堆（優(yōu)先隊(duì)列）是一種典型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其形狀是一棵完全二叉樹，一般用于求解topk問題。根據(jù)雙親節(jié)點(diǎn)大于等于孩子節(jié)點(diǎn)或雙親節(jié)點(diǎn)小于等于孩子節(jié)點(diǎn)，可分為大頂堆和小頂堆，本文實(shí)現(xiàn)大頂堆。

根據(jù)大頂堆的定義，大頂堆的雙親節(jié)點(diǎn)大于等于其孩子節(jié)點(diǎn)，堆頂元素最大，對(duì)于每一個(gè)子樹都是一個(gè)大頂堆，則從最后一個(gè)雙親節(jié)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整為大頂堆，一直到根節(jié)點(diǎn)，則可構(gòu)建一個(gè)大頂堆。

我們這里采用數(shù)組去存儲(chǔ)，以heap={3,2,1,5,6,4}為例，需要一個(gè)init(int[] heap)初始化方法，從最后一個(gè)雙親節(jié)點(diǎn)開始將heap逐漸調(diào)整為大頂堆，其中需要使用到adjust(int[] heap, int i, int end)方法。

調(diào)整過程：從最后一個(gè)雙親節(jié)點(diǎn)出發(fā)，如果以當(dāng)前雙親節(jié)點(diǎn)為根的樹不符合大頂堆，則進(jìn)行調(diào)整。

代碼實(shí)現(xiàn)如下：

public void init(int[] heap) {
        //從最后一個(gè)雙親節(jié)點(diǎn)開始調(diào)整
        //逐漸往上進(jìn)行調(diào)整
        for (int i = heap.length / 2 ; i > 0 ; i-- ) {
            this.adjust(heap, i, heap.length);
        }
    }

    public void adjust(int[] heap, int i, int end) {
        int j = i << 1;
        while (j <= end) {
            //找到兩個(gè)孩子節(jié)點(diǎn)z中較大的節(jié)點(diǎn)
            if (j < end && heap[j - 1] < heap[j]) {
                j = j + 1;
            }
            //如果較大節(jié)點(diǎn)還小于根節(jié)點(diǎn)，則以當(dāng)前節(jié)點(diǎn)為根節(jié)點(diǎn)的
            //二叉樹已經(jīng)是大頂堆，不需要進(jìn)行調(diào)整
            if (heap[i - 1] > heap[j - 1]) {
                break;
            }
            //進(jìn)行調(diào)整，將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)換到較大位置，再從當(dāng)前位置進(jìn)行調(diào)整
            int temp = heap[i - 1];
            heap[i - 1] = heap[j - 1];
            heap[j - 1] = temp;
            i = j;
            j = i << 1;
        }
    }

構(gòu)建好了大頂堆之后，我們?nèi)绾吻蟮胻opk呢，此時(shí)堆頂元素為top1，我們只需要將top1元素拿走，將剩下元素調(diào)整為大頂堆，k次之后即可得到topk。

具體過程：我們將堆頂元素與最后一個(gè)元素進(jìn)行交換，然后將堆頂?shù)降箶?shù)第二個(gè)元素進(jìn)行調(diào)整，依次類推。

以leetcode215數(shù)組中第k個(gè)最大元素為例：

給定整數(shù)數(shù)組 nums 和整數(shù) k，請(qǐng)返回?cái)?shù)組中第 k 個(gè)最大的元素。

請(qǐng)注意，你需要找的是數(shù)組排序后的第 k 個(gè)最大的元素，而不是第 k 個(gè)不同的元素

public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        this.init(nums);
        //找到第k大的數(shù)
        int end = nums.length;
        while (k > 1) {
            //將當(dāng)前堆頂元素放到末尾，進(jìn)行堆調(diào)整
            int temp = nums[0];
             nums[0] = nums[end - 1];
             nums[end - 1] = temp;
             end = end - 1;
             -- k;
             this.adjust(nums, 1, end);
        }
        return nums[0];
    }

此外，Java本身提供了優(yōu)先隊(duì)列集合類，但是對(duì)于這個(gè)題目效率不如自己實(shí)現(xiàn)的高

public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>(k);
        for (int num : nums) {
            if (priorityQueue.size() == k) {
                if (num > priorityQueue.peek()) {
                    priorityQueue.poll();
                    priorityQueue.add(num);
                }
                continue;
            }
            priorityQueue.add(num);
        }
        return priorityQueue.poll();
    }

到此這篇關(guān)于Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之堆(優(yōu)先隊(duì)列)的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java 堆內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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