8.1 Куча¶
Куча (heap) - это полное двоичное дерево, удовлетворяющее определенным условиям. Основных типов кучи два, как показано на рисунке 8-1.
- Минимальная куча (min heap): значение любого узла \(\leq\) значения его дочерних узлов.
- Максимальная куча (max heap): значение любого узла \(\geq\) значения его дочерних узлов.

Рисунок 8-1 Минимальная куча и максимальная куча
Куча, являясь частным случаем полного двоичного дерева, обладает следующими свойствами.
- Узлы самого нижнего уровня заполняются слева, а все остальные уровни заполнены полностью.
- Корневой узел двоичного дерева мы называем вершиной кучи, а самый правый узел нижнего уровня - основанием кучи.
- Для максимальной (минимальной) кучи значение элемента на вершине, то есть у корневого узла, является максимальным (минимальным).
8.1.1 Распространенные операции с кучей¶
Нужно отметить, что многие языки программирования предоставляют не саму кучу, а очередь с приоритетом (priority queue) - абстрактную структуру данных, определяемую как очередь, в которой элементы извлекаются в соответствии с приоритетом.
На практике куча обычно используется для реализации очереди с приоритетом, а максимальная куча эквивалентна очереди с приоритетом, в которой элементы извлекаются по убыванию. С точки зрения использования очередь с приоритетом и куча могут считаться эквивалентными структурами данных. Поэтому в этой книге мы не будем специально различать их и в дальнейшем будем единообразно называть кучей.
Распространенные операции с кучей приведены в таблице 8-1. Конкретные имена методов зависят от языка программирования.
Таблица 8-1 Эффективность операций с кучей
| Имя метода | Описание | Временная сложность |
|---|---|---|
push() |
Поместить элемент в кучу | \(O(\log n)\) |
pop() |
Извлечь элемент с вершины кучи | \(O(\log n)\) |
peek() |
Получить доступ к вершине кучи (для max / min кучи это соответственно максимум / минимум) | \(O(1)\) |
size() |
Получить число элементов в куче | \(O(1)\) |
isEmpty() |
Проверить, пуста ли куча | \(O(1)\) |
В реальных приложениях мы можем напрямую использовать классы кучи, предоставляемые языком программирования, или классы очереди с приоритетом.
Подобно сортировкам «по возрастанию» и «по убыванию», мы можем переключаться между «минимальной кучей» и «максимальной кучей», изменяя flag или модифицируя Comparator . Код приведен ниже:
# Инициализация минимальной кучи
min_heap, flag = [], 1
# Инициализация максимальной кучи
max_heap, flag = [], -1
# Модуль heapq в Python по умолчанию реализует минимальную кучу
# Если инвертировать знак элемента перед добавлением, то отношение порядка перевернется и так реализуется максимальная куча
# В этом примере flag = 1 соответствует минимальной куче, а flag = -1 - максимальной
# Добавление элементов в кучу
heapq.heappush(max_heap, flag * 1)
heapq.heappush(max_heap, flag * 3)
heapq.heappush(max_heap, flag * 2)
heapq.heappush(max_heap, flag * 5)
heapq.heappush(max_heap, flag * 4)
# Получение элемента на вершине кучи
peek: int = flag * max_heap[0] # 5
# Извлечение элемента с вершины кучи
# Извлеченные элементы образуют последовательность по убыванию
val = flag * heapq.heappop(max_heap) # 5
val = flag * heapq.heappop(max_heap) # 4
val = flag * heapq.heappop(max_heap) # 3
val = flag * heapq.heappop(max_heap) # 2
val = flag * heapq.heappop(max_heap) # 1
# Получение размера кучи
size: int = len(max_heap)
# Проверка, пуста ли куча
is_empty: bool = not max_heap
# Построение кучи из входного списка
min_heap: list[int] = [1, 3, 2, 5, 4]
heapq.heapify(min_heap)
/* Инициализация кучи */
// Инициализация минимальной кучи
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> minHeap;
// Инициализация максимальной кучи
priority_queue<int, vector<int>, less<int>> maxHeap;
/* Добавление элементов в кучу */
maxHeap.push(1);
maxHeap.push(3);
maxHeap.push(2);
maxHeap.push(5);
maxHeap.push(4);
/* Получение элемента на вершине кучи */
int peek = maxHeap.top(); // 5
/* Извлечение элемента с вершины кучи */
// Извлеченные элементы образуют последовательность по убыванию
maxHeap.pop(); // 5
maxHeap.pop(); // 4
maxHeap.pop(); // 3
maxHeap.pop(); // 2
maxHeap.pop(); // 1
/* Получение размера кучи */
int size = maxHeap.size();
/* Проверка, пуста ли куча */
bool isEmpty = maxHeap.empty();
/* Построение кучи из входного списка */
