【霍罗维兹数据结构】线索二叉树 | HEAP | 二叉搜索树 | 不相交集合的表示_线索二叉树是二叉搜索树吗

目录

Ⅰ. 线索二叉树 - THREADED BINARY TREES

0x00 线索（threads）

Ⅱ. The Heap Abstract Data Type

0x00 大根堆定义

0x02 Priority Queues

0x03 大根堆插入操作 - Insertion Into A Max Heap

0x04 大根堆删除操作 - Delete From A Max Heap

Ⅲ. 二叉搜索树 - BINARY SEARCH TREES

 0x00 介绍

0x01 定义

0x02 搜索一颗二叉搜索树

0x03 二叉搜索树的插入

0x04 二叉搜索树的删除

0x05 二叉搜索树的高度

Ⅳ. 不相交集合的表示 - SET REPRESENTATION

0x00 引子

0x01 合并与查找操作 - Union and Find Operations

0x02 定义

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Ⅰ. 线索二叉树 - THREADED BINARY TREES

0x00 线索（threads）

具有 个结点的二叉链表共有 个链域，其中 $n+1$ 为空链域。

A.J.Perlis 与 C.Thornton 提出一种方法，用用原来的空链域存放指针，指向树中的其他结点。

这种指针就被称为 线索（threads），记 ptr 指向二叉链表中的一个结点，一下是建线索的规则：

① 如果 ptr->leftChild 为空，则存放指向中序遍历排列中该节点的前驱结点。该节点成为 ptr 的 中序前驱（inorder predecessor）。

② 如果 ptr->rightChild 为空，则存放指向中序遍历序列中该结点的后继节点。这个节点称为 ptr 的中序后继（inorder successor）。

当我们在内存中表示树时，我们必须能够区分线程和普通指针。

这是通过在节点结构中添加两个额外的字段来实现的，即 left_thread 和 right_thread 。

typedef struct threaded_tree* threaded_pointer;
typedef struct threaded_tree {
	short int left_thread;
	threaded_pointer left_child;
	char data;
	threaded_pointer right_child;
	short int right_thread;
};

 我们假设所有线程二叉树都有一个头结点。

线程二叉树的无序遍历 确定一个节点的无序继承者。

[Program 5.10]  Finding the inorder successor of a node.

threaded_pointer insucc(threaded_pointer tree)
{
	/* find the inorder successor of tree
	in a threaded binary tree */
	threaded_pointer temp;
	temp = tree->right_child;
	if (!tree->right_thread)
		while (!temp->left_thread)
			temp = temp->left_child;
	return temp;
}

为了进行中序遍历，我们反复调用 insucc 

[Program 5.11]  Inorder traversal of a threaded binary tree.

void tinorder(threaded_pointer tree)
{
	/* traverse the threaded binary tree inorder */
	threaded_pointer temp = tree;
	for (; ; ) {
		temp = insucc(temp);
		if (temp == tree) break;
		printf("%3c", temp->data);
	}
}

向线程二叉树插入一个节点，假设我们有一个节点，即 parent，它的右子树是空的。我们希望插入child 作为父节点的右子节点。

要做到这一点，我们必须：

① 将 parent-> right_thread 改为 FALSE

② 将 child->left_thread 和 child->right_thread 改为 TRUE

③ 将 child->left_child 改为指向 parent

④ 将 child->right_child 改为 parent->right_child

⑤ 将 parent->right_child 改为指向 child 

对于 parent 具有非空右子树的情况：

处理这两种情况的 C 代码如下：

[Program 5.12] : Right insertion in a threaded binary tree

void insert_right(threaded_pointer parent, threaded_pointer child) {
	/* insert child as the right child of parent in a threaded binary tree */
	threaded_pointer temp;
	child->right_child = parent->right_child;
	child->right_thread = parent->right_thread;
	child->left_child = parent;
	child->left_thread = TRUE;
	parent->right_child = child;
	parent->right_thread = FALSE;
	if (!child->right_thread) {
		temp = insucc(child);
		temp->left_child = child;
	}
}

Ⅱ. The Heap Abstract Data Type

0x00 大根堆定义

A max tree is a tree in which the key value in each node is no smaller than the key values in its children (if any). A max heap is a complete binary tree that is also a max tree.

