数据结构堆（数据结构堆的定义）

本篇文章给大家谈谈数据结构堆，以及数据结构堆的定义对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、数据结构：堆（Heap）
• 2、数据结构中堆的定义是？？？
• 3、数据结构中,什么是堆?
• 4、什么是堆？什么是栈啊？
• 5、堆和栈的区别是啥?

数据结构：堆（Heap）

堆就是用数组实现的二叉树，所以它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序，“堆属性”决定了树中节点的位置。

堆的常用方法：

堆分为两种： 最大堆 和 最小堆 ，两者的差别在于节点的排序方式。

在最大堆中，父节点的值比每一个子节点的值都要大。在最小堆中，父节点的值比每一个子节点的值都要小。这就是所谓的“堆属性”，并且这个属性对堆中的每一个节点都成立。

例子：

这是一个最大堆，，因为每一个父节点的值都比其子节点要大。 10 比 7 和 2 都大。 7 比 5 和 1 都大。

根据这一属性，那么最大堆总是将其中的最大值存放在树的根节点。而对于最小堆，根节点中的元简没素总是树中的最小值。堆属性非常有用，因为堆常常被当做优先队列使用，因为可以快速地访问到“最重要”的元素。

堆并不能取代二叉搜索树，它们之间有相似之处也有一些不同。我们来看一下两者的主要差别：

节点的顺序。 在二叉搜索树中，左子节点必须比父节点小，右子节点必须必比父节点大。但是在堆中并非如此。在最大堆中两个子节点都必须比父节点小，而在最小堆中，它们都必须比父节点大。

内存占用。 普通树占用的内存空间比它们存储的数据要多。你必须为节点对象以及左/右子节点指针分配内存。堆仅仅使用一个数据来存储数组，且不使用指针。

平衡。 二叉搜索树必须是“平衡”的情况下，其大部分操作的复杂度才能达到 O(log n) 。你可以按任意顺序位置插入/删除数据，或者使用 AVL 树或者红黑树，但是在堆中实际上不需要整棵树都是有序的。我们只需要满足堆属性即可，所以在堆中平衡不是问题。因为堆中数据的组织方式可以保证 O(log n) 的性能。

搜索。 在二叉树中搜索会很快，但是在堆中搜索会很慢。在堆中搜索不是第一优先级，因为使用堆的目的是将最大（或者最小）的节点放在最前面，从而快速的进行相关插入、删除操作。

用数组来实现树相关的数据结构也许看起来有点古怪，但是它在时间和空间上都是很高效的。

我们准备将上面例子中的树这样存储：

就这么多！我们除了一个简单的数组以外，不需要任何额外的空间。

如果我们不允许使用指针，那么我们怎么知道哪一个节点是父节点，哪一个节点是它的子节点呢？问得好！节点在数组中的位置index 和它的父节点以及子节点的索引之间有一个映射关系。

如果 i 是节点的索引，那么下面的公式就给出了它的父节点和子节点在数组中的位置：

注意 right(i) 就是简单的 left(i) + 1 。左右节点总是处于相邻的位置。

我们将写公式放到前面的例子中验证一下。

复习一下，在最大堆中，父节点的值总是要大于（或者等于）其子节点的值。这意味下面的公式对数组中任意一个索引 i 都成立：

可以用上面的例子来验证一下这个堆属性。

如你所见，这些公式允许我们不使用指针就可以找到任何一个节点的父节点或者子节点。事情比简单的去掉指针要复杂，但这就是交易：我们节约了空间，但是要进行更多计算。幸好这些计算很快并且只需要 O(1) 的时间。

理解数组索引和节点位置之间的关系非常重要。这里有一个更大的堆，它有15个节点被分成了4层：

图片中的数字不是节点的值，而是存储这个节点的数组索引！拦知纳这里是数组索引和树的层级之间的关系：

由上图可以看到，数组中父节点总是在子节点的前面。

注意这个方案与一些限制。你可以在普通二叉树中按照下面的方式组织数据，但是在堆中不可以：

在堆中，在当前层级所有的节点都已经填满之前不允许开是下一层的填充，所以堆总是有这样的形状：

小测验，假猛察设我们有这样一个数组：

这是一个有效的堆吗？答案是 yes ！一个从低到高有序排列的数组是以有效的最小堆，我们可以将这个堆画出来：

堆属性适用于每一个节点，因为父节点总是比它的字节点小。（你也可以验证一下：一个从高到低有序排列的数组是一个有效的最大堆）

如果你好奇，这里有更多的公式描述了堆的一些确定属性。你不需要知道这些，但它们有时会派上用场。 可以直接跳过此部分！

树的 高度 是指从树的根节点到最低的叶节点所需要的步数，或者更正式的定义：高度是指节点之间的边的最大值。一个高度为 h 的堆有 h+1 层。

下面这个对的高度是3，所以它有4层：

如果一个堆有 n 个节点，那么它的高度是 h = floor(log2(n)) 。这是因为我们总是要将这一层完全填满以后才会填充新的一层。上面的例子有 15 个节点，所以它的高度是 floor(log2(15)) = floor(3.91) = 3 。

