数据结构与算法之堆

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堆的结构

同二叉查找树类似, 堆也是一种特殊的二叉树:

• 堆是一颗完全二叉树;
• 堆的孩子结点都小于或者大于父结点;

所以, 堆可以像一颗完全二叉树一样, 很自然地可以使用顺序存储; 区别于二叉查找树, 堆的孩子结点是都小于或者大于父结点.

一般地, 堆划分为小顶堆和大顶堆:

• 父结点小于孩子结点的堆叫做小顶堆;
• 父结点大于孩子结点的堆叫做大顶堆;

如下是一个小顶堆:

可以化做线形存储:

[3, 4, 5, 9, 8, 7, 6, 10]

插入

插入时需要考虑堆的两个条件: 完全二叉树和大小关系.

一种较为简单的插入方式是从下到上插入, 在线形存储中就是在末尾插入:

1. 插入到末尾结点;
2. 比较与父结点的大小关系;
3. 如果不满足大小关系, 则与父结点交换, 回到2, 否则退出;

比如对上文的小顶堆插入元素1, 则是如下过程:

对应堆线形存储的插入操作:

待插入元素插入到末尾.

// 0  1  2  3  4  5  6  7   8
[  3, 4, 5, 9, 8, 7, 6, 10, 1]

与父结点比较, 父结点index = (8 - 1) / 2 = 3, 不满足大小关系, 交换下标3和8结点.

// 0  1  2  3  4  5  6  7   8
[  3, 4, 5, 1, 8, 7, 6, 10, 9]

与父结点比较, 父结点index = (3 - 1) / 2 = 1, 不满足大小关系, 交换下标1和3结点.

// 0  1  2  3  4  5  6  7   8
[  3, 1, 5, 4, 8, 7, 6, 10, 9]

与父结点比较, 父结点index = (1 - 1) / 2 = 0, 不满足大小关系, 交换下标0和1结点.

// 0  1  2  3  4  5  6  7   8
[  1, 3, 5, 4, 8, 7, 6, 10, 9]

插入结束.

可以知道, 堆的插入操作的复杂度和堆的高度相关, 是\(O(logn)\).

删除

堆的删除操作同插入操作类似, 是不断比较和交换的过程.

1. 将待删除结点和末尾结点交换;
2. 删除末尾结点;
3. 比较交换后的结点和孩子结点的关系;
4. 如果不满足堆的大小关系, 则与最小/最大的孩子结点交换, 回到3, 否则退出;

例如删除元素3, 链式结构的删除操作如下:

需要注意的是, 我们需要比较交换后的结点和孩子结点的最小/最大关系, 不需要和父结点比较, 因为和父结点必定是满足大小关系的.

如果是顺序存储:

交换被删除和末尾元素, 交换3和9.

// 0  1  2  3  4  5  6  7   8
[  1, 9, 5, 4, 8, 7, 6, 10, 3]

删除末尾元素, 删除3.

// 0  1  2  3  4  5  6  7
[  1, 9, 5, 4, 8, 7, 6, 10]

交换后的元素合孩子元素比较, 不满足大小关系, 则和最小的孩子结点交换, 交换9和4.

// 0  1  2  3  4  5  6  7
[  1, 4, 5, 9, 8, 7, 6, 10]

C++中的heap

先来看如下一段代码, 使用hp作为待堆化堆数据.

#include <algorithm>
#include <iostream>

using namespace std;

int main() {
    int hp[9] = {1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

    using std::begin;
    using std::end;

    auto php = [&]() {
        for_each(begin(hp), end(hp), [](const int &n) { cout << n << " "; });
        cout << endl;
    };

    make_heap(begin(hp), end(hp));
    php();
    cout << is_heap(begin(hp), end(hp)) << endl;
    pop_heap(begin(hp), end(hp));
    php();
    cout << is_heap(begin(hp), end(hp)) << endl;
    hp[8] = 11;
    push_heap(begin(hp), end(hp));
    php();
    cout << is_heap(begin(hp), end(hp)) << endl;
    sort_heap(begin(hp), end(hp));
    php();
    cout << is_heap(begin(hp), end(hp)) << endl;
}

输出是

10 9 8 5 6 7 4 3 1
1
9 6 8 5 1 7 4 3 10
0
11 9 8 6 1 7 4 3 5
1
1 3 4 5 6 7 8 9 11
0

这里使用了begin和end, 起到迭代器的作用, 可以返回给定容器或者数组的迭代器.

using std::begin;
using std::end;

begin和end, 是半闭半开的区间, [begin, end). 官网上的图是比较好的解释.

make_heap

make_heap(begin(hp), end(hp));

将hp指定区间堆化, 如果是begin和end, 则是堆化hp, 默认是大顶堆.

可以接受第三个参数f, 代表堆化规则, 因此可以实现大顶堆/小顶堆, 或者根据指定key堆化.

pop_heap

pop_heap(begin(hp), end(hp));

删除堆顶元素, 实际上是将堆顶元素和尾部元素交换, 然后堆化.

需要注意的是, 如上代码pop后, [begin, end)不再满足堆的条件, is_heap返回是false, 但是[begin, end - 1)是一个堆.

push_heap

push_heap(begin(hp), end(hp));

push_heap会将末尾堆元素插入堆中, 但是需要保证[begin, end - 1]是一个堆.

sort_heap

sort_heap(begin(hp), end(hp));

堆排序, 事件复杂度是稳定的\(O(nlogn)\), 相当于:

pop_heap(begin(hp), end(hp) - i);

is_heap

is_heap(begin(hp), end(hp));

判断[begin, end)是否满足堆条件.

标签：10,结点,end,之堆,hp,begin,算法,heap,数据结构
来源： https://www.cnblogs.com/jerry323/p/14767267.html