大根树中每个结点的关键字都不小于孩子结点（如果有的话）的关键字。大根堆即是完全二叉树又是大根树。

A min tree is a tree in which the key value in each node is no larger than the key values in its children (if any). A min heap is a complete binary tree that is also a min tree.

小根数中每个结点的关键字都不大于孩子节点（如果有的话）的关键字。大根堆即是完全二叉树又是小根树。

值得注意的是，我们将堆表示为一个数组，尽管我们没有使用位置0。

从堆的定义可以看出：

        ① 最小树的根包含树中最小的键。

        ② 最大树的根包含树中的最大键。

对最大堆的基本操作：(1) 创建一个空堆  (2) 向堆中插入一个新元素  (3) 从堆中删除最大元素。

0x02 Priority Queues

堆，常用来实现优先级队列。优先级队列的删除操作以队列元素的优先级高低为准。

譬如总是删除优先级最高的元素，或总是删除优先级最低的元素。

优先级队列的插入操作不限制元素的优先级，任何时刻任何优先级的元素都可以入列。

实现优先级队列：堆被用来作为优先级队列的有效实现。

0x03 大根堆插入操作 - Insertion Into A Max Heap

#define MAX_ELEMENTS 200 /*maximum heap size+1 */
#define HEAP_FULL(n) (n == MAX_ELEMENTS-1)
#define HEAP_EMPTY(n) (!n)
typedef struct {
	int key;
	/* other fields */
} element;
element heap[MAX_ELEMENTS];
int n = 0;

我们可以通过以下步骤在一个有  个元素的堆中插入一个新元素。

① 将元素放在新的节点（即第 $n+1$ 个位置）

② 沿新节点到根的路径移动，如果当前节点的元素比其父节点的元素大，则将它们互换并重复。

[Program 5.13] Insertion into a max heap （大根堆插入操作）

void insert_max_heap(element item, int* n)
{
	/* insert item into a max heap of current size *n */
	int i;
	if (HEAP_FULL(*n)) {
		fprintf(stderr, "The heap is full. \n");
		exit(1);
	}
	i = ++(*n);
	while ((i != 1) && (item.key > heap[i / 2].key)) {
		heap[i] = heap[i / 2];
		i /= 2;
	}
	heap[i] = item;
}

对于 insert_max_heap 的分析：

该函数首先检查是否有一个完整的堆。 如果没有，则将  设置为新堆的大小（$n+1$）。

然后通过使用while循环确定项目在堆中的正确位置。

这个 while 循环被迭代了  次，因此时间复杂度为  。

0x04 大根堆删除操作 - Delete From A Max Heap

当我们从一个最大堆中删除一个元素时，我们总是从堆的根部取走它。

如果堆有  个元素，在删除根部的元素后，堆必须成为一个完整的二叉树，少一个节点，即（$n-1$）个元素。。

我们把元素放在根节点的位置  ，为了建立堆，我们向下移动堆，比较父节点和它的子节点，交换失序的元素，直到重新建立堆为止。

[Program 5.14] : Deletion from a max_heap - 大根堆删除操作

element delete_max_heap(int* n)
{
	/* delete element with the highest key from the heap */
	int parent, child;
	element item, temp;
	if (HEAP_EMPTY(*n)) {
		fprintf(stderr, "The heap is empty");
		exit(1);
	}
	/* save value of the element with the largest key */
	item = heap[1];
	/* use last element in heap to adjust heap */
	temp = heap[(*n)--];
	parent = 1; child = 2;
	while (child <= *n) {
		/* find the larger child of the current parent */
		if ((child < *n) && (heap[child].key < heap[child + 1].key))
			child++;
		if (temp.key >= heap[child].key) break;
		/* move to the next lower level */
		heap[parent] = heap[child];
		parent = child;
		child *= 2;
	}
	heap[parent] = temp;
	return item;
}

对于 delete_max_heap 的分析：

函数 delete_max_heap 的操作是向下移动堆，比较和交换父节点和子节点，直到重新建立堆的定义。由于一个有  个元素的堆的高度为 ，while 循环了  次。因此时间复杂度为 .

