【数据结构】堆(一)

简介: 【数据结构】堆(一)

如果我每天都找出所犯错误和坏习惯,那么我身上最糟糕的缺点就会慢慢减少。这种自省后的睡眠将是多么惬意啊。

83d0b1f835f9475caa87db94ecd1409b_b0d728c28f9c4dee9a1e8f2a5355668c.jpeg

目录


🎄堆的概念及结构:


🎄堆的实现:


✔基本接口函数:


✔结构体:


✔HeapInit函数:


✔HeapDestory函数:


✔HeapPrint函数:


✔HeapPush函数:


✔HeapPop函数:


✔HeapTop函数:


🎄完整代码:


✔Heap.h:


✔Heap.c:


✔Text.c:


🎄堆的概念及结构:

如果有一个关键码的集合K = { k0,k1 ,k2 ,…,k(n-1) },把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储 在一个一维数组中,并满足:Ki <= K(2*i+1)且 Ki <= K(2*i+2) (Ki >= K(2*i+1)且Ki >= K(2*i+2)) i = 0,1, 2…,则称为小堆(或大堆)。将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆,根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。

堆的性质:

  • 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值
  • 堆总是一棵完全二叉树
  • 简单来说:
  • 父节点都比其的子节点大的完全二叉树叫做大堆。
  • 父节点都比其的子节点小的完全二叉树叫做小堆。

如图:

🎄堆的实现:

✔基本接口函数:

//堆的初始化
void HeapInit(HP* hph);
//堆的销毁
void HeapDestory(HP* hph);
//堆的打印
void HeapPrint(HP* hph);
// 堆的插入
void HeapPush(HP * hph, HPDataType x);
// 堆的删除
void HeapPop(HP* hph);
// 取堆顶的数据
HPDataType HeapTop(HP* hph);
// 堆的数据个数
int HeapSize(HP* hph);
// 堆的判空
int HeapEmpty(HP* hph);

✔结构体:

typedef int HPDataType;
typedef struct heap
{
  HPDataType* a;
  int capacity;
  int size;
}HP;

✔HeapInit函数:

//堆的初始化
void HeapInit(HP* hph)
{
  assert(hph);
  hph->a = NULL;
  hph->capacity = hph->size = 0;
}


✔HeapDestory函数:

//堆的销毁
void HeapDestory(HP* hph)
{
  assert(hph);
  free(hph->a);
  hph->a = NULL;
  hph->capacity = 0;
  hph->size = 0;
}


✔HeapPrint函数

//堆的打印
void HeapPrint(HP* hph)
{
  for (int i = 0; i < hph->size; ++i)
  {
    printf("%d ", hph->a[i]);
  }
  printf("\n");
}


✔HeapPush函数:

capacity==size时扩容(包括初始化的方案),当size==0时,扩容4个空间,否则扩容二倍的空间,capacity也跟着扩大,当push后size++

cfe90b09be30827842027fe8fdadb437_a73f2d55707c4d19b709da8fb4516461.png

Swap交换函数:

void Swap(HPDataType* p1, HPDataType* p2)
{
  int tmp = *p1;
  *p1 = *p2;
  *p2 = tmp;
}
//向上调整
//child和parent都是下标
void AdjusUp(HPDataType* a, int child)
{
  int parent = (child - 1) / 2;
  while (child>0)
  {
    if (a[parent] < a[child])
    {
      Swap(&a[parent], &a[child]);
      child = parent;
      parent = (child - 1) / 2;
    }
    else
    {
      break;
    }
  }
}
// 堆的插入
void HeapPush(HP* hph, HPDataType x)
{
  assert(hph);
  //扩容
  if (hph->capacity == hph->size)
  {
    int newcapacity = hph->capacity == 0 ? 4 : hph->capacity * 2;
    HPDataType* tmp = (HPDataType* )realloc(hph->a, sizeof(HPDataType) * newcapacity);
    if (tmp == NULL)
    {
      perror("realloc fail:");
      exit(-1);
    }
    hph->a = tmp;
    hph->capacity = newcapacity;
  }
  hph->a[hph->size] = x;
  hph->size++;
  //向上调整
  AdjusUp(hph->a, hph->size - 1);
}

✔HeapPop函数:

