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社区首页 >专栏 >【学点数据结构和算法】06-二叉堆和优先队列

【学点数据结构和算法】06-二叉堆和优先队列

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大数据梦想家
发布2021-01-27 16:29:44
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发布2021-01-27 16:29:44
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写在前面: 博主是一名大数据的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的缩影。我希望在最美的年华,做最好的自己

上一篇博客?《【学点数据结构和算法】05-树》借助《小灰算法》为初入数据结构大门的朋友们带来了一场视觉盛宴。本篇,要介绍的二叉堆,同样是一种基础数据结构,但它也是一种特殊的二叉树。具体是怎么一回事呢?让我们继续往下看!

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1、初识二叉堆

二叉堆本质上是一种完全二叉树,它分为两个类型。

  1. 最大堆
  2. 最小堆

什么是最大堆呢?最大堆的任何一个父节点的值,都大于或等于它左、右孩子节点 的值。

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什么是最小堆呢?最小堆的任何一个父节点的值,都小于或等于它左、右孩子节点的值。

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二叉堆的根节点叫作堆顶。

最大堆和最小堆的特点决定了:最大堆的堆顶是整个堆中的最大元素;最小堆的堆 顶是整个堆中的最小元素

2、二叉堆的自我调整

对于二叉堆,有如下几种操作。

  1. 插入节点。
  2. 删除节点。
  3. 构建二叉堆。

这几种操作都基于堆的自我调整。所谓堆的自我调整,就是把一个不符合堆性质的完全二叉树,调整成一个堆。下面让我们以最小堆为例,看一看二叉堆是如何进行自我调整的。

2.1 插入节点

当二叉堆插入节点时,插入位置是完全二叉树的最后一个位置。例如插入一个新节 点,值是 0。

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这时,新节点的父节点5比0大,显然不符合最小堆的性质。于是让新节点“上浮”,和 父节点交换位置。

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继续用节点0和父节点3做比较,因为0小于3,则让新节点继续“上浮”。

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继续比较,最终新节点0“上浮”到了堆顶位置。

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2.2 删除节点

二叉堆删除节点的过程和插入节点的过程正好相反,所删除的是处于堆顶的节点。例 如删除最小堆的堆顶节点1。

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这时,为了继续维持完全二叉树的结构,我们把堆的最后一个节点10临时补到原本堆 顶的位置。

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接下来,让暂处堆顶位置的节点10和它的左、右孩子进行比较,如果左、右孩子节点 中最小的一个(显然是节点2)比节点10小,那么让节点10“下沉”。

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继续让节点10和它的左、右孩子做比较,左、右孩子中最小的是节点7,由于10大于 7,让节点10继续“下沉”。

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这样一来,二叉堆重新得到了调整。

2.3 构建二叉堆

构建二叉堆,也就是把一个无序的完全二叉树调整为二叉堆,本质就是让所有非叶子节点依次“下沉”。

下面举一个无序完全二叉树的例子,如下图所示。

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首先,从最后一个非叶子节点开始,也就是从节点10开始。如果节点10大于它左、右 孩子节点中最小的一个,则节点10“下沉”。

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接下来轮到节点3,如果节点3大于它左、右孩子节点中最小的一个,则节点3“下 沉”。

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然后轮到节点1,如果节点1大于它左、右孩子节点中最小的一个,则节点1“下沉”。 事实上节点1小于它的左、右孩子,所以不用改变。

接下来轮到节点7,如果节点7大于它左、右孩子节点中最小的一个,则节点7“下 沉”。

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节点7继续比较,继续“下沉”。

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经过上述几轮比较和“下沉”操作,最终每一节点都小于它的左、右孩子节点,一个无序的完全二叉树就被构建成了一个最小堆。

堆的插入和删除操作,时间复杂度是O(logn),但构建堆的时间复杂度是O(n)

2.4 二叉堆的代码实现

在展示代码之前,我们还需要明确一点:二叉堆虽然是一个完全二叉树,但它的存储 方式并不是链式存储,而是顺序存储。换句话说,二叉堆的所有节点都存储在数组中。

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在数组中,在没有左、右指针的情况下,如何定位一个父节点的左孩子和右孩子呢?

