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数据结构 - 优先级队列(堆)

文章目录

  • 前言
  • 1.介绍优先级队列
  • 2. 认识堆
  • 3. 实现优先级队列
    • 3.1 了解优先级队列的构造方法:
    • 3.2 使用优先级队列解决问题:
  • 总结


前言

本篇PriorityQueue优先级队列的介绍其底层是堆,关于堆的认识,使用优先级队列能解决的一些问题;如有错误,请在评论区指正,让我们一起交流,共同进步!


本文开始

1.介绍优先级队列

优先级队列:它的底层是一种堆的数据结构,它以顺序结构存储,是一个一维数组;

既然底层是堆,就来了解一下!

2. 认识堆

认识堆的特点:有两种堆类型
① 小根堆:父节点小于左右孩子节点,不能保证左右孩子谁大; =》使用优先级队列就创建了小根堆,想要创建大根堆需要自己给比较器(根据自定义规则比较,用于节点交换);
② 大根堆:父节点大于左右孩子节点,不能保证左右孩子谁大;
③ 堆还是完全二叉树:可以使用顺序存储;非完全二叉树存储,为了还原二叉树还需要存储空节点,浪费空间 - 》堆为什么可以顺序存储的原有;

代码实现小根堆:
向下调整(父节点向下走):从最后一颗子树开始,父节点与子节点比较大小是否交换,直到不用比较就确定了小根堆;

/*** 建堆的时间复杂度:* O(n)*/
//求出最后一个父节点,因为是顺序存储的-1就是下一颗树的父节点public void createHeap(int[] array) {for (int parent = (usedSize - 1) / 2; parent >= 0; parent--) {//获取最后一个子树父节点,usedSize记录数组中存储的个数//传递父节点和孩子节点最大的范围shiftDown(parent,usedSize);}}/*** root 是每棵子树的根节点的下标*  len  是每棵子树调整结束的结束条件* 向下调整的时间复杂度:O(logn) ;最坏换树的高度*/private void shiftDown(int root,int len) {//向下调整需要每个子树的父节点int child = 2 * root + 1;//求出左孩子节点位置while (child < len) {//获取孩子节点最大值下标//防止右孩子下标越界,需要判断if(child + 1 < len && elem[child] < elem[child + 1]) {child++;}//比较父子节点大小if(elem[child] > elem[root]) {swap(elem,child,root);//调整父子节点下标位置child = root;root = 2 * child + 1;//再次获取左孩子节点下标}else {//父节点大于子节点直接跳出break;}}}//交换函数private void swap(int[] elem, int child, int root) {int tmp = elem[child];elem[child] = elem[root];elem[root] = tmp;}

代码实现大根堆
向上调整(孩子节点向上走):

private void shiftUp(int child) {//求出它的父节点下标int parent = (child - 1) / 2;//child==0最后一个节点不用比较while (child > 0) {//比较父子节点大小if(elem[child] > elem[parent]) {//交换swap(elem,child,parent);//移动父子节点下标,可能不止移动一次(子节点向上)child = parent;parent = (child - 1) / 2;//获得更上一级的父节点下标}else {//父节点小于子节点直接跳出break;}}
}

3. 实现优先级队列

了解大根堆,小根堆就可以实现优先级队列!
代码实现优先级队列(以大根堆为例):

public class PriorityQueue {public int[] elem;public int usedSize;public PriorityQueue() {int[] elem = new int[10];}//交换函数private void swap(int[] elem, int child, int root) {int tmp = elem[child];elem[child] = elem[root];elem[root] = tmp;}/*** 入队:仍然要保持是大根堆*/public void push(int val) {//插入if(isFull()) {//扩增Arrays.copyOf(elem,2*elem.length);return;}//没满就在最后位置插入elem[usedSize] = val;//向上调整即可shiftUp(usedSize);usedSize++;}public boolean isFull() {return usedSize == elem.length;}/*** 出队删除:每次删除的都是优先级高的元素* 仍然要保持是大根堆*/public void pollHeap() {if(isEmpty()) {return;}//交换首尾int end = usedSize - 1;swap(elem,0,end);//向下调整范围需要-1,因为删除了一个元素shiftDown(0,--usedSize);}
//判断是否为空public boolean isEmpty() {return usedSize == 0;}/*** 获取堆顶元素*/public int peekHeap() {if(isEmpty()) {return -1;}return elem[0];}
}

3.1 了解优先级队列的构造方法:

无参构造:默认大小11

在这里插入图片描述

有一个整形参数的构造:

在这里插入图片描述

两个参数(整形,比较规则)的构造

在这里插入图片描述

3.2 使用优先级队列解决问题:

1.top-k问题:
例如取前k个最小 / 最大的值;
2.堆排序
①升序(1,2,3…):大根堆
使用原因:大根堆堆顶元素一定最大的,将堆顶元素与堆末尾元素交换,再向下调整,重新得到大根堆;这样每次都会把最大的放到最后,再次到堆顶的时候,堆顶后面的元素已经有序了,依次弹出即可;
②降序(4,3,2…):小根堆
使用原有:小根堆堆顶元素一定最小的,将堆顶元素与堆末尾元素交换,再向下调整,重新得小根堆;这样每次都会把最小的放到最后,再次到堆顶的时候,堆顶后面的元素已经降序有序了,依次弹出即可;


总结

✨✨✨各位读友,本篇分享到内容如果对你有帮助给个👍赞鼓励一下吧!!
感谢每一位一起走到这的伙伴,我们可以一起交流进步!!!一起加油吧!!!

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