Java实现二叉堆、大顶堆和小顶堆
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)); }
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 } }
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