Ⅲ. 二叉搜索树 - BINARY SEARCH TREES

 0x00 介绍

虽然堆很适合于需要优先级队列的应用，但它并不适合于我们删除和搜索任意元素的应用。 二叉搜索树在操作、插入、删除和搜索任意元素方面的性能都很不错。

0x01 定义

二叉搜索树是一棵二叉树。它可能是空的。 如果它不是空的，它满足以下属性：

① 每个元素都有一个键，没有两个元素有相同的键，也就是说，键是唯一的。

② 非空的左子树中的键必须比根中的键小。

③ 非空的右子树中的键必须比根中的键大。

④ 左和右子树也是二叉搜索树

思考：如果我们按顺序遍历二叉搜索树，并按访问的顺序打印节点的数据，

那么打印的数据顺序是什么？

0x02 搜索一颗二叉搜索树

[Program 5.15] : Recursive search for a binary search tree

tree_pointer search(tree_pointer root, int key)
{
	/* return a pointer to the node that contains key.
	If there is no such node, return NULL. */
	if (!root) return NULL;
	if (key == root->data) return root;
	if (key < root->data)
		return search(root->left_child, key);
	return search(root->right_child, key);
}

[Program 5.16] Iterative search for a binary search tree

tree_pointer search2(tree_pointer tree, int key)
{
	/* return a pointer to the node that contains key.
	If there is no such node, return NULL. */
	while (tree) {
		if (key == tree->data) return tree;
		if (key < tree->data)
			tree = tree->left_child;
		else
			tree = tree->right_child;
	}
	return NULL;
}

分析：设  是二叉搜索树的高度，那么 search 和 search2 的时间复杂性都是  。 然而，搜索有一个额外的堆栈空间要求，是  。

0x03 二叉搜索树的插入

要插入一个新的元素，键 。

首先，我们通过搜索树来验证该键是否与现有元素不同。

如果搜索不成功，我们就在搜索终止的地方插入该元素。

 [Program 5.17] : Inserting an element into a binary search tree

void insert_node(tree_pointer* node, int num)
{
	/* If num is in the tree pointed at by node do nothing;
	otherwise add a new node with data = num */
	tree_pointer ptr, temp = modified_search(*node, num);
	if (temp || !(*node)) {
		/* num is not in the tree */
		ptr = (tree_pointer)malloc(sizeof(node));
		if (IS_FULL(ptr)) {
			fprintf(stderr, "The memory is full");
			exit(1);
		}
		ptr->data = num;
		ptr->left_child = ptr->right_child = NULL;
		if (*node) /* insert as child of temp */
			if (num < temp->data)
				temp->left_child = ptr;
			else temp->right_child = ptr;
		else *node = ptr;
	}
}

modified_search 在二叉搜索树 *node 中搜索键 num。 如果树是空的，或者num被提出，它返回NULL。 否则，它返回一个指向搜索过程中遇到的树的最后一个节点的指针。

分析 insert_node：

设  为二叉搜索树的高度。 由于搜索需要  时间，算法的其余部分需要 Θ(1) 时间。 所以insert_node需要的总体时间是 .