出堆顶的元素,让第一个位置的值和最后一个位置的值交换,再size--就相当于删除了,但交换上去的值在根节点的位置上,我们无法维持是大堆的情况,因此还需要向下调整Ajustdown。

c269c6a2ca527b278c29532a4bdbf5ae_022bf8df0dc5467ebba5897215082fc2.png

//向下调整
void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent)
{
  int child = parent * 2 + 1;
  while (child < n)
  {
    if (child + 1< n && a[child] < a[child + 1])
    {
      child = child + 1;
    }
    //child 大于 parent 就交换
    if (a[child] > a[parent])
    {
      Swap(&a[child], &a[parent]);
      parent = child;
      child = parent * 2 + 1;
    }
    else
    {
      break;
    }
  }
}
// 堆的删除
void HeapPop(HP* hph)
{
  assert(hph);
  assert(!HeapEmpty(hph));
  Swap(&hph->a[0], &hph->a[hph->size - 1]);
  hph->size--;
  AdjustDown(hph->a, hph->size, 0);
}

✔HeapTop函数:

// 取堆顶的数据
HPDataType HeapTop(HP* hph)
{
  assert(hph);
  assert(hph->size > 0);
  return hph->a[0];
}

🎄完整代码:

✔Heap.h:

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include <stdio.h>
#include <assert.h>
#include <stdbool.h>
#include <stdlib.h>
typedef int HPDataType;
typedef struct heap
{
  HPDataType* a;
  int capacity;
  int size;
}HP;
//堆的初始化
void HeapInit(HP* hph);
//堆的销毁
void HeapDestory(HP* hph);
//堆的打印
void HeapPrint(HP* hph);
// 堆的插入
void HeapPush(HP * hph, HPDataType x);
// 堆的删除
void HeapPop(HP* hph);
// 取堆顶的数据
HPDataType HeapTop(HP* hph);
// 堆的数据个数
int HeapSize(HP* hph);
// 堆的判空
int HeapEmpty(HP* hph);

✔Heap.c:

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include "heap.h"
//堆的打印
void HeapPrint(HP* hph)
{
  for (int i = 0; i < hph->size; ++i)
  {
    printf("%d ", hph->a[i]);
  }
  printf("\n");
}
//堆的初始化
void HeapInit(HP* hph)
{
  assert(hph);
  hph->a = NULL;
  hph->capacity = hph->size = 0;
}
//堆的销毁
void HeapDestory(HP* hph)
{
  assert(hph);
  free(hph->a);
  hph->a = NULL;
  hph->capacity = 0;
  hph->size = 0;
}
void Swap(HPDataType* p1, HPDataType* p2)
{
  int tmp = *p1;
  *p1 = *p2;
  *p2 = tmp;
}
//向下调整
//child和parent都是下标
void AdjusUp(HPDataType* a, int child)
{
  int parent = (child - 1) / 2;
  while (child>0)
  {
    if (a[parent] < a[child])
    {
      Swap(&a[parent], &a[child]);
      child = parent;
      parent = (child - 1) / 2;
    }
    else
    {
      break;
    }
  }
}
// 堆的插入
void HeapPush(HP* hph, HPDataType x)
{
  assert(hph);
  //扩容
  if (hph->capacity == hph->size)
  {
    int newcapacity = hph->capacity == 0 ? 4 : hph->capacity * 2;
    HPDataType* tmp = (HPDataType* )realloc(hph->a, sizeof(HPDataType) * newcapacity);
    if (tmp == NULL)
    {
      perror("realloc fail:");
      exit(-1);
    }
    hph->a = tmp;
    hph->capacity = newcapacity;
  }
  hph->a[hph->size] = x;
  hph->size++;
  //向下调整
  AdjusUp(hph->a, hph->size - 1);
}
//向上调整
void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent)
{
  int child = parent * 2 + 1;
  while (child < n)
  {
    if (child + 1< n && a[child] < a[child + 1])
    {
      child = child + 1;
    }
    //child 大于 parent 就交换
    if (a[child] > a[parent])
    {
      Swap(&a[child], &a[parent]);
      parent = child;
      child = parent * 2 + 1;
    }
    else
    {
      break;
    }
  }
}
// 堆的删除
void HeapPop(HP* hph)
{
  assert(hph);
  assert(!HeapEmpty(hph));
  Swap(&hph->a[0], &hph->a[hph->size - 1]);
  hph->size--;
  AdjustDown(hph->a, hph->size, 0);
}
// 取堆顶的数据
HPDataType HeapTop(HP* hph)
{
  assert(hph);
  assert(hph->size > 0);
  return hph->a[0];
}
// 堆的数据个数
int HeapSize(HP* hph)
{
  assert(hph);
  return hph->size;
}
// 堆的判空
int HeapEmpty(HP* hph)
{
  assert(hph);
  return hph->size == 0;
}

