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数据结构*优先级队列(堆)

news 来源：原创 2025/6/8 20:03:14

什么是优先级队列(堆)

优先级队列一般通过堆（Heap）这种数据结构来实现，堆是一种特殊的完全二叉树，其每个节点都满足堆的性质。如下图所示就是一个堆：
在这里插入图片描述

堆的存储方式

由于堆是一棵完全二叉树，所以也满足二叉树的性质：
1、一颗非空二叉树的第i层上最多有2^(i-1)个结点。
2、一颗深度为k的二叉树，其树的最大结点为2^k-1
3、由第二条性质推出，具有n个结点的完全二叉树的深度k = log(n+1) [以2为底的log] 向上取整。
4、对于任意一颗二叉树，其叶子结点为n0(结点度为0)，度为2的结点个数为n2，则n0 = n2 + 1。
5、对于具有n个结点的完全二叉树，按照从上到下、从左到右的顺序从0开始编号，则对于序号i的结点：
左孩子结点下标为2i + 1，当2i + 1 > n 时，就不存在左孩子结点。
右孩子结点下标为2i + 2，当2i + 2 > n 时，就不存在右孩子结点。
其父亲结点的下标为(i - 1) / 2。i == 0时，其结点为根节点，没有父亲结点。
当元素存入数组后，需要利用性质5来完成一些功能，完成对数组的访问。

最大堆或最小堆

对于一个完全二叉树来说：每个节点的值都大于或等于其子节点的值，堆顶元素是整个堆中的最大值，被称为最大堆；
在这里插入图片描述
每个节点的值都小于或等于其子节点的值，堆顶元素就是堆中的最小值，被称为最小堆。

对于最大堆或者最小堆来说，数组是最常用的实现方式。数组存储堆中的值是以层序遍历的方式来存储的。

最大堆或最小堆的创建

根据数组来创建最大堆或最小堆。以下图为例：
在这里插入图片描述
下面代码实现了最大堆

public void createHeapMAX() {//需要对每棵子树进行调整，调整方式是一样的。//parent是从最后一个孩子的父亲结点开始的，每次parent--来访问其他的树。//当parent为根节点调整完了，说明完成了最大堆的创建for (int parent = ((useSize - 1) - 1) / 2; parent >= 0; parent--) {//每个初始parent的树的向下调整siftDownMAX(parent,useSize);//传useSize的目的是为了，在parent和child交换后，parent需要到child位置在判断下一个结点是否满足最大堆，//对应的每棵树结束的标志是child下标超过useSize}
}
/*** 向下调整，让节点的值不断向下调整* @param parent* @param useSize*/
private void siftDownMAX(int parent,int useSize){//1、定义child下标int child = parent * 2 + 1;while(child < useSize) {//2、比较左右子树的值，child谁是最大值if(child + 1 < useSize && elem[child + 1] > elem[child]) {child++;}//3、判断是否交换if(elem[parent] < elem[child]) {swap(parent,child);//当前父节点变为子节点，继续检查其新的子节点(检查子树的子树)parent = child;child = parent * 2 + 1;}else {return;//如果当前父节点已经大于其子节点，那么其子树必然已经是合法的最大堆（因为构建过程是自底向上的）}}
}
private void swap(int parent,int child){int temp = elem[parent];elem[parent] = elem[child];elem[child] = temp;
}

在这里插入图片描述
和上述逻辑差不多，就是更改了比较符号。下面是实现最小堆的代码：

public void createHeapMIN() {for (int parent = ((useSize - 1) - 1) / 2; parent >= 0; parent--) {siftDownMIN(parent,useSize);}
}
private void siftDownMIN(int parent,int useSize){int child = parent * 2 + 1;while(child < useSize) {if(child + 1 < useSize && elem[child + 1] < elem[child]) {child++;}if(elem[parent] > elem[child]) {swap(parent,child);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else {return;}}
}
private void swap(int parent,int child){int temp = elem[parent];elem[parent] = elem[child];elem[child] = temp;
}

在这里插入图片描述
上述代码的总时间复杂度为O(N)。单个siftDownMAX和siftDownMIN的时间复杂度为O(logN)

