一、基本概念

堆在逻辑上就是一棵完全二叉树。
堆在物理上是储存在数组中。
满足任意根节点值>=子树节点值，叫做大根堆、最大堆。
满足任意根节点值<=子树节点值，叫做小根堆、最小堆。
堆的基本作用是快速找集合中的最值。

回到目录…

二、上浮操作(siftUp)

 /** 元素上浮操作 **/private void siftUp(int k) {//确认终止条件，当到达顶部时不需要继续上浮//并且只有该节点值>父节点时，才进行上浮while(k > 0 && list.get(k) > list.get((k - 1) / 2)){//交换该节点和父节点的val值swap(k, (k - 1) / 2);//更新索引为父节点的索引k = (k - 1) / 2;}}

回到目录…

三、下沉操作(siftDown)

原理：
该节点和它的左右孩子比较，如果该节点值<孩子的值，则swap(cur.val, max(left.val,right.val));
并且继续向下比较，再让刚刚交换过的孩子节点和它的孩子作比较，直到叶子节点

 /** 元素下沉操作 **/private void siftDown(int k) {// 在确保有孩子的情况下，下沉while(2 * k + 1 < list.size()) {// 先认为左孩子是比较大的孩子int maxChild = 2 * k + 1;// 如果存在右孩子，且右孩子 > 左孩子，则 maxChild 记录右孩子的位置if(2 * k + 2 < list.size() && list.get(maxChild) < list.get(maxChild + 1)){maxChild += 1;}// 比较自己和大孩子的值if(list.get(k) < list.get(maxChild)){swap(k, maxChild);k = maxChild;}else{// 如果此时符合堆性质，则不需要再向下比较了，结束循环break;}}}

回到目录…

四、数组堆化

 //数组堆化,O(N)public MaxHeap(int[] arr) {this.list = new ArrayList<>(arr.length);//将元素放入list中for(int i : arr){list.add(i);}//从最后一个非叶子节点开始倒着下沉每一个节点，直到堆顶for (int i = (arr.length - 2) / 2; i >= 0; i --) {siftDown(i);}}

回到目录…

五、实现大根堆

/*** 自己实现大根堆*/
public class MaxHeap {private List<Integer> list;public MaxHeap() {this(10);}public MaxHeap(int size) {list = new ArrayList<>(size);}// 数组堆化public MaxHeap(int[] arr) {list = new ArrayList<>(arr.length);for(int i : arr) {list.add(i);}// 从最后一个非叶子节点的位置往上做下沉操作for (int i = (arr.length - 2) / 2; i >= 0; i --) {siftDown(i);}}// 上浮操作private void siftUp(int k) {// 和父节点比较大小做交换while(k > 0 && list.get(k) > list.get((k - 1) / 2)){swap(k, (k - 1) / 2);k = (k - 1) / 2;}}// 下沉操作private void siftDown(int k) {// 在确保有孩子的情况下，下沉while(k <= (list.size() - 2) / 2) {// 先认为左孩子是比较大的孩子int maxChild = 2 * k + 1;// 如果存在右孩子，且右孩子 > 左孩子，则 maxChild 记录右孩子的位置if(2 * k + 2 < list.size() && list.get(maxChild) < list.get(maxChild + 1)){maxChild += 1;}// 比较自己和大孩子的值if(list.get(k) < list.get(maxChild)){swap(k, maxChild);k = maxChild;}else{// 如果此时符合堆性质，则不需要再向下比较了，结束循环break;}}}// 添加元素public void add(int val) {// 先插到最后面list.add(val);// 从最后一节点开始上浮siftUp(list.size() - 1);}// 弹出最大堆的最大值public int extractMax() {int max = list.get(0);// 交换首尾元素的值swap(0, list.size() - 1);// 删掉最后一个元素的值(最大值)list.remove(list.size() - 1);// 第一个元素做下沉操作siftDown(0);return max;}// 交换private void swap(int i, int j) {int tmp = list.get(i);list.set(i, list.get(j));list.set(j, tmp);}@Overridepublic String toString() {return list.toString();}
}

回到目录…

总结:
提示：这里对文章进行总结：
以上就是今天的学习内容，本文是Java数据结构的学习，认识了堆，学习了堆的上浮、下沉操作原理，以及自己手写一个大根堆。之后的学习内容将持续更新！！！

Java数据结构之堆(Heap)相关推荐

Java里的堆(heap)栈(stack)和方法区(method)
http://imiduo.iteye.com/blog/616310 Java里的堆(heap)栈(stack)和方法区(method) <一> 基础数据类型直接在栈空间分配, 方法的 ...
codeforces 贪心+优先队列_算法与数据结构基础 - 堆(Heap)和优先级队列(Priority Queue)...
堆基础堆(Heap)是具有这样性质的数据结构:1/完全二叉树 2/所有节点的值大于等于(或小于等于)子节点的值:
算法与数据结构基础 - 堆(Heap)和优先级队列(Priority Queue)
堆基础堆(Heap)是具有这样性质的数据结构:1/完全二叉树 2/所有节点的值大于等于(或小于等于)子节点的值: 图片来源:这里堆可以用数组存储,插入.删除会触发节点shift_down.shif ...
数据结构之堆(Heap)及其用途
本文采用图文码结合的方式介绍堆来实现优先队列什么是优先队列? 队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构.虽然,优先队列中含有队列两个字,但是,他一点也不像队列了.个人感觉,应该叫他优先群.怎么说那, ...
数据结构之堆Heap
1. 概述堆(也叫优先队列),是一棵完全二叉树,它的特点是父节点的值大于(小于)两个子节点的值(分别称为大顶堆和小顶堆).它常用于管理算法执行过程中的信息,应用场景包括堆排序,优先队列等. 2. 堆 ...
Java数据结构之堆
堆的概念堆逻辑上是一棵完全二叉树堆物理上是保存在数组中满足任意结点的值都大于其子树中结点的值,叫做大堆,或者大根堆,或者最大堆反之,则是小堆,或者小根堆,或者最小堆堆的基本作用是快速找集合中 ...
数据结构-堆(Heap)
数据结构-堆(Heap) 我认识的堆: 1.建立在完全二叉树的基础上 2.排序算法的一种,也是稳定效率最高的一种 3.可用于实现STL中的优先队列(priority_queue) 优先队列:一种特殊 ...
java中堆栈(stack)和堆(heap)
http://www.ej38.com/showinfo/java-172156.html 堆栈是一种先进后出的数据结构,只能在一端进行输入或输出数据的操作 Stack类在java.util包中向 ...
【Java数据结构与算法】第十一章顺序存储二叉树、线索二叉树和堆
第十一章顺序存储二叉树.线索化二叉树.大顶堆.小顶堆和堆排序文章目录第十一章顺序存储二叉树.线索化二叉树.大顶堆.小顶堆和堆排序一.顺序存储二叉树 1.介绍 2.代码实现二.线索二叉树 1 ...

Java数据结构之堆(Heap)

文章目录

一、基本概念

二、上浮操作(siftUp)

三、下沉操作(siftDown)

四、数组堆化

五、实现大根堆

Java数据结构之堆(Heap)相关推荐

最新文章

热门文章