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STL中的堆算法该如何使用呢?

算法与数据结构 来源:暮回_zz 2023-04-19 16:42 次阅读

堆结构简述

了解过数据结构的人,应该对堆结构不陌生,堆的底层是使用数组来实现的,但却保持了二叉树的特性。堆分为两种,最大堆和最小堆,以最大堆为例,最大堆保持了根结点大于两个左右两个孩子,同时所有子树一次类推。由于堆底层是数组结构,这里从跟结点开始,按照层序依次走到最后一个结点,结点下标分贝为0~N-1。结构如下图:

d5058e90-de8d-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

上图中,紫色表示的是该元素在数组中的下标,可以看到,每个结点的值总是大于它的左右孩子,这里并没有规定左右孩子的大小关系,也没有规定不是同一棵树之间结点的大小关系。这就是最大堆。同时这里可以注意到,如果是大堆,根节点一定是树中最大的结点,同样,如果是小堆,根节点一定是树中最小的结点。

堆结构在排序领域,占据着一定的低位,但是STL中并没有直接给出堆结构,而是把堆的相关算法,写在了 algorithm 里面。在这里我不会过多的去模拟实现一个堆,今天要说的是关于STL中给出的堆算法如何使用。

algorithm 中的堆算法

在STL中,关于堆,给出了一下几种算法。

★make_heap

★push_heap

★pop_heap

★sort_heap

这里,首先给出一个利用STL中堆算法的实例

#include   
#include   
void test()  
{  
  int arr[] = {1,2,3,4,5,6,7};  
  vector vec(arr, arr+7);     // 左开右闭类型  
  make_heap(vec.begin(), vec.end());  // 默认建大堆  
  pop_heap(v1.begin(), v1.end());     
  v1.pop_back();             
  sort_heap(vec.begin(), vec.end());  // 堆排序  
  for(size_t i = 0; i < vec.size(); i++)   
        cout<

上面代码,首先用一个数组构建了一个向量,之后对向量vec建堆,pop出调整之后的向量中第一个元素,并进行调整,然后进行堆排序,最后将结果打印出来,打印结果如下:

d516c020-de8d-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

看完了heap算法的基本使用,现在,我们了解一下,STL中是如何提供这些算法接口的。

1、make_heap

d52d72f2-de8d-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

前面提到过,堆分为大堆和小堆,我们建立堆的时候就需要确定,但刚刚例子中,我们并没有去指定大小堆。STL中规定,没有指定的话,默认大堆结构。从上面关于make_heap的两套接口可以看到,第一种是默认的,没有提供指定大小堆的接口,第二种这里有实现。我们可通过仿函数的结构,实现这里的传参。

对刚刚给出的例子,我们现在可以解释另外一个问题,为什么我们要进行堆排序,首先要构建vector呢?因为堆的底层实现就是通过数组的形式,而vector是堆数组的高级封装,这些库中实现好的容器给出了很多实用的接口和迭代器,使用起来的确可以方便不少。make_heap给出的接口中,前两个是任意类型的迭代器(当然,这里也可以直接传递数组的指针),不论是make_heap还是其他三个函数,这里的迭代器区间总是左闭右开的,这是个需要注意的地方。

接下来我们来介绍仿函数这里的实现。还是上面的例子,如何让上面剪子一个最小堆呢?

//仿函数结构:

struct Compare
{
bool operator()(int num1, int num2)
{
return num1 > num2;
}
};

// 建堆时,参数传递改为

make_heap(vec.begin(), vec.end() , Compare());  // 建小堆

注意,上面我写的是num1 > num2,这样建出来顶点是小堆。关于make_heap就说到这里。

2、push_heap与pop_heap

push表示的是向vector中插入一个元素,但这里它并不是直接插入元素,准确的说,它的功能只是做调整,在push_heap之前,首先需要调用vec.push_back(x),向vector尾部插入一个元素,然后在调用push_heap函数进行调整,使得整个树重新满足堆结构。

pop_heap与push_heap类似,同样没有直接改变vector中元素个数的能力。对于堆而言,pop要做的是将vector的第一个元素扔出去,为了不直接破坏树的结构,这里先调用pop_heap函数,将堆中的最大值或最小值放到vector的尾部,同时进行一次调整,使得堆结构依然成立,然后调用vec.pop+back()函数,将最后一个元素从vector中剔除。

这就是插入和删除的整个过程。

3、sort_heap

顾名思义,sort_heap就是进行堆排序的意思,对堆结构进行排序,得到的结果就是vector中的元素变得有序。这里,构建大堆,排序结果是升序的,构建小堆,得到的排序结果是降序的。

上面就是关于堆排序的基本算法,关于C++11新引入的两个函数,这里不做讨论。

关于STL中的堆结构,这里有几点还是需要注意的:

1、因为堆结构,是建立在vector上的结构,所以如果要进行堆排序,整个过程中至少一次建堆(make_heap)的过程。

2、当建堆完成之后,如果再向vector中插入元素,需要调用 push_heap(v1.begin(), v1.end())进行一次向上调整;如果从vector中Pop出一个元素,需要调用 pop_heap(v1.begin(), v1.end())进行一次向下调整。

如果没有调整,当调用 sort_heap(v1.begin(), v1.end())函数的过程中,会出现由于堆不合法引起的断言错误。

3、不可以让vector多次尾插,之后再多次向上调整,会造成堆混乱,排序时也会出现断言错误。当然,多次插入或删除之后,可以再次进行重新建堆,只不过消耗的时间代价会比较大。

堆结构实际应用

接下来,看一道面试题:

CVTE:统计公司员工最喜欢吃的前K种水果

有过上面的基础,我这里直接给出demo

#include   
#include   
#include   
#include   

struct Min  
{  
      bool operator()(pair p1, pair p2)  
      {  
            return p1.second > p2.second;  
      }  
};  
void HeapSort()  
{  
      vector v1 = { "苹果", "香蕉", "苹果"  
            , "苹果", "苹果", "香蕉"  
            , "苹果", "猕猴桃", "草莓" };  
      map fruit;  

      //用map统计次数  
      for (size_t i = 0; i < v1.size(); i++)   
            {   
                        fruit[v1[i]]++;   
            }   

            // 用heap排序   
            vector> vec;  
      map::iterator it = fruit.begin();  
      //while (it != fruit.end())  
      //{  
      //     vec.push_back(pair(it->first, it->second));  
      //     it++;  
      //}  
      vec.insert(vec.begin(), fruit.begin(), fruit.end());  
      make_heap(vec.begin(), vec.end(), Min());  
      sort_heap(vec.begin(), vec.end(), Min());  
      int K = 3;  
      for (size_t i = 0; (i < K) && (i < vec.size()); i++)   
            {   
                        cout << vec[i].first <<"--"<

堆排序是数据结构中一块很重要的内容,如果是在实际开发中,更加推荐的是熟悉STL中给出的算法,正如上文讲到的内容。如果是对于初学者,这里还是推荐对堆结构和算法的底层实现有一个更加深刻的认识,对于堆的调整算法,不可否认,是数据结构中较为重要的一部分。下一次,会对堆结构进行模拟实现,更加深入地了解底层结构。





审核编辑:刘清

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原文标题:浅析STL算法中的堆排序

文章出处:【微信号:TheAlgorithm,微信公众号:算法与数据结构】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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