hello-algo/chapter_heap/heap.md

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42 KiB
Markdown
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2023-02-08 15:20:18 +08:00
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comments: true
---
2023-08-19 22:07:27 +08:00
# 8.1   堆
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
「堆 Heap」是一种满足特定条件的完全二叉树可分为两种类型
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2023-07-26 08:58:52 +08:00
- 「大顶堆 Max Heap」任意节点的值 $\geq$ 其子节点的值。
- 「小顶堆 Min Heap」任意节点的值 $\leq$ 其子节点的值。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-26 18:17:57 +08:00
![小顶堆与大顶堆](heap.assets/min_heap_and_max_heap.png)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-08-17 05:12:05 +08:00
<p align="center"> 图:小顶堆与大顶堆 </p>
2023-02-26 19:53:26 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
堆作为完全二叉树的一个特例,具有以下特性:
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2023-04-10 03:12:02 +08:00
- 最底层节点靠左填充,其他层的节点都被填满。
- 我们将二叉树的根节点称为「堆顶」,将底层最靠右的节点称为「堆底」。
- 对于大顶堆(小顶堆),堆顶元素(即根节点)的值分别是最大(最小)的。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-08-19 22:07:27 +08:00
## 8.1.1 &nbsp; 堆常用操作
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
需要指出的是,许多编程语言提供的是「优先队列 Priority Queue」这是一种抽象数据结构定义为具有优先级排序的队列。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
实际上,**堆通常用作实现优先队列,大顶堆相当于元素按从大到小顺序出队的优先队列**。从使用角度来看,我们可以将「优先队列」和「堆」看作等价的数据结构。因此,本书对两者不做特别区分,统一使用「堆」来命名。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
堆的常用操作见下表,方法名需要根据编程语言来确定。
2023-08-19 19:21:18 +08:00
<p align="center"> 表:堆的操作效率 </p>
2023-02-08 15:20:18 +08:00
<div class="center-table" markdown>
2023-03-13 22:40:57 +08:00
| 方法名 | 描述 | 时间复杂度 |
| --------- | ------------------------------------------ | ----------- |
| push() | 元素入堆 | $O(\log n)$ |
| pop() | 堆顶元素出堆 | $O(\log n)$ |
| peek() | 访问堆顶元素(大 / 小顶堆分别为最大 / 小值) | $O(1)$ |
| size() | 获取堆的元素数量 | $O(1)$ |
| isEmpty() | 判断堆是否为空 | $O(1)$ |
2023-02-08 15:20:18 +08:00
</div>
2023-04-10 03:12:02 +08:00
在实际应用中,我们可以直接使用编程语言提供的堆类(或优先队列类)。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
!!! tip
2023-04-10 03:12:02 +08:00
类似于排序算法中的“从小到大排列”和“从大到小排列”,我们可以通过修改 Comparator 来实现“小顶堆”与“大顶堆”之间的转换。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
=== "Java"
```java title="heap.java"
/* 初始化堆 */
// 初始化小顶堆
Queue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();
// 初始化大顶堆(使用 lambda 表达式修改 Comparator 即可)
2023-02-23 20:22:16 +08:00
Queue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a);
2023-02-08 15:20:18 +08:00
/* 元素入堆 */
2023-03-13 22:40:57 +08:00
maxHeap.offer(1);
maxHeap.offer(3);
maxHeap.offer(2);
maxHeap.offer(5);
maxHeap.offer(4);
2023-02-08 15:20:18 +08:00
/* 获取堆顶元素 */
int peek = maxHeap.peek(); // 5
/* 堆顶元素出堆 */
// 出堆元素会形成一个从大到小的序列
peek = heap.poll(); // 5
peek = heap.poll(); // 4
peek = heap.poll(); // 3
peek = heap.poll(); // 2
peek = heap.poll(); // 1
/* 获取堆大小 */
int size = maxHeap.size();
/* 判断堆是否为空 */
boolean isEmpty = maxHeap.isEmpty();
/* 输入列表并建堆 */
minHeap = new PriorityQueue<>(Arrays.asList(1, 3, 2, 5, 4));
```
=== "C++"
```cpp title="heap.cpp"
/* 初始化堆 */
// 初始化小顶堆
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> minHeap;
// 初始化大顶堆
priority_queue<int, vector<int>, less<int>> maxHeap;
/* 元素入堆 */
maxHeap.push(1);
maxHeap.push(3);
maxHeap.push(2);
maxHeap.push(5);
maxHeap.push(4);
/* 获取堆顶元素 */
int peek = maxHeap.top(); // 5
/* 堆顶元素出堆 */
// 出堆元素会形成一个从大到小的序列
maxHeap.pop(); // 5
maxHeap.pop(); // 4
maxHeap.pop(); // 3
maxHeap.pop(); // 2
maxHeap.pop(); // 1
/* 获取堆大小 */
int size = maxHeap.size();
/* 判断堆是否为空 */
bool isEmpty = maxHeap.empty();
/* 输入列表并建堆 */
vector<int> input{1, 3, 2, 5, 4};
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> minHeap(input.begin(), input.end());
```
=== "Python"
```python title="heap.py"
2023-02-23 20:22:16 +08:00
# 初始化小顶堆
min_heap, flag = [], 1
# 初始化大顶堆
max_heap, flag = [], -1
# Python 的 heapq 模块默认实现小顶堆
# 考虑将“元素取负”后再入堆,这样就可以将大小关系颠倒,从而实现大顶堆
# 在本示例中flag = 1 时对应小顶堆flag = -1 时对应大顶堆
2023-04-09 05:30:47 +08:00
# 元素入堆
2023-02-23 20:22:16 +08:00
heapq.heappush(max_heap, flag * 1)
heapq.heappush(max_heap, flag * 3)
heapq.heappush(max_heap, flag * 2)
heapq.heappush(max_heap, flag * 5)
heapq.heappush(max_heap, flag * 4)
2023-04-09 05:30:47 +08:00
# 获取堆顶元素
2023-03-12 18:46:03 +08:00
peek: int = flag * max_heap[0] # 5
2023-02-23 20:22:16 +08:00
2023-04-09 05:30:47 +08:00
# 堆顶元素出堆
2023-02-23 20:22:16 +08:00
# 出堆元素会形成一个从大到小的序列
val = flag * heapq.heappop(max_heap) # 5
val = flag * heapq.heappop(max_heap) # 4
val = flag * heapq.heappop(max_heap) # 3
val = flag * heapq.heappop(max_heap) # 2
val = flag * heapq.heappop(max_heap) # 1
2023-04-09 05:30:47 +08:00
# 获取堆大小
2023-03-12 18:46:03 +08:00
size: int = len(max_heap)
2023-02-23 20:22:16 +08:00
2023-04-09 05:30:47 +08:00
# 判断堆是否为空
2023-03-12 18:46:03 +08:00
is_empty: bool = not max_heap
2023-02-23 20:22:16 +08:00
2023-04-09 05:30:47 +08:00
# 输入列表并建堆
2023-08-06 23:19:07 +08:00
min_heap: list[int] = [1, 3, 2, 5, 4]
2023-02-23 20:22:16 +08:00
heapq.heapify(min_heap)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "Go"
```go title="heap.go"
// Go 语言中可以通过实现 heap.Interface 来构建整数大顶堆
// 实现 heap.Interface 需要同时实现 sort.Interface
type intHeap []any
// Push heap.Interface 的方法,实现推入元素到堆
func (h *intHeap) Push(x any) {
// Push 和 Pop 使用 pointer receiver 作为参数
// 因为它们不仅会对切片的内容进行调整,还会修改切片的长度。
*h = append(*h, x.(int))
}
// Pop heap.Interface 的方法,实现弹出堆顶元素
func (h *intHeap) Pop() any {
// 待出堆元素存放在最后
last := (*h)[len(*h)-1]
*h = (*h)[:len(*h)-1]
return last
