投稿
  1. 首页
  2. 随笔

用Java实现二叉堆、大顶堆和小顶堆

音速论坛 • 2022-12-17 • 随笔 • 阅读 23

用Java实现二叉堆、大顶堆和小顶堆,第1张

用Java实现二叉堆、大顶堆和小顶堆

先了解了解

什么是二叉堆

二叉堆就是完全二叉树，或者是靠近完全二叉树结构的二叉树。在二叉树建树时采取前序建树就是建立的完全二叉树。也就是二叉堆。所以二叉堆的建堆过程理论上讲和前序建树一样。

什么是大顶堆、小顶堆

二叉堆本质上是一棵近完全的二叉树，那么大顶堆和小顶堆必然也是满足这个结构要求的。在此之上，大顶堆要求对于一个节点来说，它的左右节点都比它小；小顶堆要求对于一个节点来说，它的左右节点都比它大。
​

建堆

二叉堆建堆本质上和前序建堆差不多，只不过需要考虑的一点就是大小关系，这一点和二叉搜索树建树有点相似，所以可以得出结论，建树，本质上都是递归建树，只不过因为数据结构的大小要求不一样，需要的判断函数不一样，节点进入哪个位置也不一样。
​

大顶堆和小顶堆也分为稳定和不稳定的堆。稳定和不稳定指如果具备相同的值，那么他们的插入顺序应该和节点顺序一致。

程序实现

首先，定义出基本的堆结构

public class BinaryHeap {

    private Integer value;

    private BinaryHeap leftChild;
    private BinaryHeap rightChild;
}

建堆过程与建二叉树过程一致

public static BinaryHeap buildHeap(BinaryHeap binaryHeap, Integer value) {
    if (Objects.isNull(binaryHeap)) binaryHeap = new BinaryHeap();
    if (Objects.isNull(binaryHeap.getValue())) {
        binaryHeap.setValue(value);
        return binaryHeap;
    }
    if (Objects.isNull(binaryHeap.getLeftChild())) {
        BinaryHeap binaryHeap1 = new BinaryHeap();
        binaryHeap1.setValue(value);
        binaryHeap.setLeftChild(binaryHeap1);
    } else if (Objects.nonNull(binaryHeap.getLeftChild())) {
        if (Objects.isNull(binaryHeap.getRightChild())) {
            BinaryHeap binaryHeap1 = new BinaryHeap();
            binaryHeap1.setValue(value);
            binaryHeap.setRightChild(binaryHeap1);
        } else {
            // TODO: 2022/1/14 左右节点两种都不为null
            if (checkNull(binaryHeap.getLeftChild())) buildHeap(binaryHeap.getLeftChild(), value);
            else if (checkNull(binaryHeap.getRightChild())) buildHeap(binaryHeap.getRightChild(), value);
            else buildHeap(binaryHeap.getLeftChild(), value);
        }

    }
    return binaryHeap;
}

主要原理就是如果当前节点的左节点为空，则把当前值放到左节点，如果左节点不为空，右节点为空，则把值放到右节点。如果左右节点都不为空，就将建树过程转移到下一层，如果左节点有为空的子节点，就转移给左节点，如果左节点没有为空的子节点，且右节点有为空的子节点，那么转移给右节点。如果左右节点都没有为空的子节点，那么也转移给左节点。
​

以序列2,3,4,5,9,6,8,7为例，按照该算法建立出来的二叉堆结构如下：

{
    "value": 2,
    "left_child": {
        "value": 3,
        "left_child": {
            "value": 4,
            "left_child": {
                "value": 8,
                "left_child": null,
                "right_child": null
            },
            "right_child": {
                "value": 7,
                "left_child": null,
                "right_child": null
            }
        },
        "right_child": {
            "value": 5,
            "left_child": null,
            "right_child": null
        }
    },
    "right_child": {
        "value": 1,
        "left_child": {
            "value": 9,
            "left_child": null,
            "right_child": null
        },
        "right_child": {
            "value": 6,
            "left_child": null,
            "right_child": null
        }
    }
}