堆的删除与插入

堆的删除

在堆中删除一定是删除堆顶的元素，也就是根节点。
实现的方法是：
1、将最后一个叶子节点和根节点交换。
2、此时再删除最后一个叶子节点(原根节点)。
3、进行向下调整

public int poll() {if(isEmpty()) {return -1;}swap(0,useSize - 1);useSize--;siftDownMAX(0,useSize);return elem[0];
}

堆的插入

实现的方法是：
1、将添加的数据放在最底层。
2、在进行向上调整

public void offer(int value) {if(isFull()){elem = Arrays.copyOf(elem,2*elem.length);}elem[useSize] = value;useSize++;int child = useSize - 1;siftUp(child);
}
/*** 实现的是最大堆* @param child*/
private void siftUp(int child){int parent = (child - 1) / 2;while (child > 0) {if(elem[parent] < elem[child]) {swap(parent,child);child = parent;//向上调整parent = (child - 1) / 2;}else {break;}}
}
private void swap(int parent,int child){int temp = elem[parent];elem[parent] = elem[child];elem[child] = temp;
}

上述代码的总时间复杂度为O(N*logN)。单个siftUp的时间复杂度为O(logN)。
显然较上面创建的最大堆的时间复杂度大一些。

获取堆顶元素

实现的方法是：
直接返回数组首元素即可

public int peek() {if(isEmpty()) {return -1;}return elem[0];
}
private boolean isEmpty() {return useSize == 0;
}

堆的集合类

对于堆的集合类有两种PriorityQueue 和 PriorityBlockingQueue。PriorityBlockingQueue属于线程安全的，PriorityQueue属于线程不安全的。
我们先学习PriorityQueue类
1、由于在堆的实现过程中需要进行比较，所以放置的元素一定要能比较。像对象就不能进行比较，也就不能成为元素。
2、不能传入null
3、可以任意插入多个元素，类有自动扩容的机制

public class TestPriorityQueue {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<Student> priorityQueue = new PriorityQueue<>();PriorityQueue<Integer> priorityQueueAge = new PriorityQueue<>();Student student = new student();priorityQueueAge.offer(Student.age);//没有错误，比较的是int类型priorityQueue.offer(new Student());//会抛出ClassCastException异常priorityQueue.offer(null);//会抛出NullPointerException异常}
}
class Student {public int age;
}

构造方法

构造方法	功能
PriorityQueue()	创建一个空的优先级队列，初始容量为11
PriorityQueue(int initialCapacity)	初始优先级队列的容量，但不能传小于1的数字
PriorityQueue(Collection<? extends E> c)	传入一个集合类来创建堆
PriorityQueue(Comparator<? super E> comparator)	传入比较器，按照比较器的方法完成堆的排序
PriorityQueue(int initialCapacity,Comparator<? super E> comparator)	传入比较器和初始容量

public static void main(String[] args) {PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>();priorityQueue.offer(10);priorityQueue.offer(3);priorityQueue.offer(4);System.out.println(priorityQueue.peek());//输出：3
}

//传入一个集合类
public static void main(String[] args) {ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>();arrayList.add(10);arrayList.add(3);arrayList.add(4);PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>(arrayList);System.out.println(priorityQueue.peek());//输出：3
}

通过上述代码和PriorityQueue类的源码，发现，当没有传入比较器时，堆默认是按最小堆来排的。要实现最大堆就需要传入一个比较器。
1、通过实现Comparator接口（完整类），来创建一个比较器

class Compare implements Comparator<Integer> {@Overridepublic int compare(Integer o1, Integer o2) {return o2 - o1;//此时是按最大堆来建立的//return o2.compareTo(o1);//此时也是按最大堆来建立的//Integer类继承了Comparable接口//return o1 - o2;就是按最小堆来建立的}
}

public static void main(String[] args) {Compare compare = new Compare();PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>(compare);priorityQueue.offer(10);priorityQueue.offer(3);priorityQueue.offer(4);System.out.println(priorityQueue.peek());//输出：10
}