}
// Len sort.Interface 的方法
func (h *intHeap) Len() int {
return len(*h)
}
// Less sort.Interface 的方法
func (h *intHeap) Less(i, j int) bool {
// 如果实现小顶堆,则需要调整为小于号
return (*h)[i].(int) > (*h)[j].(int)
}
// Swap sort.Interface 的方法
func (h *intHeap) Swap(i, j int) {
(*h)[i], (*h)[j] = (*h)[j], (*h)[i]
}
// Top 获取堆顶元素
func (h *intHeap) Top() any {
return (*h)[0]
}
/* Driver Code */
func TestHeap(t *testing.T) {
/* 初始化堆 */
// 初始化大顶堆
maxHeap := &intHeap{}
heap.Init(maxHeap)
/* 元素入堆 */
// 调用 heap.Interface 的方法,来添加元素
heap.Push(maxHeap, 1)
heap.Push(maxHeap, 3)
heap.Push(maxHeap, 2)
heap.Push(maxHeap, 4)
heap.Push(maxHeap, 5)
/* 获取堆顶元素 */
top := maxHeap.Top()
fmt.Printf("堆顶元素为 %d\n", top)
/* 堆顶元素出堆 */
// 调用 heap.Interface 的方法,来移除元素
2023-03-13 22:40:57 +08:00
heap.Pop(maxHeap) // 5
heap.Pop(maxHeap) // 4
heap.Pop(maxHeap) // 3
heap.Pop(maxHeap) // 2
heap.Pop(maxHeap) // 1
2023-02-08 15:20:18 +08:00
/* 获取堆大小 */
size := len(*maxHeap)
fmt.Printf("堆元素数量为 %d\n", size)
/* 判断堆是否为空 */
isEmpty := len(*maxHeap) == 0
fmt.Printf("堆是否为空 %t\n", isEmpty)
}
```
2023-07-26 15:34:46 +08:00
=== "JS"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```javascript title="heap.js"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
// JavaScript 未提供内置 Heap 类
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
2023-07-26 15:34:46 +08:00
=== "TS"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```typescript title="heap.ts"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
// TypeScript 未提供内置 Heap 类
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "C"
```c title="heap.c"
2023-04-18 20:19:07 +08:00
// C 未提供内置 Heap 类
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "C#"
```csharp title="heap.cs"
2023-02-15 21:48:22 +08:00
/* 初始化堆 */
// 初始化小顶堆
PriorityQueue<int, int> minHeap = new PriorityQueue<int, int>();
// 初始化大顶堆(使用 lambda 表达式修改 Comparator 即可)
PriorityQueue<int, int> maxHeap = new PriorityQueue<int, int>(Comparer<int>.Create((x, y) => y - x));
/* 元素入堆 */
maxHeap.Enqueue(1, 1);
maxHeap.Enqueue(3, 3);
maxHeap.Enqueue(2, 2);
maxHeap.Enqueue(5, 5);
maxHeap.Enqueue(4, 4);
/* 获取堆顶元素 */
int peek = maxHeap.Peek();//5
/* 堆顶元素出堆 */
// 出堆元素会形成一个从大到小的序列
peek = maxHeap.Dequeue(); // 5
peek = maxHeap.Dequeue(); // 4
peek = maxHeap.Dequeue(); // 3
peek = maxHeap.Dequeue(); // 2
peek = maxHeap.Dequeue(); // 1
/* 获取堆大小 */
int size = maxHeap.Count;
/* 判断堆是否为空 */
bool isEmpty = maxHeap.Count == 0;
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-15 21:48:22 +08:00
/* 输入列表并建堆 */
minHeap = new PriorityQueue<int, int>(new List<(int, int)> { (1, 1), (3, 3), (2, 2), (5, 5), (4, 4), });
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "Swift"
```swift title="heap.swift"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
// Swift 未提供内置 Heap 类
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "Zig"
```zig title="heap.zig"
```
2023-06-02 02:38:24 +08:00
=== "Dart"
```dart title="heap.dart"
2023-06-02 15:07:33 +08:00
// Dart 未提供内置 Heap 类
2023-06-02 02:38:24 +08:00
```
2023-07-26 10:57:40 +08:00
=== "Rust"
```rust title="heap.rs"
```
2023-08-19 22:07:27 +08:00
## 8.1.2 &nbsp; 堆的实现
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
下文实现的是大顶堆。若要将其转换为小顶堆,只需将所有大小逻辑判断取逆(例如,将 $\geq$ 替换为 $\leq$ )。感兴趣的读者可以自行实现。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
### 堆的存储与表示
2023-04-10 03:12:02 +08:00
我们在二叉树章节中学习到,完全二叉树非常适合用数组来表示。由于堆正是一种完全二叉树,**我们将采用数组来存储堆**。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
当使用数组表示二叉树时,元素代表节点值,索引代表节点在二叉树中的位置。**节点指针通过索引映射公式来实现**。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
具体而言,给定索引 $i$ ,其左子节点索引为 $2i + 1$ ,右子节点索引为 $2i + 2$ ,父节点索引为 $(i - 1) / 2$(向下取整)。当索引越界时,表示空节点或节点不存在。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-26 18:17:57 +08:00
![堆的表示与存储](heap.assets/representation_of_heap.png)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-08-17 05:12:05 +08:00
<p align="center"> 图:堆的表示与存储 </p>
2023-02-26 19:53:26 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
我们可以将索引映射公式封装成函数,方便后续使用。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
=== "Java"
```java title="my_heap.java"
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取左子节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
int left(int i) {
return 2 * i + 1;
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取右子节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
int right(int i) {
return 2 * i + 2;
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取父节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
int parent(int i) {
return (i - 1) / 2; // 向下整除
}
```
=== "C++"
```cpp title="my_heap.cpp"
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取左子节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
int left(int i) {
return 2 * i + 1;
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取右子节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
int right(int i) {
return 2 * i + 2;
2023-04-14 04:01:38 +08:00
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取父节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
int parent(int i) {
return (i - 1) / 2; // 向下取整
}
```
=== "Python"
```python title="my_heap.py"
2023-02-23 20:22:16 +08:00
def left(self, i: int) -> int:
2023-04-09 05:12:22 +08:00
"""获取左子节点索引"""
2023-02-23 20:22:16 +08:00
return 2 * i + 1
def right(self, i: int) -> int:
2023-04-09 05:12:22 +08:00
"""获取右子节点索引"""
2023-02-23 20:22:16 +08:00
return 2 * i + 2
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-23 20:22:16 +08:00
def parent(self, i: int) -> int:
2023-04-09 05:12:22 +08:00
"""获取父节点索引"""
2023-02-23 20:22:16 +08:00
return (i - 1) // 2 # 向下整除
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "Go"
```go title="my_heap.go"
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取左子节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
func (h *maxHeap) left(i int) int {
return 2*i + 1
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取右子节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
func (h *maxHeap) right(i int) int {
return 2*i + 2
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取父节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
func (h *maxHeap) parent(i int) int {
// 向下整除
return (i - 1) / 2
}
```
2023-07-26 15:34:46 +08:00
=== "JS"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```javascript title="my_heap.js"
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取左子节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
#left(i) {
return 2 * i + 1;
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取右子节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
#right(i) {
return 2 * i + 2;
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取父节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
#parent(i) {
return Math.floor((i - 1) / 2); // 向下整除
}
```
2023-07-26 15:34:46 +08:00
=== "TS"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```typescript title="my_heap.ts"
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取左子节点索引 */
2023-02-08 16:47:52 +08:00
left(i: number): number {
2023-02-08 15:20:18 +08:00
return 2 * i + 1;
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取右子节点索引 */
2023-02-08 16:47:52 +08:00
right(i: number): number {
2023-02-08 15:20:18 +08:00
return 2 * i + 2;
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取父节点索引 */
2023-02-08 16:47:52 +08:00
parent(i: number): number {
2023-02-08 15:20:18 +08:00
return Math.floor((i - 1) / 2); // 向下整除
}
```
=== "C"
```c title="my_heap.c"
2023-04-18 20:19:07 +08:00
/* 获取左子节点索引 */
int left(maxHeap *h, int i) {
return 2 * i + 1;
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-18 20:19:07 +08:00
/* 获取右子节点索引 */
int right(maxHeap *h, int i) {
return 2 * i + 2;
}
2023-02-11 18:21:44 +08:00
2023-04-18 20:19:07 +08:00
/* 获取父节点索引 */
int parent(maxHeap *h, int i) {
return (i - 1) / 2;
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "C#"
```csharp title="my_heap.cs"
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取左子节点索引 */
2023-04-23 14:58:03 +08:00
int left(int i) {
2023-02-15 21:48:22 +08:00
return 2 * i + 1;
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取右子节点索引 */
2023-04-23 14:58:03 +08:00
int right(int i) {
2023-02-15 21:48:22 +08:00
return 2 * i + 2;
}
2023-02-08 22:16:25 +08:00
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取父节点索引 */
2023-04-23 14:58:03 +08:00
int parent(int i) {
2023-02-15 21:48:22 +08:00
return (i - 1) / 2; // 向下整除
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "Swift"
```swift title="my_heap.swift"
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取左子节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
func left(i: Int) -> Int {
2 * i + 1
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取右子节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
func right(i: Int) -> Int {
2 * i + 2
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取父节点索引 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
func parent(i: Int) -> Int {
(i - 1) / 2 // 向下整除
}
```
=== "Zig"
```zig title="my_heap.zig"
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 获取左子节点索引
2023-02-09 22:55:29 +08:00
fn left(i: usize) usize {
return 2 * i + 1;
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 获取右子节点索引
2023-02-09 22:55:29 +08:00
fn right(i: usize) usize {
return 2 * i + 2;
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 获取父节点索引
2023-02-09 22:55:29 +08:00
fn parent(i: usize) usize {
// return (i - 1) / 2; // 向下整除
return @divFloor(i - 1, 2);
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
2023-06-02 02:38:24 +08:00
=== "Dart"
```dart title="my_heap.dart"
/* 获取左子节点索引 */
int _left(int i) {
return 2 * i + 1;
}
/* 获取右子节点索引 */
int _right(int i) {
return 2 * i + 2;
}
/* 获取父节点索引 */
int _parent(int i) {
return (i - 1) ~/ 2; // 向下整除
}
```
2023-07-26 10:57:40 +08:00
=== "Rust"
```rust title="my_heap.rs"
/* 获取左子节点索引 */
fn left(i: usize) -> usize {
2 * i + 1
}
/* 获取右子节点索引 */
fn right(i: usize) -> usize {
2 * i + 2
}
/* 获取父节点索引 */
fn parent(i: usize) -> usize {
(i - 1) / 2 // 向下整除
}
```
2023-02-08 15:20:18 +08:00
### 访问堆顶元素
2023-04-10 03:12:02 +08:00
堆顶元素即为二叉树的根节点,也就是列表的首个元素。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
=== "Java"
```java title="my_heap.java"
/* 访问堆顶元素 */
int peek() {
return maxHeap.get(0);
}
```
=== "C++"
```cpp title="my_heap.cpp"
/* 访问堆顶元素 */
int peek() {
return maxHeap[0];
}
```
=== "Python"
```python title="my_heap.py"
2023-02-23 20:22:16 +08:00
def peek(self) -> int:
2023-04-09 05:12:22 +08:00
"""访问堆顶元素"""
2023-02-23 20:22:16 +08:00
return self.max_heap[0]
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "Go"
```go title="my_heap.go"
/* 访问堆顶元素 */
func (h *maxHeap) peek() any {
return h.data[0]
}
```
2023-07-26 15:34:46 +08:00
=== "JS"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```javascript title="my_heap.js"
/* 访问堆顶元素 */
peek() {
return this.#maxHeap[0];
}
```
2023-07-26 15:34:46 +08:00
=== "TS"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```typescript title="my_heap.ts"
/* 访问堆顶元素 */
2023-02-08 16:47:52 +08:00
