为了完成作业，我们被要求使用二叉堆实现优先队列，不能使用任何内置类。我已经成功地使用数组存储了排队的对象。然而，我想学习如何使用实际的树结构实现另一个队列，但在这样做时遇到了一些问题。
如何跟踪执行插入和删除的节点？ 我尝试使用链表，每次插入一个节点时，将其附加到列表尾部——新的子节点从第一个链表节点开始添加，并从相反的端点删除。然而，在树中重新排列元素时，这种方法会失败，因为子节点会添加到错误的位置。
编辑： 也许我应该澄清一下，我不确定如何找到最后一个被占用和第一个未被占用的叶子节点。例如，我总是能够找到最后插入的叶子节点，但如果我要删除它，下一次删除项时我怎么知道要删除哪个叶子节点？插入也是同样的问题——当前叶子节点有两个孩子后，我怎么知道要跳转到哪个叶子节点？
3个回答
1
二叉堆的树实现使用完全二叉树[或几乎满树：每一层都是满的，除了最深的一层]。
您总是“知道”哪个是最后一个被占用的叶子 - 在那里进行删除[并且在更改后修改它是O(logn)，因此不是问题]，并且您总是“知道”哪个是第一个未被占用的叶子，在其中添加元素[同样，在更改后修改它也是O(logn)]。
算法思路很简单：
插入：将元素插入到第一个未被占用的叶子中，并使用堆化[向上筛选]将该元素放置在堆中的正确位置。
delete_min：用最后一个被占用的叶子替换第一个元素，然后删除最后一个被占用的叶子。然后，对堆进行堆化[向下筛选]。
编辑：请注意，delete() 可以用于任何元素，而不仅限于头部。但是，查找要用最后一个叶子替换的元素将是 O(n)，这将使此操作变得昂贵。因此，delete() 方法 [除了头部] 通常不是堆数据结构的一部分。
- amit
1
谢谢！虽然我很感激您的快速回答，但它并不完全涉及我目前遇到的问题。我已经更新了我的问题，以便更清楚地阐明它。 - Wintersmith
0
我真的想做这件事已经有将近十年了。今天终于坐下来写了它。任何想要使用它的人都可以使用。我受到 Quora 创始人的启发，重新学习了堆。显然，在他的 Google 手机屏幕上被问到如何在一组 n 个点中找到 K 个接近的点时，他的答案是使用最大堆并存储 K 个值，并在堆的大小超过 K 后删除最大元素。这种方法非常简单，最坏情况是 nlog K，比大多数排序情况下的 n^2 要好。以下是代码。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* @author Harish R
*/
public class HeapPractise<T extends Comparable<T>> {
private List<T> heapList;
public List<T> getHeapList() {
return heapList;
}
public void setHeapList(List<T> heapList) {
this.heapList = heapList;
}
private int heapSize;
public HeapPractise() {
this.heapList = new ArrayList<>();
this.heapSize = heapList.size();
}
public void insert(T item) {
if (heapList.size() == 0) {
heapList.add(item);
} else {
siftUp(item);
}
}
public void siftUp(T item) {
heapList.add(item);
heapSize = heapList.size();
int currentIndex = heapSize - 1;
while (currentIndex > 0) {
int parentIndex = (int) Math.floor((currentIndex - 1) / 2);
T parentItem = heapList.get(parentIndex);
if (parentItem != null) {
if (item.compareTo(parentItem) > 0) {
heapList.set(parentIndex, item);
heapList.set(currentIndex, parentItem);
currentIndex = parentIndex;
continue;
}
}
break;
}
}
public T delete() {
if (heapList.size() == 0) {
return null;
}
if (heapList.size() == 1) {
T item = heapList.get(0);
heapList.remove(0);
return item;
}
return siftDown();
}
public T siftDown() {
T item = heapList.get(0);
T lastItem = heapList.get(heapList.size() - 1);
heapList.remove(heapList.size() - 1);
heapList.set(0, lastItem);
heapSize = heapList.size();
int currentIndex = 0;
while (currentIndex < heapSize) {
int leftIndex = (2 * currentIndex) + 1;
int rightIndex = (2 * currentIndex) + 2;
T leftItem = null;
T rightItem = null;
int currentLargestItemIndex = -1;
if (leftIndex <= heapSize - 1) {
leftItem = heapList.get(leftIndex);
}
if (rightIndex <= heapSize - 1) {
rightItem = heapList.get(rightIndex);
}
T currentLargestItem = null;
if (leftItem != null && rightItem != null) {
if (leftItem.compareTo(rightItem) >= 0) {
currentLargestItem = leftItem;
currentLargestItemIndex = leftIndex;
} else {
currentLargestItem = rightItem;
currentLargestItemIndex = rightIndex;
}
} else if (leftItem != null && rightItem == null) {
currentLargestItem = leftItem;
currentLargestItemIndex = leftIndex;
}
if (currentLargestItem != null) {
if (lastItem.compareTo(currentLargestItem) >= 0) {
