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数据结构--堆--插入、删除、堆排序

数据结构--堆--插入、删除、堆排序

作者: 小黑_328a | 来源:发表于2019-04-21 22:32 被阅读0次

    今天,我们来谈一谈一个很常用的数据结构---堆。
    堆(Heap),也叫优先队列(Priority Queue)。
    是一种完全二叉树,树根是整个树最大或最小的元素。(对应的就是最大堆和最小堆,后文讨论最大堆)
    先来看一个最大堆的例子吧


    1.JPG

    可以看到56是整个堆最大的元素,接着对于19来说,19又是以它为根的堆的最大的元素,40也是。

    由于是完全二叉树,所以用数组来存储堆,比用链表来存储堆要方便许多。
    哦,对了,好像还没说什么是完全二叉树吧,完全二叉树就是二叉树是满的,如果不是完全二叉树,这棵树可能长成这个样子。。

    2.JPG
    所以,完全二叉树是有特点的,如果存放为数组a的话,我们从数组的下标1开始存放我们的数组,那么56对应的下标是1,19对应的下标是2,40对应3....可以看到,若一个节点的下标是i,那么它的左儿子的下标就是2i,右儿子的下标就是2i+1。
    同理,如果一个儿子(不管是左儿子还是右儿子)的下标是i,那么他的父节点的下标就是i/2;
    正因为如此,用数组存储堆就显得极其容易了。
    下面我们定义堆的结构(操作集还未加入)。
    class Heap{
    protected:
        int *data;
        int size;
        int Capcity;
        Heap(int size):size(0),Capcity(size) {
            data = new int[size + 1];
            data[0]=MaxData;
        }
    }
    

    Heap(n)的构造函数,给我一个n,我就创造一个容量为n的堆,动态分配n+1个空间给数组,同时数组的下标0设置成哨兵。(后文会讲什么是哨兵)

    对于堆来说,我们主要的操作是插入和删除,真正的难点在于,我们要保证我们插入和删除了之后,仍是一个最大堆或最小堆。
    以最大堆为例,如果我们在堆中插入了一个新元素(如图3),


    图3

    那么实质是我们在堆中数组的7号位置存放我们的新元素,如果插入的元素比44小,那还是堆,但一旦插入的元素大于44,甚至大于58,那就不是堆了,我们的解决办法是什么?

    交换元素的位置。

    怎么个交换法?我们插入的元素要跟父节点的元素比,大的话就交换,交换好了就继续再跟父节点的父节点比,如果还大就接着交换。
    所以,如果我们插入了60,那么60的下标是7,父节点是7/2=3,60和44比,发现大,就交换,44换到下标为7的位置,而3的位置放着60,接着3/2=1,60去和58比,比58大,接着交换,就这样一直循环下去。
    最后如果换到了下标为1(也就是我们现在的情况),下标为1的父节点就会是哨兵了,所以,只要我们设置哨兵的值比任何值都大,我们的循环就一定会停止。

    所以插入的代码如下。

        void push(int x){
            if(full()){//判断堆是否还没满
                cout<<"full push"<<endl;
                return;
            }
            int i=++size;
            for(;x>data[i/2];i/=2)
                data[i]=data[i/2];
            data[i]=x;
        }
    

    现在,让我们看一看删除是怎么回事。
    删除其实就是弹出根节点(最大的元素)。


    图3

    还是图3,首先我们弹出了58,然而解决方法还是交换~
    首先我们把最后一个元素,下标为6的31提拔到根节点处,


    图4

    然后去跟两个儿子比,如果比较大的那个儿子(也就是44)的元素值大于父节点(也就是现在的31),就 交换 !!
    然后就循环直到没有儿子为止,或者不用交换为止!

    所以,
    删除的代码如下:

        int pop(){
            if(empty()){//判断是否空
                cout<<"empty pop"<<endl;
                return MaxData;
            }
            int x=data[1];
            int temp=data[size--];
            if(size==0)return x;
            int Parent=1;
            int child;
            while(2*Parent<=size){//Parent有儿子
                child=Parent*2;
                if(child+1<=size&&data[child]<data[child+1]){//指向child中较大的一个
                    child++;
                };
                if(temp>=data[child])break;
                data[Parent]=data[child];
                Parent=child;
            }
            data[Parent]=temp;
            return x;
        }
    

    最后,让我们来谈一谈堆排序,什么是堆排序呢?
    堆排序就是比如说我告诉你我要你插入n个数,然后你就先把n个数一一填到堆的数组中,注意,不是插入,填完以后并不是堆,而是就像普通的数组一样,都填完了,再进行整体的排序,排成堆。

    我们的做法是这样的,对于数组,从第一个有儿子的下标开始,进行排堆操作,一直排到下标为1为止,什么是排堆操作呢?
    就是把以该节点为根节点,建成一个堆,代码和删除的代码很像!!
    (把该节点与两儿子中的大的比较,然后如果儿子大就交换,否则就停止!)几乎可以把删除的后半部分代码复制成排堆操作的代码。

    下面给出代码:

    protected:
        void Sorted(int i){//所谓的堆排序
            int temp=data[i];
            int child;
            while(2*i<=size){
                child=2*i;
                if(child+1<=size&&data[child]<data[child+1])
                    child++;
                if(temp>=data[child])break;
                data[i]=data[child];
                i=child;
            }
            data[i]=temp;
        }
    
    public:
        void build(int n){
            if(n>Capcity){
                cout<<"n is greater than Capcity"<<endl;
                return;
            }
            int x;
            for(int i=1;i<=n;i++){
                cin>>x;
                data[i]=x;
            }
            int i=size=n;
            i/=2;//第一个有儿子的结点
            for(;i>=1;i--){
                Sorted(i);
            }
        }
    

    值得注意的是:堆排序的时间复杂度居然是o(n)!!

    参考视频链接:https://www.icourse163.org/learn/ZJU-93001?tid=1003013004#/learn/content?type=detail&id=1004242210&cid=1005239493

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