17 KiB
comments |
---|
true |
8.2 建堆操作
在某些情况下,我们希望使用一个列表的所有元素来构建一个堆,这个过程被称为“建堆操作”。
8.2.1 借助入堆操作实现
我们首先创建一个空堆,然后遍历列表,依次对每个元素执行“入堆操作”,即先将元素添加至堆的尾部,再对该元素执行“从底至顶”堆化。
每当一个元素入堆,堆的长度就加一。由于节点是从顶到底依次被添加进二叉树的,因此堆是“自上而下”构建的。
设元素数量为 n
,每个元素的入堆操作使用 O(\log{n})
时间,因此该建堆方法的时间复杂度为 O(n \log n)
。
8.2.2 通过遍历堆化实现
实际上,我们可以实现一种更为高效的建堆方法,共分为两步。
- 将列表所有元素原封不动地添加到堆中,此时堆的性质尚未得到满足。
- 倒序遍历堆(层序遍历的倒序),依次对每个非叶节点执行“从顶至底堆化”。
每当堆化一个节点后,以该节点为根节点的子树就形成一个合法的子堆。而由于是倒序遍历,因此堆是“自下而上”构建的。
之所以选择倒序遍历,是因为这样能够保证当前节点之下的子树已经是合法的子堆,这样堆化当前节点才是有效的。
值得说明的是,由于叶节点没有子节点,因此它们天然就是合法的子堆,无须堆化。如以下代码所示,最后一个非叶节点是最后一个节点的父节点,我们从它开始倒序遍历并执行堆化:
=== "Python"
```python title="my_heap.py"
def __init__(self, nums: list[int]):
"""构造方法,根据输入列表建堆"""
# 将列表元素原封不动添加进堆
self.max_heap = nums
# 堆化除叶节点以外的其他所有节点
for i in range(self.parent(self.size() - 1), -1, -1):
self.sift_down(i)
```
=== "C++"
```cpp title="my_heap.cpp"
/* 构造方法,根据输入列表建堆 */
MaxHeap(vector<int> nums) {
// 将列表元素原封不动添加进堆
maxHeap = nums;
// 堆化除叶节点以外的其他所有节点
for (int i = parent(size() - 1); i >= 0; i--) {
siftDown(i);
}
}
```
=== "Java"
```java title="my_heap.java"
/* 构造方法,根据输入列表建堆 */
MaxHeap(List<Integer> nums) {
// 将列表元素原封不动添加进堆
maxHeap = new ArrayList<>(nums);
// 堆化除叶节点以外的其他所有节点
for (int i = parent(size() - 1); i >= 0; i--) {
siftDown(i);
}
}
```
=== "C#"
```csharp title="my_heap.cs"
/* 构造函数,根据输入列表建堆 */
MaxHeap(IEnumerable<int> nums) {
// 将列表元素原封不动添加进堆
maxHeap = new List<int>(nums);
// 堆化除叶节点以外的其他所有节点
var size = Parent(this.Size() - 1);
for (int i = size; i >= 0; i--) {
SiftDown(i);
}
}
```
=== "Go"
```go title="my_heap.go"
/* 构造函数,根据切片建堆 */
func newMaxHeap(nums []any) *maxHeap {
// 将列表元素原封不动添加进堆
h := &maxHeap{data: nums}
for i := h.parent(len(h.data) - 1); i >= 0; i-- {
// 堆化除叶节点以外的其他所有节点
h.siftDown(i)
}
return h
}
```
=== "Swift"
```swift title="my_heap.swift"
/* 构造方法,根据输入列表建堆 */
init(nums: [Int]) {
// 将列表元素原封不动添加进堆
maxHeap = nums
// 堆化除叶节点以外的其他所有节点
for i in (0 ... parent(i: size() - 1)).reversed() {
siftDown(i: i)
}
}
```
=== "JS"
```javascript title="my_heap.js"
/* 构造方法,建立空堆或根据输入列表建堆 */
constructor(nums) {
// 将列表元素原封不动添加进堆
this.#maxHeap = nums === undefined ? [] : [...nums];
// 堆化除叶节点以外的其他所有节点
for (let i = this.#parent(this.size() - 1); i >= 0; i--) {
this.#siftDown(i);
}
}
```
=== "TS"
```typescript title="my_heap.ts"
/* 构造方法,建立空堆或根据输入列表建堆 */
constructor(nums?: number[]) {
// 将列表元素原封不动添加进堆
this.maxHeap = nums === undefined ? [] : [...nums];
// 堆化除叶节点以外的其他所有节点
for (let i = this.parent(this.size() - 1); i >= 0; i--) {
this.siftDown(i);
}
}
```
=== "Dart"
```dart title="my_heap.dart"
/* 构造方法,根据输入列表建堆 */
MaxHeap(List<int> nums) {
// 将列表元素原封不动添加进堆
_maxHeap = nums;
// 堆化除叶节点以外的其他所有节点
for (int i = _parent(size() - 1); i >= 0; i--) {
siftDown(i);
}
}
```
=== "Rust"
```rust title="my_heap.rs"
/* 构造方法,根据输入列表建堆 */
fn new(nums: Vec<i32>) -> Self {
// 将列表元素原封不动添加进堆
let mut heap = MaxHeap { max_heap: nums };
// 堆化除叶节点以外的其他所有节点
for i in (0..=Self::parent(heap.size() - 1)).rev() {
heap.sift_down(i);
}
heap
}
```
=== "C"
```c title="my_heap.c"
/* 构造函数,根据切片建堆 */
MaxHeap *newMaxHeap(int nums[], int size) {
// 所有元素入堆
MaxHeap *maxHeap = (MaxHeap *)malloc(sizeof(MaxHeap));
maxHeap->size = size;
memcpy(maxHeap->data, nums, size * sizeof(int));
for (int i = parent(maxHeap, size - 1); i >= 0; i--) {
// 堆化除叶节点以外的其他所有节点
siftDown(maxHeap, i);
}
return maxHeap;
}
```
=== "Zig"
```zig title="my_heap.zig"
// 构造方法,根据输入列表建堆
fn init(self: *Self, allocator: std.mem.Allocator, nums: []const T) !void {
