Java数据结构节点定义

一、树的定义

/** 树的定义 */
  Definition for a binary tree node.
  public class TreeNode {
      int val;
      TreeNode left;
      TreeNode right;
      TreeNode(int x) { val = x; }
 }
 

二、链表节点的定义

/** 链表节点的定义 */
  Definition for singly-linked list.
  public class ListNode {
      int val;
      ListNode next;
      ListNode(int x) { val = x; }
  }
 

三、图节点的定义

/** 图节点的定义 */
// Definition for a Node.
class Node {
    public int val;
    public List<Node> neighbors;
    
    public Node() {
        val = 0;
        neighbors = new ArrayList<Node>();
    }
    
    public Node(int _val) {
        val = _val;
        neighbors = new ArrayList<Node>();
    }
    
    public Node(int _val, ArrayList<Node> _neighbors) {
        val = _val;
        neighbors = _neighbors;
    }
}

四、堆的定义

堆（Heap）是一个可以被看成近似完全二叉树的数组。树上的每一个结点对应数组的一个元素。除了最底层外，该树是完全充满的，而且是从左到右填充。—— 来自：《算法导论》

堆包括最大堆和最小堆：最大堆的每一个节点（除了根结点）的值不大于其父节点；最小堆的每一个节点（除了根结点）的值不小于其父节点。

堆常见的操作：

HEAPIFY 建堆：把一个乱序的数组变成堆结构的数组，时间复杂度为 O(n)O(n)O(n)。
HEAPPUSH：把一个数值放进已经是堆结构的数组中，并保持堆结构，时间复杂度为 O(log n)O(log\ n)O(log n)。
HEAPPOP：从最大堆中取出最大值或从最小堆中取出最小值，并将剩余的数组保持堆结构，时间复杂度为 O(log n)O(log\ n)O(log n)。
HEAPSORT：借由 HEAPFY 建堆和 HEAPPOP 堆数组进行排序，时间复杂度为 O(n log n)O(n\ log\ n)O(n log n)，空间复杂度为 O(1)O(1)O(1)。

堆结构的一个常见应用是建立优先队列（Priority Queue）。