目录二叉堆插入删除构建二叉堆代码实现总结
二叉堆
什么是二叉堆
二叉堆本质上是一种完全二叉树，它分为两个类型
最大堆：最大堆的任何一个父节点的值，都大于等于它的左、右孩子节点的值（堆顶就是整个堆的最大元素） 最小堆：最小堆的任何一个父节点的值，都小于等于它的左、右孩子节点的值（堆顶就是整个堆的最小元素）
二叉堆的根节点叫做堆顶
二叉堆的基本操作
插入节点 删除节点 构建二叉堆
这几种操作都基于堆的自我调整，所谓堆自我调整，就是把一个不符合堆的完全二叉树，调整成一个堆，下面以最小堆为例。
插入
插入节点0的过程
删除
删除节点的过程和插入的过程刚好相反，所删除的是处于堆顶的节点。例如删除1
为了维持完全二叉树的结构，把堆的最后一个元素临时补充到堆顶 删除原来10的位置 对堆顶的节点10执行下沉操作
构建
构建二叉堆，也就是把一个无序的完全二叉树调整为二叉堆，本质就是让所有的非叶子节点一次下沉
二叉堆代码实现
二查堆虽然是一颗完全二叉树，但它的存储方式并不是链式的，而是顺序存储，换句话说，二叉堆的所有节点都存储在数组中
当父节点为parent时，左孩子为2 * parent + 1；右孩子为2 * parent + 2
/** * @author ：zsy * @date ：Created 2021/5/17 9:41 * @description：二叉堆 */public class HeapTest { public static void main(String[] args) { int[] arr = {1, 3, 2, 6, 5, 7, 8, 9, 10, 0}; Heap heap = new Heap(arr); heap.upAdjust(arr); System.out.println(Arrays.toString(arr)); arr = new int[]{7, 1, 3, 10, 5, 2, 8, 9, 6}; heap = new Heap(arr); heap.buildHead(); System.out.println(Arrays.toString(arr)); }}class Heap { private int[] arr; public Heap(int[] arr) { this.arr = arr; } public void buildHead() { //从最后一个非叶子节点开始，依次下沉 for (int i = (arr.length - 2) / 2; i >= 0; i--) { downAdjust(arr, i, arr.length); } } private void downAdjust(int[] arr, int parentIndex, int length) { int temp = arr[parentIndex]; int childrenIndex = parentIndex * 2 + 1; while (childrenIndex < length) { //如果有右孩子，并且右孩子小于左孩子，那么定位到右孩子 if (childrenIndex + 1 < length && arr[childrenIndex + 1] < arr[childrenIndex]) { childrenIndex++; } //如果父节点小于较小孩子节点的值，直接跳出 if (temp <= arr[childrenIndex]) break; //无需交换，单向赋值 arr[parentIndex] = arr[childrenIndex]; parentIndex = childrenIndex; childrenIndex = 2 * childrenIndex + 1; } arr[parentIndex] = temp; } public void upAdjust(int[] arr) { int childrenIndex = arr.length - 1; int parentIndex = (childrenIndex - 1) / 2; int temp = arr[childrenIndex]; while (childrenIndex > 0 && temp < arr[parentIndex]) { //单向赋值 arr[childrenIndex] = arr[parentIndex]; childrenIndex = parentIndex; parentIndex = (parentIndex - 1) / 2; } arr[childrenIndex] = temp; }}
结果：
[0, 1, 2, 6, 3, 7, 8, 9, 10, 5][1, 5, 2, 6, 7, 3, 8, 9, 10]
总结
本篇文章就到这里了，希望能给你带来帮助，也希望您能够多多关注的更多内容！
自然而然不想去因为别人的努力而努力，
