java完全二叉树最小堆_Java实现最小堆一

Java实现最小堆一

堆是一种经过排序的完全二叉树，其中任一非终端节点的数据值均不大于(或不小于)其左孩子和右孩子节点的值。

最大堆和最小堆是二叉堆的两种形式。

最大堆：根结点的键值是所有堆结点键值中最大者。

最小堆：根结点的键值是所有堆结点键值中最小者。

就像下面这棵树一样。

这棵二叉树有一个特点，就是所有父结点都比子结点要小(注意：圆圈里面的数是值，圆圈上面的数是这个结点的编号，此规定仅适用于本节)。符合这样特点的完全二叉树我们称为最小堆。反之，如果所有父结点都比子结点要大，这样的完全二叉树称为最大堆。

那这一特性究竟有什么用呢？假如有14个数分别是99、5、36、7、22、17、46、12、2、19、25、28、1和92。请找出这14个数中最小的数，请问怎么办呢？最简单的方法就是将这14个数从头到尾依次扫一遍，用一个循环就可以解决。这种方法的时间复杂度是O(14)也就是O(N)。

for(i=1;i<=14;i++)

{

if(a[i]

{

min=a[i];

}

现在我们需要删除其中最小的数，并增加一个新数23，再次求这14个数中最小的一个数。请问该怎么办呢？只能重新扫描所有的数，才能找到新的最小的数，这个时间复杂度也是O(N)。假如现在有14次这样的操作(删除最小的数后并添加一个新数)。那么整个时间复杂度就是O(142)即O(N2)。

那有没有更好的方法呢？堆这个特殊的结构恰好能够很好地解决这个问题。

首先我们先把这个14个数按照最小堆的要求(就是所有父结点都比子结点要小)放入一棵完全二叉树，就像下面这棵树一样。

很显然最小的数就在堆顶，假设存储这个堆的数组叫做h的话，最小数就是h[1]。接下来，我们将堆顶的数删除，并将新增加的数23放到堆顶。显然加了新数后已经不符合最小堆的特性，我们需要将新增加的数调整到合适的位置。那如何调整呢？

向下调整！我们需要将这个数与它的两个儿子2和5比较，并选择较小一个与它交换，交换之后如下

我们发现此时还是不符合最小堆的特性，因此还需要继续向下调整。于是继续将23与它的两个儿子12和7比较，并选择较小一个交换，交换之后如下

到此，还是不符合最小堆的特性，仍需要继续向下调整直到符合最小堆的特性为止。

我们发现现在已经符合最小堆的特性了。

综上所述，当新增加一个数被放置到堆顶时，如果此时不符合最小堆的特性，则将需要将这个数向下调整，直到找到合适的位置为止，使其重新符合最小堆的特性。

我们刚才在对23进行调整的时候，竟然只进行了3次比较，就重新恢复了最小堆的特性。现在最小的数依然在堆顶为2。之前那种从头到尾扫描的方法需要14次比较，现在只需要3次就够了。

现在每次删除最小的数并新增一个数，并求当前最小数的时间复杂度是O(3)，

假如现在有1亿个数(即N=1亿)，进行1亿次删除最小数并新增一个数的操作，使用原来扫描的方法计算机需要运行大约1亿的平方次，而现在只需要1亿*log1亿次，即27亿次。假设计算机每秒钟可以运行10亿次，那原来则需要一千万秒大约115天！而现在只要2.7秒。是不是很神奇，再次感受到算法的伟大了吧。

说到这里，如果只是想新增一个值，而不是删除最小值又该如何操作呢？即如何在原有的堆上直接插入一个新元素呢？只需要直接将新元素插入到末尾，再根据情况判断新元素是否需要上移，直到满足堆的特性为止。如果堆的大小为N(即有N个元素)，那么插入一个新元素所需要的时间也是O(logN)。例如我们现在要新增一个数3。