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深入了解Golang官方container/heap用法

 更新時間:2022年10月09日 15:11:05   作者:ag9920  
在?Golang?的標(biāo)準(zhǔn)庫?container?中,包含了幾種常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實現(xiàn),其實是非常好的學(xué)習(xí)材料。今天我們就來看看?container/heap?的源碼,了解一下官方的同學(xué)是怎么設(shè)計,我們作為開發(fā)者又該如何使用

開篇

在 Golang 的標(biāo)準(zhǔn)庫 container 中,包含了幾種常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實現(xiàn),其實是非常好的學(xué)習(xí)材料,我們可以從中回顧一下經(jīng)典的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),看看 Golang 的官方團(tuán)隊是如何思考的。

  • container/list 雙向鏈表;
  • container/ring 循環(huán)鏈表;
  • container/heap 堆。

今天我們就來看看 container/heap 的源碼,了解一下官方的同學(xué)是怎么設(shè)計,我們作為開發(fā)者又該如何使用。

container/heap

包 heap 為所有實現(xiàn)了 heap.Interface 的類型提供堆操作。 一個堆即是一棵樹, 這棵樹的每個節(jié)點的值都比它的子節(jié)點的值要小, 而整棵樹最小的值位于樹根(root), 也即是索引 0 的位置上。

堆是實現(xiàn)優(yōu)先隊列的一種常見方法。 為了構(gòu)建優(yōu)先隊列, 用戶在實現(xiàn)堆接口時, 需要讓 Less() 方法返回逆序的結(jié)果, 這樣就可以在使用 Push 添加元素的同時, 通過 Pop 移除隊列中優(yōu)先級最高的元素了。

heap 是實現(xiàn)優(yōu)先隊列的常見方式。Golang 中的 heap 是最小堆,需要滿足兩個特點:

  • 堆中某個結(jié)點的值總是不小于其父結(jié)點的值;
  • 堆總是一棵完全二叉樹。

所以,根節(jié)點就是 heap 中最小的值。

有一個很有意思的現(xiàn)象,大家知道,Golang 此前是沒有泛型的,作為一個強類型的語言,要實現(xiàn)通用的寫法一般會采用【代碼生成】或者【反射】。

而作為官方包,Golang 希望提供給大家一種簡單的接入方式,官方提供好算法的內(nèi)核,大家接入就 ok。采用的是定義一個接口,開發(fā)者來實現(xiàn)的方式。

在 container/heap 包中,我們一上來就能找到這個 Interface 定義:

// The Interface type describes the requirements
// for a type using the routines in this package.
// Any type that implements it may be used as a
// min-heap with the following invariants (established after
// Init has been called or if the data is empty or sorted):
//
//	!h.Less(j, i) for 0 <= i < h.Len() and 2*i+1 <= j <= 2*i+2 and j < h.Len()
//
// Note that Push and Pop in this interface are for package heap's
// implementation to call. To add and remove things from the heap,
// use heap.Push and heap.Pop.
type Interface interface {
	sort.Interface
	Push(x any) // add x as element Len()
	Pop() any   // remove and return element Len() - 1.
}

除了 Push 和 Pop 兩個堆自己的方法外,還內(nèi)置了一個 sort.Interface:

type Interface interface {
	Len() int
	Less(i, j int) bool
	Swap(i, j int)
}

核心函數(shù)

Init

作為開發(fā)者,我們基于自己的結(jié)構(gòu)體,實現(xiàn)了 container/heap.Interface,該怎么用呢?

首先需要調(diào)用 heap.Init(h Interface) 方法,傳入我們的實現(xiàn):

// Init establishes the heap invariants required by the other routines in this package.
// Init is idempotent with respect to the heap invariants
// and may be called whenever the heap invariants may have been invalidated.
// The complexity is O(n) where n = h.Len().
func Init(h Interface) {
	// heapify
	n := h.Len()
	for i := n/2 - 1; i >= 0; i-- {
		down(h, i, n)
	}
}

在執(zhí)行任何堆操作之前, 必須對堆進(jìn)行初始化。 Init 操作對于堆不變性(invariants)具有冪等性, 無論堆不變性是否有效, 它都可以被調(diào)用。

Init 函數(shù)的復(fù)雜度為 O(n) , 其中 n 等于 h.Len() 。

Pop/Push

作為堆,當(dāng)然需要實現(xiàn)【插入】和【彈出】這兩個能力,這里 any 其實就是 interface{}

// Push pushes the element x onto the heap.
// The complexity is O(log n) where n = h.Len().
func Push(h Interface, x any) {
	h.Push(x)
	up(h, h.Len()-1)
}