if (self.max_heap != null) return;
self.max_heap = std.ArrayList(T).init(allocator);
// 将列表元素原封不动添加进堆
try self.max_heap.?.appendSlice(nums);
// 堆化除叶节点以外的其他所有节点
var i: usize = parent(self.size() - 1) + 1;
while (i > 0) : (i -= 1) {
try self.siftDown(i - 1);
}
}
```
??? pythontutor "可视化运行"
<div style="height: 549px; width: 100%;"><iframe class="pythontutor-iframe" src="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=class%20MaxHeap%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E5%A4%A7%E9%A1%B6%E5%A0%86%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20def%20__init__%28self,%20nums%3A%20list%5Bint%5D%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E6%9E%84%E9%80%A0%E6%96%B9%E6%B3%95%EF%BC%8C%E6%A0%B9%E6%8D%AE%E8%BE%93%E5%85%A5%E5%88%97%E8%A1%A8%E5%BB%BA%E5%A0%86%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%B0%86%E5%88%97%E8%A1%A8%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%8E%9F%E5%B0%81%E4%B8%8D%E5%8A%A8%E6%B7%BB%E5%8A%A0%E8%BF%9B%E5%A0%86%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.max_heap%20%3D%20nums%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%A0%86%E5%8C%96%E9%99%A4%E5%8F%B6%E8%8A%82%E7%82%B9%E4%BB%A5%E5%A4%96%E7%9A%84%E5%85%B6%E4%BB%96%E6%89%80%E6%9C%89%E8%8A%82%E7%82%B9%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%20in%20range%28self.parent%28self.size%28%29%20-%201%29,%20-1,%20-1%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.sift_down%28i%29%0A%0A%20%20%20%20def%20left%28self,%20i%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%B7%A6%E5%AD%90%E8%8A%82%E7%82%B9%E7%9A%84%E7%B4%A2%E5%BC%95%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%202%20*%20i%20%2B%201%0A%0A%20%20%20%20def%20right%28self,%20i%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%8F%B3%E5%AD%90%E8%8A%82%E7%82%B9%E7%9A%84%E7%B4%A2%E5%BC%95%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%202%20*%20i%20%2B%202%0A%0A%20%20%20%20def%20parent%28self,%20i%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E8%8E%B7%E5%8F%96%E7%88%B6%E8%8A%82%E7%82%B9%E7%9A%84%E7%B4%A2%E5%BC%95%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%28i%20-%201%29%20//%202%20%20%23%20%E5%90%91%E4%B8%8B%E6%95%B4%E9%99%A4%0A%0A%20%20%20%20def%20swap%28self,%20i%3A%20int,%20j%3A%20int%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E5%85%83%E7%B4%A0%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.max_heap%5Bi%5D,%20self.max_heap%5Bj%5D%20%3D%20self.max_heap%5Bj%5D,%20self.max_heap%5Bi%5D%0A%0A%20%20%20%20def%20size%28self%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%A0%86%E5%A4%A7%E5%B0%8F%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20len%28self.max_heap%29%0A%0A%20%20%20%20def%20sift_down%28self,%20i%3A%20int%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E4%BB%8E%E8%8A%82%E7%82%B9%20i%20%E5%BC%80%E5%A7%8B%EF%BC%8C%E4%BB%8E%E9%A1%B6%E8%87%B3%E5%BA%95%E5%A0%86%E5%8C%96%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20while%20True%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%88%A4%E6%96%AD%E8%8A%82%E7%82%B9%20i,%20l,%20r%20%E4%B8%AD%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%9A%84%E8%8A%82%E7%82%B9%EF%BC%8C%E8%AE%B0%E4%B8%BA%20ma%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20l,%20r,%20ma%20%3D%20self.left%28i%29,%20self.right%28i%29,%20i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