基於堆的基本操作的介紹

我們期望的資料結構能支援插入操作，並能方便地從中取出具有最小或最大關鍵碼的記錄，這樣的資料結構即為優先順序佇列。在優先順序佇列的各種實現中，堆是最高效的一種資料結構。

最小堆：任一結點的關鍵碼均小於或等於它的左右子女的關鍵碼，位於堆頂的結點的www.cppcns.com關鍵碼是整個元素集合的最小的，所以稱它為最小堆。最大堆類似定義。

建立堆：採用從下向上逐步調整形成堆得方法來建立堆。為下面的分支結點呼叫下調演算法siftdown，將以它們為根的子樹調整為最小堆。從區域性到整體，將最小堆逐步擴大，直到將整個樹調整為最小堆。

插入乙個元素：最小堆的插入演算法呼叫了另一種堆得調整方法siftup，實現自下而上的上滑調整。因為每次新結點總是插在已經建成的最小堆後面，這時必須遵守與sift相反的比較路徑，從下向上，與父結點的關鍵碼進行比較，對調。

刪除乙個元素：從最小堆刪除具有最小關鍵碼記錄的操作時將最小堆的堆頂元素，即其完全二叉樹的順序表示的第0號元素刪去，去把這個元素取走後，一般以堆得最後乙個結點填補取走的堆頂元素，並將堆的實際元素個數減1.但是用最後乙個元素取代堆頂元素將破壞堆，需要呼叫siftdown演算法進行調整堆。

本文**均以最小堆的實現為例。

複製** **如下:

#include

usingnamespace std;

constint maxheapsize=100;

staticint currentsize=0;

//從上到下調整堆

void siftdown(int* heap,int currentpos,int m)

}heap[i]=temp;

}//從下向上調整堆

void siftup(int* heap, int start)

elsebreak;

}www.cppcns.com heap[i]=temp;

}//構建堆

int* heap(int*arr, int size)

return heap;

}//增加乙個元素

void insert(int* hea程式設計客棧p,int value)

heap[currentsize]=value;

siftup(heap,currentsize);

currentsize++;

}//刪除乙個元素,並返回刪除前的堆頂元素

int removemin(int* heap)

int main()

; int* heap=heap(arr,size);

//堆排序

for(int i=0;i

delete heap;

return0;

}

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