基本数据结构 —— 堆以及堆排序(C++实现)
什么是堆
堆(英语:heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。堆总是满足下列性质:
- 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值;
- 堆总是一棵完全二叉树。
通常将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆,根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。
堆的存储
堆一般使用数组存储。当堆中有n个元素的时,可以将这些元素存放在数组array的前n个单元里,其中堆的根节点中元素存放在array[1]中。结点之间的关系有两种情况:
- 如果根节点在数组中的位置是1,那么第i个位置的左右节点下标分别为2i、2i+1,父节点下标为i/2。
- 如果根节点在数组中的位置是0,那么第i个位置的左右节点下标分别为2i+1、2i+2,父节点下标为⌊(i-1) /2⌋。

堆的操作
以大根堆为例,给出堆支持的一些操作。
结构体定义
struct Heap
{
int size; // number of elements in array
int *array;
Heap() //init
{
size = 0;
array = new int[maxn];
}
Heap(int n) //init
{
size = 0;
array = new int[n];
}
~Heap() //free memory
{
delete array;
}
};
判断是否为空
bool empty()
{
if(size != 0) return false;
return true;
}
往堆中插入元素
void insert(int value)
{
array[++size] = value; // 数组的最末尾插入新节点
int index = size;
while(index > 1) // 自下而上地调整子节点与父节点的位置
{
// 如果大于父节点的值,根据最大堆的特点,子节点上升,而父节点要下降
if(array[index] > array[index/2]) swap(array[index],array[index/2]);
index /= 2; // 继续向上搜索
}
}

从堆中删除元素
void del()
{
if(empty()) return; // 删除前不能为空
swap(array[1],array[size--]); //用数组最末尾节点覆盖被删节点
int index = 1;
while(2*index <= size) // 从上到下调整二叉堆
{
int next = 2*index;
// 选取子节点中最大的
if(next < size && array[next+1] > array[next]) next++;
// 与子节点中最大的比较,如果小于则当前结点下降
if(array[index] < array[next])
{
swap(array[index],array[next]);
index = next;
}
else break;
}
}

取出堆中最大的元素
int max() {
if(empty()) return -1;
return array[1];
}
堆排序
给定一个有size个元素的数组array,可用下面的算法buildHeap(array,size)在 O(n) 时间内将数组array调整为一个堆。
void buildHeap(int array[],int size)
{
int i,tmp,index;
for(i = size/2; i >= 1; i--)
{
tmp = array[i];
index = 2*i;
while(index <= size)
{
if(index < size && array[index+1] > array[index]) index++;
if(array[index] < tmp) break;
array[index/2] = array[index];
index *= 2;
}
array[index/2] = tmp;
}
}
测试代码
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define maxn 1001 //heap's size
using namespace std;
struct Heap {
int size; // number of elements in array
int *array;
Heap() { //init
size = 0;
array = new int[maxn];
}
Heap(int n) { //init
size = 0;
array = new int[n];
}
~Heap() { //free memory
delete array;
}
bool empty() {
if(size != 0) return false;
return true;
}
void insert(int value) {
array[++size] = value;
int index = size;
while(index > 1) {
if(array[index] > array[index/2]) swap(array[index],array[index/2]);
index /= 2;
}
}
void del()
{
if(empty()) return;
swap(array[1],array[size--]);
int index = 1;
while(2*index <= size)
{
int next = 2*index;
if(next < size && array[next+1] > array[next]) next++;
if(array[index] < array[next])
{
swap(array[index],array[next]);
index = next;
} else break;
}
}
int max() {
if(empty()) return -1;
return array[1];
}
};
void buildHeap(int array[],int size) {
int i,tmp,index;
for(i = size/2; i >= 1; i--) {
tmp = array[i];
index = 2*i;
while(index <= size) {
if(index < size && array[index+1] > array[index]) index++;
if(array[index] < tmp) break;
array[index/2] = array[index];
index *= 2;
}
array[index/2] = tmp;
}
}
int main() {
int n,i,j,k;
cout << "input heap's size:";
cin >> n;
Heap H = Heap(n);
int* array = new int[n];
for(i = 1; i <= n; i++) {
int tmp;
cin >> tmp;
array[i] = tmp;
H.insert(tmp);
}
buildHeap(array,n);
for(i = 1; i <= n; i++) {
cout << array[i] << " ";
}
cout << endl;
while(!H.empty()) {
cout << H.max() << endl;
H.del();
}
return 0;
};
结果:

