本篇文章為大家展示了如何使用c++ 圖解層序遍歷和逐層打印智能指針建造的二叉樹,代碼簡明扼要并且容易理解,絕對能使你眼前一亮,通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。
創(chuàng)新互聯(lián)建站-專業(yè)網(wǎng)站定制、快速模板網(wǎng)站建設(shè)、高性價比怒江州網(wǎng)站開發(fā)、企業(yè)建站全套包干低至880元,成熟完善的模板庫,直接使用。一站式怒江州網(wǎng)站制作公司更省心,省錢,快速模板網(wǎng)站建設(shè)找我們,業(yè)務(wù)覆蓋怒江州地區(qū)。費用合理售后完善,十載實體公司更值得信賴。二叉樹是極為常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),關(guān)于如何遍歷其中元素的文章更是數(shù)不勝數(shù)。然而大多數(shù)文章都是講解的前序/中序/后序遍歷,有關(guān)逐層打印元素的文章并不多,已有文章的講解也較為晦澀讀起來不得要領(lǐng)。本文將用形象的圖片加上清晰的代碼幫助你理解層序遍歷的實現(xiàn),同時我們使用現(xiàn)代c++提供的智能指針來簡化樹形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的資源管理。
使用智能指針構(gòu)建二叉樹我們這里所要實現(xiàn)的是一個簡單地模擬了二叉搜索樹的二叉樹,提供符合二叉搜索樹的要求的插入功能個中序遍歷。同時我們使用shared_ptr來管理資源。
現(xiàn)在我們只實現(xiàn)insert
和ldr
兩個方法,其余方法的實現(xiàn)并不是本文所關(guān)心的內(nèi)容,不過我們會在后續(xù)的文章中逐個介紹:
struct BinaryTreeNode: public std::enable_shared_from_this<BinaryTreeNode> { explicit BinaryTreeNode(const int value = 0) : value_{value}, left{std::shared_ptr<BinaryTreeNode>{}}, right{std::shared_ptr<BinaryTreeNode>{}} {} void insert(const int value) { if (value < value_) { if (left) { left->insert(value); } else { left = std::make_shared<BinaryTreeNode>(value); } } if (value > value_) { if (right) { right->insert(value); } else { right = std::make_shared<BinaryTreeNode>(value); } } } // 中序遍歷 void ldr() { if (left) { left->ldr(); } std::cout << value_ << "\n"; if (right) { right->ldr(); } } // 分層打印 void layer_print(); int value_; // 左右子節(jié)點 std::shared_ptr<BinaryTreeNode> left; std::shared_ptr<BinaryTreeNode> right; private: // 層序遍歷 std::vector<std::shared_ptr<BinaryTreeNode>> layer_contents(); };
我們的node對象繼承自enable_shared_from_this
,通常這不是必須的,但是為了在層序遍歷時方便操作,我們需要從this
構(gòu)造智能指針,因此這步是必須的。insert
會將比root小的元素插入左子樹,比root大的插入到右子樹;ldr
則是最為常規(guī)的中序遍歷,這里實現(xiàn)它是為了以常規(guī)方式查看tree中的所有元素。
值得注意的是,對于node節(jié)點我們最好使用make_shared
進行創(chuàng)建,而不是將其初始化為全局/局部對象,否則在層序遍歷時會因為shared_ptr
的析構(gòu)進而導(dǎo)致對象被銷毀,從而引發(fā)未定義行為。
現(xiàn)在假設(shè)我們有一組數(shù)據(jù):[3, 1, 0, 2, 5, 4, 6, 7],將第一個元素作為root,將所有數(shù)據(jù)插入我們的樹中會得到如下的一棵二叉樹:
auto root = std::make_shared<BinaryTreeNode>(3); root->insert(1); root->insert(0); root->insert(2); root->insert(5); root->insert(4); root->insert(6); root->insert(7);
可以看到節(jié)點一共分成了四層,現(xiàn)在我們需要逐層打印,該怎么做呢?