0x04 二叉搜索树的删除

删除一个叶子节点。

将其父级的相应子字段设置为NULL并释放该节点。

删除有单个子节点的非叶节点：erase 该节点，然后将单个子节点放在被 erase 节点的位置上。

删除有两个子节点的非叶节点：用其左子树中最大的元素或其右子树中最小的元素替换该节点。 然后从子树中删除这个被替换的元素。

注意，子树中最大和最小的元素总是在零度或一度的节点中。

不难看出，删除可以在  时间内进行，其中  是二叉搜索树的高度。

0x05 二叉搜索树的高度

然而，当随机插入和删除时，二叉搜索树的高度平均为  。

最坏情况下高度为  的搜索树被称为平衡搜索树。

Ⅳ. 不相交集合的表示 - SET REPRESENTATION

0x00 引子

我们研究树在集合表示中的使用。 为了简单起见，我们假设集合的元素是数字  。 我们同时还假设被表示的集合是成对且不相交的。

下图展示的是一个可能的表示方法：

请注意，对于每一个集合来说，节点都是从子集到父集的链接。

对这些集合进行的操作如下：

① 不相交集合的合并。如果我们希望得到两个不相交的集合  和 的合并，用 $Si\cup Sj$ 代替 和 。 ② Find(i). 找到包含元素  的集合

0x01 合并与查找操作 - Union and Find Operations

假设我们希望得到  和 的合并。 我们只需让其中一棵树成为另一棵树的子树。$S1\cup S2$ 可以用下图中的任何一种表现形式：

为了实现集合的合并操作，我们只需将其中一个根的父域设置为另一个根。

下图展示了命名这些集合的方式：

为了简化对 union 和 find 算法的讨论，我们将忽略集合的名称，而用代表它们的树的根来识别集合。 由于树中的节点被编号为 0 到 n-1 ，我们可以用节点的编号作为一个索引。

注意，根节点的父节点为 -1

我们可以实现find(i)，方法是从  开始跟踪指数，直到父的指数为负数为止。

[Program 5.18] : Initial attempt at union-find functions.

int find(int i)
{
	for (; parent[i] >= 0; i = parent[i])
		;
	return i;
}
void union1(int i, int j)
{
	parent[i] = j;
}

分析 union1 和 find1：

让我们处理以下的 union-find 操作序列：

这个序列产生了下图的蜕化树：

由于  的时间是恒定的，所有的 $n - 1$ 个联合可以在时间  内处理完毕。

对于每个发现，如果该元素处于第i层，那么找到其根部所需的时间是  。

因此，处理 $n-1$ 个发现所需的总时间为：

通过避免退化树的创建，我们可以获得更有效的 union 和 find 的操作实现。

0x02 定义

$union(i, j)$ 的加权规则。如果树  中的节点数少于树j中的节点数，则使  成为  的父节点；否则使   成为  的父节点。

为了实现加权规则，我们需要知道每棵树上有多少个节点。 也就是说，我们需要在每棵树的根部维护一个计数字段。 我们可以将根部的父字段中的计数保持为一个负数。

[Program 5.19] : Union operation incorporating the weighting rule.

void union2(int i, int j)
{
	/* parent[i] = -count[i] and parent[j] = -count[j] */
	int temp = parent[i] + parent[j];
	if (parent[i] > parent[j]) {
		parent[i] = j; /* make j the new root */
		parent[j] = temp;
	}
	else {
		parent[j] = i; /* make i the new root */
		parent[i] = temp;
	}
}

引理：令  是一棵有  个节点的树，作为 $union2$ 的结果而创建，那么  的深度为：

$T\leq \left \lfloor log_2n \right \rfloor+1$

Example 5.1 : 从初始配置开始考虑 union2 在以下联合序列上的行为

union(0, 1) union(2, 3) union(4, 5) union(6, 7) union(0, 2) union(4, 6) union(0, 4)

从这个例子可以明显看出，在一般情况下，如果树有  个节点，深度可以是  

作为引理 5.4 的结果，处理一个  元素树中的查找的时间是 

如果我们处理 $n-1$ 个并集和  个查找操作的混合序列，则时间变为 。

0x03 等价类 - Equivalence Classes

[Figure 5.44] Trees for equivalence example

 

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参考资料

Fundamentals of Data Structures in C