vector<int> input{1, 3, 2, 5, 4};
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> minHeap(input.begin(), input.end());
/* Инициализация кучи */
// Инициализация минимальной кучи
Queue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();
// Инициализация максимальной кучи (достаточно изменить Comparator через lambda)
Queue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a);
/* Добавление элементов в кучу */
maxHeap.offer(1);
maxHeap.offer(3);
maxHeap.offer(2);
maxHeap.offer(5);
maxHeap.offer(4);
/* Получение элемента на вершине кучи */
int peek = maxHeap.peek(); // 5
/* Извлечение элемента с вершины кучи */
// Извлеченные элементы образуют последовательность по убыванию
peek = maxHeap.poll(); // 5
peek = maxHeap.poll(); // 4
peek = maxHeap.poll(); // 3
peek = maxHeap.poll(); // 2
peek = maxHeap.poll(); // 1
/* Получение размера кучи */
int size = maxHeap.size();
/* Проверка, пуста ли куча */
boolean isEmpty = maxHeap.isEmpty();
/* Построение кучи из входного списка */
minHeap = new PriorityQueue<>(Arrays.asList(1, 3, 2, 5, 4));
/* Инициализация кучи */
// Инициализация минимальной кучи
PriorityQueue<int, int> minHeap = new();
// Инициализация максимальной кучи (достаточно изменить Comparer через lambda)
PriorityQueue<int, int> maxHeap = new(Comparer<int>.Create((x, y) => y.CompareTo(x)));
/* Добавление элементов в кучу */
maxHeap.Enqueue(1, 1);
maxHeap.Enqueue(3, 3);
maxHeap.Enqueue(2, 2);
maxHeap.Enqueue(5, 5);
maxHeap.Enqueue(4, 4);
/* Получение элемента на вершине кучи */
int peek = maxHeap.Peek();//5
/* Извлечение элемента с вершины кучи */
// Извлеченные элементы образуют последовательность по убыванию
peek = maxHeap.Dequeue(); // 5
peek = maxHeap.Dequeue(); // 4
peek = maxHeap.Dequeue(); // 3
peek = maxHeap.Dequeue(); // 2
peek = maxHeap.Dequeue(); // 1
/* Получение размера кучи */
int size = maxHeap.Count;
/* Проверка, пуста ли куча */
bool isEmpty = maxHeap.Count == 0;
/* Построение кучи из входного списка */
minHeap = new PriorityQueue<int, int>([(1, 1), (3, 3), (2, 2), (5, 5), (4, 4)]);
// В Go можно построить целочисленную максимальную кучу, реализовав heap.Interface
// Для реализации heap.Interface также нужно реализовать sort.Interface
type intHeap []any
// Метод Push из heap.Interface, реализует добавление элемента в кучу
func (h *intHeap) Push(x any) {
// Push и Pop используют pointer receiver
// Потому что они не только изменяют содержимое среза, но и его длину
*h = append(*h, x.(int))
}
// Метод Pop из heap.Interface, реализует извлечение элемента с вершины кучи
func (h *intHeap) Pop() any {
// Извлекаемый элемент хранится в конце
last := (*h)[len(*h)-1]
*h = (*h)[:len(*h)-1]
return last
}
// Метод Len из sort.Interface
func (h *intHeap) Len() int {
return len(*h)
}
// Метод Less из sort.Interface
func (h *intHeap) Less(i, j int) bool {
// Для минимальной кучи здесь нужно заменить сравнение на <
return (*h)[i].(int) > (*h)[j].(int)
}
// Метод Swap из sort.Interface
func (h *intHeap) Swap(i, j int) {
(*h)[i], (*h)[j] = (*h)[j], (*h)[i]
}
// Top получает элемент на вершине кучи
func (h *intHeap) Top() any {
return (*h)[0]
}
/* Driver Code */
func TestHeap(t *testing.T) {
/* Инициализация кучи */
// Инициализация максимальной кучи
maxHeap := &intHeap{}
heap.Init(maxHeap)
/* Добавление элементов в кучу */
// Вызываем методы heap.Interface для добавления элементов
heap.Push(maxHeap, 1)
heap.Push(maxHeap, 3)
heap.Push(maxHeap, 2)
heap.Push(maxHeap, 4)
heap.Push(maxHeap, 5)
/* Получение элемента на вершине кучи */
top := maxHeap.Top()
fmt.Printf("Элемент на вершине кучи: %d\n", top)
/* Извлечение элемента с вершины кучи */
// Вызываем методы heap.Interface для удаления элементов
heap.Pop(maxHeap) // 5
heap.Pop(maxHeap) // 4
heap.Pop(maxHeap) // 3
heap.Pop(maxHeap) // 2
heap.Pop(maxHeap) // 1
/* Получение размера кучи */
size := len(*maxHeap)
fmt.Printf("Число элементов в куче: %d\n", size)
/* Проверка, пуста ли куча */
isEmpty := len(*maxHeap) == 0
fmt.Printf("Пуста ли куча: %t\n", isEmpty)
}
/* Инициализация кучи */
// Тип Heap в Swift поддерживает и max-heap, и min-heap, но требует swift-collections
var heap = Heap<Int>()
/* Добавление элементов в кучу */
heap.insert(1)
heap.insert(3)
heap.insert(2)
heap.insert(5)
heap.insert(4)
/* Получение элемента на вершине кучи */
var peek = heap.max()!