✔Text.c:

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include "heap.h"
void Heap()
{
  int arry[] = { 27, 15, 19, 18, 28, 34, 65, 49, 25, 37 };
  HP hph;
  HeapInit(&hph);
  HeapPrint(&hph);
  for (int i = 0; i < sizeof(arry) / sizeof(int); i++)
  {
    HeapPush(&hph, arry[i]);
  }
  HeapPrint(&hph);
  HeapPush(&hph, 100);
  HeapPrint(&hph);
  HeapPop(&hph);
  HeapPrint(&hph);
  HeapDestory(&hph);
}
void TestHeap2()
{
  int array[] = { 27, 15, 19, 18, 28, 34, 65, 49, 25, 37 };
  HP hp;
  HeapInit(&hp);
  for (int i = 0; i < sizeof(array) / sizeof(int); ++i)
  {
    HeapPush(&hp, array[i]);
  }
  while (!HeapEmpty(&hp))
  {
    printf("%d ", HeapTop(&hp));
    HeapPop(&hp);
  }
  HeapDestroy(&hp);
}
int main()
{
  TestHeap2();
  return 0;
}
相关文章
|
11月前
|
存储 搜索推荐 算法
【数据结构】树型结构详解 + 堆的实现(c语言)(附源码)
本文介绍了树和二叉树的基本概念及结构,重点讲解了堆这一重要的数据结构。堆是一种特殊的完全二叉树,常用于实现优先队列和高效的排序算法(如堆排序)。文章详细描述了堆的性质、存储方式及其实现方法,包括插入、删除和取堆顶数据等操作的具体实现。通过这些内容,读者可以全面了解堆的原理和应用。
425 16
|
存储 Java
【数据结构】优先级队列(堆)从实现到应用详解
本文介绍了优先级队列的概念及其底层数据结构——堆。优先级队列根据元素的优先级而非插入顺序进行出队操作。JDK1.8中的`PriorityQueue`使用堆实现,堆分为大根堆和小根堆。大根堆中每个节点的值都不小于其子节点的值,小根堆则相反。文章详细讲解了如何通过数组模拟实现堆,并提供了创建、插入、删除以及获取堆顶元素的具体步骤。此外,还介绍了堆排序及解决Top K问题的应用,并展示了Java中`PriorityQueue`的基本用法和注意事项。
263 5
【数据结构】优先级队列(堆)从实现到应用详解
|
存储 JavaScript 前端开发
为什么基础数据类型存放在栈中,而引用数据类型存放在堆中?
为什么基础数据类型存放在栈中,而引用数据类型存放在堆中?
351 1
【数据结构】大根堆和小根堆
【数据结构】大根堆和小根堆
441 0
|
存储 算法 搜索推荐
数据结构--堆的深度解析
数据结构--堆的深度解析
|
存储 算法 调度
数据结构--二叉树的顺序实现(堆实现)
数据结构--二叉树的顺序实现(堆实现)
|
存储 算法 分布式数据库
【初阶数据结构】理解堆的特性与应用:深入探索完全二叉树的独特魅力
【初阶数据结构】理解堆的特性与应用:深入探索完全二叉树的独特魅力
223 1
|
存储 算法
探索数据结构:分支的世界之二叉树与堆
探索数据结构:分支的世界之二叉树与堆
141 0
|
存储 算法 Java
【用Java学习数据结构系列】用堆实现优先级队列
【用Java学习数据结构系列】用堆实现优先级队列
164 0
|
存储 算法
【数据结构】二叉树——顺序结构——堆及其实现
【数据结构】二叉树——顺序结构——堆及其实现