漫画:什么是二叉堆?(修正版)

简介: 什么是二叉堆?二叉堆本质上是一种完全二叉树,它分为两个类型:1.最大堆2.最小堆什么是最大堆呢?最大堆任何一个父节点的值,都大于等于它左右孩子节点的值。

image.png

image.png


—————  第二天  —————

image.png

image.png

image.png


image.png

image.png

image.png


image.png

————————————

image.png


image.png

image.png

image.png


什么是二叉堆?


二叉堆本质上是一种完全二叉树,它分为两个类型:

1.最大堆

2.最小堆


什么是最大堆呢?最大堆任何一个父节点的值,都大于等于它左右孩子节点的值。

image.png


什么是最小堆呢?最小堆任何一个父节点的值,都小于等于它左右孩子节点的值。

image.png


二叉堆的根节点叫做堆顶


最大堆和最小堆的特点,决定了在最大堆的堆顶是整个堆中的最大元素;最小堆的堆顶是整个堆中的最小元素


image.png

image.png



堆的自我调整


对于二叉堆,如下有几种操作:

插入节点

删除节点

构建二叉堆


这几种操作都是基于堆的自我调整。


下面让我们以最小堆为例,看一看二叉堆是如何进行自我调整的。


1.插入节点


二叉堆的节点插入,插入位置是完全二叉树的最后一个位置。比如我们插入一个新节点,值是 0。

image.png




这时候,我们让节点0的它的父节点5做比较,如果0小于5,则让新节点“上浮”,和父节点交换位置。


image.png



继续用节点0和父节点3做比较,如果0小于3,则让新节点继续“上浮”。


image.png



继续比较,最终让新节点0上浮到了堆顶位置。


image.png




2.删除节点


二叉堆的节点删除过程和插入过程正好相反,所删除的是处于堆顶的节点。比如我们删除最小堆的堆顶节点1。

image.png




这时候,为了维持完全二叉树的结构,我们把堆的最后一个节点10补到原本堆顶的位置。

image.png




接下来我们让移动到堆顶的节点10和它的左右孩子进行比较,如果左右孩子中最小的一个(显然是节点2)比节点10小,那么让节点10“下沉”。

image.png



继续让节点10和它的左右孩子做比较,左右孩子中最小的是节点7,由于10大于7,让节点10继续“下沉”。

image.png



这样一来,二叉堆重新得到了调整。


3.构建二叉堆


构建二叉堆,也就是把一个无序的完全二叉树调整为二叉堆,本质上就是让所有非叶子节点依次下沉


我们举一个无序完全二叉树的例子:

image.png



首先,我们从最后一个非叶子节点开始,也就是从节点10开始。如果节点10大于它左右孩子中最小的一个,则节点10下沉。

image.png


接下来轮到节点3,如果节点3大于它左右孩子中最小的一个,则节点3下沉。

image.png


接下来轮到节点1,如果节点1大于它左右孩子中最小的一个,则节点1下沉。事实上节点1小于它的左右孩子,所以不用改变。


接下来轮到节点7,如果节点7大于它左右孩子中最小的一个,则节点7下沉。

image.png



节点7继续比较,继续下沉。

image.png




这样一来,一颗无序的完全二叉树就构建成了一个最小堆。

image.png


image.png


堆的代码实现


在撸代码之前,我们还需要明确一点:


二叉堆虽然是一颗完全二叉树,但它的存储方式并不是链式存储,而是顺序存储。换句话说,二叉堆的所有节点都存储在数组当中。

image.png



数组中,在没有左右指针的情况下,如何定位到一个父节点的左孩子和右孩子呢?


像图中那样,我们可以依靠数组下标来计算。


假设父节点的下标是parent,那么它的左孩子下标就是 2*parent+1;它的右孩子下标就是  2*parent+2


比如上面例子中,节点6包含9和10两个孩子,节点6在数组中的下标是3,节点9在数组中的下标是7,节点10在数组中的下标是8。


7 = 3*2+1

8 = 3*2+2


刚好符合规律。


有了这个前提,下面的代码就更好理解了:


public class HeapOperator {

  1. /**
  2. * 上浮调整
  3. * @param array     待调整的堆
  4. */
  5. public static void upAdjust(int[] array) {
  6.    int childIndex = array.length-1;
  7.    int parentIndex = (childIndex-1)/2;
  8.    // temp保存插入的叶子节点值,用于最后的赋值
  9.    int temp = array[childIndex];
  10.    while (childIndex > 0 && temp < array[parentIndex])
  11.    {
  12.        //无需真正交换,单向赋值即可
  13.        array[childIndex] = array[parentIndex];
  14.        childIndex = parentIndex;
  15.        parentIndex = (parentIndex-1) / 2;
  16.    }
  17.    array[childIndex] = temp;
  18. }

