算法:堆数据结构

堆是平衡二叉树数据结构的特例,其中根节点密钥与其子节点进行比较并相应地进行排列。如果 α 有子节点 β 那么 -

键(α)≥键(β)

由于parent的值大于child的值,因此该属性会生成 Max Heap 。基于此标准,堆可以有两种类型 -

For Input → 35 33 42 10 14 19 27 44 26 31

Min-Heap - 根节点的值小于或等于其子节点的值。

最大堆示例

Max-Heap - 根节点的值大于或等于其子节点的值。

最大堆示例

两棵树都是使用相同的输入和到达顺序构建的。

 

最大堆构造算法

我们将使用相同的示例来演示如何创建Max Heap。创建Min Heap的过程类似,但我们使用min值而不是max值。

我们将通过一次插入一个元素来导出最大堆的算法。在任何时候,堆必须保持其属性。在插入时,我们还假设我们在已经堆化的树中插入节点。

**Step 1**  Create a new node at the end of heap.
**Step 2**  Assign new value to the node.
**Step 3**  Compare the value of this child node with its parent.
**Step 4**  If value of parent is less than child, then swap them.
**Step 5**  Repeat step 3  & 4 until Heap property holds.

- 在Min Heap构造算法中,我们期望父节点的值小于子节点的值。

让我们通过动画插图了解Max Heap的构造。我们考虑前面使用的相同输入样本。

Max Heap动画示例

 

最大堆删除算法

让我们推导出一种从最大堆中删除的算法。Max(或Min)堆中的删除始终发生在根处以删除最大(或最小)值。

**Step 1**  Remove root node.
**Step 2**  Move the last element of last level to root.
**Step 3**  Compare the value of this child node with its parent.
**Step 4**  If value of parent is less than child, then swap them.
**Step 5**  Repeat step 3  & 4 until Heap property holds.

Max Heap删除动画示例

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