peek(): number {
2023-02-08 15:20:18 +08:00
return this.maxHeap[0];
}
```
=== "C"
```c title="my_heap.c"
2023-04-18 20:19:07 +08:00
/* 访问堆顶元素 */
int peek(maxHeap *h) {
return h->data[0];
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "C#"
```csharp title="my_heap.cs"
2023-02-15 21:48:22 +08:00
/* 访问堆顶元素 */
2023-04-23 14:58:03 +08:00
int peek() {
2023-02-15 21:48:22 +08:00
return maxHeap[0];
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "Swift"
```swift title="my_heap.swift"
/* 访问堆顶元素 */
func peek() -> Int {
maxHeap[0]
}
```
=== "Zig"
```zig title="my_heap.zig"
2023-02-09 22:55:29 +08:00
// 访问堆顶元素
fn peek(self: *Self) T {
2023-03-15 03:12:57 +08:00
return self.max_heap.?.items[0];
2023-02-09 22:55:29 +08:00
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
2023-06-02 02:38:24 +08:00
=== "Dart"
```dart title="my_heap.dart"
/* 访问堆顶元素 */
int peek() {
return _maxHeap[0];
}
```
2023-07-26 10:57:40 +08:00
=== "Rust"
```rust title="my_heap.rs"
/* 访问堆顶元素 */
fn peek(&self) -> Option<i32> {
self.max_heap.first().copied()
}
```
2023-02-08 15:20:18 +08:00
### 元素入堆
2023-04-10 03:12:02 +08:00
给定元素 `val` ,我们首先将其添加到堆底。添加之后,由于 val 可能大于堆中其他元素,堆的成立条件可能已被破坏。因此,**需要修复从插入节点到根节点的路径上的各个节点**,这个操作被称为「堆化 Heapify」。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
考虑从入堆节点开始,**从底至顶执行堆化**。具体来说,我们比较插入节点与其父节点的值,如果插入节点更大,则将它们交换。然后继续执行此操作,从底至顶修复堆中的各个节点,直至越过根节点或遇到无需交换的节点时结束。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<1>"
2023-02-26 19:22:52 +08:00
![元素入堆步骤](heap.assets/heap_push_step1.png)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<2>"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
![heap_push_step2](heap.assets/heap_push_step2.png)
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<3>"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
![heap_push_step3](heap.assets/heap_push_step3.png)
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<4>"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
![heap_push_step4](heap.assets/heap_push_step4.png)
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<5>"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
![heap_push_step5](heap.assets/heap_push_step5.png)
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<6>"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
![heap_push_step6](heap.assets/heap_push_step6.png)
2023-05-26 04:47:54 +08:00
=== "<7>"
![heap_push_step7](heap.assets/heap_push_step7.png)
=== "<8>"
![heap_push_step8](heap.assets/heap_push_step8.png)
=== "<9>"
![heap_push_step9](heap.assets/heap_push_step9.png)
2023-08-17 05:12:05 +08:00
<p align="center"> 图:元素入堆步骤 </p>
2023-04-10 03:12:02 +08:00
设节点总数为 $n$ ,则树的高度为 $O(\log n)$ 。由此可知,堆化操作的循环轮数最多为 $O(\log n)$ **元素入堆操作的时间复杂度为 $O(\log n)$** 。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
=== "Java"
```java title="my_heap.java"
/* 元素入堆 */
void push(int val) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 添加节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
maxHeap.add(val);
// 从底至顶堆化
siftUp(size() - 1);
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从底至顶堆化 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
void siftUp(int i) {
while (true) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 获取节点 i 的父节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
int p = parent(i);
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 当“越过根节点”或“节点无需修复”时,结束堆化
2023-02-08 15:20:18 +08:00
if (p < 0 || maxHeap.get(i) <= maxHeap.get(p))
break;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
swap(i, p);
// 循环向上堆化
i = p;
}
}
```
=== "C++"
```cpp title="my_heap.cpp"
/* 元素入堆 */
void push(int val) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 添加节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
maxHeap.push_back(val);
// 从底至顶堆化
siftUp(size() - 1);
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从底至顶堆化 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
void siftUp(int i) {
while (true) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 获取节点 i 的父节点
2023-04-14 04:01:38 +08:00
int p = parent(i);
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 当“越过根节点”或“节点无需修复”时,结束堆化
2023-02-08 15:20:18 +08:00
if (p < 0 || maxHeap[i] <= maxHeap[p])
break;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
swap(maxHeap[i], maxHeap[p]);
// 循环向上堆化
i = p;
}
}
```
=== "Python"
```python title="my_heap.py"
2023-02-23 20:22:16 +08:00
def push(self, val: int):
2023-04-09 05:12:22 +08:00
"""元素入堆"""
2023-04-09 04:34:58 +08:00
# 添加节点
2023-02-23 20:22:16 +08:00
self.max_heap.append(val)
# 从底至顶堆化
self.sift_up(self.size() - 1)
def sift_up(self, i: int):
2023-04-09 05:12:22 +08:00
"""从节点 i 开始,从底至顶堆化"""
2023-02-23 20:22:16 +08:00
while True:
2023-04-09 04:34:58 +08:00
# 获取节点 i 的父节点
2023-02-23 20:22:16 +08:00
p = self.parent(i)
2023-04-09 04:34:58 +08:00
# 当“越过根节点”或“节点无需修复”时,结束堆化
2023-02-23 20:22:16 +08:00
if p < 0 or self.max_heap[i] <= self.max_heap[p]:
break
2023-04-09 04:34:58 +08:00
# 交换两节点
2023-02-23 20:22:16 +08:00
self.swap(i, p)
# 循环向上堆化
i = p
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "Go"
```go title="my_heap.go"
/* 元素入堆 */
func (h *maxHeap) push(val any) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 添加节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
h.data = append(h.data, val)
// 从底至顶堆化
h.siftUp(len(h.data) - 1)
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从底至顶堆化 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
func (h *maxHeap) siftUp(i int) {
