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. 堆的基本操作
堆是一棵完全二叉树,高度为O(lg n),其基本操作至多与树的高度成正比。在介绍堆的基本操作之前,先介绍几个基本术语:
A:用于表示堆的数组,下标从1开始,一直到n
PARENT(t):节点t的父节点,即floor(t/2)
RIGHT(t):节点t的左孩子节点,即:2*t
LEFT(t):节点t的右孩子节点,即:2*t+1
HEAP_SIZE(A):堆A当前的元素数目
下面给出其主要的四个操作(以大顶堆为例):
2.1 Heapify(A,n,t)
该操作主要用于维持堆的基本性质。假定以RIGHT(t)和LEFT(t)为根的子树都已经是堆,然后调整以t为根的子树,使之成为堆。
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void Heapify( int A[], int n, int t)
{
int left = LEFT(t);
int right = RIGHT(t);
int max = t;
if (left <= n) max = A[left] > A[max] ? left : max;
if (right <= n) max = A[right] > A[max] ? right : max;
if (max != A[t])
{
swap(A, max, t);
Heapify(A, n, max);
}
}
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2.2 BuildHeap(A,n)
该操作主要是将数组A转化成一个大顶堆。思想是,先找到堆的最后一个非叶子节点(即为第n/2个节点),然后从该节点开始,从后往前逐个调整每个子树,使之称为堆,最终整个数组便是一个堆。
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void BuildHeap( int A[], int n)
{
int i;
for (i = n/2; i<=n; i++)
Heapify(A, n, i);
}
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2.3 GetMaximum(A,n)
该操作主要是获取堆中最大的元素,同时保持堆的基本性质。堆的最大元素即为第一个元素,将其保存下来,同时将最后一个元素放到A[1]位置,之后从上往下调整A,使之成为一个堆。
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void GetMaximum( int A[], int n)
{
int max = A[1];
A[1] = A[n];
n--;
Heapify(A, n, 1);
return max;
}
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2.4 Insert(A, n, t)
向堆中添加一个元素t,同时保持堆的性质。算法思想是,将t放到A的最后,然后从该元素开始,自下向上调整,直至A成为一个大顶堆。
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void Insert( int A[], int n, int t)
{
n++;
A[n] = t;
int p = n;
while (p >1 && A[PARENT(p)] < t)
{
A[p] = A[PARENT(p)];
p = PARENT(p);
}
A[p] = t;
return max;
}
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3. 堆的应用
3.1 堆排序
堆的最常见应用是堆排序,时间复杂度为O(N lg N)。如果是从小到大排序,用大顶堆;从大到小排序,用小顶堆。
3.2 在O(n lg k)时间内,将k个排序表合并成一个排序表,n为所有有序表中元素个数。
【解析】取前100 万个整数,构造成了一棵数组方式存储的具有小顶堆,然后接着依次取下一个整数,如果它大于最小元素亦即堆顶元素,则将其赋予堆顶元素,然后用Heapify调整整个堆,如此下去,则最后留在堆中的100万个整数即为所求 100万个数字。该方法可大大节约内存。
3.3 一个文件中包含了1亿个随机整数,如何快速的找到最大(小)的100万个数字?(时间复杂度:O(n lg k))
4. 总结
堆是一种非常基础但很实用的数据结构,很多复杂算法或者数据结构的基础就是堆,因而,了解和掌握堆这种数据结构显得尤为重要。
5. 参考资料
(1)经典算法教程《算法导论》
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更多关于数据结构和算法的介绍,请查看:数据结构与算法汇总
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原创文章,转载请注明: 转载自董的博客
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