前言：
大家好，我是良辰丫💞💞⛽，我们又见面了，前面我们讲了用链表实现的二叉树，今天我们来接触堆的概念，堆是一种特殊的二叉树，只不过咱们的对底层原理是数组，堆也是我们在做题中经常见到的，那么，接下来我们就慢慢的去接触堆，认识堆，理解堆，掌握堆。有疑惑可以和我一起讨论交流哦，期待大家的来访。🍬🍬🍬

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📖所属专栏：java数据结构
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• 1、堆
• • 1.1 堆的概念
  • 1.2 堆的基本性质
  • 1.3 堆的创建
  • 1.4 堆插入数据
  • 1.5 堆删除数据
• 2、优先级队列
• • 2.1 初识优先级队列
  • 2.2 比较器Comparator实现优先队列大根堆

脚本

1、堆

1.1 堆的概念

堆在逻辑上是一种完全二叉树，以顺序结构存储的方式存储的数据，堆的模拟一般用数组，其底层原理往往也是数组。堆分为大根堆和小根堆。

vue项目运行出现问题

• 大根堆(最大堆):父亲节点比所有孩子节点都大。
• 小根堆(最小堆):父亲节点比所有孩子节点都小。

如下图就是一个板板正正的大根堆，每个父亲节点都比所有孩子节点都大，如果去掉下标为6的节点，还可称为大根堆，但是去掉了4号下标的节点就不是堆了，因为堆的概念是完全二叉树，那么为啥这么定义呢？因为在建堆的过程中需要一个个调整，如果不是完全二叉树，就不会调整成唯一的一个序列。

社交

Thread线程类

总结：

自定义ava数据集

• 堆的父亲节点总是大于或者小于所有孩子节点。
• 堆总是一棵完全二叉树。

1.2 堆的基本性质

通过上面我们了解到堆是一种顺序存储的完全二叉树，对于非完全二叉树，不适合使用顺序方式进行存储，因为为了能够还原二叉树，空间中必须要存储空节点，就会导致空间利用率比较低。

Java接口

下图为一个小根堆图，研究性质可以参考下图。

图像配准

保研

i表示节点的下标

深度搜索

• 如果i为0，则i表示的节点为根节点，否则i节点的双亲节点为 (i – 1)/2
• 如果2 * i + 1 小于节点个数，则节点i的左孩子下标为2 * i + 1，否则没有左孩子
• 如果2 * i + 2 小于节点个数，则节点i的右孩子下标为2 * i + 2，否则没有右孩子

1.3 堆的创建

堆的创建，顾名思义就是把一个个的数据插入到数组中，然后调整即可，一个个传数据太麻烦了，我们直接传入一个数组。调整的时候我们采用向下调整。

stm32 毕设

五子棋

1. 让parent标记需要调整的节点，child标记parent的左孩子(注意：parent如果有孩子一定先是有左孩子)
2. 如果parent的左孩子存在，即:child < size， 进行以下操作，直到parent的左孩子不存在
   parent右孩子是否存在，存在找到左右孩子中最小的孩子，让child进行标
   将parent与较小的孩子child比较，如果：
   parent小于较小的孩子child，调整结束
   否则：交换parent与较小的孩子child，交换完成之后，parent中大的元素向下移动，可能导致子
   树不满足对的性质，因此需要继续向下调整，即parent = child；child = parent*2+1; 然后继续2。

mukes

下面以创建大根堆为例子。

MySQL主从同步

public void createHeap() {
//usedSize记录堆中元素个数
        for (int parent = (usedSize-1-1)/2; parent >= 0 ; parent--) {
            shiftDown(parent,usedSize);
        }
    }

   //向下调整
    private void shiftDown(int parent,int len) {
    //知道父亲节点，然后扎到左孩子
        int child = 2*parent + 1;
        //要有左孩子
        while (child < len) {
            //一定是有右孩子的情况下
            if(child+1 < len && elem[child] < elem[child+1]) {
                child++;
            }
            //child下标 一定是左右孩子 最大值的下标
            if(elem[child] > elem[parent]) {
                int tmp = elem[child];
                elem[child] = elem[parent];
                elem[parent] = tmp;
                parent = child;
                child = 2*parent+1;
                //左右孩子都比父亲小时跳出循环
            }else {
                break;
            }
        }
    }

• 在调整以parent为根的二叉树时，必须要满足parent的左子树和右子树已经是堆了才可以向下调整。
• 调整情况下，最坏的时候，从根一路比较到叶子，比较的次数为完全二叉树的高度。

