堆(C++的priority_queue、Java的PriorityQueue、Python的heapq)

堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象，堆中某个结点的值总是不大于(小根堆)或不小于(大根堆)其父结点的值，在插入和取出元素的时候，能自动调整树的结构，继续维持堆的特性。

C++

C++中的堆是优先队列priority_queue，默认声明为大根堆。需要#include <queue>

priority_queue<int> s;  // 声明堆，默认为大根堆
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>>s;// 声明小根堆的方式
priority_queue<int, vector<int>, less<int>>s;   // 声明大根堆，和第一行效果相同

s.push(5);  // 加入元素
s.pop();    // 删除堆顶
int a = s.top();    // 返回堆顶元素
int l = s.size();   // 返回元素个数
bool flag = s.empty(); // 判断堆是否为空，空返回1，否则返回0

Java

Java中的堆是优先队列PriorityQueue，默认声明为小根堆。需要import java.util.PriorityQueue;

// 声明一个堆，默认为小根堆
PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>();

// 声明大根堆的方式一(需要import java.util.Comparator;)
PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
    @Override
    public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o2 - o1;
    }
});

// 声明大根堆的方式二
PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> {
    return o2-o1;
});

int []arr = {7,2,28,8,1,99,33,3,22};
for(int a: arr)
    heap.add(a);    // 添加元素
heap.offer(15);     // 添加元素
/*  add与offer的区别在于:
对于有大小限制的堆，如果满了再插入元素，
前者会抛出异常，后者会返回false  */

heap.remove(28);    // 根据值移除元素
heap.clear();       // 清空整个堆

int sz = heap.size();   // 获取堆的元素个数
boolean flag = heap.contains(99);   // 返回是否包含某个值
boolean flag2 = heap.isEmpty();     // 返回堆是否为空
int top = heap.peek();   // 获取堆顶的值(不删除)
int top2 = heap.poll();     // 获取堆顶的值(删除)

// 遍历堆
for (int i: heap){
    System.out.println(i);
}

Python

Python中的堆相关的包是heapq，但是只实现了小根堆，如果要使用大根堆，可以在存入和取出时对元素取相反数来实现。

import heapq    # 导入包

hp = [7,2,28,8,1,99,33,3,22]
heapq.heapify(hp)   # 小根堆化

heapq.heappush(hp, 5) # 放元素入堆 
top = hp[0]   # 返回堆顶(不取出)
a = heapq.heappop(hp) # 取出堆顶

b = heapq.heappushpop(hp, 0)    # 先push再pop(看函数名)
c = heapq.heapreplace(hp, 0)    # 先pop再push

max3 = heapq.nlargest(3, hp) # 查询堆中最大的3个元素
min3 = heapq.nsmallest(3, hp) # 查询堆中最小的3个元素
print(len(hp))      # 获取堆的元素个数