/* Извлечение элемента с вершины кучи */
peek = heap.removeMax() // 5
peek = heap.removeMax() // 4
peek = heap.removeMax() // 3
peek = heap.removeMax() // 2
peek = heap.removeMax() // 1
/* Получение размера кучи */
let size = heap.count
/* Проверка, пуста ли куча */
let isEmpty = heap.isEmpty
/* Построение кучи из входного списка */
let heap2 = Heap([1, 3, 2, 5, 4])
use std::collections::BinaryHeap;
use std::cmp::Reverse;
/* Инициализация кучи */
// Инициализация минимальной кучи
let mut min_heap = BinaryHeap::<Reverse<i32>>::new();
// Инициализация максимальной кучи
let mut max_heap = BinaryHeap::new();
/* Добавление элементов в кучу */
max_heap.push(1);
max_heap.push(3);
max_heap.push(2);
max_heap.push(5);
max_heap.push(4);
/* Получение элемента на вершине кучи */
let peek = max_heap.peek().unwrap(); // 5
/* Извлечение элемента с вершины кучи */
// Извлеченные элементы образуют последовательность по убыванию
let peek = max_heap.pop().unwrap(); // 5
let peek = max_heap.pop().unwrap(); // 4
let peek = max_heap.pop().unwrap(); // 3
let peek = max_heap.pop().unwrap(); // 2
let peek = max_heap.pop().unwrap(); // 1
/* Получение размера кучи */
let size = max_heap.len();
/* Проверка, пуста ли куча */
let is_empty = max_heap.is_empty();
/* Построение кучи из входного списка */
let min_heap = BinaryHeap::from(vec![Reverse(1), Reverse(3), Reverse(2), Reverse(5), Reverse(4)]);
/* Инициализация кучи */
// Инициализация минимальной кучи
var minHeap = PriorityQueue<Int>()
// Инициализация максимальной кучи (достаточно изменить Comparator через lambda)
val maxHeap = PriorityQueue { a: Int, b: Int -> b - a }
/* Добавление элементов в кучу */
maxHeap.offer(1)
maxHeap.offer(3)
maxHeap.offer(2)
maxHeap.offer(5)
maxHeap.offer(4)
/* Получение элемента на вершине кучи */
var peek = maxHeap.peek() // 5
/* Извлечение элемента с вершины кучи */
// Извлеченные элементы образуют последовательность по убыванию
peek = maxHeap.poll() // 5
peek = maxHeap.poll() // 4
peek = maxHeap.poll() // 3
peek = maxHeap.poll() // 2
peek = maxHeap.poll() // 1
/* Получение размера кучи */
val size = maxHeap.size
/* Проверка, пуста ли куча */
val isEmpty = maxHeap.isEmpty()
/* Построение кучи из входного списка */
minHeap = PriorityQueue(mutableListOf(1, 3, 2, 5, 4))
Визуализация выполнения
https://pythontutor.com/render.html#code=import%20heapq%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20%23%20%D0%98%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D1%8C%20min-%D0%BA%D1%83%D1%87%D1%83%0A%20%20%20%20min_heap%2C%20flag%20%3D%20%5B%5D%2C%201%0A%20%20%20%20%23%20%D0%98%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D1%8C%20max-%D0%BA%D1%83%D1%87%D1%83%0A%20%20%20%20max_heap%2C%20flag%20%3D%20%5B%5D%2C%20-1%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%23%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BB%D1%8C%20heapq%20%D0%B2%20Python%20%D0%BF%D0%BE%20%D1%83%D0%BC%D0%BE%D0%BB%D1%87%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8E%20%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D1%83%D0%B5%D1%82%20min-%D0%BA%D1%83%D1%87%D1%83%0A%20%20%20%20%23%20%D0%95%D1%81%D0%BB%D0%B8%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%20%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%89%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC%20%D0%B2%20%D0%BA%D1%83%D1%87%D1%83%20%D0%B1%D1%80%D0%B0%D1%82%D1%8C%20%D0%BE%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%86%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%2C%20%D0%BC%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D0%BE%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%82%D1%8C%20%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%8F%D0%B4%D0%BA%D0%B0%20%D0%B8%20%D1%82%D0%B5%D0%BC%20%D1%81%D0%B0%D0%BC%D1%8B%D0%BC%20%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D1%8C%20max-%D0%BA%D1%83%D1%87%D1%83%0A%20%20%20%20%23%20%D0%92%20%D1%8D%D1%82%D0%BE%D0%BC%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B5%20flag%20%3D%201%20%D1%81%D0%BE%D0%BE%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%82%D1%81%D1%82%D0%B2%D1%83%D0%B5%D1%82%20min-%D0%BA%D1%83%D1%87%D0%B5%2C%20%D0%B0%20flag%20%3D%20-1%20%D1%81%D0%BE%D0%BE%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%82%D1%81%D1%82%D0%B2%D1%83%D0%B5%D1%82%20max-%D0%BA%D1%83%D1%87%D0%B5%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%23%20%D0%94%D0%BE%D0%B1%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%82%D1%8C%20%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%20%D0%B2%20%D0%BA%D1%83%D1%87%D1%83%0A%20%20%20%20heapq.heappush%28max_heap%2C%20flag%20%2A%201%29%0A%20%20%20%20heapq.heappush%28max_heap%2C%20flag%20%2A%203%29%0A%20%20%20%20heapq.heappush%28max_heap%2C%20flag%20%2A%202%29%0A%20%20%20%20heapq.heappush%28max_heap%2C%20flag%20%2A%205%29%0A%20%20%20%20heapq.heappush%28max_heap%2C%20flag%20%2A%204%29%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%23%20%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D1%83%D1%87%D0%B8%D1%82%D1%8C%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%85%D0%BD%D0%B8%D0%B9%20%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%20%D0%BA%D1%83%D1%87%D0%B8%0A%20%20%20%20peek%20%3D%20flag%20%2A%20max_heap%5B0%5D%20%23%205%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%23%20%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D1%8C%20%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%85%D0%BD%D0%B8%D0%B9%20%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%20%D0%B8%D0%B7%20%D0%BA%D1%83%D1%87%D0%B8%0A%20%20%20%20%23%20%D0%98%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D0%B8%D0%B7%20%D0%BA%D1%83%D1%87%D0%B8%20%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%83%D1%8E%D1%82%20%D0%BF%D0%BE%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C%20%D0%BE%D1%82%20%D0%B1%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B5%D0%B3%D0%BE%20%D0%BA%20%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%8C%D1%88%D0%B5%D0%BC%D1%83%0A%20%20%20%20val%20%3D%20flag%20%2A%20heapq.heappop%28max_heap%29%20%23%205%0A%20%20%20%20val%20%3D%20flag%20%2A%20heapq.heappop%28max_heap%29%20%23%204%0A%20%20%20%20val%20%3D%20flag%20%2A%20heapq.heappop%28max_heap%29%20%23%203%0A%20%20%20%20val%20%3D%20flag%20%2A%20heapq.heappop%28max_heap%29%20%23%202%0A%20%20%20%20val%20%3D%20flag%20%2A%20heapq.heappop%28max_heap%29%20%23%201%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%23%20%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D1%83%D1%87%D0%B8%D1%82%D1%8C%20%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%20%D0%BA%D1%83%D1%87%D0%B8%0A%20%20%20%20size%20%3D%20len%28max_heap%29%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%23%20%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%B8%D1%82%D1%8C%2C%20%D0%BF%D1%83%D1%81%D1%82%D0%B0%20%D0%BB%D0%B8%20%D0%BA%D1%83%D1%87%D0%B0%0A%20%20%20%20is_empty%20%3D%20not%20max_heap%0A%20%20%20%20%0A%20%20%20%20%23%20%D0%92%D1%85%D0%BE%D0%B4%D1%81%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%BA%D0%B8%D0%BF%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%BA%D1%83%D1%87%D0%B8%0A%20%20%20%20min_heap%20%3D%20%5B1%2C%203%2C%202%2C%205%2C%204%5D%0A%20%20%20%20heapq.heapify%28min_heap%29&cumulative=false&curInstr=3&heapPrimitives=nevernest&mode=display&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false
8.1.2 Реализация кучи¶
Ниже реализуется максимальная куча. Чтобы преобразовать ее в минимальную кучу, достаточно инвертировать всю логику сравнений по величине, например заменить \(\geq\) на \(\leq\) . Заинтересованные читатели могут попробовать реализовать это самостоятельно.