建立大顶堆

大顶堆在建堆的基础上，有一个要求，根节点比左右子树的任何节点的值都大。那么建树的过程可以分为两步，对于每一个值，首先按照建树过程，会到二叉堆的最底部，然后通过不断的让自己与自己的根节点做比较，如果自己大于根节点，就交换自己与根节点的位置，递归回溯即可。

逻辑过程


假设现在红色节点组成的已经是一个大顶堆，现在新增了一个节点到这个二叉堆中，而且是比任意节点都大，那么黑色箭头将是该节点的行动路线，它会反复与父级比较，如果大于父级，则交换和父级的关系。

程序实现 
public static BinaryHeap up(BinaryHeap father) {
  if (Objects.nonNull(father.getLeftChild())) {
    if (father.getValue() < father.getLeftChild().getValue()) {
      int c = father.getValue();
      father.setValue(father.getLeftChild().getValue());
      father.getLeftChild().setValue(c);
    }
    up(father.getLeftChild());
  }
  if (Objects.nonNull(father.getRightChild())) {
    if (father.getValue() < father.getRightChild().getValue()) {
      int c = father.getValue();
      father.setValue(father.getRightChild().getValue());
      father.getRightChild().setValue(c);
    }
    up(father.getRightChild());
  }
  return father;
}

该方法放在普通建树方法之后，就是大顶堆的建树方法了，总的方法如下：

public static BinaryHeap bigPush(BinaryHeap binaryHeap, Integer value) {
    binaryHeap = buildHeap(binaryHeap, value);
    up(binaryHeap);
    return binaryHeap;
}

还是以序列2,3,4,5,9,6,8,7为例，按照该算法建立出来的大顶堆结构如下：

{
    "value": 9,
    "left_child": {
        "value": 8,
        "left_child": {
            "value": 7,
            "left_child": {
                "value": 2,
                "left_child": null,
                "right_child": null
            },
            "right_child": {
                "value": 4,
                "left_child": null,
                "right_child": null
            }
        },
        "right_child": {
            "value": 3,
            "left_child": null,
            "right_child": null
        }
    },
    "right_child": {
        "value": 6,
        "left_child": {
            "value": 1,
            "left_child": null,
            "right_child": null
        },
        "right_child": {
            "value": 5,
            "left_child": null,
            "right_child": null
        }
    }
}

建立小顶堆

小顶堆与大顶堆类似

逻辑过程


过程与大顶堆一致，不过此时是比父级小就和父级交换。

程序实现 
public static BinaryHeap down(BinaryHeap father) {
    if (Objects.nonNull(father.getLeftChild())) {
        if (father.getValue() > father.getLeftChild().getValue()) {
            int c = father.getValue();
            father.setValue(father.getLeftChild().getValue());
            father.getLeftChild().setValue(c);
        }
        down(father.getLeftChild());
    }
    if (Objects.nonNull(father.getRightChild())) {
        if (father.getValue() > father.getRightChild().getValue()) {
            int c = father.getValue();
            father.setValue(father.getRightChild().getValue());
            father.getRightChild().setValue(c);
        }
        down(father.getRightChild());
    }
    return father;
}

这个是向下走的过程，最终代码为：

public static BinaryHeap smallPush(BinaryHeap binaryHeap, Integer value) {
    binaryHeap = buildHeap(binaryHeap, value);
    down(binaryHeap);
    return binaryHeap;
}

以序列2,3,4,5,9,6,8,7为例，按照该算法建立出来的小顶堆结构如下：

{
    "value": 1,
    "left_child": {
        "value": 3,
        "left_child": {
            "value": 4,
            "left_child": {
                "value": 8,
                "left_child": null,
                "right_child": null
            },
            "right_child": {
                "value": 7,
                "left_child": null,
                "right_child": null
            }
        },
        "right_child": {
            "value": 5,
            "left_child": null,
            "right_child": null
        }
    },
    "right_child": {
        "value": 2,
        "left_child": {
            "value": 9,
            "left_child": null,
            "right_child": null
        },
        "right_child": {
            "value": 6,
            "left_child": null,
            "right_child": null
        }
    }
}

