代码实现
- 索引堆中会维护两个数组data和indexes;
- 初始化时索引和数据的绑定关系会维持到永久;
- 索引和数据的关系是:不论你数据以后是“穷”是“富”,我索引都只会跟着你,不会和别的数据跑了;索引是数据的代理,实际上索引数组indexes的heapify还是拿data中的值做比较的,不会拿着indexes中的值比大小,数据对应的索引代表数据在indexes中上浮下沉,data中的数据是不会乱动的;
- 用户是面向数据数组data编程的;
- 索引和数据的关系是在用户传入时就绑定了的,索引在堆中的位置就是数据本应该在堆中的位置;
package bobo.algo;
import java.util.*;
import java.lang.*;
// 最大索引堆
public class IndexMaxHeap<Item extends Comparable> {
protected Item[] data; // 最大索引堆中的数据
protected int[] indexes; // 最大索引堆中的索引
protected int count;
protected int capacity;
// 构造函数, 构造一个空堆, 可容纳capacity个元素
public IndexMaxHeap(int capacity){
data = (Item[])new Comparable[capacity+1];
indexes = new int[capacity+1];
count = 0;
this.capacity = capacity;
}
// 返回索引堆中的元素个数
public int size(){
return count;
}
// 返回一个布尔值, 表示索引堆中是否为空
public boolean isEmpty(){
return count == 0;
}
// 向最大索引堆中插入一个新的元素, 新元素的索引为i, 元素为item
// 传入的i对用户而言,是从0索引的
public void insert(int i, Item item){
assert count + 1 <= capacity;
assert i + 1 >= 1 && i + 1 <= capacity;
i += 1;
data[i] = item;
indexes[count+1] = i;
count ++;
shiftUp(count);
}
// 从最大索引堆中取出堆顶元素, 即索引堆中所存储的最大数据
public Item extractMax(){
assert count > 0;
Item ret = data[indexes[1]];
swapIndexes( 1 , count );
count --;
shiftDown(1);
return ret;
}
// 从最大索引堆中取出堆顶元素的索引
public int extractMaxIndex(){
assert count > 0;
int ret = indexes[1] - 1;
swapIndexes( 1 , count );
count --;
shiftDown(1);
return ret;
}
// 获取最大索引堆中的堆顶元素
public Item getMax(){
assert count > 0;
return data[indexes[1]];
}
// 获取最大索引堆中的堆顶元素的索引
public int getMaxIndex(){
assert count > 0;
return indexes[1]-1;
}
// 获取最大索引堆中索引为i的元素
public Item getItem( int i ){
assert i + 1 >= 1 && i + 1 <= capacity;
return data[i+1];
}
// 将最大索引堆中索引为i的元素修改为newItem
public void change( int i , Item newItem ){
i += 1;
data[i] = newItem;
// 找到indexes[j] = i, j表示data[i]在堆中的位置
// 之后shiftUp(j), 再shiftDown(j)
for( int j = 1 ; j <= count ; j ++ )
if( indexes[j] == i ){
shiftUp(j);
shiftDown(j);
return;
}
}
// 交换索引堆中的索引i和j
private void swapIndexes(int i, int j){
int t = indexes[i];
indexes[i] = indexes[j];
indexes[j] = t;
}
//********************
//* 最大索引堆核心辅助函数
//********************3
// 索引堆中, 数据之间的比较根据data的大小进行比较, 但实际操作的是索引
private void shiftUp(int k){
while( k > 1 && data[indexes[k/2]].compareTo(data[indexes[k]]) < 0 ){
swapIndexes(k, k/2);
k /= 2;
}
}
// 索引堆中, 数据之间的比较根据data的大小进行比较, 但实际操作的是索引
private void shiftDown(int k){
while( 2*k <= count ){
int j = 2*k;
if( j+1 <= count && data[indexes[j+1]].compareTo(data[indexes[j]]) > 0 )
j ++;
if( data[indexes[k]].compareTo(data[indexes[j]]) >= 0 )
break;
swapIndexes(k, j);
k = j;
}
}
// 测试索引堆中的索引数组index
// 注意:这个测试在向堆中插入元素以后, 不进行extract操作有效
public boolean testIndexes(){
int[] copyIndexes = new int[count+1];
for( int i = 0 ; i <= count ; i ++ )
copyIndexes[i] = indexes[i];
copyIndexes[0] = 0;
Arrays.sort(copyIndexes);
// 在对索引堆中的索引进行排序后, 应该正好是1...count这count个索引
boolean res = true;
for( int i = 1 ; i <= count ; i ++ )
if( copyIndexes[i-1] + 1 != copyIndexes[i] ){
res = false;
break;
}
if( !res ){
System.out.println("Error!");
return false;
}
return true;
}
// 测试 IndexMaxHeap
public static void main(String[] args) {
int N = 1000000;
IndexMaxHeap<Integer> indexMaxHeap = new IndexMaxHeap<Integer>(N);
for( int i = 0 ; i < N ; i ++ )
indexMaxHeap.insert( i , (int)(Math.random()*N) );
assert indexMaxHeap.testIndexes();
}
}