1. Хранение и представление кучи¶
В разделе «Двоичные деревья» мы уже говорили, что полное двоичное дерево очень удобно представлять массивом. Поскольку куча как раз и является полным двоичным деревом, для хранения кучи мы также будем использовать массив.
Когда двоичное дерево представляется массивом, элементы массива соответствуют значениям узлов, а индексы - положениям этих узлов в двоичном дереве. Указатели на узлы реализуются через формулы отображения индексов.
Как показано на рисунке 8-2, для заданного индекса \(i\) индекс левого дочернего узла равен \(2i + 1\) , правого дочернего узла - \(2i + 2\) , а родительского узла - \((i - 1) / 2\) с округлением вниз. Если индекс выходит за допустимые границы, это означает пустой узел или отсутствие узла.

Рисунок 8-2 Представление и хранение кучи
Мы можем инкапсулировать формулы отображения индексов в функции, чтобы потом было удобнее ими пользоваться:
def left(self, i: int) -> int:
"""Получить индекс левого дочернего узла"""
return 2 * i + 1
def right(self, i: int) -> int:
"""Получить индекс правого дочернего узла"""
return 2 * i + 2
def parent(self, i: int) -> int:
"""Получить индекс родительского узла"""
return (i - 1) // 2 # Округление вниз при делении
/* Получить индекс левого дочернего узла */
func (h *maxHeap) left(i int) int {
return 2*i + 1
}
/* Получить индекс правого дочернего узла */
func (h *maxHeap) right(i int) int {
return 2*i + 2
}
/* Получить индекс родительского узла */
func (h *maxHeap) parent(i int) int {
// Округление вниз при делении
return (i - 1) / 2
}
/* Получить индекс левого дочернего узла */
left(i: number): number {
return 2 * i + 1;
}
/* Получить индекс правого дочернего узла */
right(i: number): number {
return 2 * i + 2;
}
/* Получить индекс родительского узла */
parent(i: number): number {
return Math.floor((i - 1) / 2); // Округление вниз при делении
}
/* Получить индекс левого дочернего узла */
int left(MaxHeap *maxHeap, int i) {
return 2 * i + 1;
}
/* Получить индекс правого дочернего узла */
int right(MaxHeap *maxHeap, int i) {
return 2 * i + 2;
}
/* Получить индекс родительского узла */
int parent(MaxHeap *maxHeap, int i) {
return (i - 1) / 2; // Округление вниз
}
/* Получить индекс левого дочернего узла */
fun left(i: Int): Int {
return 2 * i + 1
}
/* Получить индекс правого дочернего узла */
fun right(i: Int): Int {
return 2 * i + 2
}
/* Получить индекс родительского узла */
fun parent(i: Int): Int {
return (i - 1) / 2 // Округление вниз при делении
}
2. Доступ к элементу на вершине кучи¶
Элемент на вершине кучи - это корневой узел двоичного дерева, то есть первый элемент списка:
Визуализация кода
3. Добавление элемента в кучу¶
Пусть дан элемент val . Сначала мы помещаем его в основание кучи. После добавления свойства кучи могут нарушиться, потому что val может оказаться больше, чем другие элементы в куче. Поэтому необходимо восстановить порядок на пути от вставленного узла к корню. Эта операция называется упорядочиванием кучи.
Рассмотрим ситуацию, когда упорядочивание выполняется снизу вверх, начиная от только что вставленного узла. Как показано на рисунке 8-3, мы сравниваем значение вставленного узла со значением его родителя. Если вставленный узел больше, то меняем их местами. Затем продолжаем выполнять ту же операцию и последовательно восстанавливать корректность всех узлов по пути снизу вверх, пока не выйдем за корень или не встретим узел, для которого обмен не требуется.









