C++ 不知树系列之二叉堆排序(递归和非递归实现上沉、下沉算法)
创始人
2024-05-07 04:03:32
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1. 前言

什么是二叉堆?

二叉堆有序完全二叉树,在完全二叉树的基础上,二叉堆 提供了有序性特征

  • 二叉堆根结点上的值是整个堆中的最小值最大值

  • 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。

  • 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。

tree02.png

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 72 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)。

2 堆的数据结构

2.1 二叉堆的抽象数据结构

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。

tree03.png

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。

tree08.png

2.2 基础 API 实现

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:

2.3 上沉算法

添加新结点采用上沉算法。如下演示上沉算法的实现过程。

tree09.png

  • 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。

tree10.png

  • 查找新结点父结点,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。

tree11.png

  • 交换后再查询是否存在父结点,如果有,同样比较大小、交换,直到到达根结点或比父结点大为止。值为 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。

tree12.png

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:

tree18.png

tree13.png

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:"<

tree19.png

tree14.png

继续添加值为 151983 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:"<

tree20.png

tree15.png

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);}
}

2.4 下沉算法

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。

tree04.png

二叉堆中使用下沉算法选择新的根结点:

  • 找到二叉堆中的最后一个结点,移到到根结点位置。如下图,把二叉堆中最后那个值为 19 的结点移到根结点位置。

tree05.png

  • 最小堆中,如果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 195 的位置进行交换。

Tips: 总是和最小的子结点交换。

tree06.png

  • 交换后,如果还是不满足最小二叉堆父结点小于子结点的规则,则继续比较、交换新根结点直到下沉到二叉堆有序为止。如下,继续交换 1219 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。

tree07.png

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:"<

tree16.png

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;}
}

3. 堆排序

堆排序指借助堆的有序性对数据进行排序。

  • 需要排序的数据以堆的方式保存。
  • 然后再从堆中以根结点方式取出来,无序数据就会变成有序数据 。

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:

tree22.png

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。

4. 后记

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。

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