// Pop removes and returns the minimum element (according to Less) from the heap.
// The complexity is O(log n) where n = h.Len().
// Pop is equivalent to Remove(h, 0).
func Pop(h Interface) any {
	n := h.Len() - 1
	h.Swap(0, n)
	down(h, 0, n)
	return h.Pop()
}
  • Push 函數(shù)將值為 x 的元素推入到堆里面,該函數(shù)的復(fù)雜度為 O(log(n)) 。
  • Pop 函數(shù)根據(jù) Less 的結(jié)果, 從堆中移除并返回具有最小值的元素, 等同于執(zhí)行 Remove(h, 0),復(fù)雜度為 O(log(n))。(n 等于 h.Len() )

Remove

// Remove removes and returns the element at index i from the heap.
// The complexity is O(log n) where n = h.Len().
func Remove(h Interface, i int) any {
	n := h.Len() - 1
	if n != i {
		h.Swap(i, n)
		if !down(h, i, n) {
			up(h, i)
		}
	}
	return h.Pop()
}

Remove 函數(shù)移除堆中索引為 i 的元素,復(fù)雜度為 O(log(n))

Fix

有時候我們改變了堆上的元素,需要重新排序。這時候就可以用 Fix 來完成。

這里需要注意:

  • 【先修改索引 i 上的元素的值然后再執(zhí)行 Fix】
  • 【先調(diào)用 Remove(h, i) 然后再使用 Push 操作將新值重新添加到堆里面】

二者具有同等的效果。但 Fix 的成本會小一些。復(fù)雜度為 O(log(n))。

// Fix re-establishes the heap ordering after the element at index i has changed its value.
// Changing the value of the element at index i and then calling Fix is equivalent to,
// but less expensive than, calling Remove(h, i) followed by a Push of the new value.
// The complexity is O(log n) where n = h.Len().
func Fix(h Interface, i int) {
	if !down(h, i, h.Len()) {
		up(h, i)
	}
}

如何接入

將自定義結(jié)構(gòu)實現(xiàn)上面的 heap.Interface 接口后,先進(jìn)行 Init,隨后調(diào)用上面我們提到的 Push / Pop / Remove / Fix 即可。其實大多數(shù)情況下用前兩個就足夠了,我們直接看兩個例子。

IntHeap

先來看一個簡單例子,基于整型 integer 實現(xiàn)一個最小堆。

  • 首先定義一個自己的類型,在這個例子中是 int,所以這一步跳過;
  • 定義一個 Heap 類型,這里我們使用 type IntHeap []int
  • 實現(xiàn)自定義 Heap 類型的 5 個方法,三個 sort 的,加上 Push 和 Pop。

有了實現(xiàn),我們 Init 后就可以 Push 進(jìn)去元素了,這里我們初始化 2,1,5,又 push 了個 3,最后打印結(jié)果完美按照從小到大輸出。

// This example demonstrates an integer heap built using the heap interface.
package main

import (
	"container/heap"
	"fmt"
)

// An IntHeap is a min-heap of ints.
type IntHeap []int

func (h IntHeap) Len() int           { return len(h) }
func (h IntHeap) Less(i, j int) bool { return h[i] < h[j] }
func (h IntHeap) Swap(i, j int)      { h[i], h[j] = h[j], h[i] }

func (h *IntHeap) Push(x any) {
	// Push and Pop use pointer receivers because they modify the slice's length,
	// not just its contents.
	*h = append(*h, x.(int))
}

func (h *IntHeap) Pop() any {
	old := *h
	n := len(old)
	x := old[n-1]
	*h = old[0 : n-1]
	return x
}

// This example inserts several ints into an IntHeap, checks the minimum,
// and removes them in order of priority.
func main() {
	h := &IntHeap{2, 1, 5}
	heap.Init(h)
	heap.Push(h, 3)
	fmt.Printf("minimum: %d\n", (*h)[0])
	for h.Len() > 0 {
		fmt.Printf("%d ", heap.Pop(h))
	}
}

Output:
minimum: 1
1 2 3 5

優(yōu)先隊列

官方也給出了實現(xiàn)優(yōu)先隊列的方法,我們需要一個 priority 作為權(quán)值,加上 value。

  • Value 表示元素值
  • Priority 用于排序
  • Index 元素在對上的索引值,用于更新元素的操作。
// This example demonstrates a priority queue built using the heap interface.
package main

import (
	"container/heap"
	"fmt"
)

