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二叉树 --- 堆(下)

今天我们来把堆完结了。

对于一个高度为 h 的满二叉树,有

F(h) = 2 ^ 0 + 2 ^ 1 + …… + 2 ^ (h - 1) = 2 ^ h - 1 h = log2 (N+1)

对于一个高度为 h 的完全二叉树,且最后一层只有一个 ,则

F(h) = 2 ^ 0 + 2 ^ 1 + …… + 2 ^ (h - 2) + 1 = 2 ^ (h -1) h = log2 N + 1

所以对于向上调整或向下调整算法,每次最多是调整 log2 N 次

对于一个满二叉树

第 1 层有 2 ^ 0 个节点,最坏的情况向下调整要调整 h - 1 次

第 2 层有 2 ^ 1 个节点, 最坏的情况向下调整要调整 h - 2 次

……

第 h - 1 层有 2 ^ (h - 2) 个节点,最坏的情况向下调整要调整 1 次

第 h 层有 2 ^ (h - 1) 个节点,最坏的情况向下调整要调整 0 次

所以我们可以得到完全二叉树的时间复杂度函数为

T(h) = 2 ^ 0 * ( h - 1 ) + 2 ^ 1 * ( h - 2 ) + …… + 2 ^ ( h - 2 ) * 1 + 2 ^ ( h - 1 ) * 0

使用错位相减法后得

T(h) = 2 ^ 1 + 2 ^ 2 + …… + 2 ^ (h - 2) 1 - 2 ^ 0 * (h -1) = 2 ^ 1 + 2 ^ 2 + …… + 2 ^ (h - 2) * 1 + 2 ^ 0 - 2 ^ 0 * (h - 1)

一个高度为 h 的满二叉树节点个数为 N,则有 2 ^ h - 1 = N

用等比数列公式进行化简可得,T(h) = 2 ^ h - 1 - h

由于高度我们一般不是很敏感,所以用 N 代替

T(N) = N - log2 (N + 2) 则向下调整算法的时间复杂度为 O(N)

第 1 层有 2 ^ 0 个节点,最坏的情况向上调整要调整 0 次

第 2 层有 2 ^ 1 个节点, 最坏的情况向上调整要调整 1 次

……

第 h - 1 层有 2 ^ (h - 2) 个节点,最坏的情况向上调整要调整 h - 2 次

第 h 层有 2 ^ (h - 1) 个节点,最坏的情况向下调整要调整 h - 1 次

T(h) = 2 ^ 1 * 1 + 2 ^ 2 * 2 + …… + 2 ^ (h - 2) * (h - 2) + 2 ^ (h - 1) * (h - 1)

依然用错位相减法可得:

T(N) = - N + (N + 1) * (log2 (N + 1) - 1) + 1

则向上调整算法的时间复杂度为 O(N * log2 N)

节点少的数乘以调整数小的数,节点多的数乘以调整数大的数,时间复杂度必然大

所以说向下调整算法建堆是比向上调整算法建堆要优化的多

 

我们现在有向下调整算法了,我们就可以重新写一下堆排序

void HeapSort(int* a, int n)
{for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--){AdjustDown(a, n, i);}int end = n - 1;while (end > 0){Swap(&a[0], &a[end]);AdjustDown(a, end, 0);--end;}
}

Top K 问题

N 个数中找最大的前 K 个

方法1:

  1. 建一个 N 个数的大堆 O( N )
  2. Pop K次 O(K * log2 N)

但是,这里有个很致命的问题,假设 N 特别大,需要多少内存呢?

N 为 10 亿的时候,大概需要消耗 3.78G 的内存,这实在是太耗空间了

如果我只给你 1kb个内存空间呢,那我们不可能把所有数全部都保存起来。所以要换一种思路

方法2:

  1. 用前 k 个数,建一个小堆 O(K)
  2. 剩下的数据跟堆顶的数据进行比较,如果比堆顶的数据大,就替代堆顶进堆(覆盖根节点位置,然后向下调整) O((N - K) * (log2 K)
  3. 最后这个小堆就是最大的前 k 个

所以合计 效率依然是 O(N)

接下来,我们开始写代码:

首先我们先来造10000个随机的数据

#include <time.h>
void CreateDate()
{//造数据int n = 10000;srand(time(0));const char* file = "date.txt";FILE* fin = fopen(file, "w");if (fin == NULL){perror("fopen error!");return;}for (int i = 0; i < n; i++){int date = rand() + i;fprintf(fin, "%d\n", date);}fclose(fin);
}

然后我们写代码找到最大的 k 个数

void test2()
{int k;scanf("%d", &k);int* kminheap = (int*)malloc(sizeof(int) * k);if (kminheap == NULL){perror("malloc failed!");return;}const char* file = "date.txt";FILE* fout = fopen(file, "r");//读取文件中前 k 个数for (int i = 0; i < k; i++){fscanf(fout, "%d", &kminheap[i]);}//建 k 个数的小堆for (int i = (k - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--){AdjustDown(kminheap, k, i);}//读取剩下的 N - k 个数int x = 0;while (fscanf(fout, "%d", &x) > 0){if (x > kminheap[0]){kminheap[0] = x;AdjustDown(kminheap, k, 0);}}//打印前十个数printf("\n最大的前%d个数是: ", k);for (int i = 0; i < k; i++){printf("%d ", kminheap[i]);}
}

现在我们写好代码了,代码也成功跑起来了,在控制台也找出来了10个数,这10个数到底是不是最大的呢?我们该怎么检查

我们去一个一个比对嘛?不用的,我们从数据入手

int date = (rand() + i) % 1000000;

我们先将随机生成的数据规定在 1000000 以内,然后手动到数据库中修改 10 个数据,把这几个数变大,超过 1000000,然后再运行程序,看代码找出来的数是否是我们修改后的那几个大数即可

这个测试方法也称为打锚点

到此,堆章节我们就讲完了!

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