大家好，我是速冻鱼🐟，一条水系前端💦，喜欢花里胡哨💐，持续沙雕🌲，是隔壁寒草🌿的好兄弟，刚开始写文章。 如果喜欢我的文章，可以关注➕点赞，为我注入能量，与我一同成长吧～
前言🌧️
算法，对前端人来说陌生又熟悉，很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上，算法对每一个程序员来说，都有着不可撼动的地位。
因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令，也就是《数据结构》里说的，「设计出数据结构，在施加以算法就行了」。
当然，学习也是有侧重点的，作为前端我们不需要像后端开发一样对算法全盘掌握，有些比较偏、不实用的类型和解法，只要稍做了解即可。
堆是什么? 😊
- 堆是一种特殊的完全二叉树。
- 所有的节点都大于等于(最大堆)或小于等于(最小堆)它的子节点。
JS中的堆 🍃
- JS中通常用数组表示堆。
- 左侧子节点的位置是 2* index+1
- 右侧子节点的位置是 2*infex+2
- 父节点位置是 (index-1)/2
堆的应用🦀
- 堆能高效、快速地找出最大值和最小值，时间复杂度: O(1)
- 找出第K个最大(小)元素
第K个最大元素
- 构建一个最小堆，并将元素依次插入堆中。
- 当堆的容量超过K，就删除堆顶。
- 插入结束后，堆顶就是第K个最大元素。
JavaScript实现:最小堆类 🌵
- 在类里声明一个数组，用来装元素。
- 主要方法：插入、删除堆顶、获取堆顶、获取堆大小。
插入
- 将值插入堆的底部，即数组的尾部。
- 然后上移：将这个值和它的夫节点进行交换，直到父节点小于等于这个插入的值。
- 大小为K的堆中插入元素的时间复杂度为O(logK)。
class MinHeap{ constructor(){ this.heap=[]; } swap(i1,i2){ const temp=this.heap[i1]; this.heap[i1]=this.heap[i2]; this.heap[i2]=temp; } getParentIndex(i){ //二进制数往右移一位 return (i-1) >> 1; } shiftUp(index){ if(index == 0){ return; } const parentIndex=this.getParentIndex(index); if(this.heap[parentIndex]>this.heap[index]){ this.swap(parentIndex,index); this.shiftUp(parentIndex); } } insert(value){ this.heap.push(value) this.shiftUp(this.heap.length-1) } } const h = new MinHeap() h.insert(3) h.insert(1) h.insert(4)
删除堆顶
- 用数组尾部元素替换堆顶(直接删除堆顶会破坏堆结构)。
- 然后下移：将新堆顶和它的字节点进行交换，直到字节点大于等于这个新堆顶。
- 大小为K的堆中删除堆顶的时间复杂度为O（logk）。
class MinHeap{ constructor(){ this.heap=[]; } swap(i1,i2){ const temp=this.heap[i1]; this.heap[i1]=this.heap[i2]; this.heap[i2]=temp; } getLeftIndex(i){ return i*2+1; } getRightIndex(i){ return i*2+2; } getParentIndex(i){ //二进制数往右移一位 return (i-1) >> 1; } shiftUp(index){ if(index == 0){ return; } const parentIndex=this.getParentIndex(index); if(this.heap[parentIndex]>this.heap[index]){ this.swap(parentIndex,index); this.shiftUp(parentIndex); } } shiftDown(index){ const leftIndex=this.getLeftIndex(index); const rightIndex=this.getRightIndex(index); if(this.heap[leftIndex]<this.heap[index]){ this.swap(leftIndex,index); this.shiftDown(leftIndex); } if(this.heap[rightIndex]<this.heap[index]){ this.swap(rightIndex,index); this.shiftDown(rightIndex); } } insert(value){ this.heap.push(value) this.shiftUp(this.heap.length-1) } pop(){ this.heap[0]=this.heap.pop(); this.shiftDown(0); } } const h = new MinHeap() h.insert(3) h.insert(1) h.insert(4) h.pop()
获取堆顶和堆的大小
- 获取堆顶：返回数组的头部。
- 获取堆的大小：返回数组的长度
peek(){ return this.heap[0]; } size(){ return this.heap.length; }
结束语🌞
那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」JavaScript中的堆⚡️就结束了，算法这个东西没有捷径，只能多写多练，多总结，文章的目的其实很简单，就是督促自己去完成算法练习并总结和输出，菜不菜不重要，但是热爱🔥，喜欢大家能够喜欢我的短文，也希望通过文章认识更多志同道合的朋友，如果你也喜欢折腾，欢迎加我好友，一起沙雕，一起进步。