如果最下面的一层已经填满，那么那一层包含 2^h 个节点。树中这一层以上所有的节点数目为 2^h - 1 。同样是上面这个例子，最下面的一层有8个节点，实际上就是 2^3 = 8 。前面的三层一共包含7的节点，即： 2^3 - 1 = 8 - 1 = 7 。

所以整个堆中的节点数目为：* 2^(h+1) - 1*。上面的例子中， 2^4 - 1 = 16 - 1 = 15

叶节点总是位于数组的 floor(n/2) 和 n-1 之间。

有两个原始操作用于保证插入或删除节点以后堆是一个有效的最大堆或者最小堆：

shiftUp 或者 shiftDown 是一个递归的过程，所以它的时间复杂度是 O(log n) 。

基于这两个原始操作还有一些其他的操作：

上面所有的操作的时间复杂度都是 O(log n) ，因为 shiftUp 和 shiftDown 都很费时。还有少数一些操作需要更多的时间：

堆还有一个 peek() 方法，不用删除节点就返回最大值（最大堆）或者最小值（最小堆）。时间复杂度 O(1) 。

我们通过一个插入例子来看看插入操作的细节。我们将数字 16 插入到这个堆中：

堆的数组是： [ 10, 7, 2, 5, 1 ] 。

第一股是将新的元素插入到数组的尾部。数组变成：

相应的树变成了：

16 被添加最后一行的第一个空位。

不行的是，现在堆属性不满足，因为 2 在 16 的上面，我们需要将大的数字在上面（这是一个最大堆）

为了恢复堆属性，我们需要交换 16 和 2 。

现在还没有完成，因为 10 也比 16 小。我们继续交换我们的插入元素和它的父节点，直到它的父节点比它大或者我们到达树的顶部。这就是所谓的 shift-up ，每一次插入操作后都需要进行。它将一个太大或者太小的数字“浮起”到树的顶部。

最后我们得到的堆：

现在每一个父节点都比它的子节点大。

我们将这个树中的 (10) 删除：

现在顶部有一个空的节点，怎么处理？

当插入节点的时候，我们将新的值返给数组的尾部。现在我们来做相反的事情：我们取出数组中的最后一个元素，将它放到树的顶部，然后再修复堆属性。

现在来看怎么 shift-down (1) 。为了保持最大堆的堆属性，我们需要树的顶部是最大的数据。现在有两个数字可用于交换 7 和 2 。我们选择这两者中的较大者称为最大值放在树的顶部，所以交换 7 和 1 ，现在树变成了：

继续堆化直到该节点没有任何子节点或者它比两个子节点都要大为止。对于我们的堆，我们只需要再有一次交换就恢复了堆属性：

绝大多数时候你需要删除的是堆的根节点，因为这就是堆的设计用途。

但是，删除任意节点也很有用。这是 remove() 的通用版本，它可能会使用到 shiftDown 和 shiftUp 。

我们还是用前面的例子，删除 (7) :

[图片上传失败...(image-d46ac4-1534077058042)]

对应的数组是

你知道，移除一个元素会破坏最大堆或者最小堆属性。我们需要将删除的元素和最后一个元素交换：

最后一个元素就是我们需要返回的元素；然后调用 removeLast() 来将它删除。 (1) 比它的子节点小，所以需要 shiftDown() 来修复。

然而，shift down 不是我们要处理的唯一情况。也有可能我们需要 shift up。考虑一下从下面的堆中删除 (5) 会发生什么：

现在 (5) 和 (8) 交换了。因为 (8) 比它的父节点大，我们需要 shiftUp() 。

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数据结构中堆的定义是？？？

堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。

堆总是满足下列性质：

1.堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；

2、堆总旅闭是一棵完全二叉树。

将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。堆是非线性数据结构，相当于一维数组，有两个直接后继。

扩展资料：

操作实现

在程序中，堆用于动态分配和释放程序所使用的对象。在以下情况中调用堆操作：

1、事先不知道程序所需对象的数量和大小。

2、对象太大，不适合使用堆栈分配器。

堆使用运行期间分配给代码和堆栈以外的部分内存。

传统上，操作系统和运行时库随附了堆实现。当进程开拆庆裂始时，操作系统创建称为差尘进程堆的默认堆。如果没有使用其他堆，则使用进程堆分配块。语言运行时库也可在一个进程内创建单独的堆。

当应用程序或 DLL 创建专用堆时，这些堆驻留于进程空间中并且在进程范围内是可访问的。某一给定堆分配的任何数据应为同一堆所释放。（从一个堆分配并释放给另一个堆没有意义。）

参考资料来源：百度百科-堆

数据结构中,什么是堆?

堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。

将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。

堆是非线性数据结构，相当于一维数组，有两个直接后继。

堆满足下列性质：

1、堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；

2、堆总是一棵完全二叉树。

扩展资料

在所有虚拟内存系统中，堆位于操作系统的虚拟内存管理器之上。语言运行时堆也驻留在虚拟伍慎内存之上。

某些情况下，这些堆在操作系统堆的上层，但语言运行时堆通过分配大的块来执行自己的内存管理。绕开操作系统堆来使用虚拟内存函数可使堆更好地分腔州敬配和使用块。

典型的堆实现由前端分配器和后端分配器组成。前端分配器维护固定大小块的自由列表。当堆收到分配调用后，它尝试从前端列表中查找自由块。

如果此操作失败，则堆将被迫从后端（保留和提交虚拟内存）分配一个大块来满足请求。通常的实现具迹猜有每个块分配的开销，这花费了执行周期，也减少了可用存储区。

什么是堆？什么是栈啊？

堆（英语：heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。

栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。

向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈，它是把新元素放到栈顶元素基巧睁的上面，使之成为新的栈顶元素；从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成为新的栈顶元素。

扩展资料：

一、堆的算法思想

不必将值一个个地插入堆中，通过交换形成堆。假设根的左、右子树都已是堆，并且根的元素名为R。这种情况下，有两种可能：

（1） R的值小于或等于其宽尘两搏岁个子女，此时堆已完成。

（2） R的值大于其某一个或全部两个子女的值，此时R应与两个子女中值较小的一个交换，结果得到一个堆，除非R仍然大于其新子女的一个或全部的两个。这种情况下，我们只需简单地继续这种将R“拉下来”的过程，直至到达某一个层使它小于它的子女，或者它成了叶结点。

二、栈的基本算法

1、进栈（PUSH）算法

①若TOP≥n时，则给出溢出信息，作出错处理（进栈前首先检查栈是否已满，满则溢出；不满则作②）。

②置TOP=TOP+1（栈指针加1，指向进栈地址）。

③S(TOP)=X，结束（X为新进栈的元素）。

2、退栈（POP）算法

①若TOP≤0，则给出下溢信息，作出错处理(退栈前先检查是否已为空栈， 空则下溢；不空则作②)。

②X=S(TOP)，（退栈后的元素赋给X）。

③TOP=TOP-1，结束（栈指针减1，指向栈顶）。

参考资料来源：百度百科-堆

参考资料来源：百度百科-栈

堆和栈的区别是啥?

堆和栈的区别：

一.堆栈空间分配区别：

1.栈（操作系统）：由操作系统自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈；

2.堆（操作系统）： 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收，分配方式倒是类似于链表。

二戚腔枝圆源.堆栈缓存方式区别：

1.栈使用的是一级缓存， 他们通常都是被调用时处于存储空间中，调用完毕立即释放；

2.堆是存放在二级缓存中，生命周期由虚拟机的垃圾回收算法来决定（并不是一旦成为孤儿对象就能被回收）。所以调用这些对象的速度要相对来得低一些。

三.堆栈数据结构区别：

堆（数据结构）：堆可以被看成是一棵树，如：堆排序；

栈（数据结构）：一种先进后出的数据结构。

扩展资料：

堆支持以下的基本:

1.build:建立一个空堆；

2.insert:向堆中插入一个新元素；

3.update：将新元素提升使其符合堆的性质；

4.get：获取当前堆顶元素的值；

5.delete：删除堆顶元素；

6.heapify：使删除堆顶元素的堆再次成为堆。

某些堆实现还支持其他的一些操作，如斐波那高敏契堆支持检查一个堆中是否存在某个元素。

栈的基本算法

1．进栈（PUSH）算法

①若TOP≥n时，则给出溢出信息，作出错处理（进栈前首先检查栈是否已满，满则溢出；不满则作②）；

②置TOP=TOP+1（栈指针加1，指向进栈地址）；

③S(TOP)=X，结束（X为新进栈的元素）；

2．退栈（POP）算法

①若TOP≤0，则给出下溢信息，作出错处理(退栈前先检查是否已为空栈， 空则下溢；不空则作②)；

②X=S(TOP)，（退栈后的元素赋给X）：

③TOP=TOP-1，结束（栈指针减1，指向栈顶）。

参考资料：百度百科：堆

百度百科：栈

关于数据结构堆和数据结构堆的定义的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。