break;
} else {
heapList.set(currentLargestItemIndex, lastItem);
heapList.set(currentIndex, currentLargestItem);
currentIndex = currentLargestItemIndex;
continue;
}
}
}
return item;
}
public static void main(String[] args) {
HeapPractise<Integer> heap = new HeapPractise<>();
for (int i = 0; i < 32; i++) {
heap.insert(i);
}
System.out.println(heap.getHeapList());
List<Node<Integer>> nodeArray = new ArrayList<>(heap.getHeapList()
.size());
for (int i = 0; i < heap.getHeapList().size(); i++) {
Integer heapElement = heap.getHeapList().get(i);
Node<Integer> node = new Node<Integer>(heapElement);
nodeArray.add(node);
}
for (int i = 0; i < nodeArray.size(); i++) {
int leftNodeIndex = (2 * i) + 1;
int rightNodeIndex = (2 * i) + 2;
Node<Integer> node = nodeArray.get(i);
if (leftNodeIndex <= heap.getHeapList().size() - 1) {
Node<Integer> leftNode = nodeArray.get(leftNodeIndex);
node.left = leftNode;
}
if (rightNodeIndex <= heap.getHeapList().size() - 1) {
Node<Integer> rightNode = nodeArray.get(rightNodeIndex);
node.right = rightNode;
}
}
BTreePrinter.printNode(nodeArray.get(0));
}
}
public class Node<T extends Comparable<?>> {
Node<T> left, right;
T data;
public Node(T data) {
this.data = data;
}
}
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
class BTreePrinter {
public static <T extends Comparable<?>> void printNode(Node<T> root) {
int maxLevel = BTreePrinter.maxLevel(root);
printNodeInternal(Collections.singletonList(root), 1, maxLevel);
}
private static <T extends Comparable<?>> void printNodeInternal(
List<Node<T>> nodes, int level, int maxLevel) {
if (nodes.isEmpty() || BTreePrinter.isAllElementsNull(nodes))
return;
int floor = maxLevel - level;
int endgeLines = (int) Math.pow(2, (Math.max(floor - 1, 0)));
int firstSpaces = (int) Math.pow(2, (floor)) - 1;
int betweenSpaces = (int) Math.pow(2, (floor + 1)) - 1;
BTreePrinter.printWhitespaces(firstSpaces);
List<Node<T>> newNodes = new ArrayList<Node<T>>();
for (Node<T> node : nodes) {
if (node != null) {
String nodeData = String.valueOf(node.data);
if (nodeData != null) {
if (nodeData.length() == 1) {
nodeData = "0" + nodeData;
}
}
System.out.print(nodeData);
newNodes.add(node.left);
newNodes.add(node.right);
} else {
newNodes.add(null);
newNodes.add(null);
System.out.print(" ");
}
BTreePrinter.printWhitespaces(betweenSpaces);
}
System.out.println("");
for (int i = 1; i <= endgeLines; i++) {
for (int j = 0; j < nodes.size(); j++) {
BTreePrinter.printWhitespaces(firstSpaces - i);
if (nodes.get(j) == null) {
BTreePrinter.printWhitespaces(endgeLines + endgeLines + i
+ 1);
continue;
}
if (nodes.get(j).left != null)
System.out.print("//");
else
BTreePrinter.printWhitespaces(1);
BTreePrinter.printWhitespaces(i + i - 1);
if (nodes.get(j).right != null)
System.out.print("\\\\");
else
BTreePrinter.printWhitespaces(1);
BTreePrinter.printWhitespaces(endgeLines + endgeLines - i);
}
System.out.println("");
}
printNodeInternal(newNodes, level + 1, maxLevel);
}
private static void printWhitespaces(int count) {
for (int i = 0; i < 2 * count; i++)
System.out.print(" ");
}
private static <T extends Comparable<?>> int maxLevel(Node<T> node) {
