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堆(Heap)是计算机科学中的一种特别的完全二叉树结构,它满足某种特定顺序,用于实现优先队列等数据结构。堆主要有两种类型:最大堆(Max Heap)和最小堆(Min Heap)。

定义

  • 最大堆:在最大堆中,任何一个父节点的值都大于或等于它的子节点的值。这意味着堆的根节点包含了堆中的最大值。
  • 最小堆:在最小堆中,任何一个父节点的值都小于或等于它的子节点的值。这意味着堆的根节点包含了堆中的最小值。

特性

  1. 完全二叉树:堆是一种特殊的完全二叉树,除了最后一层外,其他每一层都被完全填充,并且所有节点都尽可能地向左对齐。
  2. 堆性质:堆中的每个节点都满足子节点小于(最大堆)或大于(最小堆)父节点的性质。

表示

堆通常使用数组来表示。对于给定位置的元素i(从0开始计数):

  • 它的父节点位置是 (i - 1) / 2
  • 它的左子节点位置是 2*i + 1
  • 它的右子节点位置是 2*i + 2

操作

  • 插入(Insert):在堆中插入一个新元素。新元素被加到堆的末尾,然后通过一系列上浮(对于最大堆)或下沉(对于最小堆)操作,恢复堆的性质。
  • 删除(Delete):在最大堆中删除根节点(即最大元素),在最小堆中删除根节点(即最小元素)。通常,堆的最后一个元素被移动到根节点,然后通过一系列下沉操作,恢复堆的性质。
  • 构建(Build):将一个无序数组构建成一个堆。可以通过从最后一个非叶子节点开始,向前进行下沉操作,直到根节点,来实现。

应用

  • 优先队列:堆是实现优先队列的理想结构,可以快速访问队列中的最大值或最小值。
  • 堆排序:堆排序算法是基于堆的选择排序,通过构建最大堆或最小堆,来实现数组的排序。
  • 图算法:在Dijkstra和Prim算法中,堆用于高效地选取最小边或最短路径。

堆结合了二叉树的结构特点和数组的简单性,提供了一种高效的方式来实现动态排序和优先级队列管理。

http://www.mmbaike.com/news/96526.html

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