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  • 数据结构与算法(Java版)_堆

    完全二叉树叫做堆。

    完全二叉树就是最后一个节点之前不允许有不满的节点,就是不允许有空洞。

    可以使用数组来做完全二叉树(堆)。

    堆分为大顶堆和小顶堆。大顶堆就是根节点上的数字是最大的,小顶堆就是根节点上的数字是最小的堆。

    在堆里面的操作包括两种:插入新的节点和删除根节点。

    插入新节点的操作时向上渗透。删除根节点的操作是向下渗透。

    插入新节点时,把新的节点插入到最后一个位置,然后慢慢向上渗透(和父辈交换)。删除根节点时,把最后一个节点放到根节点上,然后再慢慢向下渗透(和子代交换)。

    下面使用Java写一个大顶堆。

    package Heap;
    
    public class MaxHeap {
        private int[] heapArray;
        private int maxSize;
        private int currentSize;
        /*构造函数*/
        public MaxHeap(int mx) throws Exception {
            if(mx < 1) throw new Exception("max size must be >=1");
            maxSize = mx;
            currentSize = 0;
            heapArray = new int[maxSize];
        }
        /*向上渗透,index为下标*/
        private void trickleUp(int index){
            int parent = (index - 1) / 2;
            int bottom = heapArray[index];
            while(index>0 && heapArray[parent]<bottom){
                heapArray[index] = heapArray[parent];
                index = parent;
                parent = (parent - 1) / 2;
            }
            heapArray[index] = bottom;
        }
        /*向下渗透*/
        private void trickleDown(int index){
            int largerChild;
            int top = heapArray[index];
            while(index < currentSize / 2){
                int leftChild = 2 * index + 1;
                int rightChild = 2 * index + 2;
                if(rightChild<currentSize && heapArray[leftChild]<heapArray[rightChild])
                    largerChild = rightChild;
                else
                    largerChild = leftChild;
                if(top >= heapArray[largerChild])
                    break;
                heapArray[index] = heapArray[largerChild];
                index = largerChild;
            }
            heapArray[index] = top;
        }
        public boolean IsEmpty(){
            return currentSize == 0;
        }
        public void Push(int num) throws Exception{
            if(currentSize == maxSize) throw new Exception("MaxHeap id full");
            heapArray[currentSize] = num;
            trickleUp(currentSize);
            currentSize++;
        }
        public int Top(){
            return heapArray[0];
        }
        public void Pop(){
            heapArray[0]=heapArray[--currentSize];
            trickleDown(0);
        }
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            System.out.println("测试大顶堆");
            MaxHeap maxHeap = new MaxHeap(100);
            System.out.println(maxHeap.IsEmpty());
            maxHeap.Push(20);
            maxHeap.Push(30);
            maxHeap.Push(40);
            System.out.println(maxHeap.Top());
            maxHeap.Push(90);
            maxHeap.Push(80);
            maxHeap.Push(70);
            System.out.println(maxHeap.Top());
            maxHeap.Pop();
            System.out.println(maxHeap.Top());
            maxHeap.Pop();
            System.out.println(maxHeap.Top());
            maxHeap.Pop();
            System.out.println(maxHeap.Top());
        }
    }

    堆排序就是迭代弹出栈顶元素。

     堆排序的时间复杂度是O(nlogn).

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