層序遍歷其實思路很簡單,我們采用廣度優(yōu)先的思路,先將節(jié)點的孩子都打印,然后再去打印子節(jié)點的孩子。
以上圖為例,我們先打印根節(jié)點的值3
,然后我們再打印它的所有子節(jié)點的值,是1
和5
,然后是左右子節(jié)點的子節(jié)點,以此類推。。。。。。
說起來很簡單,但是代碼寫起來卻會遇到麻煩。我們不能簡單得像中序遍歷時那樣使用遞歸來解決問題(事實上可以用改進的遞歸算法),因為它會直接來到葉子節(jié)點處,這不是我們想要的結(jié)果。不過不要緊,我們可以借助于隊列,把子節(jié)點隊列添加到隊列末尾,然后從隊列開頭也就是根節(jié)點處遍歷,將其子節(jié)點添加進隊列,隨后再對第二個節(jié)點做同樣的操作,遇到一行結(jié)束的地方,我們使用nullptr
做標(biāo)記。
先看具體的代碼:
std::vector<std::shared_ptr<BinaryTreeNode>> BinaryTreeNode::layer_contents() { std::vector<std::shared_ptr<BinaryTreeNode>> nodes; // 先添加根節(jié)點,根節(jié)點自己就會占用一行輸出,所以添加了作為行分隔符的nullptr // 因為需要保存this,所以這是我們需要繼承enable_shared_from_this是理由 // 同樣是因為這里,當(dāng)返回的結(jié)果容器析構(gòu)時this的智能指針也會析構(gòu) // 如果我們使用了局部變量則this的引用計數(shù)從1減至0,導(dǎo)致對象被銷毀,而使用了make_shared創(chuàng)建的對象引用計數(shù)是從2到1,沒有問題 nodes.push_back(shared_from_this()); nodes.push_back(nullptr); // 我們使用index而不是迭代器,是因為添加元素時很可能發(fā)生迭代器失效,處理這一問題將會耗費大量精力,而index則無此煩惱 for (int index = 0; index < nodes.size(); ++index) { if (!nodes[index]) { // 子節(jié)點打印完成或已經(jīng)遍歷到隊列末尾 if (index == nodes.size()-1) { break; } nodes.push_back(nullptr); // 添加分隔符 continue; } if (nodes[index]->left) { // 將當(dāng)前節(jié)點的子節(jié)點都添加進隊列 nodes.push_back(nodes[index]->left); } if (nodes[index]->right) { nodes.push_back(nodes[index]->right); } } return nodes; }
代碼本身并不復(fù)雜,重要的是其背后的思想。
算法圖解如果你第一遍并沒有讀懂這段代碼也不要緊,下面我們有請圖解上線:
首先是循環(huán)開始時的狀態(tài),第一行的內(nèi)容已經(jīng)確定了(^代表空指針):
然后我們從首元素開始遍歷,第一個遍歷到的是root,他有兩個孩子,值分別是1和5:
接著索引值+1,這次遍歷到的是nullptr,因為不是在隊列末尾,所以我們簡單添加一個nullptr在隊列末尾,這樣第二行的節(jié)點就都在隊列中了:
隨后我們開始遍歷第二行的節(jié)點,將它們的子節(jié)點作為第三行的內(nèi)容放入隊列,最后加上一個行分隔符,以此類推:
簡單來說,就是通過隊列來緩存上一行的所有節(jié)點,然后再根據(jù)上一行的緩存得到下一行的所有節(jié)點,循環(huán)往復(fù)直到二叉樹的最后一層。當(dāng)然不只是二叉樹,其他多叉樹的層序遍歷也可以用類似的思想實現(xiàn)。
好了,知道了如何獲取每一行的內(nèi)容,我們就能逐行處理節(jié)點了:
void BinaryTreeNode::layer_print() { auto nodes = layer_contents(); for (auto iter = nodes.begin(); iter != nodes.end(); ++iter) { // 空指針代表一行結(jié)束,這里我們遇到空指針就輸出換行符 if (*iter) { std::cout << (*iter)->value_ << " "; } else { std::cout << "\n"; } } }
如你所見,這個方法足夠簡單,我們把節(jié)點信息保存在額外的容器中是為了方便做進一步的處理,如果只是打印的話大可不必這么麻煩,不過簡單通常是有代價的。對于我們的實現(xiàn)來說,分隔符的存在簡化了我們對層級之間的區(qū)分,然而這樣會導(dǎo)致浪費至少log2(n)+1個vector的存儲空間,某些情況下可能引起性能問題,而且通過合理得使用計數(shù)變量可以避免這些額外的空間浪費。當(dāng)然具體的實現(xiàn)讀者可以自己挑戰(zhàn)一下,原理和我們上面介紹的是類似的因此就不在贅述了,也可以參考園內(nèi)其他的博客文章。
測試最后讓我們看看完整的測試程序,記住要用make_shared創(chuàng)建root實例:
int main() { auto root = std::make_shared<BinaryTreeNode>(3); root->insert(1); root->insert(0); root->insert(2); root->insert(5); root->insert(4); root->insert(6); root->insert(7); root->ldr(); std::cout << "\n"; root->layer_print(); }
輸出:
可以看到上半部分是中序遍歷的結(jié)果,下半部分是層序遍歷的輸出,而且是逐行打印的,不過我們沒有做縮進。所以不太美觀。
另外你可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了,我們沒有寫任何有關(guān)資源釋放的代碼,沒錯,這就是智能指針的威力,只要注意資源的創(chuàng)建,剩下的事都可以放心得交給智能指針處理,我們可以把更多的精力集中在算法和功能的實現(xiàn)上。
上述內(nèi)容就是如何使用c++ 圖解層序遍歷和逐層打印智能指針建造的二叉樹,你們學(xué)到知識或技能了嗎?如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識儲備,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
本文標(biāo)題:如何使用c++圖解層序遍歷和逐層打印智能指針建造的二叉樹-創(chuàng)新互聯(lián)
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