for true {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 获取节点 i 的父节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
p := h.parent(i)
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 当“越过根节点”或“节点无需修复”时,结束堆化
2023-02-08 15:20:18 +08:00
if p < 0 || h.data[i].(int) <= h.data[p].(int) {
break
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
h.swap(i, p)
// 循环向上堆化
i = p
}
}
```
2023-07-26 15:34:46 +08:00
=== "JS"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```javascript title="my_heap.js"
/* 元素入堆 */
push(val) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 添加节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
this.#maxHeap.push(val);
// 从底至顶堆化
this.#siftUp(this.size() - 1);
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从底至顶堆化 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
#siftUp(i) {
while (true) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 获取节点 i 的父节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
const p = this.#parent(i);
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 当“越过根节点”或“节点无需修复”时,结束堆化
2023-02-08 15:20:18 +08:00
if (p < 0 || this.#maxHeap[i] <= this.#maxHeap[p]) break;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
this.#swap(i, p);
// 循环向上堆化
i = p;
}
}
```
2023-07-26 15:34:46 +08:00
=== "TS"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```typescript title="my_heap.ts"
/* 元素入堆 */
2023-02-08 16:47:52 +08:00
push(val: number): void {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 添加节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
this.maxHeap.push(val);
// 从底至顶堆化
this.siftUp(this.size() - 1);
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从底至顶堆化 */
2023-02-08 16:47:52 +08:00
siftUp(i: number): void {
2023-02-08 15:20:18 +08:00
while (true) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 获取节点 i 的父节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
const p = this.parent(i);
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 当“越过根节点”或“节点无需修复”时,结束堆化
2023-02-08 15:20:18 +08:00
if (p < 0 || this.maxHeap[i] <= this.maxHeap[p]) break;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
this.swap(i, p);
// 循环向上堆化
i = p;
}
}
```
=== "C"
```c title="my_heap.c"
2023-04-18 20:19:07 +08:00
/* 元素入堆 */
void push(maxHeap *h, int val) {
// 默认情况下,不应该添加这么多节点
if (h->size == MAX_SIZE) {
printf("heap is full!");
return;
}
// 添加节点
h->data[h->size] = val;
h->size++;
// 从底至顶堆化
siftUp(h, h->size - 1);
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-18 20:19:07 +08:00
/* 从节点 i 开始,从底至顶堆化 */
void siftUp(maxHeap *h, int i) {
while (true) {
// 获取节点 i 的父节点
int p = parent(h, i);
// 当“越过根节点”或“节点无需修复”时,结束堆化
if (p < 0 || h->data[i] <= h->data[p]) {
break;
}
// 交换两节点
swap(h, i, p);
// 循环向上堆化
i = p;
}
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "C#"
```csharp title="my_heap.cs"
2023-02-15 21:48:22 +08:00
/* 元素入堆 */
2023-04-23 14:58:03 +08:00
void push(int val) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 添加节点
2023-02-15 21:48:22 +08:00
maxHeap.Add(val);
// 从底至顶堆化
siftUp(size() - 1);
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从底至顶堆化 */
2023-04-23 14:58:03 +08:00
void siftUp(int i) {
while (true) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 获取节点 i 的父节点
2023-02-15 21:48:22 +08:00
int p = parent(i);
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 若“越过根节点”或“节点无需修复”,则结束堆化
2023-02-15 21:48:22 +08:00
if (p < 0 || maxHeap[i] <= maxHeap[p])
break;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-15 21:48:22 +08:00
swap(i, p);
// 循环向上堆化
i = p;
}
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "Swift"
```swift title="my_heap.swift"
/* 元素入堆 */
func push(val: Int) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 添加节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
maxHeap.append(val)
// 从底至顶堆化
siftUp(i: size() - 1)
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从底至顶堆化 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
func siftUp(i: Int) {
var i = i
while true {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 获取节点 i 的父节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
let p = parent(i: i)
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 当“越过根节点”或“节点无需修复”时,结束堆化
2023-02-08 15:20:18 +08:00
if p < 0 || maxHeap[i] <= maxHeap[p] {
break
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
swap(i: i, j: p)
// 循环向上堆化
i = p
}
}
```
=== "Zig"
```zig title="my_heap.zig"
2023-02-09 22:55:29 +08:00
// 元素入堆
fn push(self: *Self, val: T) !void {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 添加节点
2023-03-15 03:12:57 +08:00
try self.max_heap.?.append(val);
2023-02-09 22:55:29 +08:00
// 从底至顶堆化
try self.siftUp(self.size() - 1);
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 从节点 i 开始,从底至顶堆化
2023-02-09 22:55:29 +08:00
fn siftUp(self: *Self, i_: usize) !void {
var i = i_;
while (true) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 获取节点 i 的父节点
2023-02-09 22:55:29 +08:00
var p = parent(i);
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 当“越过根节点”或“节点无需修复”时,结束堆化
2023-03-15 03:12:57 +08:00
if (p < 0 or self.max_heap.?.items[i] <= self.max_heap.?.items[p]) break;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-09 22:55:29 +08:00
try self.swap(i, p);
// 循环向上堆化
i = p;
}
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
2023-06-02 02:38:24 +08:00
=== "Dart"
```dart title="my_heap.dart"
/* 元素入堆 */
void push(int val) {
// 添加节点
_maxHeap.add(val);
// 从底至顶堆化
2023-08-17 05:12:05 +08:00
siftUp(size() - 1);
2023-06-02 02:38:24 +08:00