  19. /**
  20. * 下沉调整
  21. * @param array     待调整的堆
  22. * @param parentIndex    要下沉的父节点
  23. * @param parentIndex    堆的有效大小
  24. */
  25. public static void downAdjust(int[] array, int parentIndex, int length) {
  26.    // temp保存父节点值,用于最后的赋值
  27.    int temp = array[parentIndex];
  28.    int childIndex = 2 * parentIndex + 1;
  29.    while (childIndex < length) {
  30.        // 如果有右孩子,且右孩子小于左孩子的值,则定位到右孩子
  31.        if (childIndex + 1 < length && array[childIndex + 1] < array[childIndex]) {
  32.            childIndex++;
  33.        }
  34.        // 如果父节点小于任何一个孩子的值,直接跳出
  35.        if (temp <= array[childIndex])
  36.            break;
  37.        //无需真正交换,单向赋值即可
  38.        array[parentIndex] = array[childIndex];
  39.        parentIndex = childIndex;
  40.        childIndex = 2 * childIndex + 1;
  41.    }
  42.    array[parentIndex] = temp;
  43. }

  44. /**
  45. * 构建堆
  46. * @param array     待调整的堆
  47. */
  48. public static void buildHeap(int[] array) {
  49.    // 从最后一个非叶子节点开始,依次下沉调整
  50.    for (int i = array.length / 2; i >= 0; i--) {
  51.        downAdjust(array, i, array.length - 1);
  52.    }
  53. }

  54. public static void main(String[] args) {
  55.    int[] array = new int[] {1,3,2,6,5,7,8,9,10,0};
  56.    upAdjust(array);
  57.    System.out.println(Arrays.toString(array));
  58.    array = new int[] {7,1,3,10,5,2,8,9,6};
  59.    buildHeap(array);
  60.    System.out.println(Arrays.toString(array));
  61. }

}


代码中有一个优化的点,就是父节点和孩子节点做连续交换时,并不一定要真的交换,只需要先把交换一方的值存入temp变量,做单向覆盖,循环结束后,再把temp的值存入交换后的最终位置。


image.png

image.png

image.png


几点补充:


本漫画纯属娱乐,还请大家尽量珍惜当下的工作,切勿模仿小灰的行为哦。

—————END—————

相关文章
|
6月前
|
C++ 容器
【C++从0到王者】第二十九站:二叉搜索树常见题
【C++从0到王者】第二十九站:二叉搜索树常见题
32 0
|
6月前
|
C++
【C++从0到王者】第二十七站:搜索二叉树
【C++从0到王者】第二十七站:搜索二叉树
33 0
|
6月前
|
存储 C++
【C++从0到王者】第二十八站:二叉搜索树的应用
【C++从0到王者】第二十八站:二叉搜索树的应用
40 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
《八皇后问题》Java数据结构-JavaProject-JavaOJ题集
《八皇后问题》& Java数据结构 & JavaProject & JavaOJ题集
50 0
《八皇后问题》Java数据结构-JavaProject-JavaOJ题集
|
12月前
|
算法 C++ Python
【每日算法Day 68】脑筋急转弯:只要一行代码,但你会证吗?
【每日算法Day 68】脑筋急转弯:只要一行代码,但你会证吗?
|
存储 人工智能 算法
【唯一】的“万字配图“ _ 讲透【链式存储结构】是什么?
【唯一】的“万字配图“ _ 讲透【链式存储结构】是什么?
94 0
【唯一】的“万字配图“ _ 讲透【链式存储结构】是什么?
还不知道层序遍历有多强?带你一口气打穿十道题(动图理解)(上)
众所周知二叉树的遍历一般是前中后序遍历,但其实还有一种层序遍历。它是按照一层一层的顺序去遍历二叉树
150 0
还不知道层序遍历有多强?带你一口气打穿十道题(动图理解)(上)
还不知道层序遍历有多强?带你一口气打穿十道题(动图理解)(下)
还不知道层序遍历有多强?带你一口气打穿十道题(动图理解)
104 0
|
存储
还不知道层序遍历有多强?带你一口气打穿十道题(动图理解)(中)
还不知道层序遍历有多强?带你一口气打穿十道题(动图理解)
106 0
还不知道层序遍历有多强?带你一口气打穿十道题(动图理解)(中)
漫画:什么是红黑树?(整合版)(下)
二叉查找树(BST)具备什么特性呢? 1.左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值。 2.右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值。 3.左、右子树也分别为二叉排序树。
漫画:什么是红黑树?(整合版)(下)