聊聊 Java 数据结构与算法中的堆最小堆和最大堆

一、前言

堆的历史

堆的数据结构有很多种体现形式，包括；2-3堆、B堆、斐波那契堆，而在 Java API 中最常用的是用于实现优先队列的二叉堆，它是由 JWJ Williams 在 1964 年引入的，作为堆排序算法的数据结构。另外在 Dijkstra 算法等几种高效的图算法中，堆也是非常重要的。

二、堆的数据结构

在计算机科学中，堆(heap) 的实现是一种基于树的特殊的数据结构，它可以在数组上构建出树的结构体，并满足堆的属性；

• 最小堆：如果P​ 是C​ 的一个父级节点， 那么P​ 的key(或value)应小于或等于C 的对应值。

• 最大堆：与最小堆的定义正好相反，最大堆(max heap) ,P​ 的key(或value)大于C 的对应值。

三、堆的代码实现

1. 实现介绍

堆的实现在 Java API 中主要体现在延迟队列的实现二叉堆上，这里小傅哥单独把这部分代码拆分出来，了解下关于小堆和大堆的实现。

从对堆的数据结构介绍上可以看到，小堆和大堆的唯一区别仅是对元素的排序方式不同。所以也就是说在存放和获取元素的时候对元素的填充和摘除时，排序方式不同而已。

2. 入堆实现

堆的在存放元素时，以遵循它的特点，会在存放过程中，通过队尾元素向上比对迁移。

private void siftUpComparable(int k, E x) {
    logger.info("【入队】元素：{} 当前队列：{}", JSON.toJSONString(x), JSON.toJSONString(queue));
    while (k > 0) {
        // 获取父节点Idx，相当于除以2
        int parent = (k - 1) >>> 1;
        logger.info("【入队】寻找当前节点的父节点位置。k：{} parent：{}", k, parent);
        Object e = queue[parent];
        // 如果当前位置元素，大于父节点元素，则退出循环
        if (compareTo(x, (E) e) >= 0) {
            logger.info("【入队】值比对，父节点：{} 目标节点：{}", JSON.toJSONString(e), JSON.toJSONString(x));
            break;
        }
        // 相反父节点位置大于当前位置元素，则进行替换
        logger.info("【入队】替换过程，父子节点位置替换，继续循环。父节点值：{} 存放到位置：{}", JSON.toJSONString(e), k);
        queue[k] = e;
        k = parent;
    }
    queue[k] = x;
    logger.info("【入队】完成 Idx：{} Val：{} \r\n当前队列：{} \r\n", k, JSON.toJSONString(x), JSON.toJSONString(queue));
}
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• 入堆的实现 add 方法最终会调用到 siftUpComparable 方法，进行排序的方式进行处理。而这个排序 compareTo 方法是由具体的 MinHeap、MaxHeap 来做实现。
• 以入堆元素2举例，如图所示入堆过程。

• 首先将元素2挂到队列尾部，之后通过 (k - 1) >>> 1 计算父节点位置，与对应元素进行比对和判断交换。
• 交换过程包括 2->6、2->5，以此交换结束后元素保存完毕。

3. 出堆实现

元素的出堆其实很简单，只要把根元素直接删除弹出即可。但剩余接下里的步骤才是复杂的，因为需要在根元素迁移走后，寻找另外的最小元素迁移到对头。这个过程与入堆正好相反，这是一个不断向下迁移的过程。

private void siftDownComparable(int k, E x) {
    // 先找出中间件节点
    int half = size >>> 1;
    while (k < half) {
        // 找到左子节点和右子节点，两个节点进行比较，找出最大的值
        int child = (k << 1) + 1;
        Object c = queue[child];
        int right = child + 1;
        // 左子节点与右子节点比较，取最小的节点
        if (right < size && compareTo((E) c, (E) queue[right]) > 0) {
            logger.info("【出队】左右子节点比对，获取最小值。left：{} right：{}", JSON.toJSONString(c), JSON.toJSONString(queue[right]));
            c = queue[child = right];
        }
        // 目标值与c比较，当目标值小于c值，退出循环。说明此时目标值所在位置适合，迁移完成。
        if (compareTo(x, (E) c) <= 0) {
            break;
        }
        // 目标值小于c值，位置替换，继续比较
        logger.info("【出队】替换过程，节点的值比对。上节点：{} 下节点：{} 位置替换", JSON.toJSONString(queue[k]), JSON.toJSONString(c));
        queue[k] = c;
        k = child;
    }
    // 把目标值放到对应位置
    logger.info("【出队】替换结果，最终更换位置。Idx：{} Val：{}", k, JSON.toJSONString(x));
    queue[k] = x;
}
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• 不断地向下迁移元素。这个过程会比对左右子节点的值，找到最小的。所以整个过程会比入堆麻烦一些。

这里以弹出元素1举例，之后将堆尾元素替换到相应的位置。整个过程分为6张图表述。

• 图1到图2，找出根元素弹出。
• 图3到图4，将根元素向下迁移，与子元素比对，并替换位置。如果这个位置与8相比，小于8则继续向下迁移。
• 图4到图5，继续迁移，在原节点4的位置对应的两个子元素，都比8大，这个时候就可以停下来了。
• 图5到图6，更换元素位置，把队尾的元素替换到对应元素1向下迁移检测的位置。

4. 小堆实现

小堆是一个正序比对

public class MinHeap extends Heap {

    @Override
    public int compareTo(Integer firstElement, Integer secondElement) {
        return firstElement.compareTo(secondElement);
    }

}
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测试

Test
public void test_min_heap() {
    MinHeap heap = new MinHeap();
    // 存入元素
    heap.add(1);
    heap.add(3);
    heap.add(5);
    heap.add(11);
    heap.add(4);
    heap.add(6);
    heap.add(7);
    heap.add(12);
    heap.add(15);
    heap.add(10);
    heap.add(9);
    heap.add(8);
    // 弹出元素
    while (heap.peek() != null){
        logger.info("测试结果：{}", heap.poll());
    }
}
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结果

17:21:30.053 [main] INFO queue.PriorityQueue - 【入队】元素：3 当前队列：[1,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null]
17:21:30.055 [main] INFO q
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