Рисунок 8-3 Шаги добавления элемента в кучу
Пусть общее число узлов равно \(n\) , тогда высота дерева равна \(O(\log n)\) . Следовательно, максимальное число итераций операции упорядочивания кучи тоже не превышает \(O(\log n)\) . Отсюда временная сложность добавления элемента в кучу равна \(O(\log n)\) . Код приведен ниже:
def push(self, val: int):
"""Добавление элемента в кучу"""
# Добавление узла
self.max_heap.append(val)
# Просеивание снизу вверх
self.sift_up(self.size() - 1)
def sift_up(self, i: int):
"""Начиная с узла i, выполнить просеивание снизу вверх"""
while True:
# Получение родительского узла для узла i
p = self.parent(i)
# Завершить heapify, когда «корневой узел уже пройден» или «узел не требует исправления»
if p < 0 or self.max_heap[i] <= self.max_heap[p]:
break
# Поменять два узла местами
self.swap(i, p)
# Циклическое просеивание вверх
i = p
/* Добавление элемента в кучу */
void push(int val) {
// Добавление узла
maxHeap.push_back(val);
// Просеивание снизу вверх
siftUp(size() - 1);
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание снизу вверх */
void siftUp(int i) {
while (true) {
// Получение родительского узла для узла i
int p = parent(i);
// Завершить heapify, когда «корневой узел уже пройден» или «узел не требует исправления»
if (p < 0 || maxHeap[i] <= maxHeap[p])
break;
// Поменять два узла местами
swap(maxHeap[i], maxHeap[p]);
// Циклическое просеивание вверх
i = p;
}
}
/* Добавление элемента в кучу */
void push(int val) {
// Добавление узла
maxHeap.add(val);
// Просеивание снизу вверх
siftUp(size() - 1);
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание снизу вверх */
void siftUp(int i) {
while (true) {
// Получение родительского узла для узла i
int p = parent(i);
// Завершить heapify, когда «корневой узел уже пройден» или «узел не требует исправления»
if (p < 0 || maxHeap.get(i) <= maxHeap.get(p))
break;
// Поменять два узла местами
swap(i, p);
// Циклическое просеивание вверх
i = p;
}
}
/* Добавление элемента в кучу */
void Push(int val) {
// Добавление узла
maxHeap.Add(val);
// Просеивание снизу вверх
SiftUp(Size() - 1);
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание снизу вверх */
void SiftUp(int i) {
while (true) {
// Получение родительского узла для узла i
int p = Parent(i);
// Если «выход за пределы корневого узла» или «узел не требует исправления», завершить просеивание
if (p < 0 || maxHeap[i] <= maxHeap[p])
break;
// Поменять два узла местами
Swap(i, p);
// Циклическое просеивание вверх
i = p;
}
}
/* Добавление элемента в кучу */
func (h *maxHeap) push(val any) {
// Добавление узла
h.data = append(h.data, val)
// Просеивание снизу вверх
h.siftUp(len(h.data) - 1)
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание снизу вверх */
func (h *maxHeap) siftUp(i int) {
for true {
// Получение родительского узла для узла i
p := h.parent(i)
// Завершить heapify, когда «корневой узел уже пройден» или «узел не требует исправления»
if p < 0 || h.data[i].(int) <= h.data[p].(int) {
break
}
// Поменять два узла местами
h.swap(i, p)
// Циклическое просеивание вверх
i = p
}
}
/* Добавление элемента в кучу */
func push(val: Int) {
// Добавление узла
maxHeap.append(val)
// Просеивание снизу вверх
siftUp(i: size() - 1)
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание снизу вверх */
func siftUp(i: Int) {
var i = i
while true {
// Получение родительского узла для узла i
let p = parent(i: i)
// Завершить heapify, когда «корневой узел уже пройден» или «узел не требует исправления»
if p < 0 || maxHeap[i] <= maxHeap[p] {
break
}
// Поменять два узла местами
swap(i: i, j: p)
// Циклическое просеивание вверх
i = p
}
}
/* Добавление элемента в кучу */
push(val) {
// Добавление узла
this.#maxHeap.push(val);
// Просеивание снизу вверх
this.#siftUp(this.size() - 1);
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание снизу вверх */
#siftUp(i) {
while (true) {
// Получение родительского узла для узла i
const p = this.#parent(i);
// Завершить heapify, когда «корневой узел уже пройден» или «узел не требует исправления»
if (p < 0 || this.#maxHeap[i] <= this.#maxHeap[p]) break;
// Поменять два узла местами
this.#swap(i, p);
// Циклическое просеивание вверх
i = p;
}
}
/* Добавление элемента в кучу */
push(val: number): void {
// Добавление узла
this.maxHeap.push(val);
// Просеивание снизу вверх
this.siftUp(this.size() - 1);
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание снизу вверх */
siftUp(i: number): void {
while (true) {
// Получение родительского узла для узла i
const p = this.parent(i);
// Завершить heapify, когда «корневой узел уже пройден» или «узел не требует исправления»
if (p < 0 || this.maxHeap[i] <= this.maxHeap[p]) break;
// Поменять два узла местами
this.swap(i, p);
// Циклическое просеивание вверх
i = p;
}
}
/* Добавление элемента в кучу */
void push(int val) {
// Добавление узла
_maxHeap.add(val);
// Просеивание снизу вверх
siftUp(size() - 1);
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание снизу вверх */
void siftUp(int i) {
while (true) {
// Получение родительского узла для узла i
int p = _parent(i);
// Завершить heapify, когда «корневой узел уже пройден» или «узел не требует исправления»
if (p < 0 || _maxHeap[i] <= _maxHeap[p]) {
break;
}
// Поменять два узла местами
_swap(i, p);
// Циклическое просеивание вверх
i = p;
}
}
/* Добавление элемента в кучу */
fn push(&mut self, val: i32) {
// Добавление узла
self.max_heap.push(val);
// Просеивание снизу вверх
self.sift_up(self.size() - 1);
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание снизу вверх */
fn sift_up(&mut self, mut i: usize) {
loop {
// Если узел i уже является вершиной кучи, завершить просеивание
if i == 0 {
break;
}
// Получение родительского узла для узла i
let p = Self::parent(i);
// Когда «узел не требует исправления», завершить просеивание
if self.max_heap[i] <= self.max_heap[p] {
break;
}
// Поменять два узла местами
self.swap(i, p);
// Циклическое просеивание вверх
i = p;
}
}
/* Добавление элемента в кучу */
void push(MaxHeap *maxHeap, int val) {
// По умолчанию не следует добавлять так много узлов
if (maxHeap->size == MAX_SIZE) {
printf("heap is full!");
return;
}
// Добавление узла
maxHeap->data[maxHeap->size] = val;
maxHeap->size++;
// Просеивание снизу вверх
siftUp(maxHeap, maxHeap->size - 1);
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание снизу вверх */
void siftUp(MaxHeap *maxHeap, int i) {
while (true) {
// Получение родительского узла для узла i
int p = parent(maxHeap, i);
// Завершить heapify, когда «корневой узел уже пройден» или «узел не требует исправления»
if (p < 0 || maxHeap->data[i] <= maxHeap->data[p]) {
break;
}
// Поменять два узла местами
swap(maxHeap, i, p);
// Циклическое просеивание вверх
i = p;
}
}
/* Добавление элемента в кучу */
fun push(_val: Int) {
// Добавление узла
maxHeap.add(_val)
// Просеивание снизу вверх
siftUp(size() - 1)
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание снизу вверх */
fun siftUp(it: Int) {
// Параметры функций в Kotlin неизменяемы, поэтому создается временная переменная
var i = it
while (true) {
// Получение родительского узла для узла i
val p = parent(i)
// Завершить heapify, когда «корневой узел уже пройден» или «узел не требует исправления»
if (p < 0 || maxHeap[i] <= maxHeap[p]) break
// Поменять два узла местами
swap(i, p)
// Циклическое просеивание вверх
i = p
}
}
### Добавление элемента в кучу ###
def push(val)
# Добавление узла
@max_heap << val
# Просеивание снизу вверх
sift_up(size - 1)
end
### Начиная с узла i, выполнить просеивание снизу вверх ###
def sift_up(i)
loop do
# Получение родительского узла для узла i
p = parent(i)
# Завершить heapify, когда «корневой узел уже пройден» или «узел не требует исправления»
break if p < 0 || @max_heap[i] <= @max_heap[p]
# Поменять два узла местами
swap(i, p)
# Циклическое просеивание вверх
i = p
end
end
Визуализация кода
4. Извлечение элемента с вершины кучи¶
Элемент на вершине кучи - это корневой узел двоичного дерева, то есть первый элемент списка. Если просто удалить первый элемент списка, то индексы всех узлов двоичного дерева изменятся, и это сильно затруднит последующее восстановление структуры при помощи упорядочивания кучи. Чтобы по возможности минимизировать изменение индексов элементов, мы используем следующий порядок действий.
