堆的 shift down（Java 实例代码）

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堆的 shift down

四、Java 实例代码

src/runoob/heap/HeapShiftDown.java 文件代码：

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堆的 shift down

本小节将介绍如何从一个最大堆中取出一个元素，称为 shift down，只能取出最大优先级的元素，也就是根节点，把原来的 62 取出后，下面介绍如何填补这个最大堆。

 

第一步，我们将数组最后一位数组放到根节点，此时不满足最大堆的定义。

 

调整的过程是将这个根节点 16 一步一步向下挪，16 比子节点都小，先比较子节点 52 和 30 哪个大，和大的交换位置。

 

继续比较 16 的子节点 28 和 41，41 大，所以 16 和 41 交换位置。

 

继续 16 和孩子节点 15 进行比较，16 大，所以现在不需要进行交换，最后我们的 shift down 操作完成，维持了一个最大堆的性质。

四、Java 实例代码

源码包下载：Downloadhttps://www.runoob.com/wp-content/uploads/2020/09/runoob-algorithm-HeapShiftDown.zip

src/runoob/heap/HeapShiftDown.java 文件代码：

package runoob.heap;

/**
 * 往最大堆中取出一个元素
 */
public class HeapShiftDown {

    protected T[] data;
    protected int count;
    protected int capacity;

    // 构造函数, 构造一个空堆, 可容纳capacity个元素
    public HeapShiftDown(int capacity){
        //这里加1是指原来能装的元素个数，那去掉0位，只能装capacity个元素
        data = (T[])new Comparable[capacity+1];
        count = 0;
        this.capacity = capacity;
    }
    // 返回堆中的元素个数
    public int size(){
        return count;
    }
    // 返回一个布尔值, 表示堆中是否为空
    public boolean isEmpty(){
        return count == 0;
    }
    // 像最大堆中插入一个新的元素 item
    public void insert(T item){

        assert count + 1 <= capacity;
        data[count+1] = item;
        count ++;
        shiftUp(count);
    }
    // 从最大堆中取出堆顶元素, 即堆中所存储的最大数据
    public T extractMax(){
        assert count > 0;
        T ret = data[1];
        swap( 1 , count );
        count --;
        shiftDown(1);
        return ret;
    }
    // 获取最大堆中的堆顶元素
    public T getMax(){
        assert( count > 0 );
        return data[1];
    }
    // 交换堆中索引为i和j的两个元素
    private void swap(int i, int j){
        T t = data[i];
        data[i] = data[j];
        data[j] = t;
    }

    //********************
    //* 最大堆核心辅助函数
    //********************
    private void shiftUp(int k){

        while( k > 1 && data[k/2].compareTo(data[k]) < 0 ){
            swap(k, k/2);
            k /= 2;
        }
    }
    //shiftDown操作
    private void shiftDown(int k){
        while( 2*k <= count ){
            int j = 2*k; // 在此轮循环中,data[k]和data[j]交换位置
            if( j+1 <= count && data[j+1].compareTo(data[j]) > 0 )
                j ++;
            // data[j] 是 data[2*k]和data[2*k+1]中的最大值
            if( data[k].compareTo(data[j]) >= 0 ) break;
            swap(k, j);
            k = j;
        }
        System.out.println("shiftDown结束");
    }

    // 测试 HeapShiftDown
    public static void main(String[] args) {
        HeapShiftDown heapShiftDown = new HeapShiftDown(100);
        // 堆中元素个数
        int N = 100;
        // 堆中元素取值范围[0, M)
        int M = 100;
        for( int i = 0 ; i < N ; i ++ )
            heapShiftDown.insert( new Integer((int)(Math.random() * M)) );
        Integer[] arr = new Integer[N];
        // 将最大堆中的数据逐渐使用extractMax取出来
        // 取出来的顺序应该是按照从大到小的顺序取出来的
        for( int i = 0 ; i < N ; i ++ ){
            arr[i] = heapShiftDown.extractMax();
            System.out.print(arr[i] + " ");
        }
        // 确保arr数组是从大到小排列的
        for( int i = 1 ; i < N ; i ++ )
            assert arr[i-1] >= arr[i];
    }
}