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堆的性质是什么?怎么实现堆?

堆的性质:

  • 堆在逻辑上是一棵完全二叉树
  • 堆是基于数组实现的,堆的所有元素都存储在数组中
  • 满足任意结点的值都大于其子树中结点的值的堆,称为大堆
  • 满足任意结点的值都小于其子树中结点的值的堆,称为小堆
  • 堆的基本作用是快速的在集合中找到最值

堆的实现(小堆为例):

  1. 堆的向下调整(siftDown):为了满足小堆的性质,即任意结点的值都小于其子树中结点的值,因此需要对指定结点进行向下调整,代码如下:

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    //size是数组的大小,index是需要向下调整的元素的下标
    public void siftDown(int[] array, int size, int index) {
        int left = (index << 1) + 1;
        //堆是完全的二叉树,如果没有左节点,那么必定没有右节点,因此以左节点作为先决条件
        while(left < size) {
            //先假定最小的值时左节点的值
            //原因:进入循环左节点必定存在,然后再判断右节点是否存在,
            //不存在的话最小值肯定是左节点,如果存在的话,只有当右节点的值小于左节点时才会让最小值时右节点的值
            int min = left;
            int right = (index << 1) + 2;
    
            //只有右节点存在且小于左节点的值时才进入循环
            if(right < size && array[right] < array[left]) {
                    min = right;
            }
    
            //如果两子节点中的最小值都大于他本身的值时,调整结束
            if(array[min] >= array[index]) {
                break;
            }
    
            //交换指定节点和其子节点中最小值的节点
            int tmp = array[index];
            array[index] = array[min];
            array[min] = tmp;
    
            //调整后下标是min的结点等待继续调整
            index = min;
            left = (index << 1) + 1;
        }
    }
  2. 构建堆(heapify):从最后一个非叶子结点开始向下调整直到根节点(下标为0的元素)后,表示任意结点都满足了小堆的性质,实现方式如下:
    //此处size是数组最后一个元素的下标
    public void heapify(int[] array, int size) {
        for (int i = (size - 1) >> 1; i >= 0; i--) {
            new SiftDown().siftDown(array, size, i);
        }
    }

    3.下述为PriorityQueue在构建堆时的源码:

    //其中size表示的是数组中元素的个数,因此和上面构建代码中的循环条件有所差别,但是本质表达的是一个意思
    private void heapify() {
        for (int i = (size >>> 1) - 1; i >= 0; i--)
            siftDown(i, (E) queue[i]);
    }

堆最常解决的问题:

  • TopK问题
  • 排序问题

堆的应用—优先级队列:

  • 提供两个最基本的操作,一个是返回最高优先级对象,一个是添加新的对象。这种数据结构就是优先级队列(Priority Queue)
  • 优先级队列的实现方式有很多,但是最常见的是使用堆来构建
  • Java中的优先级队列就是通过构建堆来实现的


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