我是靠谱客的博主 搞怪铃铛,这篇文章主要介绍【数据结构】优先级队列(堆)1.优先级队列2.优先级队列的模拟实现3.常用接口介绍4.Top-K问题,现在分享给大家,希望可以做个参考。

文章目录

  • 1.优先级队列
    • 1.1概念
  • 2.优先级队列的模拟实现
    • 2.1堆的存储方式
    • 2.2堆的创建
    • 2.3建堆的复杂度
    • 2.4堆的插入和删除
  • 3.常用接口介绍
  • 4.Top-K问题

1.优先级队列

1.1概念

队列是一种先进先出的数据结构。但有些情况下,操作的数据可能带有优先级,一般出队列时,可能需要优先级高的的元素先出队列。这种情况下,数据结构提供两个最基本的操作,一个是返回最高优先级对象,一个是添加新的对象,这种数据结构称之为优先级队列(Priority Queue)

2.优先级队列的模拟实现

JDK1.8中的PriorityQueue底层使用了堆的数据结构,而堆实际就是在完全二叉树的基础之上进行了一些元素的调整。
如果有一个关键码的集合K = {k0,k1, k2,…,kn-1},把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储 在一个一维数组中,并满足:Ki <= K2i+1 且 Ki<= K2i+2 (Ki >= K2i+1 且 Ki >= K2i+2) i = 0,1,2…,则称为 小堆(或大堆)。将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆,根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。
在这里插入图片描述

2.1堆的存储方式

堆是一颗完全二叉树,因此可以层序的规则采用顺序的方式来高效存储。
在这里插入图片描述
注意:对于非完全二叉树,则不适合使用顺序方式进行存储,因为为了能够还原二叉树,空间中必须要存储空节点,就会导致空间利用率比较低。
将元素存储到数组中后,可以根据二叉树章节的性质5对树进行还原。假设i为节点在数组中的下标,则有:

  • 如果i为0,则i表示的节点为根节点,否则i节点的双亲节点为 (i - 1)/2
  • 如果2 * i + 1 小于节点个数,则节点i的左孩子下标为2 * i + 1,否则没有左孩子
  • 如果2 * i + 2 小于节点个数,则节点i的右孩子下标为2 * i + 2,否则没有右孩子

2.2堆的创建

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

复制代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
public class TestHeap { public int[] elem; public int usedSize;//有效的数据个数 public static final int DEFAULT_SIZE = 10; public TestHeap() { elem = new int[DEFAULT_SIZE]; } public void initElem(int[] array){ for(int i = 0;i < elem.length;i++){ elem[i] = array[i]; usedSize++; } } public void createHeap(){ for(int parent = ((usedSize-1)-1)/2;parent >= 0;parent--){ shiftdown(parent,usedSize); } } //parent:表示每棵子树的节点 //len表示没课字数调整的结束位置,不能大于len public void shiftdown(int parent,int len){ int child= parent * 2 +1; //孩子的下标必须小于有效长度,保证有左孩子 while(child < len){ //child+1 < len保证有右孩子 if(child+1 < len && elem[child] < elem[child +1]){ child ++; } if(elem[child]>elem[parent]){ int tmp = elem[child]; elem[child] = elem[parent]; elem[parent] = tmp; parent = child; child = 2 *parent + 1; }else{ break; } } } }

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这是大堆的情况下。那么我们如何改为小根堆呢?很简单,只需要改变两个符号。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.3建堆的复杂度

在这里插入图片描述
综上:建堆的时间复杂度为O(n)

2.4堆的插入和删除

想要向堆中插入元素,我们可以先插入到最后一个位置上。在对其进行大根堆调整。

复制代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
public void offer(int val){ //如果满了就扩容 if(isFull()){ elem = Arrays.copyOf(this.elem,2*this.elem.length); } elem[usedSize] = val; usedSize++; //调整为大根堆 shiftup(usedSize-1); } public void shiftup(int child){ int parent = (child-1)/2; while(parent >= 0){ if(elem[child] > elem[parent]){ int tmp = elem[child]; elem[child] = elem[parent]; elem[parent] = tmp; child = parent; parent = (child -1)/2; }else{ break; } } } public boolean isFull(){ return usedSize == elem.length; }

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
其次,我们来看堆的删除:
堆的删除一定删除的是堆顶元素。(删除中间元素无意义)
在这里插入图片描述

复制代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
public int pop(){ if(isEmpty()){ throw new isEmptyExpection("堆空异常!"); } int tmp = elem[0]; elem[0] = elem[usedSize-1]; elem[usedSize-1] = tmp; usedSize--; shiftdown(0,usedSize); return tmp; } public boolean isEmpty(){ return usedSize == 0; }

3.常用接口介绍

Java集合框架中提供了PriorityQueue和PriorityBlockingQueue两种类型的优先级队列,PriorityQueue是线程不安全的,PriorityBlockingQueue是线程安全的。
在这里插入图片描述

关于PriorityQueue的使用要注意:

  1. 使用时必须导入PriorityQueue所在的包,即:
  2. PriorityQueue中放置的元素必须要能够比较大小,不能插入无法比较大小的对象,否则会抛出ClassCastException异常
  3. 不能插入null对象,否则会抛出NullPointerException
  4. 没有容量限制,可以插入任意多个元素,其内部可以自动扩容
  5. 插入和删除元素的时间复杂度为
  6. PriorityQueue底层使用了堆数据结构
  7. PriorityQueue默认情况下是小堆—即每次获取到的元素都是最小的元素
    import java.util.PriorityQueue;
    在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
默认情况下,PriorityQueue队列是小堆,如果需要大堆需要用户提供比较器;
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
优先级队列的扩容说明:

  1. 如果容量小于64时,是按照oldCapacity的2倍方式扩容的
  2. 如果容量大于等于64,是按照oldCapacity的1.5倍方式扩容的
  3. 如果容量超过MAX_ARRAY_SIZE,按照MAX_ARRAY_SIZE来进行扩容

4.Top-K问题

题目oj:求数据集合中前k个最大的元素或者最小的元素。
思路一:采用快排,然后写一个循环输出前k项最大/最小的值

复制代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
public int[] smalllestK(int[] arr,int k){ Arrays.sort(arr); int[] tmp = new int[k]; for(int i = 0; i< k;i++){ tmp[i] = arr[i]; } return tmp; }

思路二:建一个小根堆,取出数组当中的每个元素,存放到小根堆当中,弹出k个元素,存放到数组当中,返回即可。

复制代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
public int[] smallestK1(int[] arr,int k){ //1.建一个堆 PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(); //2.取出数组中的每个元素,存放到小根堆中 for(int i = 0;i < k;i++){ minHeap.offer(arr[i]); } //3.弹出k个元素,存放到数组当中。 int[] tmp = new int[k]; for(int i = 0;i < k;i++){ tmp[i] = arr[i]; } return tmp; }

思路三:

Top-K问题:求数据集合中前k个最大的元素或者最小的元素,一般情况下数据量都比较大。

最后

以上就是搞怪铃铛最近收集整理的关于【数据结构】优先级队列(堆)1.优先级队列2.优先级队列的模拟实现3.常用接口介绍4.Top-K问题的全部内容,更多相关【数据结构】优先级队列(堆)1.优先级队列2.优先级队列内容请搜索靠谱客的其他文章。

本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
点赞(57)

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部