Java学习苦旅(十九)——详解Java的堆和优先级队列
本篇博客将详细讲解堆和优先级队列。
堆
概念
-
堆逻辑上是一棵完全二叉树。
-
堆物理上是保存在数组中。
-
满足任意结点的值都大于其子树中结点的值,叫做大堆,或者大根堆,或者最大堆。反之,则是小堆,或者小根堆,或者最小堆。
堆的基本作用就是快速找出集合中的最值。
向下调整
**前提:**左右子树必须已经是一个堆,才能调整。
例如:
示例代码:
public class TestHeap {
public int[] elem;
public int usedSize;
public TestHeap() {
this.elem = new int[10];
}
/**
* 向下调整函数的实现
* @param parent 每棵树的根节点
* @param len 每棵树调整的结束位置
*/
public void shiftDown(int parent, int len) {
int child = 2*parent + 1;
while (child < len) {
if (child+1 < len && elem[child] < elem[child+1]) {
child++;
}
if (elem[child] > elem[parent]) {
int tmp = elem[child];
elem[child] = elem[parent];
elem[parent] = tmp;
parent = child;
child = 2*parent + 1;
} else {
break;
}
}
}
public void createHeap(int[] array) {
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
elem[i] = array[i];
usedSize++;
}
for (int parent = (usedSize-1-1)/2; parent >= 0; parent--) {
shiftDown(parent,usedSize);
}
}
}
此时,向下调整的代码时间复杂度为O(N) 。
优先级队列
概念
在很多应用中,我们通常需要按照优先级情况对待处理对象进行处理,比如首先处理优先级最高的对象,然后处理次高的对象。最简单的一个例子就是,在手机上玩游戏的时候,如果有来电,那么系统应该优先处理打进来的电话。在这种情况下,我们的数据结构应该提供两个最基本的操作,一个是返回最高优先级对象,一个是添加新的对象。这种数据结构就是优先级队列(Priority Queue)。
内部原理
优先级队列的实现方式有很多,但最常见的是使用堆来构建。
入队列
过程(以大根堆为例):
-
首先按尾插方式放入数组
-
比较其和其双亲的值的大小,如果双亲的值大,则满足堆的性质,插入结束
-
否则,交换其和双亲位置的值,重新进行 2、3 步骤
-
直到根结点
示例代码
public void shiftUp(int child) {
int parent = (child-1)/2;
while (child > 0) {
if (elem[child] > elem[parent]) {
int tmp = elem[child];
elem[child] = elem[parent];
elem[parent] = tmp;
child = parent;
parent = (child-1)/2;
} else {
break;
}
}
}
public void offer(int val) {
if (isFull()) {
elem = Arrays.copyOf(elem,2*elem.length);
}
elem[usedSize++] = val;
shiftUp(usedSize-1);
}
public boolean isFull() {
return usedSize == elem.length;
}
出队列
为了防止破坏堆的结构,删除时并不是直接将堆顶元素删除,而是用数组的最后一个元素替换堆顶元素,然后通过向下调整方式重新调整成堆。
示例代码
public int poll() {
if (isEmpty()) {
throw new RuntimeException("优先级队列为空");
}
int tmp = elem[0];
elem[0] = elem[usedSize-1];
elem[usedSize-1] = tmp;
usedSize--;
shiftDown(0,usedSize);
return tmp;
}
public boolean isEmpty() {
return usedSize == 0;
}
返回队首元素
返回堆顶元素即可
示例代码
public int peek() {
if (isEmpty()) {
throw new RuntimeException("优先级队列为空");
}
return elem[0];
}
java中的优先级队列
PriorityQueue代表java中的优先级队列。
常用操作
错误处理 | 抛出异常 | 返回特殊值 |
---|---|---|
入队列 | add(e) | offer(e) |
出队列 | remove() | poll() |
队首元素 | element() | peek() |
PriorityQueue默认是小根堆。
topK问题
topK问题是指给定一组数据,找出前K个最大或最小的元素。
我们可以使用优先级队列去解决这个问题。
- 如果求前K个最大元素,建一个小根堆。
- 如果求前K个最小元素,建一个大根堆。
- 如果求第K大的元素,建一个小根堆,堆顶元素就是第K大的元素。
- 如果求第K小的元素,建一个大根堆,堆顶元素就是第K小的元素。
假如求前K个最小元素,具体代码如下:
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
public static int[] topK(int[] array, int k) {
//创建一个大小为K的大根堆
PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o2-o1;
}
});
//遍历数组中的元素,前K个元素放到队列中
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
if (maxHeap.size() < k) {
maxHeap.offer(array[i]);
} else {
//从第K+1个元素开始,每个元素和堆顶元素比较
int top = maxHeap.peek();
if (top > array[i]) {
maxHeap.poll();
maxHeap.offer(array[i]);
}
}
}
int[] tmp = new int[k];
for (int i = 0; i < k; i++) {
tmp[i] = maxHeap.poll();
}
return tmp;
}
我们可以验证一下,输入:
int[] array = {18,21,8,10,34,12};
int[] tmp = topK(array,3);
System.out.println(Arrays.toString(tmp));
输出:
结尾
本篇博客到此结束。
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