}
2023-08-17 05:12:05 +08:00
/* 从节点 i 开始,从底至顶堆化 */
void siftUp(int i) {
while (true) {
// 获取节点 i 的父节点
int p = _parent(i);
// 当“越过根节点”或“节点无需修复”时,结束堆化
if (p < 0 || _maxHeap[i] <= _maxHeap[p]) {
break;
}
// 交换两节点
_swap(i, p);
// 循环向上堆化
i = p;
}
}
2023-06-02 02:38:24 +08:00
```
2023-07-26 10:57:40 +08:00
=== "Rust"
```rust title="my_heap.rs"
/* 元素入堆 */
fn push(&mut self, val: i32) {
// 添加节点
self.max_heap.push(val);
// 从底至顶堆化
self.sift_up(self.size() - 1);
}
/* 从节点 i 开始,从底至顶堆化 */
fn sift_up(&mut self, mut i: usize) {
loop {
// 节点 i 已经是堆顶节点了,结束堆化
if i == 0 {
break;
}
// 获取节点 i 的父节点
let p = Self::parent(i);
// 当“节点无需修复”时,结束堆化
if self.max_heap[i] <= self.max_heap[p] {
break;
}
// 交换两节点
self.swap(i, p);
// 循环向上堆化
i = p;
}
}
```
2023-02-08 15:20:18 +08:00
### 堆顶元素出堆
2023-04-10 03:12:02 +08:00
堆顶元素是二叉树的根节点,即列表首元素。如果我们直接从列表中删除首元素,那么二叉树中所有节点的索引都会发生变化,这将使得后续使用堆化修复变得困难。为了尽量减少元素索引的变动,我们采取以下操作步骤:
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-07-26 08:58:52 +08:00
1. 交换堆顶元素与堆底元素(即交换根节点与最右叶节点)。
2. 交换完成后,将堆底从列表中删除(注意,由于已经交换,实际上删除的是原来的堆顶元素)。
3. 从根节点开始,**从顶至底执行堆化**。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
顾名思义,**从顶至底堆化的操作方向与从底至顶堆化相反**,我们将根节点的值与其两个子节点的值进行比较,将最大的子节点与根节点交换;然后循环执行此操作,直到越过叶节点或遇到无需交换的节点时结束。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<1>"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
![堆顶元素出堆步骤](heap.assets/heap_pop_step1.png)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<2>"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
![heap_pop_step2](heap.assets/heap_pop_step2.png)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<3>"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
![heap_pop_step3](heap.assets/heap_pop_step3.png)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<4>"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
![heap_pop_step4](heap.assets/heap_pop_step4.png)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<5>"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
![heap_pop_step5](heap.assets/heap_pop_step5.png)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<6>"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
![heap_pop_step6](heap.assets/heap_pop_step6.png)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<7>"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
![heap_pop_step7](heap.assets/heap_pop_step7.png)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<8>"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
![heap_pop_step8](heap.assets/heap_pop_step8.png)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<9>"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
![heap_pop_step9](heap.assets/heap_pop_step9.png)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-22 00:57:04 +08:00
=== "<10>"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
![heap_pop_step10](heap.assets/heap_pop_step10.png)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-08-17 05:12:05 +08:00
<p align="center"> 图:堆顶元素出堆步骤 </p>
2023-04-10 03:12:02 +08:00
与元素入堆操作相似,堆顶元素出堆操作的时间复杂度也为 $O(\log n)$ 。
2023-02-08 15:20:18 +08:00
=== "Java"
```java title="my_heap.java"
/* 元素出堆 */
2023-03-13 22:40:57 +08:00
int pop() {
2023-02-08 15:20:18 +08:00
// 判空处理
if (isEmpty())
2023-04-23 14:58:03 +08:00
throw new IndexOutOfBoundsException();
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
swap(0, size() - 1);
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 删除节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
int val = maxHeap.remove(size() - 1);
// 从顶至底堆化
siftDown(0);
// 返回堆顶元素
return val;
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
void siftDown(int i) {
while (true) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
2023-02-08 15:20:18 +08:00
int l = left(i), r = right(i), ma = i;
if (l < size() && maxHeap.get(l) > maxHeap.get(ma))
ma = l;
if (r < size() && maxHeap.get(r) > maxHeap.get(ma))
ma = r;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
2023-04-14 04:01:38 +08:00
if (ma == i)
break;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
swap(i, ma);
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
```
=== "C++"
```cpp title="my_heap.cpp"
/* 元素出堆 */
2023-03-13 22:40:57 +08:00
void pop() {
2023-02-08 15:20:18 +08:00
// 判空处理
if (empty()) {
2023-02-11 18:21:44 +08:00
throw out_of_range("堆为空");
2023-02-08 15:20:18 +08:00
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
swap(maxHeap[0], maxHeap[size() - 1]);
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 删除节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
maxHeap.pop_back();
// 从顶至底堆化
siftDown(0);
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
void siftDown(int i) {
while (true) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
2023-02-08 15:20:18 +08:00
int l = left(i), r = right(i), ma = i;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
2023-04-14 04:01:38 +08:00
if (l < size() && maxHeap[l] > maxHeap[ma])
2023-02-08 15:20:18 +08:00
ma = l;
if (r < size() && maxHeap[r] > maxHeap[ma])
ma = r;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
2023-04-14 04:01:38 +08:00
if (ma == i)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
break;
swap(maxHeap[i], maxHeap[ma]);
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
```
=== "Python"
```python title="my_heap.py"
2023-03-13 22:40:57 +08:00
def pop(self) -> int:
2023-04-09 05:12:22 +08:00
"""元素出堆"""
2023-02-23 20:22:16 +08:00
# 判空处理
2023-04-23 14:58:03 +08:00
if self.is_empty():
raise IndexError("堆为空")
2023-04-09 04:34:58 +08:00
