一、队列与优先队列的区别
- 队列是一种FIFO(First-In-First-Out)先进先出的数据结构,对应于生活中的排队的场景,排在前面的人总是先通过,依次进行。
- 优先队列是特殊的队列,从“优先”一词,可看出有“插队现象”。比如在火车站排队进站时,就会有些比较急的人来插队,他们就在前面先通过验票。优先队列至少含有两种操作的数据结构:insert(插入),即将元素插入到优先队列中(入队);以及deleteMin(删除最小者),它的作用是找出、删除优先队列中的最小的元素(出队)。
二、优先队列(堆)的特性
-
优先队列的实现常选用二叉堆,在数据结构中,优先队列一般也是指堆。
-
堆的两个性质:
-
结构性:堆是一颗除底层外被完全填满的二叉树,底层的节点从左到右填入,这样的树叫做完全二叉树。
-
堆序性:由于我们想很快找出最小元,则最小元应该在根上,任意节点都小于它的后裔,这就是小顶堆(Min-Heap);如果是查找最大元,则最大元应该在根上,任意节点都要大于它的后裔,这就是大顶堆(Max-heap)。
结构性:
通过观察发现,完全二叉树可以直接使用一个数组表示而不需要使用其他数据结构。所以我们只需要传入一个size就可以构建优先队列的结构(元素之间使用compareTo方法进行比较)。
public class PriorityQueue<T extends Comparable<? super T>> {
public PriorityQueue(int capacity) {
currentSize = 0;
array = (T[]) new Comparable[capacity + 1];
}
}
对于数组中的任意位置 i 的元素,其左儿子在位置 2i 上,则右儿子在 2i+1 上,父节点在 在 i/2(向下取整)上。通常从数组下标1开始存储,这样的好处在于很方便找到左右、及父节点。如果从0开始,左儿子在2i+1,右儿子在2i+2,父节点在(i-1)/2(向下取整)。
堆序性:
我们这建立最小堆,即对于每一个元素X,X的父亲中的关键字小于(或等于)X中的关键字,根节点除外(它没有父节点)。
如图所示,只有左边是堆,右边红色节点违反堆序性。根据堆序性,只需要常O(1)找到最小元。
三、基本的堆操作
- insert(插入)
- 上滤:为了插入元素X,我们在下一个可用的位置建立空穴(否则会破坏结构性,不是完全二叉树)。如果此元素放入空穴不破坏堆序性,则插入完成;否则,将父节点下移到空穴,即空穴向根的方向上冒一步。继续该过程,直到X插入空穴为止。这样的过程称为上滤。
图中演示了18插入的过程,在下一个可用的位置建立空穴(满足结构性),发现不能直接插入,将父节点移下来,空穴上冒。继续这个过程,直到满足堆序性。这样就实现了元素插入到优先队列(堆)中。
- java实现上滤
/**
* 插入到优先队列,维护堆序性
*
* @param x :插入的元素
*/
public void insert(T x) {
if (null == x) {
return;
}
//扩容
if (currentSize == array.length - 1) {
enlargeArray(array.length * 2 + 1);
}
//上滤
int hole = ++currentSize;
for (array[0] = x; x.compareTo(array[hole / 2]) < 0; hole /= 2) {
array[hole] = array[hole / 2];
}
array[hole] = x;
}
/**
* 扩容方法
*
* @param newSize :扩容后的容量,为原来的2倍+1
*/
private void enlargeArray(int newSize) {
T[] old = array;
array = (T[]) new Comparable[newSize];
System.arraycopy(old, 0, array, 0, old.length);
}
可以反复使用交换操作来进行上滤过程,但如果插入X上滤d层,则需要3d次赋值;我们这种方式只需要d+1次赋值。
如果插入的元素是新的最小元从而一直上滤到根处,那么这种插入的时间长达O(logN)。但平均来看,上滤终止得要早。业已证明,执行依次插入平均需要2.607次比较,因此平均insert操作上移元素1.607层。上滤次数只比插入次数少一次。
- deleteMin(删除最小元)
- 下滤:类似于上滤操作。因为我们建立的是最小堆,所以删除最小元,就是将根节点删掉,这样就破坏了结构性。所以我们在根节点处建立空穴,为了满足结构性,堆中最后一个元素X必须移动到合适的位置,如果可以直接放到空穴,则删除完成(一般不可能);否则,将空穴的左右儿子中较小者移到空穴,即空穴下移了一层。继续这样的操作,直到X可以放入到空穴中。这样就可以满足结构性与堆序性。这个过程称为下滤。
如图所示:在根处建立空穴,将最后一个元素放到空穴,已满足结构性;为满足堆序性,需要将空穴下移到合适的位置。
注意:堆的实现中,经常发生的错误是只有偶数个元素,即有一个节点只有一个儿子。所以需要测试右儿子的存在性。
/**
* 删除最小元
* 若优先队列为空,抛出UnderflowException
*
* @return :返回最小元
*/
public T deleteMin() {
if (isEmpty()) {
throw new UnderflowException();
}
T minItem = findMin();
array[1] = array[currentSize--];
percolateDown(1);
return minItem;
}
/**
* 下滤方法
*
* @param hole :从数组下标hole1开始下滤
*/
private void percolateDown(int hole) {
int child;
T tmp = array[hole];
for (; hole * 2 <= currentSize; hole = child) {
//左儿子
child = hole * 2;
//判断右儿子是否存在
if (child != currentSize &&
array[child + 1].compareTo(array[child]) < 0) {
child++;
}
if (array[child].compareTo(tmp) < 0) {
array[hole] = array[child];
} else {
break;
}
}
array[hole] = tmp;
}
这种操作最坏时间复杂度是O(logN)。平均而言,被放到根处的元素几乎下滤到底层(即来自的那层),所以平均时间复杂度是O(logN)。
四、总结
优先队列常使用二叉堆实现,本篇图解了二叉堆最基本的两个操作:插入及删除最小元。insert以O(1)常数时间执行,deleteMin以O(logN)执行。相信大家看了之后就可以去看java的PriorityQueue源码了。今天只说了二叉堆最基本的操作,还有一些额外操作及分析下次再说。比如,如何证明buildHeap是线性的?以及优先队列的应用等。
声明:图文皆原创,如有转载,请注明出处。如有错误,请帮忙指出,欢迎讨论;若觉得可以,微微一赞支持支持。
今天的文章最详细版图解优先队列(堆)分享到此就结束了,感谢您的阅读。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
如需转载请保留出处:http://bianchenghao.cn/15449.html