从堆顶取数据并重构大小顶堆 
public static Integer bigPop(BinaryHeap binaryHeap) {
    Integer val = binaryHeap.getValue();
    if (binaryHeap.getLeftChild().getValue() >= binaryHeap.getRightChild().getValue()) {
        binaryHeap.setValue(binaryHeap.getLeftChild().getValue());
        BinaryHeap binaryHeap1 = mergeTree(binaryHeap.getLeftChild().getLeftChild(), binaryHeap.getLeftChild().getRightChild());
        up(binaryHeap1);
        binaryHeap.setLeftChild(binaryHeap1);
    } else {
        binaryHeap.setValue(binaryHeap.getRightChild().getValue());
        BinaryHeap binaryHeap1 = mergeTree(binaryHeap.getRightChild().getLeftChild(), binaryHeap.getRightChild().getRightChild());
        up(binaryHeap1);
        binaryHeap.setRightChild(binaryHeap1);
    }
    return val;
}

public static Integer smallPop(BinaryHeap binaryHeap) {
    Integer val = binaryHeap.getValue();
    if (binaryHeap.getLeftChild().getValue() <= binaryHeap.getRightChild().getValue()) {
        binaryHeap.setValue(binaryHeap.getLeftChild().getValue());
        BinaryHeap binaryHeap1 = mergeTree(binaryHeap.getLeftChild().getLeftChild(), binaryHeap.getLeftChild().getRightChild());
        down(binaryHeap1);
        binaryHeap.setLeftChild(binaryHeap1);
    } else {
        binaryHeap.setValue(binaryHeap.getRightChild().getValue());
        BinaryHeap binaryHeap1 = mergeTree(binaryHeap.getRightChild().getLeftChild(), binaryHeap.getRightChild().getRightChild());
        down(binaryHeap1);
        binaryHeap.setRightChild(binaryHeap1);
    }
    return val;

}

取出来之后，需要重新调用down或者up函数。以构建小顶堆，取出五次后的结果

public static void main(String[] args) {
        int[] a = new int[]{2, 3, 1, 4, 5, 9, 6, 8, 7};

        BinaryHeap binaryHeap = new BinaryHeap();
        for (int i = 0; i < a.length; i++) {
            binaryHeap = smallPush(binaryHeap, a[i]);
        }
        System.out.println(Json.toJson(smallPop(binaryHeap)));
        System.out.println(Json.toJson(smallPop(binaryHeap)));
        System.out.println(Json.toJson(smallPop(binaryHeap)));
        System.out.println(Json.toJson(smallPop(binaryHeap)));
        System.out.println(Json.toJson(smallPop(binaryHeap)));
        System.out.println(Json.toJson(binaryHeap));
    }

![image.png](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/69ab1242179011c09e8d8ad17169340d.png#clientId=u3bc32b9f-4cff-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&height=287&id=u92c998f3&margin=[object Object]&name=image.png&originHeight=287&originWidth=2347&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=24421&status=done&style=none&taskId=u39d79f5d-2fda-492e-89bb-36a5fdcb79a&title=&width=2347)
取完后的小顶堆为：

{
    "value": 6,
    "left_child": {
        "value": 7,
        "left_child": {
            "value": 8,
            "left_child": null,
            "right_child": null
        },
        "right_child": null
    },
    "right_child": {
        "value": 9,
        "left_child": null,
        "right_child": null
    }
}

欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/5709057.html

赞 (0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
音速论坛 音速论坛 一级用户组
0 0
上一篇 2022-12-17
下一篇 2022-12-17

发表评论

登录后才能评论

评论列表（0条）

保存