堆和优先队列

1 二叉堆和优先队列的概念

1.1 二叉堆

     二叉堆是一个数组，它可以被看成一个近似的完全二叉树，树上每一个结点对应数组中的一个元素。除了最底层外，该树是完全充满的，而且是从左到右填充。表示堆的数组A包括两个属性：A.length给出数组元素的个数，A.heap_size表示有多少个堆元素存储在该数组中，这里，0<=A.heap_size<=A.length。

     如下图所示：

    

     堆可以分成两种：最大堆和最小堆。在最大堆中，任何节点的值都大于等于其孩子的值，故根节点是数组中的最大数所在节点。反之，最小堆中，任何节点的值都小于等于其孩子的值，故根节点是数组中最小值所在节点。

     最小堆如下：

    

1.2 优先队列

     优先队列是一种用来维护由一组元素构成的集合S的数据结构，其中的每一个元素都有一个相关的值，称为关键字。优先队列也分为两种：最大优先队列和最小优先队列。

     一个最大优先队列支持以下操作：

•INSERT(S,x)：把元素x插入集合S中;

•MAXIMUM(S)：返回S中具有最大关键字的元素;

•EXTRACT_MAX(S)：去掉并且返回S中的具有最大关键字的元素;

•INCREASE_KEY(S,x,k)：将元素x的关键字值增加到k。

相应地，最小优先队列支持的操作包括INSERT、MINIMUM、EXTRAT_MIN和DECRESE_KEY。

2 堆的实现

2.1 堆的插入

     由于二叉堆就是一个简单的一维Int数组，故不需要初始化，直接插入便可。

     每次插入都将新数据放到数组的最后的位置，最小堆原理如图：

     http://pic002.cnblogs.com/img/yc_sunniwell/201006/2010062815070251.png

     假设要在这个二叉堆里入队一个单元，键值为2，那只需在数组末尾加入这个元素，然后尽可能把这个元素往上挪，直到挪不动，经过了这种复杂度为Ο(logn)的操作，二叉堆还是二叉堆。

     核心代码如下：

 1 //A为该数组，i是新数据所在下标 
 2 void Insert(int A[], int i,int heap_size)  
 3 {  
 4     int j, temp;  
 5       
 6     temp = A[i];  
 7     j = i / 2;      //父结点  
 8     while (j >= 1 && i != 1)  
 9     {  
10         if (A[j] <= temp)  
11             break;  
12           
13         A[i] = A[j];     //把较大的子结点往下移动,替换它的子结点  
14         i = j;  
15         j = i  / 2;  
16     }  
17     A[i] = temp;
18     heap_size ++;  
19 }
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2.2 堆的删除

     按定义，堆中每次都只能删除第1个数据。为了便于重建堆，实际的操作是将最后一个数据的值赋给根结点，然后再从根结点开始进行一次从上向下的调整。调整时先在左右儿子结点中找最小的，如果父结点比这个最小的子结点还小说明不需要调整了，反之将父结点和它交换后再考虑后面的结点。相当于从根结点将一个数据的“下沉”过程。

     下面给出代码：

 1 //先进行调整
 2 void MinHeapify(int A[],int i,int heap_size)
 3 {
 4     int l = 2*i;
 5     int r = 2*i+1;
 6     int minimum;
 7     if(l <= heap_size && A[l] < A[i])
 8         minimum = l;
 9     else
10         minimum = i;
11     if(r <= heap_size && A[r] > A[minimum])
12         minimum = r;
13     if(minimum!= i)
14     {
15         swap(A[i],A[minimum]);
16         MinHeapify(minimum,heapsize);
17     }
18 }
19 
20 //然后删除
21 void Delete(int A[],int heap_size)
22 {
23     Swap(A[1],A[heap_size]);
24     heap_size --;
25     MinHeapify(A,1,heap_size);    
26 }
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2.3 堆化数组(建堆)

     有了堆的插入和删除后，再考虑下如何对一个数据进行堆化操作。

     核心代码如下：

1 //N是数组中元素个数
2 void BuildMinHeap(int A[],int N,int heap_size)
3 {
4     int heap_size = N;
5     for(int i = N/2;i > 0;i--)
6         MinHeapify(A,i,heap_size);
7 }
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2.4 堆排序

     核心算法如下：  

 1 void HeapSort(int A[],int heap_size,int N)
 2 {
 3     int heap_size = N;
 4     BuildMinHeap(A,N,heap_size);
 5     for(int i = N;i > 1;i--)
 6     {
 7         Swap(A[1],A[i]);
 8         heap_size --;
 9         MinHeapify(A,1,heap_size);
10     }
11 }
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3 优先队列

     在用堆实现优先的过程中，需要注意最大堆只能对应最大优先队列，最小堆则是对应最小优先队列，核心代码如下：　

 1 void INCREASE_KEY(int A[],int i,int key)
 2 {
 3     if (key < A[i])
 4         cout <= "error!";
 5     A[i] = key;
 6     while (i > 1 && A[i/2] < A[i])
 7     {
 8         swap(A[i],A[i/2]);
 9         i = i/2;
10     }
11 }
12 
13 void INSERT(int A[],int key,int heap_size)
14 {
15     heap_size ++;
16     A[heap_size] = MIN; //MIN为负无穷
17     INCREASE_KEY(A,heap_size,key);
18 }
19 
20 int MAXIMUM(int A[])
21 {
22     return A[1];
23 }
24 
25 int EXTRACT_MAX(int A[],int heap_size)
26 {
27     if (heap_size < 1)
28         cout <= "error!";
29     int max = A[1];
30     A[1] = A[heap_size];
31     heap_size --;
32     MAX_HEAPIFY(A,1,heap_size);  //应该很好根据前面的分析写出来
33 }
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     以上代码的写法有些欠妥，用struct和全局变量写应该会方便很多，各位多多体谅！

    

posted @ 2016-09-04 22:13  va_chester  阅读(6884)  评论(0)  编辑  收藏  举报