数据结构和算法

2019-05-07  本文已影响0人  时光_eab1

堆也是一种树形结构,对于树结构,通常从二叉树开始探索,所以这篇文章讲一讲二叉堆。

二叉堆本身就是一个二叉树,只不过其满足了一个严格的条件:任何一个父节点,都比其左右子节点大(或者都比其子节点小),这样就对应存在大根堆和小根堆。

大根堆:根节点的值是整棵数里面值最大的节点,同理,小根堆中的根节点是整棵树中值最小的节点。

来两张图对比一下大根堆和小根堆的差别。

image image

这里,强调的是父节点与子节点的关系,并不在乎子节点之间的关系。

对于堆来说,有两个最主要的操作:上浮、下沉。向一个堆增加一个节点或者删除一个节点,如何保证增加或者删除之后,其依旧满足堆的性质?答案就是通过上浮和下沉操作维持其特性。下面我们以上图中的小根堆举例子。

arr = {null,5,10,15,20,17,16,30}

定义一个数组(伪代码),把数组下标0的位置空出来,得到对应的二叉堆如下图。


数组小根堆.png

这里数组空出来第一个位置是为了方便求给定一个节点,求它的父节点或者左右子节点的下标。例如元素10的下标是2,他的左孩子在数组中对应的下标为2 * 2,右孩子下标为2 * 2+1。

上浮:往数组末尾添加一个元素1。

arr = {null,5,10,15,20,17,16,30,1}

二叉堆为下图所示:


小根堆添加1.png

现在这个数组对应的二叉堆显然不满足堆的性质。开始上浮操作:获取下标8对应的父节点下标4,发现20比1大,两个元素交换位置。


交换.png

同理交换下标4和下标2的元素。


交换.png

再交换下标2和下标1的元素。


交换.png

此时元素1最小,通过上浮操作达到堆顶,并且对于每个节点,都满足小根堆的性质。

接下来讲一讲下沉操作,在堆排序算法中,把对顶元素取走之后,对剩下的元素再次进行构建堆的操作,在这里我们就可以使用下沉操作将剩余节点构建成堆。

比如,把元素1取走,此时作为根节点的元素我们使用最后一个元素进行替换。变成下图。


下沉.png

此时的堆,不满足要求。对于元素20,我们期望它回到自己对应的位置,对顶元素也一定是所有元素中最小的。具体操作:拿20和5、15两个元素比较,与较小者互换。


下沉.png

此时对于元素20,其所在位置也不满足小根堆的性质。再次进行下沉,与元素10互换。


下沉.png

这时的堆,满足要求。
关于堆这个数据结构,本篇文章就分享到这里,有疑问的小伙伴欢迎留言和我讨论。代码实现就不在文章分享里,理解了原理,我相信代码编写一定没有难度。

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