像上图那样,可以依靠数组下标来计算。

假设父节点的下标是parent,那么它的左孩子下标就是 2×parent+1;右孩子下标就 是2×parent+2。

例如上面的例子中,节点6包含9和10两个孩子节点,节点6在数组中的下标是3,节点 9在数组中的下标是7,节点10在数组中的下标是8。

有了这个前提,下面的代码就更好理解了。

代码语言:javascript
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import java.util.Arrays;

public class HeapOperator {

    /**
     * 上浮调整
     * @param array     待调整的堆
     */
    public static void upAdjust(int[] array) {
        int childIndex = array.length-1;
        int parentIndex = (childIndex-1)/2;
        // temp保存插入的叶子节点值,用于最后的赋值
        int temp = array[childIndex];
        while (childIndex > 0 && temp < array[parentIndex])
        {
            //无需真正交换,单向赋值即可
            array[childIndex] = array[parentIndex];
            childIndex = parentIndex;
            parentIndex = (parentIndex-1) / 2;
        }
        array[childIndex] = temp;
    }

    /**
     * 下沉调整
     * @param array     待调整的堆
     * @param parentIndex    要下沉的父节点
     * @param length    堆的有效大小
     */
    public static void downAdjust(int[] array, int parentIndex, int length) {
        // temp保存父节点值,用于最后的赋值
        int temp = array[parentIndex];
        int childIndex = 2 * parentIndex + 1;
        while (childIndex < length) {
            // 如果有右孩子,且右孩子小于左孩子的值,则定位到右孩子
            if (childIndex + 1 < length && array[childIndex + 1] < array[childIndex]) {
                childIndex++;
            }
            // 如果父节点小于任何一个孩子的值,直接跳出
            if (temp <= array[childIndex])
                break;
            //无需真正交换,单向赋值即可
            array[parentIndex] = array[childIndex];
            parentIndex = childIndex;
            childIndex = 2 * childIndex + 1;
        }
        array[parentIndex] = temp;
    }

    /**
     * 构建堆
     * @param array     待调整的堆
     */
    public static void buildHeap(int[] array) {
        // 从最后一个非叶子节点开始,依次下沉调整
        for (int i = (array.length-2)/2; i >= 0; i--) {
            downAdjust(array, i, array.length);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] array = new int[] {1,3,2,6,5,7,8,9,10,0};
        upAdjust(array);
        System.out.println(Arrays.toString(array));

        array = new int[] {7,1,3,10,5,2,8,9,6};
        buildHeap(array);
        System.out.println(Arrays.toString(array));
    }
}

代码中有一个优化的点,就是在父节点和孩子节点做连续交换时,并不一定要真的交 换,只需要先把交换一方的值存入temp变量,做单向覆盖,循环结束后,再把temp的值存入交换后的最终位置即可。

2.5 二叉堆的作用

二叉堆是实现堆排序及优先队列的基础。有一道很经典的算法题,在一个无序数组,要求找出数组中第k大的元素,这个就可以用二叉堆巧妙解决。下面,我们就来学习优先队列

3、优先队列

既然优先队列中出现了“队列”两个字,那让我们先来回顾一下之前所介绍的队列的特性。

在之前的章节中已经讲过,队列的特点是先进先出(FIFO)

入队列,将新元素置于队尾:

在这里插入图片描述
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出队列,队头元素最先被移出:

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那么,优先队列又是什么样子呢?

优先队列不再遵循先入先出的原则,而是分为两种情况

  • 最大优先队列,无论入队顺序如何,都是当前最大的元素优先出队
  • 最小优先队列,无论入队顺序如何,都是当前最小的元素优先出队

例如有一个最大优先队列,其中的最大元素是8,那么虽然8并不是队头元素,但出队时仍然让元素8首先出队。

在这里插入图片描述
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要实现以上需求,利用线性数据结构并非不能实现,但是时间复杂度较高。

3.1 优先队列的实现

先来回顾一下二叉堆的特性。

1. 最大堆的堆顶是整个堆中的最大元素。

2. 最小堆的堆顶是整个堆中的最小元素。

因此,可以用最大堆来实现最大优先队列,这样的话,每一次入队操作就是堆的插入操作,每一次出队操作就是删除堆顶节点。

入队操作具体步骤如下。

1、插入新节点5。

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2. 新节点5“上浮”到合适位置。

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出队操作具体步骤如下。

1. 让原堆顶节点10出队。

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2. 把最后一个节点1替换到堆顶位置。

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3. 节点1“下沉”,节点9成为新堆顶。

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二叉堆节点“上浮”和“下沉”的时间复杂度都是O(logn),所以优先队列入队和出队的时间复杂度也是O(logn)!