# 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
2023-02-23 20:22:16 +08:00
self.swap(0, self.size() - 1)
2023-04-09 04:34:58 +08:00
# 删除节点
2023-02-23 20:22:16 +08:00
val = self.max_heap.pop()
# 从顶至底堆化
self.sift_down(0)
# 返回堆顶元素
return val
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-02-23 20:22:16 +08:00
def sift_down(self, i: int):
2023-04-09 05:12:22 +08:00
"""从节点 i 开始,从顶至底堆化"""
2023-02-23 20:22:16 +08:00
while True:
2023-04-09 04:34:58 +08:00
# 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
2023-02-23 20:22:16 +08:00
l, r, ma = self.left(i), self.right(i), i
if l < self.size() and self.max_heap[l] > self.max_heap[ma]:
ma = l
if r < self.size() and self.max_heap[r] > self.max_heap[ma]:
ma = r
2023-04-09 04:34:58 +08:00
# 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
2023-02-23 20:22:16 +08:00
if ma == i:
break
2023-04-09 04:34:58 +08:00
# 交换两节点
2023-02-23 20:22:16 +08:00
self.swap(i, ma)
# 循环向下堆化
i = ma
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "Go"
```go title="my_heap.go"
/* 元素出堆 */
2023-03-13 22:40:57 +08:00
func (h *maxHeap) pop() any {
2023-02-08 15:20:18 +08:00
// 判空处理
if h.isEmpty() {
fmt.Println("error")
return nil
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
h.swap(0, h.size()-1)
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 删除节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
val := h.data[len(h.data)-1]
h.data = h.data[:len(h.data)-1]
// 从顶至底堆化
h.siftDown(0)
// 返回堆顶元素
return val
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
func (h *maxHeap) siftDown(i int) {
for true {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 max
2023-02-08 15:20:18 +08:00
l, r, max := h.left(i), h.right(i), i
if l < h.size() && h.data[l].(int) > h.data[max].(int) {
max = l
}
if r < h.size() && h.data[r].(int) > h.data[max].(int) {
max = r
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
2023-02-08 15:20:18 +08:00
if max == i {
break
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
h.swap(i, max)
// 循环向下堆化
i = max
}
}
```
2023-07-26 15:34:46 +08:00
=== "JS"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```javascript title="my_heap.js"
/* 元素出堆 */
2023-03-13 22:40:57 +08:00
pop() {
2023-02-08 15:20:18 +08:00
// 判空处理
2023-04-17 21:57:42 +08:00
if (this.isEmpty()) throw new Error('堆为空');
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
this.#swap(0, this.size() - 1);
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 删除节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
const val = this.#maxHeap.pop();
// 从顶至底堆化
this.#siftDown(0);
// 返回堆顶元素
return val;
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
#siftDown(i) {
while (true) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
2023-02-08 15:20:18 +08:00
const l = this.#left(i),
r = this.#right(i);
let ma = i;
if (l < this.size() && this.#maxHeap[l] > this.#maxHeap[ma]) ma = l;
if (r < this.size() && this.#maxHeap[r] > this.#maxHeap[ma]) ma = r;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
2023-08-04 05:24:49 +08:00
if (ma === i) break;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
this.#swap(i, ma);
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
```
2023-07-26 15:34:46 +08:00
=== "TS"
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```typescript title="my_heap.ts"
/* 元素出堆 */
2023-03-13 22:40:57 +08:00
pop(): number {
2023-02-08 15:20:18 +08:00
// 判空处理
2023-03-03 02:46:12 +08:00
if (this.isEmpty()) throw new RangeError('Heap is empty.');
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
this.swap(0, this.size() - 1);
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 删除节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
const val = this.maxHeap.pop();
// 从顶至底堆化
this.siftDown(0);
// 返回堆顶元素
return val;
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
2023-02-08 16:47:52 +08:00
siftDown(i: number): void {
2023-02-08 15:20:18 +08:00
while (true) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
2023-03-03 02:46:12 +08:00
const l = this.left(i),
r = this.right(i);
2023-02-08 15:20:18 +08:00
let ma = i;
if (l < this.size() && this.maxHeap[l] > this.maxHeap[ma]) ma = l;
if (r < this.size() && this.maxHeap[r] > this.maxHeap[ma]) ma = r;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
2023-08-04 05:24:49 +08:00
if (ma === i) break;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
this.swap(i, ma);
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
```
=== "C"
```c title="my_heap.c"
2023-04-18 20:19:07 +08:00
/* 元素出堆 */
int pop(maxHeap *h) {
// 判空处理
if (isEmpty(h)) {
printf("heap is empty!");
return INT_MAX;
}
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
swap(h, 0, size(h) - 1);
// 删除节点
int val = h->data[h->size - 1];
h->size--;
// 从顶至底堆化
siftDown(h, 0);
// 返回堆顶元素
return val;
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-18 20:19:07 +08:00
/* 从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
void siftDown(maxHeap *h, int i) {
while (true) {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 max
int l = left(h, i);
int r = right(h, i);
int max = i;
if (l < size(h) && h->data[l] > h->data[max]) {
max = l;
}
if (r < size(h) && h->data[r] > h->data[max]) {
max = r;
}
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
if (max == i) {
break;
}
// 交换两节点
swap(h, i, max);
// 循环向下堆化
i = max;
}
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "C#"
```csharp title="my_heap.cs"
2023-02-15 21:48:22 +08:00
/* 元素出堆 */
2023-04-23 14:58:03 +08:00
