堆——实现及应用

概念

  • 完全二叉树:若设二叉树的深度为 h,除第 h 层外,其它各层(1~h-1)的结点数都达到最大个数,第 h 层所有的结点都连续集中在最左边。
  • 用数组表示(下标从 1 开始),则有:
    • arr[i] 的左孩子是 arr[2*i],右孩子是 arr[2*i+1]
    • arr[i] 的父节点是 arr[i/2]
  • 大顶堆:每个结点的值都大于等于其左右孩子结点的值。
  • 小顶堆:每个结点的值都小于等于其左右孩子结点的值。

操作

注:本节以小顶堆为例,记堆的大小为 n

首先定义一个堆。

class Heap {
   
   
private:
    int arr[maxn];
    int n;
    
    void shift_up(int i);
    void shift_down(int i);

public:
    Heap() {
   
   
        memset(arr, 0, sizeof(int) * maxn);
        n = 0;
    }

    void push(int x);
    void pop();
    int top();
    int size();
    bool empty();
};

上浮

从当前结点开始,和它的父节点比较:

  • 若比父节点小则交换,然后将当前节点下标更新为原父节点下标;
  • 否则退出。
void shift_up(int i) {
   
   
    while (i > 1 && arr[i] < arr[i>>1]) {
   
   
        swap(arr[i], arr
### 小根与大根的概念及实现方法 #### 概念 小根和大根是两种常见的结构,它们都基于完全二叉树的性质。 - **大根**:每个节点的值都不小于其子节点的值,即父节点始终大于等于子节点[^1]。 - **小根**:每个节点的值都不大于其子节点的值,即父节点始终小于等于子节点[^2]。 #### 时间复杂度 的时间复杂度主要体现在插入和调整操作上。由于几乎是一个完全二叉树,每次插入或调整操作的时间复杂度为 \(O(\log N)\),其中 \(N\) 是中元素的数量[^1]。 #### 实现方法 以下是使用 C 语言实现的小根和大根代码示例: ```c #include <stdio.h> // 判断是否为大根 bool isMaxHeap(int a[], int n) { for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) { if ((2 * i + 1 < n && a[i] < a[2 * i + 1]) || (2 * i + 2 < n && a[i] < a[2 * i + 2])) { return false; } } return true; } // 判断是否为小根 bool isMinHeap(int a[], int n) { for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) { if ((2 * i + 1 < n && a[i] > a[2 * i + 1]) || (2 * i + 2 < n && a[i] > a[2 * i + 2])) { return false; } } return true; } // 测试函数 int main() { int a1[7] = {25, 13, 10, 12, 9, 16, 7}; // 非大根 int a2[7] = {25, 13, 10, 12, 9, 8, 7}; // 大根 int a3[6] = {25, 13, 10, 12, 9, 8}; // 大根 int a4[7] = {7, 9, 10, 12, 13, 16, 25}; // 小根 printf("a1 是否为大根: %d\n", isMaxHeap(a1, 7)); // 输出 0 printf("a2 是否为大根: %d\n", isMaxHeap(a2, 7)); // 输出 1 printf("a3 是否为大根: %d\n", isMaxHeap(a3, 6)); // 输出 1 printf("a4 是否为小根: %d\n", isMinHeap(a4, 7)); // 输出 1 return 0; } ``` #### 代码说明 - `isMaxHeap` 函数用于判断一个数组是否为大根,通过比较每个父节点与其子节点的值来实现。 - `isMinHeap` 函数用于判断一个数组是否为小根,逻辑与大根类似,但比较条件相反。 - 示例数组分别展示了非大根、大根和小根的情况。 ###
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