什么是二叉堆?
二叉堆
是有序的 完全二叉树
,在完全二叉树
的基础上,二叉堆
提供了有序性特征:
二叉堆
的根结点上的值是整个堆中的最小值
或最大值
。
当根结点
上的值是整个堆结构中的最小值时,此堆称为最小堆
。最小堆中,任意节点的值大于父结点的值。
当根结点
上的值是整个堆结构中的最大值时,则称堆为最大堆
。最大堆中,任意节点的值小于父结点的值。
根据完全二叉树的特性,二叉堆的父结点与子结点之间满足下面的关系:
如果知道了一个结点的位置 i
,则其左子结点在 2*i
位置,右子结点在 2*i+1
位置。
Tips: 前提是存在有子结点。
如果知道了一个结点的位置 i
,则其父结点在 i
除以 2
的位置。
Tips: 根结点没有父结点。
如上图所示:
值为 5
的结点在 2
处,则其左结点 12
的位置应该在 2*2=4
处,而实际情况也是在 4
位置。其右子结点 13
的位置应该在 2*2+1=5
的位置,实际位置也是在 5
位置。
值为 19
的结点现在 7
位置,其父结点的根据公式 7
除 2
等于 3
(取整),应该在 3
处,而实际情况也是在 3
处(位置在 3
、 值为 8
的结点是其父结点)。
当谈论某种数据结构的抽象数据结构时,最基本的 API
无非就是增、删、改、查。
二叉堆的基本抽象数据结构:
Heap()
:创建一个新堆。insert(data)
: 向堆中添加新节点(数据)。getRoot()
: 返回最小(大)堆的最小(大)元素。removeRoot()
:删除根节点。isEmpty()
:判断堆是否为空。findAll()
:查询堆中所有数据。根据二叉堆
的特性,顺序存储应该成为堆的首选方案。
如有数列=[8,5,12,15,19,13,1]
,可以先创建一个一维数组。
数组第 0
位置初始为 0
,从第 2
个位置也就是索引号为 1
的地方开始存储堆的数据。如下图,二叉堆中的数据在数组中的对应存储位置。
设计一个 Heap
类封装对二叉堆的操作方法,类中方法用来实现最小堆。
#include
using namespace std;
/*
* 堆类
*/
template
class Heap{private://数组T heapList[100];//实际大小int size=0; public:/**构造函数 */ Heap(){} /**返回根结点的值 */T getRoot();/**删除根结点 */T removeRoot();/**递归删除*/T removeRoot_();void removeRootByRecursion(int parentIdx );/**初始化根结点 */ void setRoot(T val);/**添加新结点,返回存储位置 */int insert(T val);/**堆是否为空 */ bool isEmpty();/** 递归插入 */int insert_(T val);int insertByRecursion(int pos);/**输出所有结点*/void findAll() {for(int i=0; i<=size; i++)cout<heapList[i]<<"\t";cout<
Heap
类中的属性详解:
heapList
:使用数组存储二叉堆
的数据,初始时,列表的第 0
位置初始为默认值 0
。
Tips: 为什么要设置列表的第
0
位置的默认值为0
?这个
0
也不是随意指定的,有其特殊数据含义:用来描述根结点的父结点编号或者说根结点没有父结点。
size
:用来存储二叉堆中数据的实际个数。
Heap
类中的方法介绍:
isEmpty
:检查是不是空堆。逻辑较简单。
/*
*当 size 为 0 时,堆为空
*/
template
bool Heap::isEmpty(){return Heap::size==0;
}
setRoot
:创建根结点。保证根节点始终存储在列表索引为 1
的位置。
/*
*初始化根结点
*/
template
void Heap::setRoot(T val) {if( Heap::heapList[1]==0 )Heap::heapList[1]=val;Heap::size++;
}
getRoot
:如果是最大堆,则返回二叉堆的最大值,如果是最小堆,则返回二叉堆的最小值。
/*
*返回根结点
*/
template
T Heap::getRoot() {if( !Heap::isEmpty )return Heap::heapList[1];
}
Tips: 使用数组存储二叉堆数据时,根结点始终保存在索引号为
1
的位置。
前面是几个基本方法,现在实现添加新结点,编码之前,先要知道如何在二叉堆中添加新结点:
添加新结点采用上沉算法。如下演示上沉算法
的实现过程。
新结点
添加到已有的二叉堆
的最后面。如下图,添加值为 4
的新结点,存储至索引号为 7
的位置。新结点
的父结点
,并与父结点
的值比较大小,如果比父结点的值小,则和父结点
