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# 堆
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「堆 Heap」是一种特殊的树状数据结构,并且是一颗「完全二叉树」。堆主要分为两种:
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- 「大顶堆 Max Heap」,任意结点的值 $\geq$ 其子结点的值,因此根结点的值最大;
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- 「小顶堆 Min Heap」,任意结点的值 $\leq$ 其子结点的值,因此根结点的值最小;
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(图)
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!!! tip ""
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大顶堆和小顶堆的定义、性质、操作本质上是相同的,区别只是大顶堆在求最大值,小顶堆在求最小值。
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## 堆常用操作
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值得说明的是,多数编程语言提供的是「优先队列 Priority Queue」,其是一种抽象数据结构,**定义为具有出队优先级的队列**。
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而恰好,堆的定义与优先队列的操作逻辑完全吻合,大顶堆就是一个元素从大到小出队的优先队列。从使用角度看,我们可以将「优先队列」和「堆」理解为等价的数据结构,下文将统一使用 “堆” 这个名称。
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堆的常用操作见下表(方法命名以 Java 为例)。
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<p align="center"> Table. 堆的常用操作 </p>
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<div class="center-table" markdown>
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| 方法 | 描述 |
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| add() | 元素入堆 |
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| poll() | 堆顶元素出堆 |
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| peek() | 访问堆顶元素(大 / 小顶堆分别为最大 / 小值) |
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| size() | 获取堆的元素数量 |
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| isEmpty() | 判断堆是否为空 |
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</div>
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```java
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```
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## 堆的实现
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!!! tip
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下文使用「大顶堆」来举例,「小顶堆」的用法与实现可以简单地将所有 $>$ ($<$) 替换为 $<$ ($>$) 即可。
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我们一般使用「数组」来存储「堆」,这是因为完全二叉树非常适合用数组来表示(在二叉树章节有详细解释)。
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## 堆常见应用
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- 优先队列。
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- 堆排序。
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- 获取数据 Top K 大(小)元素。
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