【数据结构】堆(二)

简介: 【数据结构】堆(二)

把每天当作最后一天来过,那么你就能够学会珍惜。你珍惜了时间,时间自然会对你有所回报。

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目录

🎄堆的创建:

堆排序:

向下调整的时间复杂度:

向上调整的时间复杂度:

 

TOP-K问题:


🎄堆的创建:

这次是是对上一章节进行了优化,可以替换掉HeapInit函数

如需了解,请看http://t.csdn.cn/SEvl0这一文章,是堆的简单创建

//堆的创建
void HeapCreat(HP* hph, HPDataType* a, int n)
{
  assert(hph);
  hph->a = (HPDataType*)malloc(sizeof(HPDataType) * n);
  if (hph->a == NULL)
  {
    perror("malloc fail:");
    exit(-1);
  }
  memcpy(hph->a, a, sizeof(HPDataType) * n);
  hph->size = hph->capacity = n;
  //建堆算法
  for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)
  {
    AdjustDown(hph->a, n, i);
  }
}
//堆的销毁
void HeapDestory(HP* hph)
{
  assert(hph);
  free(hph->a);
  hph->a = NULL;
  hph->capacity = 0;
  hph->size = 0;
}
void TestHeap3()
{
  int array[] = { 27, 15, 19, 18, 28, 34, 65, 49, 25, 37 };
  HP hp;
  HeapCreat(&hp, array, sizeof(array) / sizeof(int));
  HeapPrint(&hp);
  HeapDestory(&hp);
}

堆排序

实现堆排序:

向下调整优于向上调整(下面时间复杂度详解)

先利用Ajustdown排序好数组,然后再用交换Ajustdown实现小堆。

void HeapSort(HPDataType* a,int n)
{
  //这里采用向下调整O(n)
  for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)  
  {
    AdjustDown(a, n, i);
  }
  int end = n - 1;
  //N*O(m=n)
  while (end > 0)
  {
    Swap(&a[0], &a[end]);
    AdjustDown(a, end, 0);
    --end;
  }
}
void TestHeap4()
{
  int array[] = { 27, 15, 19, 18, 28, 34, 65, 49, 25, 37 };
  HeapSort(array, sizeof(array) / sizeof(HPDataType));
  for (int i = 0; i < sizeof(array) / sizeof(HPDataType); i++)
  {
    printf("%d ", array[i]);
  }
}

向下调整的时间复杂度:

//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;
    }
  }
}

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假设树高为h:


第一层有2^0个结点;


第二层有2^1个结点;


第三层有2^2个结点;


第h层有2^(h-1)个结点;


进行向下调整的时候要向下调整:


第一层要想下调整2^0*(h-1)次;


第二层要想下调整2^1*(h-2)次;


第h-1层要想下调整2^(h-2)*1次;


第h层要想下调整2^(h-1)*0次;


当h高的次数,最多调整层数为:


F(h)=                      2^(h-2)*1+2^(h-3)*2+..........+2^2*(h-3)+2^1*(h-2)+2^0*(h-1)       ——①


2*F(h)= 2^(h-1)*1+2^ (h-2)*2+2^(h-3)*3+.........+2^2*(h-2)+2^1*(h-1)      ——②


有错位相减②-①可得:


F(h)= 2^(h-1) + 2^(h-2) + 2^(h-3) +......+ 2^2 + 2^1 - h-1


F(h)=2^h-1-h                                                                                                           ——③


当树高为h时,节点总个数N为:


N=2^0+2^1+...+2^(h-2)+2^(h-1)


N=2^h-1                                                                                                                        ——④


有④可得:h=log(N+1)                                                                                            ——⑤


综合③④⑤可得:


F(N)=N-log(N+1)


因此时间复杂度为O(N)


向上调整的时间复杂度:

//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;
    }
  }
}

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F(h)=2^1*1+2^2*2+....+2^(h-1)*(h-1)。

由错位相减可得:

F(N)=2N(1-log(N+1))

时间复杂度为O(N*logN)


TOP-K问题:

TOP-K问题:即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素,一般情况下数据量都比较大。


比如:专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。


对于Top-K问题,能想到的最简单直接的方式就是排序,但是:如果数据量非常大,排序就不太可取了(可能 数据都不能一下子全部加载到内存中)。最佳的方式就是用堆来解决,基本思路如下:


用数据集合中前K个元素来建堆

 前k个最大的元素,则建小堆

 前k个最小的元素,则建大堆

用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较,不满足则替换堆顶元素  将剩余N-K个元素依次与堆顶元素比完之后,堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。

void TestHeap6()
{
  // 造数据
  int n, k;
  printf("请输入n和k:>");
  scanf("%d%d", &n, &k);
  srand(time(0));
  FILE* fin = fopen("Data1.txt", "w");
  if (fin == NULL)
  {
    perror("fopen fail");
    return;
  }
  int randK = k;
  for (size_t i = 0; i < n; ++i)
  {
        //随机数插入
    int val = rand() % 10000;
    fprintf(fin, "%d\n", val);
  }
  fclose(fin);
  /
  // 找topk
  FILE* fout = fopen("Data1.txt", "r");
  if (fout == NULL)
  {
    perror("fopen fail");
    return;
  }
  //int minHeap[5];
  int* minHeap = malloc(sizeof(int) * k);
  if (minHeap == NULL)
  {
    perror("malloc fail");
    return;
  }
  for (int i = 0; i < k; ++i)
  {
    fscanf(fout, "%d", &minHeap[i]);
  }
  // 建小堆
  for (int i = (k - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)
  {
    AdjustDown(minHeap, k, i);
  }
  int val = 0;
  while (fscanf(fout, "%d", &val) != EOF)
  {
    if (val > minHeap[0])
    {
      minHeap[0] = val;
      AdjustDown(minHeap, k, 0);
    }
  }
  for (int i = 0; i < k; ++i)
  {
    printf("%d ", minHeap[i]);
  }
  printf("\n");
  fclose(fout);
}
int main()
{
  TestHeap6();
  return 0;
}
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