2、使用匿名内部类，在需要比较器的地方直接创建匿名内部类，无需定义独立的类。

public static void main(String[] args) {PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {@Overridepublic int compare(Integer o1, Integer o2) {return o2 - o1;}});priorityQueue.offer(10);priorityQueue.offer(3);priorityQueue.offer(4);System.out.println(priorityQueue.peek());//输出：10
}

常用方法

方法	功能
boolean offer(E e)	添加数据
E peek()	获取堆顶的元素
E poll()	删除优先级最高的元素并返回
int size()	获取有效元素个数
void clear()	清空元素
boolean isEmpty()	判断是否为空

在官方中插入元素（offer()）的时间复杂度为O(logN)，用的是向上调整，创建堆（批量插入N个元素）的时间复杂度为O(N*logN)。使用构造方法传入集合类时，时间复杂度为O(N)，用的是向下调整。
删除堆顶的元素（poll()）的时间复杂度为O(logN)，用的是向下调整。

关于堆的一些问题

top-K问题

代码展示：

代码一：

/*** 总时间复杂度为：O((N+k)*logN)* @param array* @param k* @return*/
public int[] topK1(int[] array,int k) {int[] ret = new int[k];if(array == null || k <= 0) {return ret;}PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>(array.length);//将所有元素放到堆中，offer方法自动按照最小堆排序for (int i = 0;i < array.length;i++) {priorityQueue.offer(array[i]);}//将堆中前三个元素放到ret数组中。for (int i = 0;i < k;i++) {ret[i] = priorityQueue.poll();}return ret;
}

代码二：

/*** 总时间复杂度为：O(N*logK)* @param array* @param k* @return*/
public int[] topK(int[] array,int k) {int[] ret = new int[k];if(array == null || k <= 0) {return ret;}//根据最大根创建优先级队列PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Integer>() {@Overridepublic int compare(Integer o1, Integer o2) {return o2 - o1;}});//创建有K个元素的堆//时间复杂度为：O(K * logK)for (int i = 0; i < k; i++) {priorityQueue.offer(array[i]);}//遍历后面的数组元素//时间复杂度为：O((N-K) * logK)for (int i = k; i < array.length; i++) {//当数组元素大于堆顶的元素，说明这个元素不是前K个最小的元素if(array[i] < priorityQueue.peek()){priorityQueue.poll();priorityQueue.offer(array[i]);}}//将堆中的前k放到ret数组中//时间复杂度为：O(K * logK)   几乎可以忽略for (int i = 0; i < k; i++) {ret[i] = priorityQueue.poll();}return ret;
}

代码解释：

对于代码一来说，是将所有元素全部放到堆中，进行堆排。如果有大量数据，会导致有很多次进行调整，时间复杂度高，为O((N+k)logN)。
对于代码二来说，只是对前K个元素进行了堆排，降低了时间复杂度，为O(NlogK)。

堆排序

如果是按照从小到大来排序，是要创建最大堆，反之创建最小堆。
以从小到大来排序为例。当创建最大堆后，将堆顶的元素和最后一个元素交换，再对剩余元
素进行调整为最大堆。重复这操作，直到整个数组有序。

这里为什么不创建最小堆呢？

当创建的是最小堆时，需要再创建一个数组，用来存放最小堆的堆顶，再对剩余元
素进行调整为最小堆。这样相比于创建最大堆，其空间复杂就会大一些。

代码展示：

/*** 从小到大排序* 时间复杂度为：O(N*logN)* 空间复杂度为：O(1)* @param array*/
public void heapSort(int[] array) {//先创建一个最大堆，时间复杂度为：O(N)for (int parent = ((array.length - 1) - 1) / 2; parent >= 0 ; parent--) {shiftDown(array,parent,array.length);}int end = array.length - 1;//进行排序，时间复杂度为：O(N*logN) <---- 有N次调整，每次调整的时间复杂度为：O(logN)while (end > 0) {swap(array,0,end);end--;shiftDown(array,0,end + 1);}
}
private void swap(int[] array,int a,int b) {int temp = array[a];array[a] = array[b];array[b] = temp;
}
private void shiftDown(int[] array ,int parent,int useSize) {int child = 2 * parent + 1;while (child < useSize) {if(child + 1 <useSize && array[child] < array[child + 1]) {child++;}if(array[parent] < array[child]) {swap(array,parent,child);parent = child;child = 2 * parent + 1;}else {break;}}
}

