• 算法基础:堆【以大根堆为例】


    二叉堆

    二叉堆的逻辑结构就是一棵完全二叉树,所以也叫完全二叉堆

    ◼️ 鉴于完全二叉树的一些特性,二叉堆的底层(物理结构)一般用数组实现即可

    ◼️ 索引 i 的规律( n 是元素数量)

    如果 i = 0 ,它是根节点

    如果 i > 0 ,它的父节点的索引为 floor( (i – 1) / 2 ) (向下取整)

    如果 2i + 1 ≤ n – 1,它的左子节点的索引为 2i + 1

    如果 2i + 1 > n – 1 ,它无左子节点

    如果 2i + 2 ≤ n – 1 ,它的右子节点的索引为 2i + 2

    如果 2i + 2 > n – 1 ,它无右子节点

    大根堆的例子

    public class HeapSort {
    
        public static void main(String[] args) {
            System.out.println("大顶堆测试");
            int[] arr = {68, 72, 43, 50, 38, 10, 90, 65};
    
            MyHeapSort obj = new MyHeapSort();
            for (int i : arr) {
                obj.add(i);
            }
    
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                arr[i] = obj.remove();
            }
    
            System.out.println("堆排序后:");
            for (int i : arr) {
                System.out.print(i + "  ");
            }
            // 90  72  68  65  50  43  38  10
            System.out.println();
            for (int i : arr) {  //堆空了,重新添加元素进去
                obj.add(i);
            }
            System.out.println("获取堆顶元素:" + obj.get());
    
    
            System.out.println("替换堆顶元素为13:" + obj.replace(13));
            System.out.println("替换堆顶元素为13后的堆顶元素:" + obj.get());
        }
    
    
        static class MyHeapSort {  //大根heap  由大到小的排序
            public int[] arr;
            public int size;
            public int defaultSize = 10;
    
            public MyHeapSort() {
                size = 0;
                arr = new int[defaultSize];
            }
    
            //扩容代码
            public void ensureCap(int cap) {
                int oldcap = arr.length;
                if (oldcap >= cap) return;
                //新容量为旧容量的1.5倍
                int newcap = oldcap + oldcap >> 1;
                int[] newarr = new int[newcap];
                for (int i = 0; i < size; i++) {
                    newarr[i] = arr[i];
                }
                arr = newarr;
            }
    
            public void add(int val) {
                ensureCap(size + 1);
                arr[size++] = val;
                shiftup(size - 1);
            }
    
            //上滤
            public void shiftup(int index) {
                int cur = arr[index];
                while (index > 0) {
                    int pindex = (index - 1) / 2;
                    int parent = arr[pindex];
                    if (parent >= cur) break;
                    arr[index] = parent;
                    index = pindex;
                }
                arr[index] = cur;
            }
    
            //删除:二叉堆的删除是删除堆顶元素
            //思路:最后一个元素代替堆顶元素,删除最后一个元素,然后下窜
            public int remove() {
                int last = --size;
                int root = arr[0];
                arr[0] = arr[last];
                //arr[last] 不用管了,因为长度要减1,减1后,最后一个元素也不存在了
                shiftdown(0);
                return root;
            }
    
            public void shiftdown(int index) {
                int half = size >> 1;
                int root = arr[0];
                while (index < half) {
                    //index:只有左子节点,或者左右子节点都有
                    int pos = (index << 1) + 1;
                    int child = arr[pos];
                    int right = pos + 1;
                    if (right < size && arr[right] > arr[pos]) {
                        pos = right;
                        child = arr[right];
                    }
    
                    if (root > child) break;
                    arr[index] = child;
                    index = pos;
                }
                arr[index] = root;
            }
    
    
            public int get() {  //获取堆顶元素
                if (size == 0) return Integer.MIN_VALUE;
                return arr[0];
            }
    
            //删除堆顶的元素的同时,插入一个新元素
            public int replace(int ele) { //替换堆顶元素
                int root = Integer.MIN_VALUE;
                if (size == 0) {
                    arr[0] = ele;
                    size++;
                } else {
                    root = arr[0];
                    arr[0] = ele;
                    shiftdown(0);
                }
    
                return root;
            }
        }
    }
    
    
    
    /*
    大顶堆测试
    堆排序后:
    90  72  68  65  50  43  38  10
    获取堆顶元素:90
    替换堆顶元素为13:90
    替换堆顶元素为13后的堆顶元素:72
     */
    
    
    • 1
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