 = Node(30);
    struct TreeNode* node6 = Node(70);

    node1->left = node2;
    node1->right = node3;
    node2->left = node4;
    node2->right = node5;
    node3->left = node6;

注意:这并不是建造链式二叉树的方式,只是为了今天二叉树的遍历问题,而简易直接搭建的链式二叉树。

二叉树的概念:

二叉树有两种是:
1.空树。
2.由根节点,根节点的左子树、根节点的右子树组成的。

【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表
从概念中可以看出,二叉树定义是递归式的,因此后序基本操作中基本都是按照该概念实现的。

二叉树的遍历

二叉树的遍历就是依次对二叉树中的节点进行相应的操作,并且每个节点只操作一次。
遍历可分成一下几种:
1. 前序遍历:先访问根节点再访问左子树最后访问右子树;
2. 中序遍历:先访问左子树再访问根节点最后访问右子树;
3. 后序遍历:先访问左子树再访问右子树最后访问根节点;
4. 层序遍历:以层来访问,一层一层往下访问,每一层是从左往右访问;

前序遍历

先访问根节点再访问左子树最后访问右子树
访问顺序:根节点—左子树—右子树

// 二叉树前序遍历
void PreOrder(TNode* root)
{
	if (root == NULL)
	{
		printf("NULL ");
		return;
	}
	printf("%d ", root->data);
	PreOrder(root->left);
	PreOrder(root->right);
}

【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表

中序遍历

先访问左子树再访问根节点最后访问右子树
访问顺序:左子树—根节点—右子树

// 二叉树中序遍历
void InOrder(TNode* root)
{
    if (root == NULL)
    {
        printf("NULL ");
        return;
    }

    InOrder(root->left);
    printf("%d ", root->val);
    InOrder(root->right);
}

【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表

后序遍历

先访问左子树再访问右子树最后访问根节点
访问顺序:左子树—右子树—根节点

// 二叉树后序遍历
void PostOrder(TNode* root)
{
    if (root == NULL)
    {
        printf("NULL ");
        return;
    }

    PostOrder(root->left);
    PostOrder(root->right);
    printf("%d ", root->val);
}

【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历,数据结构,算法,c语言,链表

层序遍历

以层来访问,一层一层往下访问,每一层是从左往右访问

如其访问结果应该是:
10 15 56 25 30 70 NULL NULL NULL NULL NULL NULL NULL

该便利需要利用队列来一起实现,在本篇文章就不详解了,在下一篇中我会详细解释;


总结


到了最后:感谢支持

我还想告诉你的是:
------------对过程全力以赴,对结果淡然处之
也是对我自己讲的
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-724361.html

到了这里,关于【数据结构】堆的应用+TOP-K问题+二叉树遍历的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网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TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【数据结构】堆的实现,堆排序以及TOP-K问题

    目录 1.堆的概念及结构 2.堆的实现 2.1初始化堆 2.2销毁堆 2.3取堆顶元素 2.4返回堆的大小 2.5判断是否为空 2.6打印堆 2.7插入元素 2.8堆的向上调整 2.9弹出元素 2.10堆的向下调整 3. 建堆时间复杂度 4. 堆的应用 4.1 堆排序 4.2 TOP-K问题 堆是一种数据结构,它是由一组元素组成的,并

    2024年02月12日
    浏览(49)
  • 【数据结构】堆(Heap):堆的实现、堆排序、TOP-K问题

    目录 堆的概念及结构 ​编辑 堆的实现  实现堆的接口 堆的初始化 堆的打印 堆的销毁 获取最顶的根数据  交换 堆的插入(插入最后) 向上调整(这次用的是小堆) 堆的删除(删除根) 向下调整(这次用的小堆) 堆排序 TOP-K问题 如果有一个关键码的集合 K = { , , , …

    2024年02月05日
    浏览(50)
  • 【数据结构】二叉树-堆(top-k问题,堆排序,时间复杂度)

     🌈个人主页: 秦jh__https://blog.csdn.net/qinjh_?spm=1010.2135.3001.5343 🔥 系列专栏: 《数据结构》https://blog.csdn.net/qinjh_/category_12536791.html?spm=1001.2014.3001.5482 ​​ 目录 堆排序 第一种  ​编辑 第二种  TOP-K问题 建堆的时间复杂度 向下调整建堆的时间复杂度:  向上调整建堆的时间

    2024年01月21日
    浏览(53)
  • 数据结构--堆的实现-大根堆/小根堆/堆排序/堆排序稳定性证明/TOP-K

            前言          逆水行舟,不进则退!!!                目录        认识堆        堆的创建         1,向下调整的方法建立堆         2,以向下调整的方式建立小根堆         3,向上调整的方式建堆        堆的插入        堆的删除              

    2024年02月04日
    浏览(50)
  • 数据结构(C语言实现)——二叉树的概念及二叉树顺序结构和链式结构的实现(堆排序+TOP-K问题+链式二叉树相关操作)

    前面学习了数据结构中线性结构的几种结构,顺序表,链表,栈和队列等,今天我们来学习一种非线性的数据结构——树。由于二叉树是数据结构中的一个重点和难点,所以本文着重介绍二叉树的相关概念和性质,以及二叉树的应用。 树是一种非线性的数据结构,它是由n(

    2023年04月21日
    浏览(43)
  • 堆的应用:Top-K问题

    朋友们、伙计们,我们又见面了,本期来给大家解读一下堆的应用--Top-K问题的相关知识点,如果看完之后对你有一定的启发,那么请留下你的三连,祝大家心想事成! 数据结构与算法专栏 :数据结构与算法 个  人  主  页 :stackY、 C 语 言 专 栏 :C语言:从入门到精通 目

    2024年02月07日
    浏览(42)
  • 数据结构 | TOP-K问题

    TOP-K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。 就是从N个数里面找最大前K个(N远大于K) 思路一: N个数插入到堆里面,PopK次 时间复杂度是 O(N*logN) + K*logN == O(N*logN) N很大很大,假设N是100亿,K是10 100亿个整数大概需要40G左右 所以

    2024年02月05日
    浏览(39)
  • 数据结构与算法:堆排序和TOP-K问题

    朋友们大家好,本节内容来到堆的应用:堆排序和topk问题 我们在c语言中已经见到过几种排序,冒泡排序,快速排序(qsort) 冒泡排序的时间复杂度为O(N 2 ),空间复杂度为O(1);qsort排序的时间复杂度为 O(nlogn),空间复杂度为O(logn),而今天所讲到的堆排序在时间与空间复杂度上相

    2024年03月08日
    浏览(58)
  • 数据结构之堆排序以及Top-k问题详细解析

    个人主页:点我进入主页 专栏分类:C语言初阶      C语言程序设计————KTV       C语言小游戏     C语言进阶 C语言刷题       数据结构初阶 欢迎大家点赞,评论,收藏。 一起努力 目录 1.前言 2.堆排序 2.1降序排序 2.2时间复杂度 3.Top-k问题 4.总结         在上一篇文

    2024年02月05日
    浏览(40)
  • 【数据结构】---堆排序+TOP-K问题(了解游戏排行底层原理)

    👧个人主页:@小沈熬夜秃头中୧⍤⃝❅ 😚小编介绍:欢迎来到我的乱七八糟小星球🌝 📋专栏:数据结构 🔑本章内容:堆排序+TOP-K问题 送给各位💌:日落跌入昭昭星野 人间忽晚 山河以秋 记得 评论📝 +点赞👍 +收藏😽 +关注💞哦~ 提示:以下是本篇文章正文内容,下面

    2024年02月06日
    浏览(44)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包