例题
输入n个整数,找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4。
class Solution {
public:
struct Heap {
int size; // number of elements in array
int *array;
Heap() { //init
size = 0;
array = new int[1001];
}
Heap(int n) { //init
size = 0;
array = new int[n];
}
~Heap() { //free memory
delete array;
}
bool empty() {
if(size != 0) return false;
return true;
}
void insert(int value) {
array[++size] = value;
int index = size;
while(index > 1) {
if(array[index] < array[index/2]) swap(array[index],array[index/2]);
index /= 2;
}
}
void del()
{
if(empty()) return;
swap(array[1],array[size--]);
int index = 1;
while(2*index <= size)
{
int next = 2*index;
if(next < size && array[next+1] < array[next]) next++;
if(array[index] > array[next])
{
swap(array[index],array[next]);
index = next;
} else break;
}
}
int min() {
if(empty()) return -1;
return array[1];
}
};
vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k) {
vector<int> ret;
int i,n = input.size();
if(n < k) return ret;
Heap H = Heap(n);
for(i = 0;i < n;i++)
{
H.insert(input[i]);
}
while(k)
{
ret.push_back(H.min());
H.del();
k--;
}
return ret;
}
};
参考资料
- 数据结构图文解析之:二叉堆详解及C++模板实现
- 《数据结构(C语言描述)(修订版)》电子工业出版社
基本数据结构 —— 堆以及堆排序(C++实现)的更多相关文章
- 基本数据结构——堆(Heap)的基本概念及其操作
基本数据结构――堆的基本概念及其操作 小广告:福建安溪一中在线评测系统 Online Judge 在我刚听到堆这个名词的时候,我认为它是一堆东西的集合... 但其实吧它是利用完全二叉树的结构来维护一组 ...
- C 数据结构堆
引言 - 数据结构堆 堆结构都很耳熟, 从堆排序到优先级队列, 我们总会看见它的身影. 相关的资料太多了, 堆 - https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%A0%86%E7 ...
- java数据结构----堆
1.堆:堆是一种树,由它实现的优先级队列的插入和删除的时间复杂度都是O(logn),用堆实现的优先级队列虽然和数组实现相比较删除慢了些,但插入的时间快的多了.当速度很重要且有很多插入操作时,可以选择堆 ...
- python下实现二叉堆以及堆排序
python下实现二叉堆以及堆排序 堆是一种特殊的树形结构, 堆中的数据存储满足一定的堆序.堆排序是一种选择排序, 其算法复杂度, 时间复杂度相对于其他的排序算法都有很大的优势. 堆分为大头堆和小头堆 ...
- 数据结构-堆 Java实现
数据结构-堆 Java实现. 实现堆自动增长 /** * 数据结构-堆. 自动增长 * */ public class Heap<T extends Comparable> { priva ...
- 数据结构 - 堆(Heap)
数据结构 - 堆(Heap) 1.堆的定义 堆的形式满足完全二叉树的定义: 若 i < ceil(n/2) ,则节点i为分支节点,否则为叶子节点 叶子节点只可能在最大的两层出现,而最大层次上的叶 ...
- [数据结构]——堆(Heap)、堆排序和TopK
堆(heap),是一种特殊的数据结构.之所以特殊,因为堆的形象化是一个棵完全二叉树,并且满足任意节点始终不大于(或者不小于)左右子节点(有别于二叉搜索树Binary Search Tree).其中,前 ...
- JAVA数据结构(十一)—— 堆及堆排序
堆 堆基本介绍 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,最坏,最好,平均时间复杂度都是O(nlogn),不稳定的排序 堆是具有以下性质的完全二叉树:每个节点的值都大于或等 ...
- 数据结构-堆(应用篇)之堆排序法-C和C++的实现
堆排序 关于堆的内容我们已经在上一节中了解了,本节中将给出一个堆的应用-堆排序. 关于堆的概念可以看上一节,入口:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/78536 ...
随机推荐
- Unity学习笔记(4): 碰撞相关API
Unity3D中的碰撞: 在unity中,有普通碰撞体Collider和触发器(Trigger)两种碰撞体,两个普通碰撞体会发生碰撞并产生力学现象,触发器则像是个无法触碰而又真实存在的东西,也会触发碰 ...
- OpenSSH技术详解
一.什么是Openssh OpenSSH 是 SSH (Secure SHell) 协议的免费开源实现.SSH协议族可以用来进行远程控制, 或在计算机之间传送文件.而实现此功能的传统方式,如teln ...
- 《how tomcat works》阅读笔记 - 2 - 门面设计模式,避免强制转换
在第二章 2.3节中 try { servlet = (Servlet) myClass.newInstance(); servlet.service((ServletRequest) request ...
- Streamr助你掌控自己的数据
博客说明 所有刊发内容均可转载但是需要注明出处. 项目简介 Streamr 致力于为世界实时数据的自由公平交换打造开源平台,并促进全球数据经济的发展.Streamr项目基于区块链技术,并向用户提供数据 ...
- SSH 报错解决方法记录汇总
SSH 密钥签名失败 情景: 使用 SSH 密钥验证身份时 报错: sign_and_send_pubkey: signing failed: agent refused operation 环境: ...
- Codeforces1151E,F | 553Div2 | 瞎讲报告
传送链接 E. Number of Components 当时思博了..一直在想对于\([1,r]\)的联通块和\([1,l-1]\)的联通块推到\([l,r]\)的联通块...我真的是傻了..这题明 ...
- Python数据分析工具库-Numpy 数组支持库(二)
1 shape变化及转置 >>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) >>> a array([[ 2., 8., 0 ...
- 查看jdk使用的是什么垃圾收集器
一.方法一 打印虚拟机所有参数 [root@localhost ~]# java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep : uintx InitialHeap ...
- centos下配置gitosis服务器
背景: 一台windows电脑,Xshell可以登录centos服务器(centos7.2 64位,有root用户权限),windows电脑已经安装好git和tortoies 在windows下下载和 ...
- Daily scrum 2015.10.19
这周是我们团队项目开始的第一周.我们的团队项目是“北航社团平台”,一个致力于打造北航社团资讯整合.社团工作服务与社团商品销售的一站式网络平台. 一.会议内容 1. 总体分工,江昊同学担任项目PM,王若 ...