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1.0 问题描述
实现数据结构：堆。
2.0 问题分析
- 堆一般使用数组来表示，其中某个节点下标i的两个子节点的下标为 2i+1 和 2i+2。堆是一棵完全二叉树。
- 堆有3种基本操作：创建，插入，删除。
- 这3种操作都需要通过“调整堆”的方式来实现。调整堆是指，对堆中的某个节点，若它的值和它所有子节点相比，不是最大/最小，那么就需要将最大/最小的元素和当前节点交换，这种操作成为“调整堆”。
- 创建可以用插入来实现（复杂度O(nlogn)），也可以使用数组直接转换成堆（复杂度O(n)）。
- 假设数组长度为n，那么这个数组转成堆，需要从第一个有子节点的节点((n - 1)/2或(n - 2)/2开始，倒序“调整堆”，直到下标为0。
- 插入操作可以先将数据插入到数组尾部，然后依次调整该数据的父节点，父节点的父节点…直到根节点。
- 删除操作可以先将数组首尾节点互换，然后删除最后面的元素，最后再调整根节点即可。
3.0 代码实现
3.1使用swift实现
/*
* 堆类型
* small 小根堆
* big 大根堆
*/
enum HeapType {
case small, big
}
/*
* 堆
*/
class Heap<T: Comparable> {
private var _arr: [T];
private var _type: HeapType;
/*
* 使用数组创建堆
* @param {[T]} - arr 创建堆的数组
* @param {HeapType} - type 堆类型
*/
init(arr: [T], type: HeapType = .big) {
self._arr = arr;
self._type = type;
self._create();
}
/*
* 调整堆：调整以idx为顶的3元素子堆，若顶部元素不是最大/最小，则调整为最大/最小
* @param {Int} - idx 表示调整以idx为顶的3元素子堆
* @return {Bool} - 调整成功返回true，无需调整返回false
*/
@discardableResult
private func _adjust(_ idx: Int) -> Bool{
let maxAdjustIdx = Int(ceilf(Float(_arr.count) / 2) - 1);
if idx > maxAdjustIdx || idx < 0{
return false;
}
let leftIdx = 2 * idx + 1;
let rightIdx = 2 * idx + 2;
let top: T? = _arr[idx];
let left: T? = leftIdx < _arr.count ? _arr[leftIdx]: nil;
let right: T? = rightIdx < _arr.count ? _arr[rightIdx]: nil;
if let t = top {
if let l = left, let r = right {
let v = self._type == .big ? max(t, l, r) : min(t, l, r);
switch v {
case l:
swapArr(arr: &_arr, f: leftIdx, t: idx);
_adjust(leftIdx);
return true;
case r:
swapArr(arr: &_arr, f: rightIdx, t: idx);
_adjust(rightIdx);
return true;
default:
break;
}
}else if let l = left {
let b = self._type == .big ? (l > t) : (l < t);
if b {
swapArr(arr: &_arr, f: leftIdx, t: idx);
_adjust(leftIdx);
return true;
}
}else if let r = right {
let b = self._type == .big ? (r > t) : (r < t);
if b {
swapArr(arr: &_arr, f: rightIdx, t: idx);
_adjust(rightIdx);
return true;
}
}
}
return false;
}
/**
* 创建堆，依次调整 n/2 -> 0 元素
*/
private func _create(){
let maxAdjustIdx = Int(ceilf(Float(_arr.count) / 2) - 1);
for i in stride(from: maxAdjustIdx, to: -1, by: -1){
_adjust(i);
}
}
/**
* 弹出一个元素，移除顶部元素，然后令顶部元素等于最后一个元素，最后调整顶部元素
* @return [T?] 返回顶部元素
*/
func pop() -> T? {
let first = _arr.first;
if first != nil {
if _arr.count <= 1 {
_arr.removeLast();
}else{
swapArr(arr: &_arr, f: 0, t: _arr.count - 1);
_arr.removeLast();
_adjust(0);
}
}
return first;
}
/**
* 插入一个元素，插入到尾部，依次调整该元素的顶部元素，直到无需调整或下标为0
* @param {T} - t 插入的元素
*/
func push(_ t: T){
_arr.append(t);
var idx = Int(ceilf(Float(_arr.count - 1) / 2) - 1);
while true {
if !_adjust(idx){
break;
}
if idx == 0{
break;
}
idx = Int(ceilf(Float(idx) / 2) - 1);
}
}
/**
* 返回当前元素数量
* @return {Int} 返回堆内元素数量
*/
func count() -> Int{
return _arr.count;
}
}
3.2使用js实现
//常量
const BigHeap = 1;
