二叉堆，简称堆 Heap
尖的完全二叉树。也有三叉堆以及普通堆，但大部分时候堆就是指二叉堆
- 二叉堆的定义
一棵完全二叉树
父节点的值 >= 子节点的值，则称为最大二叉堆父节点的值 <= 子节点的值，则称为最小二叉堆
注意：并没有要求左右节点的大小顺序
- 举例
[35，26，48，10，59，64，17，23，45，31]
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最大堆的性质
- 堆序性 heap order
任意节点 >= 它的所有后代，最大值在堆的根上
- 完全树
只有最底层不满，且节点尽可能的往左靠
最小堆的性质
- 堆序性 heap order
任意节点 <= 它的所有后代，最小值在堆的根上
- 完全树
只有最底层不满，且节点尽可能的往左靠
堆的 API
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API - heapify 如何把完全二叉树变成堆
完全二叉树可以用数组存储
思路 (siftDown)
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从最后一个节点开始，逐个向前，把每个节点与其后代比较，最大的放在上面
注意一个节点有可能需要调整多次（递归）
由于每次调整都是把数字下降，所以叫 siftDown
- 代码
const array = [35, 26, 48, 10, 59, 64, 17, 23, 45, 31]
const heapify = array => {
for (let i = parseInt((array.length - 1) / 2); i >= 0; i--) {
siftDown(array, i, array.length)
}
return array
}
siftDown = (heap, i, length) => {
const left = 2 * i + 1, right = 2 * i + 2
let greater = left
if (greater >= length) {return}
if (right < length && heap[right] > heap[greater]) {
greater = right
}
if(heap[greater]>heap[i]){
console.log(`换 ${heap[greater]} ${heap[i]}`);
[heap[greater],heap[i]] = [heap[i],heap[greater]]
siftDown(heap, greater, length)
}
}
heapify(array)
// [64, 59, 48, 45, 31, 35, 17, 23, 10, 26]
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问答
- 为什么要从后往前
为了从易到难
- 为什么从 59 开始
因为所以叶子节点都可以跳过
- 什么时候递归
调整父子之后，子节点所在的子树要再调整一次
API - insert(heap, item) 如何向堆中插入一个值
要保证插入之后，依然得到一个堆
思路 (siftUp)
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- 代码
const heap = [64,59,48,45,31,35,17,23,10,26]
const insert = (heap, item) => {
heap.push(item) // 把新值放到最后一个
siftUp(heap, heap.length-1) // 开始上升
}
siftUp = (heap, i) => {
if(i===0){return}
const parent = parseInt((i-1)/2)
if(heap[i]>heap[parent]){
console.log(`换 ${heap[i]} ${heap[parent]}`);
[heap[i],heap[parent]]=[heap[parent],heap[i]]
siftUp(heap, parent)
} }
insert(heap, 60)
console.log(heap) // [64, 60, 48, 45, 59, 35, 17, 23, 10, 26, 31]
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API - extractMax(heap) 如何弹出堆顶的值
要保证弹出后，剩下的元素依然组成堆
思路 (extractMax)
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- 代码
const heap = [64, 60, 48, 45, 59, 35, 17, 23, 10, 26, 31]
const extractMax = (heap, start, end) => {
[heap[start], heap[end - 1]] = [heap[end - 1], heap[start]]
const max = heap[end - 1]
siftDown(heap, start, end - 1) // 将 start 沉下去
return max
}
const siftDown = (heap, i, length) => {
const left = 2 * i + 1,
right = 2 * i + 2
let greater = left
if (greater >= length) return
if (right < length && heap[right] > heap[greater]) {
greater = right
}
if (heap[greater] > heap[i]) {
console.log(`交换 ${heap[greater]} ${heap[i]}`);
[heap[greater], heap[i]] = [heap[i], heap[greater]]
siftDown(heap, greater, length)
}
}
max = extractMax(heap, 0, heap.length)
heap.pop() // 删掉最后一个多余的最大值
console.log(max, heap)
// 64, [60, 59, 48, 45, 31, 35, 17, 23, 10, 26]
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堆排序
-
思路（结合前面的知识可以很简单的写出堆排序）
image.png 代码
array = [9,5,1,4,7,8,3,2,6]
const heapSort = arr => {
// 第一步：数组变成堆 O(N*logN)
const heap = heapify(arr)
// 第二步：不停把最大的放到最后 O(N*logN)
for(let i=0; i {
for (let i = parseInt((array.length - 1) / 2); i >= 0; i--) {
siftDown(array, i, array.length)
}
return array
}
const siftDown = (heap, i, length) => {
const left = 2 * i + 1, right = 2 * i + 2
let greater = left
if (greater >= length) {return}
if (right < length && heap[right] > heap[greater]) {
greater = right
}
if (heap[greater] > heap[i]) {
console.log(`换 ${heap[greater]} ${heap[i]}`);
[heap[greater], heap[i]] = [heap[i], heap[greater]]
siftDown(heap, greater, length)
}
}
const extractMax = (heap, start, end) => {
[heap[start], heap[end - 1]] = [heap[end - 1], heap[start]]
const max = heap[end - 1]
siftDown(heap, start, end - 1) // 将 start 沉下去
return max
}
heapSort(array)
console.log(array)
// [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
// O(2*N*logN) O(N*logN)
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