3.2 优先队列的代码
代码语言:javascript
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public class PriorityQueue {

    private int[] array;
    private int size;

    public PriorityQueue(){
        //队列初始长度32
        array = new int[32];
    }

    /**
     * 入队
     * @param key  入队元素
     */
    public void enQueue(int key) {
        //队列长度超出范围,扩容
        if(size >= array.length){
            resize();
        }
        array[size++] = key;
        upAdjust();
    }

    /**
     * 出队
     */
    public int deQueue() throws Exception {
        if(size <= 0){
            throw new Exception("the queue is empty !");
        }
        //获取堆顶元素
        int head = array[0];
        //最后一个元素移动到堆顶
        array[0] = array[--size];
        downAdjust();
        return head;
    }

    /**
     * 上浮调整
     */
    private void upAdjust() {
        int childIndex = size-1;
        int parentIndex = (childIndex-1)/2;
        // temp保存插入的叶子节点值,用于最后的赋值
        int temp = array[childIndex];
        while (childIndex > 0 && temp > array[parentIndex])
        {
            //无需真正交换,单向赋值即可
            array[childIndex] = array[parentIndex];
            childIndex = parentIndex;
            parentIndex = (parentIndex-1) / 2;
        }
        array[childIndex] = temp;
    }

    /**
     * 下沉调整
     */
    private void downAdjust() {
        // temp保存父节点值,用于最后的赋值
        int parentIndex = 0;
        int temp = array[parentIndex];
        int childIndex = 1;
        while (childIndex < size) {
            // 如果有右孩子,且右孩子大于左孩子的值,则定位到右孩子
            if (childIndex + 1 < size && array[childIndex + 1] > array[childIndex]) {
                childIndex++;
            }
            // 如果父节点大于任何一个孩子的值,直接跳出
            if (temp >= array[childIndex])
                break;
            //无需真正交换,单向赋值即可
            array[parentIndex] = array[childIndex];
            parentIndex = childIndex;
            childIndex = 2 * childIndex + 1;
        }
        array[parentIndex] = temp;
    }

    /**
     * 队列扩容
     */
    private void resize() {
        //队列容量翻倍
        int newSize = this.size * 2;
        this.array = Arrays.copyOf(this.array, newSize);
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        PriorityQueue priorityQueue = new PriorityQueue();
        priorityQueue.enQueue(3);
        priorityQueue.enQueue(5);
        priorityQueue.enQueue(10);
        priorityQueue.enQueue(2);
        priorityQueue.enQueue(7);
        System.out.println("出队元素:" + priorityQueue.deQueue());
        System.out.println("出队元素:" + priorityQueue.deQueue());
    }
}

上述代码采用数组来存储二叉堆的元素,因此当元素数量超过数组长度时,需要进行扩容来扩大数组长度。


本篇博客中代码和彩图来源于《漫画算法》, 感兴趣的朋友可以去购买正版实体书,确实不错,非常适合小白入门。

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小结

  • 什么是二叉堆?

二叉堆是一种特殊的完全二叉树,分为最大堆最小堆

在最大堆中,任何一个父节点的值,都大于或等于它左、右孩子节点的值。

在最小堆中,任何一个父节点的值,都小于或等于它左、右孩子节点的值。

  • 什么是优先队列

优先队列分为最大优先队列最小优先队列

在最大优先队列中,无论入队顺序如何,当前最大的元素都会优先出队,这是基于最大堆实现的。

在最小优先队列中,无论入队顺序如何,当前最小的元素都会优先出队,这是基于最 小堆实现的。

如果本文对您有所帮助,不妨点个赞支持一下博主?

希望我们都能在学习的道路上越走越远?

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2020-07-05 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 1、初识二叉堆
  • 2、二叉堆的自我调整
    • 2.1 插入节点
      • 2.2 删除节点
        • 2.3 构建二叉堆
          • 2.4 二叉堆的代码实现
            • 2.5 二叉堆的作用
            • 3、优先队列
              • 3.1 优先队列的实现
                • 3.2 优先队列的代码
                • 小结
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