深入理解堆 —— 堆的底层实现,堆排序,TopK问题

本文深入探讨了堆这一数据结构,包括它的逻辑和物理特性,结点下标计算,堆的定义和性质。讨论了堆的向上、向下调整算法,以及如何建堆、删除和插入元素。堆排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)。此外,堆也被用于解决TopK问题,通过维护一个小堆来高效找到最大的K个元素,达到O(n*logk)的时间复杂度。

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概念

结构特点

堆(数据结构)

  • 逻辑上:完全二叉树
  • 物理上:数组

堆是一种顺序存储结构(采用数组方式存储),仅仅是利用完全二叉树的顺序结构的特点进行分析。

结点下标计算公式(根节点从0开始)

已知二叉树根结点的下标是root,那么它左孩子的下标left=2root+1,右孩子的下标right=2root+2。

已知孩子结点的下标(不区分左右)为child,那么双亲的下标为(child-1)/2。

如果从1开始,则已知root,则左孩子节点left=2root+1,right=2root+2。已知child,则其根结点root=child/2.

堆的定义和性质

  • 小堆 满足根的值小于等于所有子树结点的值;
  • 大堆 根的值大于等于所有子树结点的值。

堆的向上,向下调整算法

堆的向下调整算法,当需要调整的节点的左右子树均为大根堆或者小根堆时,就可以使用向下调整算法,通过比较和交换, 让以该节点为首的堆成为一个大根堆或者小根堆。

void AdjustDown(int* a, int root, int n) {
   //建立小堆
	int parent = root;
	int child = parent*2+1;
	while (child < n){
   
		if (child + 1 < n && a[child] > a[child+1]) 
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