交换位置。如下图,值为 4
的结点小于值为 8
的父结点,两者交换位置。4
的结点小于值为 5
的父结点,继续交换。交换后,新结点已经达到了根结点位置,整个添加过程可结束。观察后会发现,遵循此流程添加后,没有破坏二叉堆的有序性。编码实现 insert
方法
/*
*添加新结点
*/
template
T Heap::insert(T val) {//存储在最后一个位置int pos= ++Heap::size;Heap::heapList[pos]=val;int temp=0;//上沉算法while(1) {//找到父结点位置int parentIdx= pos / 2;if(parentIdx==0)//出口一,没有父结点break;if( Heap::heapList[pos]>Heap::heapList[parentIdx] )//出口二:大于父结点break;else {//和父亲结点交换temp=Heap::heapList[pos];Heap::heapList[pos]=Heap::heapList[parentIdx];Heap::heapList[parentIdx]=temp;pos=parentIdx}}
}
测试向二叉堆中添加数据。
int main(int argc, char** argv) {//实例化堆Heap heap;//初始化根结点heap.setRoot(5);//检查根结点是否创建成功int rootVal=heap.getRoot();cout<<"根结点的值:"<
输出结果:
添加值为 1
的新结点,并检查二叉堆的有序性。
int main(int argc, char** argv) {//省略……//添加值为 1 的结点heap.insert(1);cout<<"测试二:"<
继续添加值为 15
、19
、8
的 3
个新结点,并检查二叉堆的状况。
int main(int argc, char** argv) {//省略……heap.insert(15);heap.insert(19);heap.insert(8);cout<<"测试三:"<
上沉算法
同样可以使用递归实现。
/*
*递归实现插入
*/
template
int Heap::insert_(T val) {//存储在最后一个位置int pos= ++Heap::size;Heap::heapList[pos]=val;//调用Heap::insertByRecursion(pos);
}
template
int Heap::insertByRecursion(int pos) {
//找到父结点位置int parentIdx= pos / 2;if(parentIdx==0)//出口一,没有父结点return pos;if( Heap::heapList[pos]>Heap::heapList[parentIdx] )//出口二:大于父结点return pos;else {//和父亲结点交换int temp=Heap::heapList[pos];Heap::heapList[pos]=Heap::heapList[parentIdx];Heap::heapList[parentIdx]=temp;//递归 Heap::insertByRecursion(parentIdx);}
}
介绍完添加方法后,再来了解一下,如何使用下沉算法删除二叉堆中的结点。
二叉堆
的删除操作从根结点开始,如下图删除根结点后,空出来的根结点位置,需要在整个二叉堆中重新找一个结点充当新的根结点。
二叉堆中使用下沉算法选择新的根结点:
19
的结点移到根结点位置。新的根结点
的值比左或右子结点的值大,则和子结点交换位置。如下图,在二叉堆中把 19
和 5
的位置进行交换。Tips: 总是和最小的子结点交换。
新根结点
直到下沉到二叉堆有序为止。如下,继续交换 12
和 19
的值。如此反复经过多次交换直到整个堆结构符合二叉堆的特性。removeoot
方法的具体实现:
/*
* 下沉算法,删除结点
*/
template
T Heap::removeRoot() {if(Heap::size==0)return NULL;T root=Heap::heapList[1];if(Heap::size==1) {Heap::size--;return root;}//堆中最后一个结点移动根结点Heap::heapList[1]=Heap::heapList[Heap::size];Heap::size--;//下沉算法int parentIdx=1;//子结点值T minChild;//子结点位置int idx;while(1) {//左结点位置int leftIdx=parentIdx*2;//右结点位置int rightIdx=parentIdx*2+1;if( leftIdx<=Heap::size && rightIdx<=Heap::size ) {//记录较小的结点值和位置minChild=Heap::heapList[leftIdx]::heapList[rightIdx]?Heap::heapList[leftIdx]:Heap::heapList[rightIdx];idx=Heap::heapList[leftIdx]::heapList[rightIdx]?leftIdx:rightIdx;} else if( leftIdx<=Heap::size) {minChild=Heap::heapList[leftIdx];idx=leftIdx;} else if( rightIdx<=Heap::size ) {minChild=Heap::heapList[rightIdx];idx=rightIdx;}else{//没有子结点 break;}//是否交换if( Heap::heapList[parentIdx]>minChild ) {Heap::heapList[idx]=Heap::heapList[parentIdx];Heap::heapList[parentIdx]=minChild;parentIdx=idx;} else {break;}}return root;
}
测试在二叉堆中删除结点:
int main(int argc, char** argv) {//省略……cout<<"测试删除一:"<
可以看到最后二叉堆的结构和有序性都得到了完整的保持。
“下沉算法” 同样可以使用递归实现。
/*
*递归实现下沉算法
*/
template
T Heap::removeRoot_() {if(Heap::size==0)return NULL;//根结点值T root=Heap::heapList[1];//if(Heap::size==1) {Heap::size--;return root;}//堆中最后一个结点移动根结点Heap::heapList[1]=Heap::heapList[Heap::size];Heap::size--;//调用Heap::removeRootByRecursion(1);return root;
}template
void Heap::removeRootByRecursion(int parentIdx ) {//子结点值T minChild;//子结点位置int idx;//左结点位置int leftIdx=parentIdx*2;//右结点位置int rightIdx=parentIdx*2+1;if( leftIdx<=Heap::size && rightIdx<=Heap::size ) {//记录较小的结点值和位置minChild=Heap::heapList[leftIdx]::heapList[rightIdx]?Heap::heapList[leftIdx]:Heap::heapList[rightIdx];idx=Heap::heapList[leftIdx]::heapList[rightIdx]?leftIdx:rightIdx;} else if( leftIdx<=Heap::size) {minChild=Heap::heapList[leftIdx];idx=leftIdx;} else if( rightIdx<=Heap::size ) {minChild=Heap::heapList[rightIdx];idx=rightIdx;} else {//没有子结点return;}//是否交换if( Heap::heapList[parentIdx]>minChild ) {Heap::heapList[idx]=Heap::heapList[parentIdx];Heap::heapList[parentIdx]=minChild;//递归Heap::removeRootByRecursion(idx);} else {return;}
}
堆排序指借助堆的有序性对数据进行排序。
如有数列=[4,1,8,12,5,10,7,21,3]
,现通过堆的数据结构进行排序。
int main(int argc, char** argv) {//实例化堆Heap heap;int nums[] = {4,1,8,12,5,10,7,21,3};int size=sizeof(nums)/4;// 创建根节点heap.setRoot(nums[0]);// 其它数据添加到二叉堆中for (int i=1; i
输出结果:
本例中的代码还有优化空间,本文试图讲清楚堆的使用,优化的地方交给有兴趣者。
在树结构上加上一些新特性要求,树会产生很多新的变种,如二叉树,限制子结点的个数,如满二叉树,限制叶结点的个数,如完全二叉树就是在满二叉树的“满”字上做点文章,让这个’'满"变成"不那么满"。
在完全二叉树上添加有序性,则会衍生出二叉堆数据结构。利用二叉堆的有序性,能轻松完成对数据的排序。