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Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中堆的向下和向上調(diào)整解析

 更新時間:2021年11月16日 16:49:59   作者:dhdhdhdhg  
堆是一顆完全二叉樹,在這棵樹中,所有父節(jié)點都滿足大于等于其子節(jié)點的堆叫大根堆,所有父節(jié)點都滿足小于等于其子節(jié)點的堆叫小根堆。堆雖然是一顆樹,但是通常存放在一個數(shù)組中,父節(jié)點和孩子節(jié)點的父子關(guān)系通過數(shù)組下標(biāo)來確定

一、關(guān)于堆

JDK1.8中的PriortyQueue(優(yōu)先級隊列)底層使用了堆的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),而堆實際就是在完全二叉樹的基礎(chǔ)之上進(jìn)行了一些元素的調(diào)整。

1.堆的概念

堆有最大堆和最小堆之分。
最大(最?。┒咽且豢妹恳粋€節(jié)點的元素都不小于(大于)其孩子(如果存在)的元素的樹。大堆是一棵完全二叉樹,同時也是一棵最大樹。小堆是一棵完全二叉樹,同時也是一棵最小樹。
注意: 堆中的任一子樹也是堆,即大堆的子樹也都是大堆,小堆亦是。

在這里插入圖片描述

2.堆的性質(zhì)

堆中某個結(jié)點的值總是不大于或不小于其父結(jié)點的值
堆總是一顆完全二叉樹

3.堆的存儲方式

由堆的概念可知,堆是一顆完全二叉樹,因此可以層序的規(guī)則采用順序的方式來高效存儲。
注意:對于非完全二叉樹,則不適合使用順序方式進(jìn)行存儲,因為為了能夠還原二叉樹,空間中必須要能夠存儲空結(jié)點,就會導(dǎo)致空間利用率比較低

二、堆的創(chuàng)建

1.堆向下調(diào)整

對于給出的一個數(shù)據(jù),如何將其創(chuàng)建為堆呢?例如下圖:

在這里插入圖片描述

仔細(xì)觀察上圖后發(fā)現(xiàn):根結(jié)點的左右子樹已經(jīng)完全滿足堆的性質(zhì),因此只需將根結(jié)點向下調(diào)整好即可。
以小堆為例:

1.讓parent標(biāo)記需要調(diào)整的結(jié)點,child標(biāo)記parent的左孩子(注意:parent如果有孩子一定是先有左孩子)
2.如果parent的左孩子存在,即child<size,進(jìn)行如下操作,直到parent的左孩子不存在

parent右孩子是否存在,如果存在則找出左右孩子中較小的孩子,使用child進(jìn)行標(biāo)記
將parent與較小的孩子(也就是此時的child)比較,如果:

parent小于較小的孩子child,這個結(jié)點已經(jīng)調(diào)整
否則:將parent與child進(jìn)行交換,交換成功后,這時parent中大的元素已經(jīng)向下移動,可能會導(dǎo)致子樹不滿足堆的特性,就需要繼續(xù)向下調(diào)整,即parent=child,child=parent*2+1,然后循環(huán)起來

圖解如下:

在這里插入圖片描述

代碼實現(xiàn):

    private void shiftDown(int parent){
        //默認(rèn)讓child先標(biāo)記左孩子---因為:parent可能有左沒有右
        int child=parent*2+1;

        //while循環(huán)條件可以保證:parent的左孩子一定存在
        //             但是不能保證parent的右孩子是否存在
        while(child<size){
            //1.找到左右孩子中較小的孩子
            if(child+1<size&&array[child+1]<array[child]){
                child+=1;
            }

            //2.較小的孩子已經(jīng)找到了
            //檢測雙親和孩子之間是否滿足堆的特性
            if(array[parent]>array[child]){
                swap(parent,child);

                //大的雙親往下走,可能會導(dǎo)致子樹又不滿足堆的特性
                //因此需要繼續(xù)往下調(diào)整
                parent=child;
                child=parent*2+1;
            }else{
                //以parent為根的二叉樹已經(jīng)是堆了
                return;
            }
        }
    }

注意: 在調(diào)整以parent為根的二叉樹時,必須要滿足parent的左子樹和右子樹已經(jīng)是堆了才可以向下調(diào)整。
時間復(fù)雜度(看最壞的情況): 從根一路比較到葉子,比較的次數(shù)為完全二叉樹的高度,即時間復(fù)雜度為O(logn)。

2.堆的創(chuàng)建

向下調(diào)整的情況只能針對左右子樹已經(jīng)是堆了才可以調(diào)整,那假如根結(jié)點的左右子樹不滿足堆的特性,又該如何調(diào)整呢?例如下圖:

在這里插入圖片描述

我們要從3這里的位置開始向下調(diào)整,然后逐漸向前依次向上調(diào)整
3這個位置很特殊,他是二叉樹倒數(shù)第一個非葉子結(jié)點
步驟:

1.找到倒數(shù)第一個非葉子結(jié)點
2.從該結(jié)點位置開始往前一直到根結(jié)點,每遇到一個結(jié)點就使用向下調(diào)整

代碼實現(xiàn):

public static void createHeap(int[] array){
    //注意:倒數(shù)第一個非葉子節(jié)點剛好是最后一個節(jié)點的雙親
    //最后一個結(jié)點的編號是size-1,倒數(shù)第一個非葉子節(jié)點的下標(biāo)為(size-1-1)/2
    int lastLeafParent=(size-2)/2;
    //從倒數(shù)第一個非葉子節(jié)點位置開始,一直到根節(jié)點的位置,使用向下調(diào)整
    for(int root=lastLeafParent;root>=0;root--){
       shiftDown(root);
    }
}

建堆的時間復(fù)雜度:
因為堆是完全二叉樹,滿二叉樹也是完全二叉樹,為了簡化計算,此處使用滿二叉樹來證明:
假設(shè)滿二叉樹高度h

第一層:20個結(jié)點,需要向下移動h-1層
第二層:21個結(jié)點,需要向下移動h-2層
第二層:22個結(jié)點,需要向下移動h-3層
…以此類推就可以求出所有的移動步數(shù):每一層結(jié)點數(shù)與對應(yīng)移動層數(shù)相乘再整體相加
然后再利用一定的數(shù)學(xué)巧妙運算(此處省略那些繁瑣的數(shù)學(xué)公式,屬實是頭大)就得出T(n)=n=log(n+1)≈n

因此:建堆的時間復(fù)雜度為O(N)。

三、向上調(diào)整

向上調(diào)整主要的應(yīng)用場景就是在堆的插入
堆的插入總共需要兩個步驟:

1.先將元素插入到堆的末尾,即最后一個孩子之后
2.插入后如果堆的性質(zhì)遭到破壞,將最后新插入的節(jié)點向上調(diào)整,直到滿足堆的性質(zhì)

在這里插入圖片描述

代碼實現(xiàn):

    private void shiftUp(int child){
        int parent=(child-1)/2;

        while(child!=0){
            if(array[child]<array[parent]){
                swap(child,parent);
                child=parent;
                parent=(child-1)/2;
            }else{
                return;
            }
        }
    }

到此這篇關(guān)于Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中堆的向下和向上調(diào)整解析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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