堆及其C++实现

堆及其C++实现

  • 堆简介
  • 堆的实现

堆简介

堆其实是优先队列的一种实现形式。普通的队列是先进先出,而优先队列的出队顺序和入队顺序无关,而和优先级有关。
堆作为优先队列的实现形式,其入队时间复杂度和出队时间复杂度均为O(log(n))。因此优先队列经常使用堆实现。常见的堆有二叉堆、d叉堆、索引堆、二项堆,斐波那契堆等。

堆的实现

二叉堆是一种常见的堆,也便于理解,本文实现的堆即是二叉堆。
二叉堆是一棵完全二叉树,下图是一个最大二叉堆。
堆及其C++实现_第1张图片
因为二叉堆是一棵完全二叉树,结合上图父节点及左右节点下标,可以发现
parent(i) = i/2; left child(i) = 2 * i; right child(i) = 2 * i + 1;
因此可以使用数组的形式存储二叉堆。其中数组索引0处不存放数据。

堆及其C++实现_第2张图片
二叉堆的实现要点在与入队时的上溯shift up,和出队时的下滤shift down。
上溯即在入队时,首先在数组尾部添加元素,然后依次和其父节点比较,若比父节点小(最小堆)则交换位置,否则不再上溯。
下滤即在出队时,首先将堆顶元素保存,然后将尾部元素A与堆顶元素交换,然后将交换后的堆顶元素A与其子节点比较,若子节点比父节点小,则将比父节点小的两个子节点中最小的元素,将其与父节点A交换,然后将交换后的子节点位置处的A继续与其子节点执行相同的步骤,直到其子节点均比A大,则停止。
以下为二叉最小堆的C++实现:

#ifndef MINHEAP_H
#define MINHEAP_H
#include<assert.h>
using namespace std;
template<typename T>
class minheap
{
public:
	minheap(int n)   //构造函数
	{
		data = new T[n + 1];
		capacity = n + 1;
		count = 0;
	}
	~minheap() //析构函数
	{
		delete[] data;
	}
	void insert(T element); //插入相当于入队
	int size(); //返回堆中元素数量
	T extractelemnt(); //相当于出队
private:
	T* data;   //元素存放数组
	int capacity; //数组可以使用空间大小
	int count;  //堆中元素数量
	void shiftup(int k);  //上溯
	void shiftdown(int k); //下滤
};
template <typename T>
int minheap<T>::size()
{
	return count;
}
template <typename T>
void minheap<T>::insert(T element)
{
	assert(count + 1 <= capacity);
	data[count + 1] = element;
	count += 1;
	shiftup(count);
}
template <typename T>
T minheap<T>::extractelemnt()
{
	assert(count > 0);
	T element = data[1];
	swap(data[1], data[count]);
	count--;
	shiftdown(1);
	return element;
}
template <typename T>
void minheap<T>::shiftup(int k)
{
	while (k > 1 && data[k] < data[k / 2])
	{
		swap(data[k], data[k / 2]);
		k /= 2;
	}
}
template <typename T>
void minheap<T>::shiftdown(int k)
{
	while (2 * k <= count)
	{
		int j = 2 * k;
		if (j + 1 <= count && data[j] > data[j + 1]) //判断下滤过程是与左子节点交换还是和右子节点交换
			j++;  
		if (data[j] > data[k])
			break;
		swap(data[k], data[j]);
		k = j;
	}
}
#endif

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