// An Item is something we manage in a priority queue.
type Item struct {
	value    string // The value of the item; arbitrary.
	priority int    // The priority of the item in the queue.
	// The index is needed by update and is maintained by the heap.Interface methods.
	index int // The index of the item in the heap.
}

// A PriorityQueue implements heap.Interface and holds Items.
type PriorityQueue []*Item

func (pq PriorityQueue) Len() int { return len(pq) }

func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool {
	// We want Pop to give us the highest, not lowest, priority so we use greater than here.
	return pq[i].priority > pq[j].priority
}

func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) {
	pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]
	pq[i].index = i
	pq[j].index = j
}

func (pq *PriorityQueue) Push(x any) {
	n := len(*pq)
	item := x.(*Item)
	item.index = n
	*pq = append(*pq, item)
}

func (pq *PriorityQueue) Pop() any {
	old := *pq
	n := len(old)
	item := old[n-1]
	old[n-1] = nil  // avoid memory leak
	item.index = -1 // for safety
	*pq = old[0 : n-1]
	return item
}

// update modifies the priority and value of an Item in the queue.
func (pq *PriorityQueue) update(item *Item, value string, priority int) {
	item.value = value
	item.priority = priority
	heap.Fix(pq, item.index)
}

// This example creates a PriorityQueue with some items, adds and manipulates an item,
// and then removes the items in priority order.
func main() {
	// Some items and their priorities.
	items := map[string]int{
		"banana": 3, "apple": 2, "pear": 4,
	}

	// Create a priority queue, put the items in it, and
	// establish the priority queue (heap) invariants.
	pq := make(PriorityQueue, len(items))
	i := 0
	for value, priority := range items {
		pq[i] = &Item{
			value:    value,
			priority: priority,
			index:    i,
		}
		i++
	}
	heap.Init(&pq)

	// Insert a new item and then modify its priority.
	item := &Item{
		value:    "orange",
		priority: 1,
	}
	heap.Push(&pq, item)
	pq.update(item, item.value, 5)

	// Take the items out; they arrive in decreasing priority order.
	for pq.Len() > 0 {
		item := heap.Pop(&pq).(*Item)
		fmt.Printf("%.2d:%s ", item.priority, item.value)
	}
}


Output
05:orange 04:pear 03:banana 02:apple

按時間戳排序

package util

import (
	"container/heap"
)

type TimeSortedQueueItem struct {
	Time  int64
	Value interface{}
}

type TimeSortedQueue []*TimeSortedQueueItem

func (q TimeSortedQueue) Len() int           { return len(q) }
func (q TimeSortedQueue) Less(i, j int) bool { return q[i].Time < q[j].Time }
func (q TimeSortedQueue) Swap(i, j int)      { q[i], q[j] = q[j], q[i] }

func (q *TimeSortedQueue) Push(v interface{}) {
	*q = append(*q, v.(*TimeSortedQueueItem))
}

func (q *TimeSortedQueue) Pop() interface{} {
	n := len(*q)
	item := (*q)[n-1]
	*q = (*q)[0 : n-1]
	return item
}

func NewTimeSortedQueue(items ...*TimeSortedQueueItem) *TimeSortedQueue {
	q := make(TimeSortedQueue, len(items))
	for i, item := range items {
		q[i] = item
	}
	heap.Init(&q)
	return &q
}

func (q *TimeSortedQueue) PushItem(time int64, value interface{}) {
	heap.Push(q, &TimeSortedQueueItem{
		Time:  time,
		Value: value,
	})
}

func (q *TimeSortedQueue) PopItem() interface{} {
	if q.Len() == 0 {
		return nil
	}

	return heap.Pop(q).(*TimeSortedQueueItem).Value
}

這里我們封裝了一個 TimeSortedQueue,里面包含一個時間戳,以及我們實際的值。實現(xiàn)之后,就可以暴露對外的 NewTimeSortedQueue 方法用來初始化,這里調(diào)用 heap.Init。

同時做一層簡單的封裝就可以對外使用了。

總結(jié)

Go語言中heap的實現(xiàn)采用了一種 “模板設(shè)計模式”,用戶實現(xiàn)自定義堆時,只需要實現(xiàn)heap.Interface接口中的函數(shù),然后應(yīng)用heap.Push、heap.Pop等方法就能夠?qū)崿F(xiàn)想要的功能,堆管理方法是由Go實現(xiàn)好的,存放在heap中。

到此這篇關(guān)于深入了解Golang官方container/heap用法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Golang container/heap用法內(nèi)容請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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