int pop() {
2023-02-15 21:48:22 +08:00
// 判空处理
if (isEmpty())
throw new IndexOutOfRangeException();
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
2023-02-15 21:48:22 +08:00
swap(0, size() - 1);
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 删除节点
2023-02-15 21:48:22 +08:00
int val = maxHeap.Last();
maxHeap.RemoveAt(size() - 1);
// 从顶至底堆化
siftDown(0);
// 返回堆顶元素
return val;
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
2023-04-23 14:58:03 +08:00
void siftDown(int i) {
while (true) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
2023-02-15 21:48:22 +08:00
int l = left(i), r = right(i), ma = i;
if (l < size() && maxHeap[l] > maxHeap[ma])
ma = l;
if (r < size() && maxHeap[r] > maxHeap[ma])
ma = r;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 若“节点 i 最大”或“越过叶节点”,则结束堆化
2023-02-15 21:48:22 +08:00
if (ma == i) break;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-15 21:48:22 +08:00
swap(i, ma);
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
=== "Swift"
```swift title="my_heap.swift"
/* 元素出堆 */
2023-03-13 22:40:57 +08:00
func pop() -> Int {
2023-02-08 15:20:18 +08:00
// 判空处理
if isEmpty() {
fatalError("堆为空")
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
2023-02-08 15:20:18 +08:00
swap(i: 0, j: size() - 1)
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 删除节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
let val = maxHeap.remove(at: size() - 1)
// 从顶至底堆化
siftDown(i: 0)
// 返回堆顶元素
return val
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
2023-02-08 15:20:18 +08:00
func siftDown(i: Int) {
var i = i
while true {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
2023-02-08 15:20:18 +08:00
let l = left(i: i)
let r = right(i: i)
var ma = i
if l < size(), maxHeap[l] > maxHeap[ma] {
ma = l
}
if r < size(), maxHeap[r] > maxHeap[ma] {
ma = r
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
2023-02-08 15:20:18 +08:00
if ma == i {
break
}
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-08 15:20:18 +08:00
swap(i: i, j: ma)
// 循环向下堆化
i = ma
}
}
```
=== "Zig"
```zig title="my_heap.zig"
2023-02-09 22:55:29 +08:00
// 元素出堆
2023-03-13 22:40:57 +08:00
fn pop(self: *Self) !T {
2023-02-09 22:55:29 +08:00
// 判断处理
if (self.isEmpty()) unreachable;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
2023-02-09 22:55:29 +08:00
try self.swap(0, self.size() - 1);
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 删除节点
2023-03-15 03:12:57 +08:00
var val = self.max_heap.?.pop();
2023-02-09 22:55:29 +08:00
// 从顶至底堆化
try self.siftDown(0);
// 返回堆顶元素
return val;
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 从节点 i 开始,从顶至底堆化
2023-02-09 22:55:29 +08:00
fn siftDown(self: *Self, i_: usize) !void {
var i = i_;
while (true) {
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
2023-02-09 22:55:29 +08:00
var l = left(i);
var r = right(i);
var ma = i;
2023-03-15 03:12:57 +08:00
if (l < self.size() and self.max_heap.?.items[l] > self.max_heap.?.items[ma]) ma = l;
if (r < self.size() and self.max_heap.?.items[r] > self.max_heap.?.items[ma]) ma = r;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
2023-02-09 22:55:29 +08:00
if (ma == i) break;
2023-04-09 04:34:58 +08:00
// 交换两节点
2023-02-09 22:55:29 +08:00
try self.swap(i, ma);
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
2023-02-08 15:20:18 +08:00
```
2023-06-02 02:38:24 +08:00
=== "Dart"
```dart title="my_heap.dart"
/* 元素出堆 */
int pop() {
// 判空处理
if (isEmpty()) throw Exception('堆为空');
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
_swap(0, size() - 1);
// 删除节点
int val = _maxHeap.removeLast();
// 从顶至底堆化
2023-08-17 05:12:05 +08:00
siftDown(0);
2023-06-02 02:38:24 +08:00
// 返回堆顶元素
return val;
}
2023-08-17 05:12:05 +08:00
/* 从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
void siftDown(int i) {
while (true) {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
int l = _left(i);
int r = _right(i);
int ma = i;
if (l < size() && _maxHeap[l] > _maxHeap[ma]) ma = l;
if (r < size() && _maxHeap[r] > _maxHeap[ma]) ma = r;
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
if (ma == i) break;
// 交换两节点
_swap(i, ma);
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
2023-06-02 02:38:24 +08:00
```
2023-07-26 10:57:40 +08:00
=== "Rust"
```rust title="my_heap.rs"
/* 元素出堆 */
fn pop(&mut self) -> i32 {
// 判空处理
if self.is_empty() {
panic!("index out of bounds");
}
// 交换根节点与最右叶节点(即交换首元素与尾元素)
self.swap(0, self.size() - 1);
// 删除节点
let val = self.max_heap.remove(self.size() - 1);
// 从顶至底堆化
self.sift_down(0);
// 返回堆顶元素
val
}
/* 从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
fn sift_down(&mut self, mut i: usize) {
loop {
// 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
let (l, r, mut ma) = (Self::left(i), Self::right(i), i);
if l < self.size() && self.max_heap[l] > self.max_heap[ma] {
ma = l;
}
if r < self.size() && self.max_heap[r] > self.max_heap[ma] {
ma = r;
}
// 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无需继续堆化,跳出
if ma == i {
break;
}
// 交换两节点
self.swap(i, ma);
// 循环向下堆化
i = ma;
}
}
```
2023-08-19 22:07:27 +08:00
## 8.1.3 &nbsp; 堆常见应用
2023-02-08 15:20:18 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
- **优先队列**:堆通常作为实现优先队列的首选数据结构,其入队和出队操作的时间复杂度均为 $O(\log n)$ ,而建队操作为 $O(n)$ ,这些操作都非常高效。
2023-05-26 04:47:54 +08:00
- **堆排序**:给定一组数据,我们可以用它们建立一个堆,然后不断地执行元素出堆操作,从而得到有序数据。然而,我们通常会使用一种更优雅的方式实现堆排序,详见后续的堆排序章节。
2023-04-10 03:12:02 +08:00
- **获取最大的 $k$ 个元素**:这是一个经典的算法问题,同时也是一种典型应用,例如选择热度前 10 的新闻作为微博热搜,选取销量前 10 的商品等。