代码解释：

在这里插入图片描述

数据结构*优先级队列(堆)

什么是优先级队列(堆) 优先级队列一般通过堆（Heap）这种数据结构来实现，堆是一种特殊的完全二叉树，其每个节点都满足堆的性质。如下图所示就是一个堆： 堆的存储方式由于堆是一棵完全二叉树，所以也满足二…...

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前言在企业信息化建设中，OA系统与ERP系统对接往往是一个复杂而关键的环节。OA系统通常具有高度的自定义性，其基础资料和单据可能与ERP系统存在字段不一致等问题。同时，OA系统涉及审批流程及流程发起方定义，增加了对接的复杂性。…...

编程日记 2025/5/27 17:49:49

Predict Podcast Listening Time-(回归+特征工程+xgb)

Predict Podcast Listening Time 题意： 给你没个播客的信息，让你预测观众的聆听时间。数据处理： 1.构造新特征收听效率进行分组 2.对数据异常处理 3.对时间情绪等进行数值编码 4.求某特征值求多项式特征 5.生成特征组合 6.交叉验证并enc…...

编程日记 2025/5/30 17:14:58

Java并发编程的挑战：从理论到实战

在现代软件开发中，随着多核处理器的普及和系统性能要求的提高，并发编程已经成为Java开发者必须掌握的核心技能之一。然而，Java并发编程不仅仅是“创建多个线程”那么简单，它涉及到线程安全、资源竞争、死锁、通信机制、性能优化等多个复杂问题。本文将围绕Java并发编程中…...

编程日记 2025/6/1 10:00:16

大麦（Hordeum vulgare）中 BAHD 超家族酰基转移酶-文献精读129

Systematic identification and expression profiles of the BAHD superfamily acyltransferases in barley (Hordeum vulgare) 系统鉴定与大麦（Hordeum vulgare）中 BAHD 超家族酰基转移酶的表达谱分析摘要 BAHD 超家族酰基转移酶在植物中催化和调控次…...

编程日记 2025/5/28 17:03:45

信任的进阶：LEI与vLEI协同推进跨境支付体系变革

在全球经济版图加速重构的背景下，跨境支付体系正经历着前所未有的变革。2022年全球跨境支付规模突破150万亿美元，但平均交易成本仍高达6.04%，支付延迟超过2.7天。这种低效率背后，隐藏着复杂的身份识别困境：超过40%的…...

编程日记 2025/5/28 15:43:38

当语言模型学会犯错和改正：搜索流(SoS)方法解析

引言语言模型的能力日新月异，但它们在执行复杂规划任务时仍面临着明显的局限。这是因为大多数训练数据只展示了最终的"正确答案"，而非解决问题的完整过程。想象一下，如果我们只能看到数学题的最终答案，而从不知道解题…...

编程日记 2025/5/28 15:56:26

Centos7.9同步外网yum源至内网

curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo https://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo curl -o /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo yum makecache yum repolist安装软件 yum install -y yum-utils createrepo # yum-utils包含re…...

编程日记 2025/5/27 7:10:49

OTA与boot loader

OTA指的是无线升级，通常用于更新设备的固件或软件，用户不用手动操作，非常方便。而bootloader是启动时加载操作系统的程序，负责硬件初始化和启动流程。首先，OTA是如何通过bootloader工作的。OTA下载更新包后&#xff0…...

编程日记 2025/6/4 16:38:17

什么是优先级队列(堆)

堆的存储方式

最大堆或最小堆

最大堆或最小堆的创建

堆的删除与插入

堆的删除

堆的插入

获取堆顶元素

堆的集合类

构造方法

常用方法

关于堆的一些问题

top-K问题

代码展示：

代码解释：

堆排序

代码展示：

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