- Поменять местами элемент на вершине кучи и элемент у основания кучи, то есть поменять корневой узел с самым правым листовым узлом.
- После обмена удалить основание кучи из списка. Стоит отметить, что, поскольку обмен уже выполнен, фактически удаляется исходный элемент вершины кучи.
- Начиная от корневого узла, выполнить упорядочивание кучи сверху вниз.
Как показано на рисунке 8-4, направление операции упорядочивания кучи сверху вниз противоположно операции упорядочивания кучи снизу вверх. Мы сравниваем значение корневого узла со значениями двух дочерних узлов, выбираем больший дочерний узел и меняем его местами с корневым узлом. Затем циклически повторяем ту же операцию, пока не выйдем за листовой узел или не встретим узел, который уже не требует обмена.










Рисунок 8-4 Шаги извлечения элемента с вершины кучи
Как и операция добавления в кучу, операция извлечения элемента с вершины кучи также имеет временную сложность \(O(\log n)\) . Код приведен ниже:
def pop(self) -> int:
"""Извлечение элемента из кучи"""
# Обработка пустого случая
if self.is_empty():
raise IndexError("куча пуста")
# Поменять корневой узел с самым правым листом местами (поменять первый и последний элементы)
self.swap(0, self.size() - 1)
# Удаление узла
val = self.max_heap.pop()
# Просеивание сверху вниз
self.sift_down(0)
# Вернуть элемент с вершины кучи
return val
def sift_down(self, i: int):
"""Начиная с узла i, выполнить просеивание сверху вниз"""
while True:
# Определить узел с максимальным значением среди i, l и r и обозначить его как ma
l, r, ma = self.left(i), self.right(i), i
if l < self.size() and self.max_heap[l] > self.max_heap[ma]:
ma = l
if r < self.size() and self.max_heap[r] > self.max_heap[ma]:
ma = r
# Если узел i уже максимален или индексы l и r вне границ, дальнейшее просеивание не требуется, выйти
if ma == i:
break
# Поменять два узла местами
self.swap(i, ma)
# Циклическое просеивание вниз
i = ma
/* Извлечение элемента из кучи */
void pop() {
// Обработка пустого случая
if (isEmpty()) {
throw out_of_range("куча пуста");
}
// Поменять корневой узел с самым правым листом местами (поменять первый и последний элементы)
swap(maxHeap[0], maxHeap[size() - 1]);
// Удаление узла
maxHeap.pop_back();
// Просеивание сверху вниз
siftDown(0);
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание сверху вниз */
void siftDown(int i) {
while (true) {
// Определить узел с максимальным значением среди i, l и r и обозначить его как ma
int l = left(i), r = right(i), ma = i;
if (l < size() && maxHeap[l] > maxHeap[ma])
ma = l;
if (r < size() && maxHeap[r] > maxHeap[ma])
ma = r;
// Если узел i уже максимален или индексы l и r вне границ, дальнейшее просеивание не требуется, выйти
if (ma == i)
break;
swap(maxHeap[i], maxHeap[ma]);
// Циклическое просеивание вниз
i = ma;
}
}
/* Извлечение элемента из кучи */
int pop() {
// Обработка пустого случая
if (isEmpty())
throw new IndexOutOfBoundsException();
// Поменять корневой узел с самым правым листом местами (поменять первый и последний элементы)
swap(0, size() - 1);
// Удаление узла
int val = maxHeap.remove(size() - 1);
// Просеивание сверху вниз
siftDown(0);
// Вернуть элемент с вершины кучи
return val;
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание сверху вниз */
void siftDown(int i) {
while (true) {
// Определить узел с максимальным значением среди i, l и r и обозначить его как ma
int l = left(i), r = right(i), ma = i;
if (l < size() && maxHeap.get(l) > maxHeap.get(ma))
ma = l;
if (r < size() && maxHeap.get(r) > maxHeap.get(ma))
ma = r;
// Если узел i уже максимален или индексы l и r вне границ, дальнейшее просеивание не требуется, выйти
if (ma == i)
break;
// Поменять два узла местами
swap(i, ma);
// Циклическое просеивание вниз
i = ma;
}
}
/* Извлечение элемента из кучи */
int Pop() {
// Обработка пустого случая
if (IsEmpty())
throw new IndexOutOfRangeException();
// Поменять корневой узел с самым правым листом местами (поменять первый и последний элементы)
Swap(0, Size() - 1);
// Удаление узла
int val = maxHeap.Last();
maxHeap.RemoveAt(Size() - 1);
// Просеивание сверху вниз
SiftDown(0);
// Вернуть элемент с вершины кучи
return val;
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание сверху вниз */
void SiftDown(int i) {
while (true) {
// Определить узел с максимальным значением среди i, l и r и обозначить его как ma
int l = Left(i), r = Right(i), ma = i;
if (l < Size() && maxHeap[l] > maxHeap[ma])
ma = l;
if (r < Size() && maxHeap[r] > maxHeap[ma])
ma = r;
// Если «узел i максимален» или «выход за пределы листовых узлов», завершить просеивание
if (ma == i) break;
// Поменять два узла местами
Swap(i, ma);
// Циклическое просеивание вниз
i = ma;
}
}
/* Извлечение элемента из кучи */
func (h *maxHeap) pop() any {
// Обработка пустого случая
if h.isEmpty() {
fmt.Println("error")
