所以我看到树通常被实现为一个列表，其中每个节点都是动态分配的，每个节点都包含指向其两个子节点的指针。
但是使用数组几乎总是实现堆（在教科书中推荐使用堆）。这是为什么？关于这两个数据结构的使用是否有一些潜在的假设？对于例如如果使用最小堆实现优先级队列，则队列中的节点数是常量，因此可以使用固定大小的数组来实现。但是，当您在谈论/教授一般堆时，为什么建议使用数组来实现它。或者翻一下这个问题为什么不建议使用数组实现有关树的学习？
答案 0 :(得分：1)
（我假设堆是指二进制堆; other heaps几乎总是链接节点。）
二进制堆总是一个完整的树，它上面没有任何操作可以移动整个子树，或者以任何非平凡的方式改变树的拓扑结构。这不是一个假设，第一个是堆的定义的一部分，第二个是从操作的定义中立即明显的。
首先，由于Ahnentafel布局需要为每个内部节点（以及除最右边的节点之外的所有叶节点）保留空间，因此以这种方式实现的不完整树将浪费不存在的节点的空间。相反，对于完整的树，它是最有效的布局，因为所有空间实际上都用于节点数据，并且指针不需要空间。
其次，在数组中移动子树需要将所有子元素复制到新位置（因为左子索引始终是父索引的两倍，前者在后者更改时会发生变化，递归地到叶子）。当您通过指针链接节点时，无论这些指针下面的树有多大，您只需要移动几个指针。移动子树是许多树算法的核心组件，包括各种二叉搜索树。它需要快速闪电才能使这些算法高效。然而，二进制堆操作永远不需要这样做，因此它不是问题。