if (node == null)
return 0;
return Math.max(BTreePrinter.maxLevel(node.left),
BTreePrinter.maxLevel(node.right)) + 1;
}
private static <T> boolean isAllElementsNull(List<T> list) {
for (Object object : list) {
if (object != null)
return false;
}
return true;
}
}
请注意，BTreePrinter是我很久以前从Stackoverflow某处获取的代码，并进行了修改以用于两位数。如果我们转移到三位数，它将会出错，而且仅用于简单理解堆结构的方式。针对三位数的修复方法是将所有内容保持为3的倍数。 此外，要感谢Sesh Venugopal在Youtube上提供的关于堆数据结构的精彩教程。
- Harish
0
public class PriorityQ<K extends Comparable<K>> {
private class TreeNode<T extends Comparable<T>> {
T val;
TreeNode<T> left, right, parent;
public String toString() {
return this.val.toString();
}
TreeNode(T v) {
this.val = v;
left = null;
right = null;
}
public TreeNode<T> insert(T val, int position) {
TreeNode<T> parent = findNode(position/2);
TreeNode<T> node = new TreeNode<T>(val);
if(position % 2 == 0) {
parent.left = node;
} else {
parent.right = node;
}
node.parent = parent;
heapify(node);
return node;
}
private void heapify(TreeNode<T> node) {
while(node.parent != null && (node.parent.val.compareTo(node.val) < 0)) {
T temp = node.val;
node.val = node.parent.val;
node.parent.val = temp;
node = node.parent;
}
}
private TreeNode<T> findNode(int pos) {
TreeNode<T> node = this;
int reversed = 1;
while(pos > 0) {
reversed <<= 1;
reversed |= (pos&1);
pos >>= 1;
}
reversed >>= 1;
while(reversed > 1) {
if((reversed & 1) == 0) {
node = node.left;
} else {
node = node.right;
}
reversed >>= 1;
}
return node;
}
public TreeNode<T> remove(int pos) {
if(pos <= 1) {
return null;
}
TreeNode<T> last = findNode(pos);
if(last.parent.right == last) {
last.parent.right = null;
} else {
last.parent.left = null;
}
this.val = last.val;
bubbleDown();
return null;
}
public void bubbleDown() {
TreeNode<T> node = this;
do {
TreeNode<T> left = node.left;
TreeNode<T> right = node.right;
if(left != null && right != null) {
T max = left.val.compareTo(right.val) > 0 ? left.val : right.val;
if(max.compareTo(node.val) > 0) {
if(left.val.equals(max)) {
left.val = node.val;
node.val = max;
node = left;
} else {
right.val = node.val;
node.val = max;
node = right;
}
} else {
break;
}
} else if(left != null) {
T max = left.val;
if(left.val.compareTo(node.val) > 0) {
left.val = node.val;
node.val = max;
node = left;
} else {
break;
}
} else {
break;
}
} while(true);
}
}
private TreeNode<K> root;
private int position;
PriorityQ(){
this.position = 1;
}
public void insert(K val) {
if(val == null) {
return;
}
if(root == null) {
this.position = 1;
root = new TreeNode<K>(val);
this.position++;
return ;
}
root.insert(val, position);
position++;
}
public K remove() {
if(root == null) {
return null;
}
K val = root.val;
root.remove(this.position-1);
this.position--;
if(position == 1) {
root = null;
}
return val;
}
public static void main(String[] args) {
PriorityQ<Integer> q = new PriorityQ<>();
System.out.println(q.remove());
q.insert(1);
q.insert(11);
q.insert(111);
q.insert(1111);
q.remove();
q.remove();
q.remove();
q.remove();
q.insert(2);
q.insert(4);
}
}
- AKHILESH KUMAR
网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的可以查看英文原文，
原文链接
原文链接