那么，问题又来了，一颗普通的完全二叉树怎么调整成堆呢？
找倒数第一个非叶子节点，从该节点位置开始往前一直到根节点，遇到一个节点，应用向下调整

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public static void createHeap(int[] array) {
int root = ((array.length-2)>>1);
for (; root >= 0; root--) {
shiftDown(array, root);
}
}

注意：
建堆的时间复杂度为O(N)。

OLTP

1.4 堆插入数据

• 先将待插入元素放到下标为usedSize的位置。(空间不够时需要扩容)
• 进行向上调整，直到成为堆。

有的伙伴可能会疑惑了，刚刚学习了向下调整，下载插入数据操作为什么又要向上调整呢？

elasticsearch

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private void shiftUp(int child) {
        int parent = (child-1)/2;
        while (child > 0) {
            if(elem[child] > elem[parent]) {
                int tmp = elem[child];
                elem[child] = elem[parent];
                elem[parent] = tmp;
                child = parent;
                parent = (child-1)/2;
            }else {
                break;
            }
        }
    }
    //向上调整建堆的时间复杂度：N*logN
    public void offer(int val) {
        if(isFull()) {
            //扩容
            elem = Arrays.copyOf(elem,2*elem.length);
        }
        elem[usedSize++] = val;
        //向上调整
        shiftUp(usedSize-1);
    }

1.5 堆删除数据

• 将堆顶元素对堆中最后一个元素交换
• 将堆中有效数据个数减少一个
• 对堆顶元素进行向下调整

几何学

 public void pop() {
        if(isEmpty()) {
            return;
        }
        swap(elem,0,usedSize-1);
        usedSize--;
        shiftDown(0,usedSize);
    }

    public boolean isEmpty() {
        return usedSize == 0;
    }
    private void swap(int[] array,int i,int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }

2、优先级队列

说起对列，大家肯定不陌生，因为咱们前面的文章中学习过对列，对列是一种先进先出的数据结构，那么这里的优先级队列又是什么呢？下面我们简单通过一个代码对优先级队列做一个认识。

学习

2.1 初识优先级队列

public static void main(String[] args) {
        PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue();
        priorityQueue.offer(3);
        priorityQueue.offer(4);
        priorityQueue.offer(1);
        priorityQueue.offer(2);
        System.out.println(priorityQueue.poll());
        System.out.println(priorityQueue.poll());
        System.out.println(priorityQueue.poll());
        System.out.println(priorityQueue.poll());
    }

JNI函数签名

咿呀，奇迹出现了，通过上面的运行截图，大家可以发现，优先级队列并不遵守先进先出，而是最小的数据先出来，由此呢？我们可以把它当成一种小根堆。

node.js

看到这里，大家又产生疑惑，默认为小根堆，那么如果我们想要使用优先队列作为大根堆呢？

原神

办法当然是有的呀，这里我们引入了比较器。那么究竟如何实现呢？我们慢慢往下看。

抽象方法

2.2 比较器Comparator实现优先队列大根堆

看到这里，可能大家会感到疑惑，什么是比较器呢？
java中的对象提供的方法只能比较对象是否相等，而不能比较大小，java提供了一些接口，可以指定对象的属性进行比较，比如，根据学生信息的年龄进行排序。
呜呜呜，看了上面的解释还不明白，没关系，在我上一篇文章中详细介绍了比较器，如果大家对比较器有疑惑，请去具体学习比较器。
对象的比较，点击跳转文章

速度环

import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;

class IntCmp implements Comparator<Integer> {
    @Override
    public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o2-o1;
    }
}
public class Test02 {
    public static void main(String[] args) {
        PriorityQueue priorityQueue = new PriorityQueue<>(new IntCmp());
        priorityQueue.offer(3);
        priorityQueue.offer(4);
        priorityQueue.offer(1);
        priorityQueue.offer(2);
        System.out.println(priorityQueue.poll());
        System.out.println(priorityQueue.poll());
        System.out.println(priorityQueue.poll());
        System.out.println(priorityQueue.poll());
    }
}

精通MyBatis系列

奇迹出现了优先队列通过比较器Comparator修改成了大根堆。

小程序云开发

注意：
上面的IntCmp类中有自动装包拆包的过程，这里不做详细说明，简单提及一下，Comparator的类型参数不能为基本数据类型，所以只能用包装类Integer，如果想了解更多装包拆包大家可以去自主学习，或者我以后的文章也会更新的。

后序：
堆与优先级队列的学习愉快的结束了，大家肯定受益颇深🐥🐥🐥，知识点全都不难，所谓难的东西也是一个个小小的知识点汇集而成的，不要着急，学习是一个不断探索的过程，心若向阳，路便花开，继续加油🍗🍗🍗！！！

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