前言
堆也是一种特殊的数据结构，是一种特殊形式的完全二叉树。
堆分为两种：大顶堆(每个节点的值都不大于其父节点的值，也就是根节点的值是最大的)和小顶堆(每个节点的值都不小于其父节点的值，也就是根节点的值是最小的)。
堆的基本操作(以大顶堆为例)
既然堆本身是完全二叉树，所以我们可以使用一维数组的方式进行储存。0位置用来存储元素的个数，1~n用来存储元素。
所以对于任意一个元素i来说 ,如果它有左孩子，那么它的左孩子值可以是2i;如果它有右孩子，那么右孩子可以是2i+1。
- 创建堆
声明一个可包含最大元素数量的数组的堆，这里需要比最大数量大1，把下标为0的位置用来存储当前堆中元素的个数。
/**
* 创建堆
* @param maxSize
*/
public MyHeap(int maxSize) {
element = new int[maxSize + 1];
element[0] = 0;
}- 是否为空堆
直接判断下标为0的元素的值是否为0即可。
/**
* 判断堆是否为空
* @return
*/
public boolean isEmpty() {
return element[0] == 0;
}
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- 是否堆满
判断下标为0元素的值是否等于数组长度-1即可。
/**
* 判断是否堆满
* @return
*/
public boolean ifFull() {
return element[0] == element.length -1;
}- 插入元素
如果是一个空堆，直接插入元素即可；如果不是空堆，就需要和自己的父节点进行比较，如果大于父节点，那么就需要交换位置，接着继续和自己新的父节点进行比较和交换，直到小于等于自己的父节点或者根节点为止。
/**
* 插入元素
* @param value
*/
public void insert(int value) {
if (this.ifFull()) {
throw new IndexOutOfBoundsException("大顶堆已经满了");
}
if (this.isEmpty()) {
element[1] = value;
} else {
//确定新增元素的下标
int i = element[0] + 1;
while (i != 1 && value > element[i / 2]) {
//如果比父节点值大，则父节点的值下移
element[i] = element[i / 2];
i /= 2;
}
//最终把值插入指定位置
element[i] = value;
}
element[0] ++;
}- 删除堆中最大的元素(即删除根节点元素)
堆的删操作删除的都是根节点，那么需要考虑的就是根节点被删除之后怎么再重建堆。
为了便于操作，我们一般都是先把数组的最后一个有效元素拿到下标为1的位置，然后对堆进行重建。
但是可能的情况是，最后一个有效元素的值可能比上面的一些元素值大，所以需要和根节点的两个孩子节点进行比较和交换。
一般是和两个孩子节点中值较大的那个孩子节点进行比较和交换，所以删除后的重建堆操作是个节点逐渐下沉的过程。
当节点的值比孩子的值小时进行交换，直到比大孩子节点的值大时或者到叶子节点为止。
/**
* 删除大顶堆的根节点元素
*/
public int delete() {
if (this.isEmpty()) {
throw new IndexOutOfBoundsException("大顶堆已经空了");
}
//删除元素，先赋值为最后一个有效元素
int deleteElement = element[1];
element[1] = element[element[0]];
element[0] --;
int temp = element[1];
//重建堆
int parent = 1;
int child = 2;
//循环至叶子节点
while (child <= element[0]) {
if (child < element[0] && element[child] < element[child+1]) {
//首先要确保child+1之后不能越界，
//接着如果左孩子的值小于右孩子的值，那么选择使用右孩子进行比较和交换
child ++;
}
if (temp > element[child]) {
break;
} else {
element[parent] = element[child];
parent = child;
child *= 2;
}
}
//把最后一个有效元素放到该放的位置
element[parent] = temp;
return deleteElement;
}- 打印堆内信息
/**
* 打印堆内信息
*/
public void printAll() {
for (int i = 0; i < element[0] + 1; i++) {
System.out.print(element[i]);
if (i != element[0]) {
System.out.print(",");
}
}
System.out.println();
}测试与运行结果
public class TestMyHeap {
public static void main(String[] args) {
MyHeap heap = new MyHeap(100);
heap.insert(9);
heap.insert(18);
heap.insert(34);
heap.insert(15);
heap.insert(29);
heap.insert(66);
heap.insert(12);
heap.insert(48);
heap.printAll();
heap.delete();
heap.printAll();
}
}
堆的性能分析
堆的主要优势是插入和删除操作。
时间复杂度都为O(logn)。