[数据结构]7. 堆-Heap

堆-Heap

[1. 介绍](#1. 介绍)
[2. 堆的实现](#2. 堆的实现)
[3. 堆操作](#3. 堆操作)
- Initlilze
- Destory
- Swap
- Push
- Pop
- Top
- Empty
- Size
- AdjustUp
- AdjustDown
[4. HeapSort](#4. HeapSort)
[5. Top-K](#5. Top-K)

1. 介绍

堆（heap）是一种满足特定条件的完全二叉树。

小顶堆（min heap）：任意节点的值 ≤ 其子节点的值。
大顶堆（max heap）：任意节点的值 ≥ 其子节点的值

堆作为完全二叉树的一个特例，具有以下特性。

最底层节点靠左填充，其他层的节点都被填满。
将根节点称为"堆顶"，将底层最靠右的节点称为"堆底"。
大顶堆，根节点值是最大的。
小顶堆，根节点值是最小的。

2. 堆的实现

完全二叉树非常适合用数组来表示。

使用数组表示二叉树时，元素代表节点值，索引代表节点在二叉树中的位置。

节点指针通过索引映射公式来实现：

给定索引 𝑖 ，其左子节点的索引为 2𝑖 + 1 ，右子节点的索引为 2𝑖 + 2 ，父节点的索引为(𝑖 - 1)/2（向下整除）。当索引越界时，表示空节点或节点不存在。

3. 堆操作

Initlilze

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void HeapInit(HP* php) {
	assert(php);
	php->a = NULL;
	php->size = 0;
	php->capacity = 0;
}

Destory

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void HeapDestory(HP* php) {
	assert(php);
	free(php->a);
	php->a = NULL;
	php->capacity = 0;
	php->size = 0;
}

Swap

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void Swap(HPDataType* p1, HPDataType* p2) {
	HPDataType tmp = *p1;
	*p1 = *p2;
	*p2 = tmp;
}

Push

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void HeapPush(HP* php, HPDataType x) {
	assert(php);
	if (php->size == php->capacity) {
		int newCapacity = php->capacity == 0 ? 4 : php->capacity * 2;
		HPDataType* tmp = (HPDataType*)realloc(php->a, newCapacity * sizeof(HPDataType));
		php->a = tmp;
		php->capacity = newCapacity;
	}
	php->a[php->size] = x;
	php->size++;
	AdjustUp(php->a, php->size - 1);//向上排序
}

Pop

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void HeapPop(HP* php) {
	assert(php);
	assert(!HeapEmpty(php));
	Swap(&php->a[0], &php->a[php->size - 1]);
	php->size--;
	AdjustDown(php->a, php->size, 0);
}

Top

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HPDataType HeapTop(HP* php) {
	assert(php);
	assert(!HeapEmpty(php));
	return php->a[0];
}

Empty

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bool HeapEmpty(HP* php) {
	assert(php);
	return php->size == 0;
}

Size

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int HeapSize(HP* php) {
	assert(php);
	return php->size;
}

AdjustUp

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void AdjustUp(HPDataType* a, int child) {
	int parent = (child - 1) / 2;
	while (child > 0) {
		if (a[child] < a[parent]) {// 小堆
			Swap(&a[child], &a[parent]);
			child = parent;
			parent = (child - 1) / 2;
		}
		else {
			break;
		}
	}
}

AdjustDown

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void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent) {// n为数据个数
	int child = parent * 2 + 1;
	while (child < n) {
		if (child + 1 < n && a[child] > a[child + 1]) {
			child++;
		}
		if (a[child] > a[parent]) {// max
			Swap(&a[child], &a[parent]);
			parent = child;
			child = parent * 2 + 1;
		}
		else {
			break;
		}
	}
}

4. HeapSort

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void HeapSort(int* a, int n) {
	// 升序--建大堆 max
	// 建堆--向下调整堆--O(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]);
		// 把堆顶max放在最后
		// 再调整，选出次小的，升序
		AdjustDown(a, end, 0);
		--end;
	}
}

5. Top-K

给定一个长度为 𝑛 的无序数组 nums ，请返回数组中最大的 𝑘 个元素。

Top‑k 是一个经典算法问题，可以使用堆数据结构高效解决，时间复杂度为 𝑂(𝑛 log 𝑘)

方案：

初始化一个小顶堆，其堆顶元素最小。
先将数组的前 𝑘 个元素依次入堆。
从第 𝑘 + 1 个元素开始，若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆，并将当前元素入堆。
遍历完成后，堆中保存的就是最大的 𝑘 个元素。

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void CreateNData() {
	int n = 1000;
	srand(time(0));
	const char* file = "data.txt";
	FILE* fin = fopen(file, "w");
	for (size_t i = 0; i < n; i++) {
		int x = rand() % 10000;
		fprintf(fin, "%d\n", x);
	}
	fclose(fin);
}

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void PrintTopK(int k) {
	const char* file = "data.txt";
	FILE* fout = fopen(file, "r");
	int* kminheap = (int*)malloc(sizeof(int) * k);
	for (int i = 0; i < k; i++) {
		fscanf(fout, "%d", &kminheap[i]);
	}
	for (int i = (k - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--) {
		AdjustDown(kminheap, k, i);
	}
	int val = 0;
	while (!feof(fout)) {//未到达文件末尾，feof返回零。
		fscanf(fout, "%d", &val);
		if (val > kminheap[0]) {
			kminheap[0] = val;
			AdjustDown(kminheap, k, 0);
		}
	}
	for (int i = 0; i < k; i++) {
		printf("%d ", kminheap[i]);
	}
	printf("\n");
}