const SmallHeap = 2;
//构造函数
function Heap(type, arr, compareFunction){
this.type = type;
this.arr = arr;
this.compareFunction = compareFunction;
this._createHeap(arr);
}
//数组交换
Heap._swap = function(i,j,arr){
let tmp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = tmp;
}
//比较值
Heap.prototype._compare = function(v1, v2){
if(this.type == SmallHeap){
if(v2 == null){
return true;
}else{
if(this.compareFunction){
return this.compareFunction(v1, v2) == -1;
}else{
return v1 < v2;
}
}
}else{
if(v2 == null){
return true;
}else{
if(this.compareFunction){
return this.compareFunction(v1, v2) == 1;
}else{
return v1 > v2;
}
}
}
}
//调整堆的第i个结点
Heap.prototype._adjustNode = function(i, arr){
let leftChildIdx = 2 * i + 1;
let leftValue = null;
if(leftChildIdx < arr.length){
leftValue = arr[leftChildIdx];
}
let rightChildIdx = 2 * i + 2;
let rightValue = null;
if(rightChildIdx < arr.length){
rightValue = arr[rightChildIdx];
}
if(!leftValue && !rightValue){
return;
}
let exchangeIdx = null;
//左值存在并且大于根结点
if(leftValue && this._compare(leftValue, arr[i])){
//右值存在并且大于左结点
if(rightValue && this._compare(rightValue, leftValue)){
//右值交换
exchangeIdx = rightChildIdx;
}else{
//左值交换
exchangeIdx = leftChildIdx;
}
}else if(rightValue && this._compare(rightValue, leftValue)){
//右值交换
exchangeIdx = rightChildIdx;
}
if(exchangeIdx != null){
Heap._swap(exchangeIdx, i, arr);
//交换完毕后，新的子结点也需要调整
this._adjustNode(exchangeIdx, arr);
}
}
//根据数组创建堆
Heap.prototype._createHeap = function(arr){
let len = arr.length;
if(len <= 1){
return;
}
//最后一个非叶子结点
let lastNonLeafIdx = Math.floor(len / 2) - 1;
//依次调整每个结点
for (let index = lastNonLeafIdx; index >= 0; index--) {
this._adjustNode(index, arr);
}
}
//插入
Heap.prototype.insert = function(ele){
this.arr.push(ele);
let adjustIdx = this.arr.length;
while(adjustIdx > 0){
adjustIdx = Math.ceil(adjustIdx / 2) - 1;
this._adjustNode(adjustIdx, this.arr);
if(adjustIdx <= 0){
break;
}
}
}
//删除
Heap.prototype.remove = function(){
if(this.arr.length <= 0){
return null;
}
let value = this.arr[0];
if(this.arr.length > 1){
this.arr[0] = this.arr.pop();
this._adjustNode(0, this.arr);
}else{
this.arr.pop();
}
return value;
}
//是否为空
Heap.prototype.empty = function(){
return this.arr.length == 0 || this.arr[0] == null;
}
4.0 复杂度分析
- 数组转堆的复杂度
- 首先需要进行n/2次堆的调整
- 每次调整堆最多可能需要 logn次的二次调整
- 所以时间复杂度小于 O(nlogn)
- 每次调整堆最少可能需要1次调整
- 所以时间复杂度大于O(n/2)
- 实际上，需要少量调整的操作数远远大于需要多次调整的操作。
- 根据调整规则，设最高高度为h = logn
- 根节点需要调整次数为：2^0*h
- 第二层需要调整次数为：2^1*(h-1)
- … …
- 第logn层需要调整次数为：2^(h-1)*1
- 总次数count=2^0h + 2^1(h-1) + 2^2*(h-2) + … + 2^(h-1)*(h-(h-1)) //使用错位相减
- count2 = 2^1h + 2^2*(h-1) + 2^3*(h-2) + … + 2^h*(h-(h-1))
- count = count2-count = 2^1 + 2^2 + … + 2^(h-1) + 2^h - 2^0h
- count = 2^(h+1) - 2 - h
- count = 2n - 2 - logn
- 所以时间复杂度为O(n)
- 堆的插入：O(logn)
- 堆的删除：O(logn)