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数据结构与算法简记--堆和堆排序

分类: IT文章 • 2022-05-06 09:03:55

堆

概念

  • 堆是一个完全二叉树；
  • 堆中每一个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子树中每个节点的值。
  • 根据节点值跟子树的大小关系分为：大顶堆和小顶堆。

如何实现

  • 如何存储
    • 二叉树章节有讲到完全二叉树适合用数组存储，所以用数组来存储堆
  • 有哪些操作
    • 插入一个元素(O(logn))--插入到数组结尾，执行从下往上堆化：从下往上沿着向堆顶的路径，逐个比较，不满足就交换，满足则结束。
    • 数据结构与算法简记--堆和堆排序
    • public class Heap {
  private int[] a; // 数组，从下标1开始存储数据
  private int n;  // 堆可以存储的最大数据个数
  private int count; // 堆中已经存储的数据个数

  public Heap(int capacity) {
    a = new int[capacity + 1];
    n = capacity;
    count = 0;
  }

  public void insert(int data) {
    if (count >= n) return; // 堆满了
    ++count;
    a[count] = data;
    int i = count;
    while (i/2 > 0 && a[i] > a[i/2]) { // 自下往上堆化
      swap(a, i, i/2); // swap()函数作用：交换下标为i和i/2的两个元素
      i = i/2;
    }
  }
 }
    • 删除堆顶元素(O(logn))--把最后一个节点替换放到堆顶，然后利用同样的父子节点对比方法。对于不满足父子节点大小关系的，互换两个节点，并且重复进行这个过程，直到父子节点之间满足大小关系为止。这就是从上往下的堆化方法。
    • 数据结构与算法简记--堆和堆排序
    • public void removeMax() {
  if (count == 0) return -1; // 堆中没有数据
  a[1] = a[count];
  --count;
  heapify(a, count, 1);
}

private void heapify(int[] a, int n, int i) { // 自上往下堆化
  while (true) {
    int maxPos = i;
    if (i*2 <= n && a[i] < a[i*2]) maxPos = i*2;
    if (i*2+1 <= n && a[maxPos] < a[i*2+1]) maxPos = i*2+1;
    if (maxPos == i) break;
    swap(a, i, maxPos);
    i = maxPos;
  }
}

如何基于堆实现排序？

 1. 建堆(时间复杂度就是 O(n))

从后往前处理数组，并且每个数据都是从上往下堆化，从第一个非叶子节点开始，依次堆化，分解图：

数据结构与算法简记--堆和堆排序

数据结构与算法简记--堆和堆排序

代码：在这段代码中，我们对下标从 2n​ 开始到 1 的数据进行堆化，下标是 2/n​+1 到 n 的节点是叶子节点，我们不需要堆化。实际上，对于完全二叉树来说，下标从 2/n​+1 到 n 的节点都是叶子节点。

private static void buildHeap(int[] a, int n) {
  for (int i = n/2; i >= 1; --i) {
    heapify(a, n, i);
  }
}

private static void heapify(int[] a, int n, int i) {
  while (true) {
    int maxPos = i;
    if (i*2 <= n && a[i] < a[i*2]) maxPos = i*2;
    if (i*2+1 <= n && a[maxPos] < a[i*2+1]) maxPos = i*2+1;
    if (maxPos == i) break;
    swap(a, i, maxPos);
    i = maxPos;
  }
}

2. 排序

类似删除堆顶元素的操作，从后向前，把当前元素放到堆顶再执行从上至下堆化处理

数据结构与算法简记--堆和堆排序

// n表示数据的个数，数组a中的数据从下标1到n的位置。
public static void sort(int[] a, int n) {
  buildHeap(a, n);
  int k = n;
  while (k > 1) {
    swap(a, 1, k);
    --k;
    heapify(a, k, 1);
  }
}
  • 排序时间复杂度分析

建堆过程的时间复杂度是 O(n)，排序过程的时间复杂度是 O(nlogn)，所以，堆排序整体的时间复杂度是 O(nlogn)。

  • 稳定性

堆排序不是稳定的排序算法：因为在排序的过程，存在将堆的最后一个节点跟堆顶节点互换的操作，所以就有可能改变值相同数据的原始相对顺序。

 为什么快速排序要比堆排序性能好？

  1. 堆排序数据访问的方式没有快速排序友好：堆化过程，会依次访问数组下标是 1，2，4，8 的元素，而不是像快速排序那样，局部顺序访问，所以，这样对 CPU缓存是不友好的。
  2. 对于同样的数据，在排序过程中，堆排序算法的数据交换次数要多于快速排序。

 堆的应用一：优先级队列

  • 合并有序小文件--优先级队列思想：
    • 1.取各小文件最小值组成小顶堆
    • 2.将堆顶元素插入大文件
    • 3.删除堆顶元素，取堆顶元素所在文件中下一个值插入堆
    • 4.循环执行步骤2，3，直至堆元素个数为0。
  • 高性能定时器
    • 多个定时任务，按时间大小组成小顶堆
    • 每次执行堆顶任务(也就是最早时间)，比每次循环所有任务要效率高( O(logn)<O(n) )

 堆的应用二：利用堆求 Top K

  • 维护一个大小为 K 的小顶堆，
  • 顺序遍历数组，从数组中取出数据与堆顶元素比较。
  • 如果比堆顶元素大，我们就把堆顶元素删除，并且将这个元素插入到堆中；
  • 如果比堆顶元素小，则不做处理，继续遍历数组。
  • 这样等数组中的数据都遍历完之后，堆中的数据就是前 K 大数据了

堆的应用三：利用堆求中位数

  • 对于静态数据可先排序，取n/2位置元素，边际成本小。
  • 对于动态数据则不适合每次都排序
  • 借助堆这种数据结构，我们不用排序，就可以非常高效地实现求中位数操作。我们来看看，它是如何做到的？
  • 维护两个堆，一个大顶堆，一个小顶堆。大顶堆中存储前半部分数据，小顶堆中存储后半部分数据，且小顶堆中的数据都大于大顶堆中的数据。
  • 新加入的数据小于等于大顶堆的堆顶元素，我们就将这个新数据插入到大顶堆；否则，我们就将这个新数据插入到小顶堆
  • 利用两个堆不仅可以快速求出中位数，还可以快速求其他百分位的数据，原理是类似的。

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