return nil
}
// Поменять корневой узел с самым правым листом местами (поменять первый и последний элементы)
h.swap(0, h.size()-1)
// Удаление узла
val := h.data[len(h.data)-1]
h.data = h.data[:len(h.data)-1]
// Просеивание сверху вниз
h.siftDown(0)
// Вернуть элемент с вершины кучи
return val
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание сверху вниз */
func (h *maxHeap) siftDown(i int) {
for true {
// Определить узел с максимальным значением среди i, l и r и обозначить его как max
l, r, max := h.left(i), h.right(i), i
if l < h.size() && h.data[l].(int) > h.data[max].(int) {
max = l
}
if r < h.size() && h.data[r].(int) > h.data[max].(int) {
max = r
}
// Если узел i уже максимален или индексы l и r вне границ, дальнейшее просеивание не требуется, выйти
if max == i {
break
}
// Поменять два узла местами
h.swap(i, max)
// Циклическое просеивание вниз
i = max
}
}
/* Извлечение элемента из кучи */
func pop() -> Int {
// Обработка пустого случая
if isEmpty() {
fatalError("куча пуста")
}
// Поменять корневой узел с самым правым листом местами (поменять первый и последний элементы)
swap(i: 0, j: size() - 1)
// Удаление узла
let val = maxHeap.remove(at: size() - 1)
// Просеивание сверху вниз
siftDown(i: 0)
// Вернуть элемент с вершины кучи
return val
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание сверху вниз */
func siftDown(i: Int) {
var i = i
while true {
// Определить узел с максимальным значением среди i, l и r и обозначить его как ma
let l = left(i: i)
let r = right(i: i)
var ma = i
if l < size(), maxHeap[l] > maxHeap[ma] {
ma = l
}
if r < size(), maxHeap[r] > maxHeap[ma] {
ma = r
}
// Если узел i уже максимален или индексы l и r вне границ, дальнейшее просеивание не требуется, выйти
if ma == i {
break
}
// Поменять два узла местами
swap(i: i, j: ma)
// Циклическое просеивание вниз
i = ma
}
}
/* Извлечение элемента из кучи */
pop() {
// Обработка пустого случая
if (this.isEmpty()) throw new Error('куча пуста');
// Поменять корневой узел с самым правым листом местами (поменять первый и последний элементы)
this.#swap(0, this.size() - 1);
// Удаление узла
const val = this.#maxHeap.pop();
// Просеивание сверху вниз
this.#siftDown(0);
// Вернуть элемент с вершины кучи
return val;
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание сверху вниз */
#siftDown(i) {
while (true) {
// Определить узел с максимальным значением среди i, l и r и обозначить его как ma
const l = this.#left(i),
r = this.#right(i);
let ma = i;
if (l < this.size() && this.#maxHeap[l] > this.#maxHeap[ma]) ma = l;
if (r < this.size() && this.#maxHeap[r] > this.#maxHeap[ma]) ma = r;
// Если узел i уже максимален или индексы l и r вне границ, дальнейшее просеивание не требуется, выйти
if (ma === i) break;
// Поменять два узла местами
this.#swap(i, ma);
// Циклическое просеивание вниз
i = ma;
}
}
/* Извлечение элемента из кучи */
pop(): number {
// Обработка пустого случая
if (this.isEmpty()) throw new RangeError('Heap is empty.');
// Поменять корневой узел с самым правым листом местами (поменять первый и последний элементы)
this.swap(0, this.size() - 1);
// Удаление узла
const val = this.maxHeap.pop();
// Просеивание сверху вниз
this.siftDown(0);
// Вернуть элемент с вершины кучи
return val;
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание сверху вниз */
siftDown(i: number): void {
while (true) {
// Определить узел с максимальным значением среди i, l и r и обозначить его как ma
const l = this.left(i),
r = this.right(i);
let ma = i;
if (l < this.size() && this.maxHeap[l] > this.maxHeap[ma]) ma = l;
if (r < this.size() && this.maxHeap[r] > this.maxHeap[ma]) ma = r;
// Если узел i уже максимален или индексы l и r вне границ, дальнейшее просеивание не требуется, выйти
if (ma === i) break;
// Поменять два узла местами
this.swap(i, ma);
// Циклическое просеивание вниз
i = ma;
}
}
/* Извлечение элемента из кучи */
int pop() {
// Обработка пустого случая
if (isEmpty()) throw Exception('куча пуста');
// Поменять корневой узел с самым правым листом местами (поменять первый и последний элементы)
_swap(0, size() - 1);
// Удаление узла
int val = _maxHeap.removeLast();
// Просеивание сверху вниз
siftDown(0);
// Вернуть элемент с вершины кучи
return val;
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание сверху вниз */
void siftDown(int i) {
while (true) {
// Определить узел с максимальным значением среди i, l и r и обозначить его как ma
int l = _left(i);
int r = _right(i);
int ma = i;
if (l < size() && _maxHeap[l] > _maxHeap[ma]) ma = l;
if (r < size() && _maxHeap[r] > _maxHeap[ma]) ma = r;
// Если узел i уже максимален или индексы l и r вне границ, дальнейшее просеивание не требуется, выйти
if (ma == i) break;
// Поменять два узла местами
_swap(i, ma);
// Циклическое просеивание вниз
i = ma;
}
}
/* Извлечение элемента из кучи */
fn pop(&mut self) -> i32 {
