資料結構 堆

2021-09-02 02:05:07 字數 2154 閱讀 4192

堆常用來實現優先佇列,在這種佇列中,待刪除的元素為優先順序最高(最低)的那個。在任何時候,任意優先元素都是可以插入到佇列中去的,是電腦科學中一類特殊的資料結構的統稱

一、堆的定義

最大(最小)堆是一棵每乙個節點的鍵值都不小於(大於)其孩子(如果存在)的鍵值的樹。大頂堆是一棵完全二叉樹,同時也是一棵最大樹。小頂堆是一棵完全完全二叉樹,同時也是一棵最小樹。

注意:堆中任一子樹亦是堆。

以上討論的堆實際上是二叉堆(binary heap),類似地可定義k叉堆。

下圖分別給出幾個最大堆和最小堆的例子:

二、支援的基本操作

堆支援以下的基本操作:

build: 建立乙個空堆;

insert: 向堆中插入乙個新元素;

update:將新元素提公升使其符合堆的性質;

get:獲取當前堆頂元素的值;

delete:刪除堆頂元素;

heapify:使刪除堆頂元素的堆再次成為堆。

某些堆實現還支援其他的一些操作,如斐波那契堆支援檢查乙個堆中是否存在某個元素。

三、堆的應用

1.堆排序

堆排序(heapsort)是一樹形選擇排序。

堆排序的特點是:在排序過程中,將r[l..n]看成是一棵完全二叉樹的順序儲存結構,利用完全二叉樹中雙親結點和孩子結點之間的內在關係【參見二叉樹的順序儲存結構】,在當前無序區中選擇關鍵字最大(或最小)的記錄。

優點直接選擇排序中,為了從r[1..n]中選出關鍵字最小的記錄,必須進行n-1次比較,然後在r[2..n]中選出關鍵字最小的記錄,又需要做n-2次比較。事實上,後面的n-2次比較中,有許多比較可能在前面的n-1次比較中已經做過,但由於前一趟排序時未保留這些比較結果,所以後一趟排序時又重複執行了這些比較操作。

堆排序可通過樹形結構儲存部分比較結果,可減少比較次數。

堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆頂記錄的關鍵字最大(或最小)這一特徵,使得在當前無序區中選取最大(或最小)關鍵字的記錄變得簡單。

(1)、用大根堆排序的基本思想

先將初始檔案r[1..n]建成乙個大根堆,此堆為初始的無序區

再將關鍵字最大的記錄r[1](即堆頂)和無序區的最後乙個記錄r[n]交換,由此得到新的無序區r[1..n-1]和有序區r[n],且滿足r[1..n-1].keys≤r[n].key

由於交換後新的根r[1]可能違反堆性質,故應將當前無序區r[1..n-1]調整為堆。然後再次將r[1..n-1]中關鍵字最大的記錄r[1]和該區間的最後乙個記錄r[n-1]交換,由此得到新的無序區r[1..n-2]和有序區r[n-1..n],且仍滿足關係r[1..n-2].keys≤r[n-1..n].keys,同樣要將r[1..n-2]調整為堆。直到無序區只有乙個元素為止。

(2)、大根堆排序演算法的基本操作:

初始化操作:將r[1..n]構造為初始堆;

每一趟排序的基本操作:將當前無序區的堆頂記錄r[1]和該區間的最後乙個記錄交換,然後將新的無序區調整為堆(亦稱重建堆)。

注意:只需做n-1趟排序,選出較大的n-1個關鍵字即可以使得檔案遞增有序。

用小根堆排序與利用大根堆類似,只不過其排序結果是遞減有序的。堆排序和直接選擇排序相反:在任何時刻,堆排序中無序區總是在有序區之前,且有序區是在原向量的尾部由後往前逐步擴大至整個向量為止。

(3)、演算法實現

//堆排序

template

void sort::heapsort(t arr, int len)

for(i = len - 1; i >= 1; i--)

} //建立堆 

template

void sort::createheap(t arr, int root, int len)    

}if(temp < arr[j])else 

} arr[j / 2]  = temp; 

} 2.選擇前k個最大(最小)的數

思想:在乙個很大的無序陣列裡面選擇前k個最大(最小)的資料,最直觀的做法是把陣列裡面的資料全部排好序,然後輸出前面最大(最小)的k個資料。但是,排序最好需要o(nlogn)的時間,而且我們不需要前k個最大(最小)的元素是有序的。這個時候我們可以建立k個元素的最小堆(得出前k個最大值)或者最大堆(得到前k個最小值),我們只需要遍歷一遍陣列,在把元素插入到堆中去只需要logk的時間,這個速度是很樂觀的。利用堆得出前k個最大(最小)元素特別適合海量資料的處理。

**:以上資料大部分來自網際網路

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