20l%20%3C%20self.size%28%29%20and%20self.max_heap%5Bl%5D%20%3E%20self.max_heap%5Bma%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20l%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20r%20%3C%20self.size%28%29%20and%20self.max_heap%5Br%5D%20%3E%20self.max_heap%5Bma%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20r%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E8%8A%82%E7%82%B9%20i%20%E6%9C%80%E5%A4%A7%E6%88%96%E7%B4%A2%E5%BC%95%20l,%20r%20%E8%B6%8A%E7%95%8C%EF%BC%8C%E5%88%99%E6%97%A0%E9%A1%BB%E7%BB%A7%E7%BB%AD%E5%A0%86%E5%8C%96%EF%BC%8C%E8%B7%B3%E5%87%BA%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20ma%20%3D%3D%20i%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20break%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E4%B8%A4%E8%8A%82%E7%82%B9%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.swap%28i,%20ma%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E5%90%91%E4%B8%8B%E5%A0%86%E5%8C%96%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%3D%20ma%0A%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96%E5%A4%A7%E9%A1%B6%E5%A0%86%0A%20%20%20%20max_heap%20%3D%20MaxHeap%28%5B1,%202,%203,%204,%205%5D%29&codeDivHeight=472&codeDivWidth=350&cumulative=false&curInstr=4&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false"> </iframe></div>
<div style="margin-top: 5px;"><a href="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=class%20MaxHeap%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E5%A4%A7%E9%A1%B6%E5%A0%86%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20def%20__init__%28self,%20nums%3A%20list%5Bint%5D%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E6%9E%84%E9%80%A0%E6%96%B9%E6%B3%95%EF%BC%8C%E6%A0%B9%E6%8D%AE%E8%BE%93%E5%85%A5%E5%88%97%E8%A1%A8%E5%BB%BA%E5%A0%86%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%B0%86%E5%88%97%E8%A1%A8%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%8E%9F%E5%B0%81%E4%B8%8D%E5%8A%A8%E6%B7%BB%E5%8A%A0%E8%BF%9B%E5%A0%86%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.max_heap%20%3D%20nums%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%A0%86%E5%8C%96%E9%99%A4%E5%8F%B6%E8%8A%82%E7%82%B9%E4%BB%A5%E5%A4%96%E7%9A%84%E5%85%B6%E4%BB%96%E6%89%80%E6%9C%89%E8%8A%82%E7%82%B9%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%20in%20range%28self.parent%28self.size%28%29%20-%201%29,%20-1,%20-1%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.sift_down%28i%29%0A%0A%20%20%20%20def%20left%28self,%20i%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%B7%A6%E5%AD%90%E8%8A%82%E7%82%B9%E7%9A%84%E7%B4%A2%E5%BC%95%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%202%20*%20i%20%2B%201%0A%0A%20%20%20%20def%20right%28self,%20i%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%8F%B3%E5%AD%90%E8%8A%82%E7%82%B9%E7%9A%84%E7%B4%A2%E5%BC%95%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%202%20*%20i%20%2B%202%0A%0A%20%20%20%20def%20parent%28self,%20i%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E8%8E%B7%E5%8F%96%E7%88%B6%E8%8A%82%E7%82%B9%E7%9A%84%E7%B4%A2%E5%BC%95%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%28i%20-%201%29%20//%202%20%20%23%20%E5%90%91%E4%B8%8B%E6%95%B4%E9%99%A4%0A%0A%20%20%20%20def%20swap%28self,%20i%3A%20int,%20j%3A%20int%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E5%85%83%E7%B4%A0%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.max