// Обработка пустого случая
if self.is_empty() {
panic!("index out of bounds");
}
// Поменять корневой узел с самым правым листом местами (поменять первый и последний элементы)
self.swap(0, self.size() - 1);
// Удаление узла
let val = self.max_heap.pop().unwrap();
// Просеивание сверху вниз
self.sift_down(0);
// Вернуть элемент с вершины кучи
val
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание сверху вниз */
fn sift_down(&mut self, mut i: usize) {
loop {
// Определить узел с максимальным значением среди i, l и r и обозначить его как ma
let (l, r, mut ma) = (Self::left(i), Self::right(i), i);
if l < self.size() && self.max_heap[l] > self.max_heap[ma] {
ma = l;
}
if r < self.size() && self.max_heap[r] > self.max_heap[ma] {
ma = r;
}
// Если узел i уже максимален или индексы l и r вне границ, дальнейшее просеивание не требуется, выйти
if ma == i {
break;
}
// Поменять два узла местами
self.swap(i, ma);
// Циклическое просеивание вниз
i = ma;
}
}
/* Извлечение элемента из кучи */
int pop(MaxHeap *maxHeap) {
// Обработка пустого случая
if (isEmpty(maxHeap)) {
printf("heap is empty!");
return INT_MAX;
}
// Поменять корневой узел с самым правым листом местами (поменять первый и последний элементы)
swap(maxHeap, 0, size(maxHeap) - 1);
// Удаление узла
int val = maxHeap->data[maxHeap->size - 1];
maxHeap->size--;
// Просеивание сверху вниз
siftDown(maxHeap, 0);
// Вернуть элемент с вершины кучи
return val;
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание сверху вниз */
void siftDown(MaxHeap *maxHeap, int i) {
while (true) {
// Определить узел с максимальным значением среди i, l и r и обозначить его как max
int l = left(maxHeap, i);
int r = right(maxHeap, i);
int max = i;
if (l < size(maxHeap) && maxHeap->data[l] > maxHeap->data[max]) {
max = l;
}
if (r < size(maxHeap) && maxHeap->data[r] > maxHeap->data[max]) {
max = r;
}
// Если узел i уже максимален или индексы l и r вне границ, дальнейшее просеивание не требуется, выйти
if (max == i) {
break;
}
// Поменять два узла местами
swap(maxHeap, i, max);
// Циклическое просеивание вниз
i = max;
}
}
/* Извлечение элемента из кучи */
fun pop(): Int {
// Обработка пустого случая
if (isEmpty()) throw IndexOutOfBoundsException()
// Поменять корневой узел с самым правым листом местами (поменять первый и последний элементы)
swap(0, size() - 1)
// Удаление узла
val _val = maxHeap.removeAt(size() - 1)
// Просеивание сверху вниз
siftDown(0)
// Вернуть элемент с вершины кучи
return _val
}
/* Начиная с узла i, выполнить просеивание сверху вниз */
fun siftDown(it: Int) {
// Параметры функций в Kotlin неизменяемы, поэтому создается временная переменная
var i = it
while (true) {
// Определить узел с максимальным значением среди i, l и r и обозначить его как ma
val l = left(i)
val r = right(i)
var ma = i
if (l < size() && maxHeap[l] > maxHeap[ma]) ma = l
if (r < size() && maxHeap[r] > maxHeap[ma]) ma = r
// Если узел i уже максимален или индексы l и r вне границ, дальнейшее просеивание не требуется, выйти
if (ma == i) break
// Поменять два узла местами
swap(i, ma)
// Циклическое просеивание вниз
i = ma
}
}
### Извлечение элемента из кучи ###
def pop
# Обработка пустого случая
raise IndexError, "куча пуста" if is_empty?
# Поменять корневой узел с самым правым листом местами (поменять первый и последний элементы)
swap(0, size - 1)
# Удаление узла
val = @max_heap.pop
# Просеивание сверху вниз
sift_down(0)
# Вернуть элемент с вершины кучи
val
end
### Начиная с узла i, выполнить просеивание сверху вниз ###
def sift_down(i)
loop do
# Определить узел с максимальным значением среди i, l и r и обозначить его как ma
l, r, ma = left(i), right(i), i
ma = l if l < size && @max_heap[l] > @max_heap[ma]
ma = r if r < size && @max_heap[r] > @max_heap[ma]
# Если узел i уже максимален или индексы l и r вне границ, дальнейшее просеивание не требуется, выйти
break if ma == i
# Поменять два узла местами
swap(i, ma)
# Циклическое просеивание вниз
i = ma
end
end
Визуализация кода
8.1.3 Типичные применения кучи¶
- Очередь с приоритетом: куча обычно является предпочтительной структурой данных для реализации очереди с приоритетом. Добавление и извлечение элементов имеют временную сложность \(O(\log n)\) , а построение кучи - \(O(n)\) , и все эти операции выполняются очень эффективно.
- Пирамидальная сортировка: для заданного набора данных можно построить кучу, а затем непрерывно извлекать из нее элементы, получая отсортированные данные. Однако на практике мы обычно используем более изящную реализацию пирамидальной сортировки. Подробности см. в разделе «Пирамидальная сортировка».
- Получение наибольших \(k\) элементов: это классическая алгоритмическая задача и одновременно типичное применение кучи. Например, выбор 10 самых горячих новостей для списка популярных тем или выбор 10 самых продаваемых товаров.