LeetCode 热题 100 | 堆(一)

目录

1  什么是堆排序

1.1  什么是堆

1.2  如何构建堆

1.3  举例说明

2  215. 数组中的第 K 个最大元素

2.1  子树大根化

2.2  遍历所有子树

2.3  弹出栈顶元素

2.4  完整代码


菜鸟做题,语言是 C++

1  什么是堆排序

1.1  什么是堆

堆的定义和分类:

  • 堆是一棵完全二叉树
  • 分为:大根堆、小根堆

堆的特点:

  • 大根堆:在任一子树中,根节点都比左、右子节点大
  • 小根堆:在任一子树中,根节点都比左、右子节点小

这就是为什么它叫 “大根” 堆或者 “小根” 堆吧?

1.2  如何构建堆

假设给定数组 [3,2,1,5,6,4],要求我们把它构建为一个大根堆。

首先,我们可以把它想象成完全二叉树层序遍历的结果:

注意:这里我说的是 “想象成”!因为到时候我们直接处理数组就行了,不需要构建一个二叉树出来。

接着,既然在大根堆的任一子树中,根节点都比左、右子节点大,那么我们只需要遍历上述二叉树的每棵子树,然后让根节点最大即可。具体来说,如果 左、右子节点中的较大者 比根节点大,那么就让它和根节点交换位置。

代码实现交换用的就是一个 swap() 函数。

1.3  举例说明

如图 1 所示,我们从二叉树的最后一棵子树开始遍历(黄色部分)。由于根节点 “1” 比左子节点 “4” 小,因此让它们交换位置(红圈部分):

为什么要从最后一棵子树开始遍历,从第一棵开始不行吗?答:到时候我们要处理受到影响的子树,“根据根节点找左或右子节点” 貌似要比 “根据左或右子节点找根节点” 容易。

如图 2 所示,我们接着遍历下一棵子树(黄色部分)。由于根节点 “2” 比右子节点 “6” 小(即左、右子节点中的较大者),因此让它们交换位置(红圈部分):

如图 3 所示,我们继续遍历下一棵子树(黄色部分)。由于根节点 “3” 比左子节点 “6” 小(即左、右子节点中的较大者),因此让它们交换位置(红圈部分):

注意!这里完成交换以后,“3” 被换入了左下角子树中,使得该子树的根节点不再是最大值,因此我们需要重新处理左下角子树!如图 4 蓝色和红圈部分所示:

事实上,只要左右子节点不是叶节点,那么发生交换之后一定要重新处理受到影响的子树。

2  215. 数组中的第 K 个最大元素

构建堆 → 弹出堆顶 → 调整堆 → 弹出堆顶 → 调整堆

由于大根堆堆顶元素的值最大,即二叉树根节点的值最大,因此只要我们不断地弹出 堆顶元素 + 调整大根堆,就能依次得到第 xxx 大的元素。

Q:大根堆的本质不是数组吗?如何实现堆顶元素(即第 0 个元素)的弹出?

A:将堆顶元素(即第 0 个元素)与最后一个元素交换,并且人为让数组长度减一。

由于将堆顶元素移到了最后且令数组长度减一,那么调整大根堆时就不会再遍历到该堆顶元素了。

2.1  子树大根化

功能:完成对一棵子树的处理。

子树大根化的函数如下,代码逻辑为:

  1. 获取左、右子节点的位置(说明见后文)
  2. 根节点分别与左、右子节点比大小
  3. 若根节点小于左、右子节点,则交换位置
  4. 递归处理受到影响的左或右子树

再次强调,根节点只会和左、右子节点中的较大者交换位置。同时,如果此次交换涉及到的是左子节点,那么只需要递归处理受到影响的左子树,而没有必要处理右子树。

void maxHeapify(vector<int> & nums, int root, int heapSize) {// 获取左、右子节点位置int left = root * 2 + 1, right = root * 2 + 2;int largest = root;// 与左子节点比较if (left < heapSize && nums[left] > nums[largest]) {largest = left;}// 与右子节点比较if (right < heapSize && nums[right] > nums[largest]) {largest = right;}// 处理if (largest != root) {swap(nums[largest], nums[root]);maxHeapify(nums, largest, heapSize);}
}

说明: 为什么左、右子节点的位置是这样获取的?

int left = root * 2 + 1, right = root * 2 + 2;

因为完全二叉树有一个结论:如果根节点是第 i 个节点,那么它的左子节点是第 2i 个节点,右子节点是第 2i + 1 个节点(从 1 开始计数)。如下图所示:

本质就是等比数列罢了。

2.2  遍历所有子树

使用 for 循环遍历所有子树,同时进行子树大根化:

void buildMaxHeap(vector<int> & nums, int heapSize) {for (int root = heapSize / 2; root >= 0; --root) {maxHeapify(nums, root, heapSize);} 
}

说明:为什么 root 是从 heapSize / 2 开始的?

假设 size 是二叉树节点的总数,那么最后一个节点显然是第 size 个节点(从 1 开始计数)。最后一个节点所属的子树是最后一棵子树,即我们的遍历起点。再根据前文介绍,易得该子树的根节点是第 size / 2 个节点。因此,root 应该从 size / 2 开始。

这里的 size 就是指 heapSize,没有写 heapSize 是因为写不下了。

2.3  弹出栈顶元素

代码如下:

for (int i = nums.size() - 1; i >= nums.size() - k + 1; --i) {swap(nums[0], nums[i]); // 交换栈顶和最后一个元素--heapSize; // 人为让数组长度减一maxHeapify(nums, 0, heapSize); // 调整大根堆
}

由于我们寻找的是第 K 个最大元素,因此循环条件是 i >= nums.size() - k + 1,即循环 k 次。同时,由于弹出栈顶操作主要影响的是第 0 棵子树,因此只需要 maxHeapify(nums, 0, heapSize),而不是重新构建大根堆。

2.4  完整代码
class Solution {
public:void maxHeapify(vector<int> & nums, int root, int heapSize) {int left = root * 2 + 1, right = root * 2 + 2;int largest = root;if (left < heapSize && nums[left] > nums[largest]) {largest = left;}if (right < heapSize && nums[right] > nums[largest]) {largest = right;}if (largest != root) {swap(nums[largest], nums[root]);maxHeapify(nums, largest, heapSize);}}void buildMaxHeap(vector<int> & nums, int heapSize) {for (int root = heapSize / 2; root >= 0; --root) {maxHeapify(nums, root, heapSize);} }int findKthLargest(vector<int> & nums, int k) {int heapSize = nums.size();buildMaxHeap(nums, heapSize);for (int i = nums.size() - 1; i >= nums.size() - k + 1; --i) {swap(nums[0], nums[i]);--heapSize;maxHeapify(nums, 0, heapSize);}return nums[0];}
};


堆排序到底是谁想出来的,可恶 (〃>皿<)

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