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文章目录

  • 前言
  • 优先级队列 PriorityQueue
    • 优先队列的模拟实现
    • 堆的储存方式
    • 堆的创建
    • 建堆的时间复杂度
    • 堆的插入与删除
  • 总结


前言


优先级队列 PriorityQueue

概念:对列是先进先出的的数据结构,但有些情况,数据可能带有优先级,一般出队列时,可能需要优先级高的元素先出队列。所以像这种情况用队列不太合适:在手机上玩游戏时,如果有来电,系统应该优先处理打进来的电话。以前是来电显示充满整个画面,现在变成了一个小窗。

优先队列的模拟实现

PriorityQueue的底层使用了堆这种数据结构(PriorityQueue底层实现是一个完全二叉树,完全二叉树又分为大根堆和小根堆)

概念:
小根堆:根节点比左右孩子都小。只考虑根和左右节点的关系,不考虑左右节点的哪个大。
大根堆:根节点比左右孩子都大

堆的储存方式

在这里插入图片描述
将元素存储到数组中后,可以根据二叉树章节的性质5对树进行还原。假设为节点在数组中的下标,则有: 如果为0,则表示的节点为根节点,否则节点的双亲节点为(i 1)/2
●如果2i+ 1小于节点个数,则节点的左孩子下标为2 门中1,否则没有左孩了
●如果2
i+2小于节点个数,则节点的右孩子下标为2
1+ 2,否则没有右孩子

堆的创建

  1. 让parent标记需要调整的节点,child标记parent的左孩子(注意: parent如果有孩子一 定先是有左孩子)
  2. 如果parent的左孩子存在,即:child < size,进行以下操作, 直到parent的左孩子不存在
    parent右孩子是否存在,存在找到左右孩子中最大的孩子,让child进行标记
  3. 将parent 与较大的孩子child比较,如果:
    parent小于较大的孩子child,交换parent与较大的孩子child,交换完成之后,parent中小的元素向下移动,并继续向下调整,即parent = child; child = parent*2+1;然后继续
    否则:退出循环。
public class TestHeap {//创建一个数组public int[] elem;public int useSize;//有效元素//构造方法给elem分配内存public TestHeap() {this.elem = new int[10];}//初始化elem数组,给elem传入元素public void initElem(int[] array){for (int i = 0; i < array.length; i++) {elem[i] = array[i];useSize++;}}/*** 创建大根堆的代码*/public void createHeap(){for (int parent =(useSize-1-1)/2 ; parent >=0 ; parent--) {siftDown(parent,useSize);}}/*** 向下调整* @param parent* @param len*///让child标记根的左孩子,如果左孩子大于数组长度则进行下面操作// 如果右孩子小于长度并且左孩子的值小于右孩子的值,让左孩子移到右孩子上private void siftDown(int parent,int len){int child = 2*parent+1;while(child < len){if (child+1 < len && elem[child] < elem[child+1]){child = child+1;}//此时child保存的是孩子节点中最大的值//如果左孩子大于根节点,两者的值交换。if (elem[child] > elem[parent]) {//和根节点交换int tmp = elem[child];elem[child] = elem[parent];elem[parent] = tmp;//交换完再换位置parent = child;//根节点移到孩子节点上child = 2*parent+1;//孩子节点再往下移}else{break;}}}
}public class Test {public static void main(String[] args) {TestHeap testHeap = new TestHeap();int[] array={27,15,19,18,28,34,65,49,25,37};testHeap.initElem(array);testHeap.createHeap();System.out.println("========");}
}

建堆的时间复杂度

在这里插入图片描述
因此:建堆的时间复杂度是0(N)

堆的插入与删除

堆的插入:
在这里插入图片描述

    private void swap(int i,int j){int tmp = elem[i];elem[i] = elem[j];elem[j] = tmp;}//向上调整public void push(int val){if(isFull()){elem = Arrays.copyOf(elem,elem.length*2);}elem[usedSize] = val;siftUp(usedSize);usedSize++;}public boolean isFull(){return usedSize == elem.length;}public void siftUp(int child){int parent = (child-1)/2;while(child > 0){if (elem[child] > parent){swap(child,parent);child = parent;parent = (child-1)/2;}else{break;}}}

堆的删除
注意:这里的删除指的是删除堆顶的元素

  1. 将0下标的的堆顶元素和堆的最后一个元素交换
  2. 将堆的有效个数usedSize–
  3. 对堆进行向下调整
    //删除堆顶元素public int pop(){if (empty()){return -1;}int oldVal = elem[0];swap(0,usedSize-1);usedSize--;siftDown(0,usedSize);return oldVal;}public boolean empty(){return usedSize == 0;}

总结

本章节学习如何实现一个堆,如何运用到向上调整,向下调整。

http://www.hkea.cn/news/14046/

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