数据结构与算法--堆和堆排序

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黑科技1718
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堆排序是一种原地的、时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法。

堆是一种特殊的树。
只要满足这两点,它就是一个堆:

对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆,我们叫做 “大顶堆” 。对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点值的堆,我们叫做 “小顶堆”

完全二叉树比较适合用数组来存储。用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。下标可以直接计算出左右字数的下标。(数组中下标为 i 的节点,左子节点下标为 i∗2 ,右子节点下标为 i∗2+1,父节点的下标为 i/2​ 。)

如果我们把新插入的元素放到堆的最后,你可以看我画的这个图,是不是不符合堆的特性了?于是,我们就需要进行调整,让其重新满足堆的特性,这个过程我们起了一个名字,就叫做 堆化(heapify)
堆化实际上有两种,从下往上和从上往下。这里我先讲从下往上的堆化方法。
堆化非常简单,就是顺着节点所在的路径,向上或者向下,对比,然后交换。

我们把最后一个节点放到堆顶,然后利用同样的父子节点对比方法。对于不满足父子节点大小关系的,互换两个节点,并且重复进行这个过程,直到父子节点之间满足大小关系为止。这就是 从上往下的堆化方法

一个包含 n 个节点的完全二叉树,树的高度不会超过 log2​n。堆化的过程是顺着节点所在路径比较交换的,所以堆化的时间复杂度跟树的高度成正比,也就是 O(logn)。插入数据和删除堆顶元素的主要逻辑就是堆化,所以,往堆中插入一个元素和删除堆顶元素的时间复杂度都是 O(logn)。

这里我们借助于堆这种数据结构实现的排序算法,就叫做堆排序。这种排序方法的时间复杂度非常稳定,是 O(nlogn),并且它还是原地排序算法。

从后往前处理数组,并且每个数据都是从上往下堆化。
因为叶子节点往下堆化只能自己跟自己比较,所以我们直接从最后一个非叶子节点开始,依次堆化就行了。

建堆的时间复杂度就是 O(n)。 推导过程见 极客时间--数据结构与算法之美

建堆结束之后,数组中的数据已经是按照大顶堆的特性来组织的。数组中的第一个元素就是堆顶,也就是最大的元素。我们把它跟最后一个元素交换,那最大元素就放到了下标为 n 的位置。
这个过程有点类似上面讲的“删除堆顶元素”的操作,当堆顶元素移除之后,我们把下标为 n 的元素放到堆顶,然后再通过堆化的方法,将剩下的 n−1 个元素重新构建成堆。堆化完成之后,我们再取堆顶的元素,放到下标是 n−1 的位置,一直重复这个过程,直到最后堆中只剩下标为 1 的一个元素,排序工作就完成了。

整个堆排序的过程,都只需要极个别临时存储空间,所以堆排序是原地排序算法。堆排序包括建堆和排序两个操作,建堆过程的时间复杂度是 O(n),排序过程的时间复杂度是 O(nlogn),所以,堆排序整体的时间复杂度是 O(nlogn)。
堆排序不是稳定的排序算法,因为在排序的过程,存在将堆的最后一个节点跟堆顶节点互换的操作,所以就有可能改变值相同数据的原始相对顺序。

堆这种数据结构几个非常重要的应用:优先级队列、求 Top K 和求中位数。

假设我们有 100 个小文件,每个文件的大小是 100MB,每个文件中存储的都是有序的字符串。我们希望将这些 100 个小文件合并成一个有序的大文件。这里就会用到优先级队列。
这里就可以用到优先级队列,也可以说是堆。我们将从小文件中取出来的字符串放入到小顶堆中,那堆顶的元素,也就是优先级队列队首的元素,就是最小的字符串。我们将这个字符串放入到大文件中,并将其从堆中删除。然后再从小文件中取出下一个字符串,放入到堆中。循环这个过程,就可以将 100 个小文件中的数据依次放入到大文件中。

我们可以用优先级队列来解决。我们按照任务设定的执行时间,将这些任务存储在优先级队列中,队列首部(也就是小顶堆的堆顶)存储的是最先执行的任务。

如何在一个包含 n 个数据的数组中,查找前 K 大数据呢?我们可以维护一个大小为 K 的小顶堆,顺序遍历数组,从数组中取出数据与堆顶元素比较。如果比堆顶元素大,我们就把堆顶元素删除,并且将这个元素插入到堆中;如果比堆顶元素小,则不做处理,继续遍历数组。这样等数组中的数据都遍历完之后,堆中的数据就是前 K 大数据了。

中位数,顾名思义,就是处在中间位置的那个数。
使用两个堆:一个大顶堆, 一个小顶堆。 小顶堆中的数据都大于大顶堆中的数据。
如果新加入的数据小于等于大顶堆的堆顶元素,我们就将这个新数据插入到大顶堆;否则,我们就将这个新数据插入到小顶堆。
也就是说,如果有 n 个数据,n 是偶数,我们从小到大排序,那前 2n​ 个数据存储在大顶堆中,后 2n​ 个数据存储在小顶堆中。这样,大顶堆中的堆顶元素就是我们要找的中位数。如果 n 是奇数,情况是类似的,大顶堆就存储 2n​+1 个数据,小顶堆中就存储 2n​ 个数据。

极客时间--数据结构与算法之美--28 | 堆和堆排序:为什么说堆排序没有快速排序快?

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