关于堆结构的详解
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了关于堆结构的详解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、定义
堆的定义
堆其实就是一棵完全二叉树(若设二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第 h 层所有的结点都连续集中在最左边),
定义为:具有n个元素的序列(h1,h2,...hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=h2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1) (i=1,2,...,n/2)时称之为堆
大顶堆
堆顶元素(即第一个元素)为最大项,并且(hi>=h2i,hi>=h2i+1)
小顶堆
堆顶元素为最小项,并且(hi<=h2i,hi<=2i+1)
二、构建堆(大顶堆)
方法
序列对应一个完全二叉树,从最后一个分支节点(n div 2)开始,到跟(1)为止,一次对每个分支节点进行调整(下沉),以便形成以每个分支节点为根的堆,当最后对树根节点进行调整后,整个树就变成一个堆
实例
先给出一个序列:45,36,18,53,72,30,48,93,15,35
要想此序列称为一个堆,我们按照上述方法,首先从最后一个分支节点(10/2),其值为72开始,一次对每个分支节点53,18,36,45进行调整(下沉)
图解流程
代码实现
/*根据树的性质建堆,树节点前一半一定是分支节点,即有孩子的,所以我们从这里开始调整出初始堆*/
public static void adjust(List<Integer> heap){
for (int i = heap.size() / 2; i > 0; i--)
adjust(heap,i, heap.size()-1);
System.out.println("=================================================");
System.out.println("调整后的初始堆:");
print(heap);
}
/**
* 调整堆,使其满足堆得定义
* @param i
* @param n
*/
public static void adjust(List<Integer> heap,int i, int n) {
int child;
for (; i <= n / 2; ) {
child = i * 2;
if(child+1<=n&&heap.get(child)<heap.get(child+1))
child+=1;/*使child指向值较大的孩子*/
if(heap.get(i)< heap.get(child)){
swap(heap,i, child);
/*交换后,以child为根的子树不一定满足堆定义,所以从child处开始调整*/
i = child;
} else break;
}
}
//把list中的a,b位置的值互换
public static void swap(List<Integer> heap, int a, int b) {
//临时存储child位置的值
int temp = (Integer) heap.get(a);
//把index的值赋给child的位置
heap.set(a, heap.get(b));
//把原来的child位置的数值赋值给index位置
heap.set(b, temp);
}
三、堆排序
堆排序的性能介绍(适合处理数据量大的序列)
由于它在直接选择排序的基础上利用了比较结果形成。效率提高很大。它完成排序的总比较次数为O(nlog2n)。
堆排序需要两个步骤,一个建堆,而是交换重新建堆。比较复杂,所以一般在小规模的序列中不合适,但对于较大的序列,将表现出优越的性能
算法描述(建堆,交换重新建堆):
- 初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树,调整它们的存储序,使之成为一个 堆,这时堆的根节点的数最大
- 然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆
- 依此类推,直到只有两个节点的堆,并对 它们作交换,最后得到有n个节点的有序序列
代码实现
//对一个最大堆heap排序
public static void heapSort(List<Integer> heap) {
for (int i = heap.size()-1; i > 0; i--) {
/*把根节点跟最后一个元素交换位置,调整剩下的n-1个节点,即可排好序*/
swap(heap,1, i);
adjust(heap,1, i - 1);
}
}
四、堆排序的应用
场景:
如何从100万个数中找出最大的前100个数
算法分析:
先取出前100个数,维护一个100个数的最小堆,遍历一遍剩余的元素,在此过程中维护堆就可以了。
- 取前m个元素(例如m=100),建立一个小顶堆
- 顺序读取后续元素,直到结束。每次读取一个元素,如果该元素比堆顶元素小,直接丢弃
如果大于堆顶元素,则用该元素替换堆顶元素,然后保持最小堆性质。 - 最后这个堆中的元素就是前最大的100个
以上是关于关于堆结构的详解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章