_heap%5Bi%5D,%20self.max_heap%5Bj%5D%20%3D%20self.max_heap%5Bj%5D,%20self.max_heap%5Bi%5D%0A%0A%20%20%20%20def%20size%28self%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%A0%86%E5%A4%A7%E5%B0%8F%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20len%28self.max_heap%29%0A%0A%20%20%20%20def%20sift_down%28self,%20i%3A%20int%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E4%BB%8E%E8%8A%82%E7%82%B9%20i%20%E5%BC%80%E5%A7%8B%EF%BC%8C%E4%BB%8E%E9%A1%B6%E8%87%B3%E5%BA%95%E5%A0%86%E5%8C%96%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20while%20True%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%88%A4%E6%96%AD%E8%8A%82%E7%82%B9%20i,%20l,%20r%20%E4%B8%AD%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%9A%84%E8%8A%82%E7%82%B9%EF%BC%8C%E8%AE%B0%E4%B8%BA%20ma%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20l,%20r,%20ma%20%3D%20self.left%28i%29,%20self.right%28i%29,%20i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20l%20%3C%20self.size%28%29%20and%20self.max_heap%5Bl%5D%20%3E%20self.max_heap%5Bma%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20l%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20r%20%3C%20self.size%28%29%20and%20self.max_heap%5Br%5D%20%3E%20self.max_heap%5Bma%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20r%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E8%8A%82%E7%82%B9%20i%20%E6%9C%80%E5%A4%A7%E6%88%96%E7%B4%A2%E5%BC%95%20l,%20r%20%E8%B6%8A%E7%95%8C%EF%BC%8C%E5%88%99%E6%97%A0%E9%A1%BB%E7%BB%A7%E7%BB%AD%E5%A0%86%E5%8C%96%EF%BC%8C%E8%B7%B3%E5%87%BA%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20ma%20%3D%3D%20i%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20break%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E4%B8%A4%E8%8A%82%E7%82%B9%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.swap%28i,%20ma%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E5%90%91%E4%B8%8B%E5%A0%86%E5%8C%96%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%3D%20ma%0A%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96%E5%A4%A7%E9%A1%B6%E5%A0%86%0A%20%20%20%20max_heap%20%3D%20MaxHeap%28%5B1,%202,%203,%204,%205%5D%29&codeDivHeight=800&codeDivWidth=600&cumulative=false&curInstr=4&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false" target="_blank" rel="noopener noreferrer">全屏观看 ></a></div>
8.2.3 复杂度分析
下面,我们来尝试推算第二种建堆方法的时间复杂度。
- 假设完全二叉树的节点数量为
n
,则叶节点数量为(n + 1) / 2
,其中/
为向下整除。因此需要堆化的节点数量为(n - 1) / 2
。 - 在从顶至底堆化的过程中,每个节点最多堆化到叶节点,因此最大迭代次数为二叉树高度
\log n
。
将上述两者相乘,可得到建堆过程的时间复杂度为 O(n \log n)
。但这个估算结果并不准确,因为我们没有考虑到二叉树底层节点数量远多于顶层节点的性质。
接下来我们来进行更为准确的计算。为了降低计算难度,假设给定一个节点数量为 n
、高度为 h
的“完美二叉树”,该假设不会影响计算结果的正确性。
图 8-5 完美二叉树的各层节点数量
如图 8-5 所示,节点“从顶至底堆化”的最大迭代次数等于该节点到叶节点的距离,而该距离正是“节点高度”。因此,我们可以对各层的“节点数量 \times
节点高度”求和,得到所有节点的堆化迭代次数的总和。
$$
T(h) = 2^0h + 2^1(h-1) + 2^2(h-2) + \dots + 2^{(h-1)}\times1
化简上式需要借助中学的数列知识,先将 T(h)
乘以 2
,得到:
$$
\begin{aligned}
T(h) & = 2^0h + 2^1(h-1) + 2^2(h-2) + \dots + 2^{h-1}\times1 \newline
2 T(h) & = 2^1h + 2^2(h-1) + 2^3(h-2) + \dots + 2^{h}\times1 \newline
\end{aligned}
使用错位相减法,用下式 2 T(h)
减去上式 T(h)
,可得:
$$
2T(h) - T(h) = T(h) = -2^0h + 2^1 + 2^2 + \dots + 2^{h-1} + 2^h
观察上式,发现 T(h)
是一个等比数列,可直接使用求和公式,得到时间复杂度为:
$$
\begin{aligned}
T(h) & = 2 \frac{1 - 2^h}{1 - 2} - h \newline
& = 2^{h+1} - h - 2 \newline
& = O(2^h)
\end{aligned}
进一步,高度为 h
的完美二叉树的节点数量为 n = 2^{h+1} - 1
,易得复杂度为 O(2^h) = O(n)
。以上推算表明,输入列表并建堆的时间复杂度为 O(n)
,非常高效。