如何用 JS 实现二叉堆

前言

二叉树(Binary Tree)是一种树形结构，它的特色是每一个节点最多只有两个分支节点，一棵二叉树一般由根节点、分支节点、叶子节点组成，以下图所示。每一个分支节点也经常被称做为一棵子树，而二叉堆是一种特殊的树，它属于彻底二叉树。

二叉树与二叉堆的关系

在平常工做中会遇到不少数组的操做，好比排序等。那么理解二叉堆的实现对之后的开发效率会有所提高，下面就简单介绍一下什么是二叉树，什么是二叉堆。

二叉树特征

• 根节点：二叉树最顶层的节点
• 分支节点：除了根节点之外且拥有叶子节点
• 叶子节点：除了自身，没有其余子节点

在二叉树中，咱们经常还会用父节点和子节点来描述，好比上图中左侧节点 2 为 6 和 3 的父节点，反之 6 和 3 是 2 子节点。

二叉树分类

二叉树分为满二叉树(full binary tree)和彻底二叉树(complete binary tree)。

• 满二叉树：一棵深度为 k 且有 2 ^ k - 1个节点的二叉树称为满二叉树
• 彻底二叉树：彻底二叉树是指最后一层左边是满的，右边可能满也可能不满，而后其他层都是满的二叉树称为彻底二叉树(满二叉树也是一种彻底二叉树)

二叉树结构

从图中咱们能够看出二叉树是从上到下依次排列下来，可想而知能够用一个数组来表示二叉树的结构，从下标 index( 0 - 8 ) 从上到下依次排列。

• 二叉树左侧节点表达式 index * 2 + 1。例如：以根节点为例求左侧节点，根节点的下标为0，则左侧节点的序数是1 ，对应数组中的值为1
• 二叉树右侧节点表达式 index * 2 + 2。例如：以根节点为例求右侧节点，根节点的下标为0，则右侧节点的序数是2 ，对应数组中的值为 8
• 二叉树叶子节点表达式 序数 >= floor( N / 2 )都是叶子节点（N是数组的长度）。例如：floor( 9 / 2 ) = 4 ，则从下标 4 开始的值都为叶子节点

二叉堆特征

二叉堆是一个彻底二叉树，父节点与子节点要保持固定的序关系，而且每一个节点的左子树和右子树都是一个二叉堆。

从上图能够看出

• 图一：每一个父节点大于子节点或等于子节点，知足二叉堆的性质
• 图二：其中有一个父节点小于子节点则不知足二叉堆性质

二叉堆分类

二叉堆根据排序不一样，能够分为最大堆和最小堆

• 最大堆：根节点的键值是全部堆节点键值中最大者，且每一个父节点的值都比子节点的值大
• 最小堆：根节点的键值是全部堆节点键值中最小者，且每一个父节点的值都比子节点的值小

如何实现二叉堆

经过上面的讲述想必你们对二叉堆有了必定的理解，那么接下来就是如何实现。以最大堆为例，首先要初始化数组而后经过交换位置造成最大堆。

初始化二叉堆

从上面描述，咱们能够知道二叉堆其实就是一个数组，那么初始化就很是简单了。

• class Heap{
• constructor(arr){
• this.data = [...arr];
• this.size = this.data.length;
• }
• }

父子节点交换位置

图一中 2 做为父节点小于子节点，很显然不符合最大堆性质。maxHeapify 函数能够把每一个不符合最大堆性质的节点调换位置，从而知足最大堆性质的数组。

调整步骤：

1.调整分支节点 2 的位置（不知足最大堆性质）

2.获取父节点 2 的左右节点 ( 12 , 5 ) ，从 ( 2 , 15 , 5 ) 中进行比较

3.找出最大的节点与父节点进行交换，若是该节点自己为最大节点则中止操做

4.重复 step2 的操做，从 2 , 4 , 7 中找出最大值与 2 作交换（递归）

• maxHeapify(i) {
• let max = i;
• if(i >= this.size){
• return;
• }
• // 当前序号的左节点
• const l = i * 2 + 1;
• // 当前须要的右节点
• const r = i * 2 + 2;
• // 求当前节点与其左右节点三者中的最大值
• if(l < this.size && this.data[l] > this.data[max]){
• max = l;
• }
• if(r < this.size && this.data[r] > this.data[max]){
• max = r;
• }
• // 最终max节点是其自己,则已经知足最大堆性质，中止操做
• if(max === i) {
• return;
• }
• // 父节点与最大值节点作交换
• const t = this.data[i];
• this.data[i] = this.data[max];
• this.data[max] = t;
• // 递归向下继续执行
• return this.maxHeapify(max);
• }

造成最大堆

咱们能够看到，初始化是由一个数组组成，如下图为例很显然并不会知足最大堆的性质，上述 maxHeapify 函数只是对某一个节点做出对调，没法对整个数组进行重构，因此咱们要依次对数组进行递归重构。

1.找到全部分支节点 Math.floor( N / 2 )（不包括叶子节点）

2.将找到的子节点进行 maxHeapify 操做

• rebuildHeap(){
• // 叶子节点
• const L = Math.floor(this.size / 2);
• for(let i = L - 1; i >= 0; i--){
• this.maxHeapify(i);
• }
• }

生成一个升序的数组

1.swap 函数交换首位位置

2.将最后一个从堆中拿出至关于 size - 1

3.执行 maxHeapify 函数进行根节点比较找出最大值进行交换

4.最终 data 会变成一个升序的数组

• sort() {
• for(let i = this.size - 1; i > 0; i--){
• swap(this.data, 0, i);
• this.size--;
• this.maxHeapify(0);
• }
• }

插入方法

Insert 函数做为插入节点函数，首先

1.往 data 结尾插入节点

2.由于节点追加，size + 1

3.由于一个父节点拥有 2 个子节点，咱们能够根据这个性质经过 isHeap 函数获取第一个叶子节点，能够经过第一个叶子节点获取新插入的节点，而后进行 3 个值的对比，找出最大值，判断插入的节点。若是跟父节点相同则不进行重构（相等知足二叉堆性质），不然进行 rebuildHeap 重构堆

• isHeap() {
• const L = Math.floor(this.size / 2);
• for (let i = L - 1; i >= 0; i--) {
• const l = this.data[left(i)] || Number.MIN_SAFE_INTEGER;
• const r = this.data[right(i)] || Number.MIN_SAFE_INTEGER;
• const max = Math.max(this.data[i], l, r);
• if (max !== this.data[i]) {
• return false;
• }
• return true;
• }
• }
• insert(key) {
• this.data[this.size] = key;
• this.size++
• if (this.isHeap()) {
• return;
• }
• this.rebuildHeap();
• }

删除方法

delete 函数做为删除节点，首先

1.删除传入index的节点

2.由于节点删除，size - 1

3.重复上面插入节点的操做

• delete(index) {
• if (index >= this.size) {
• return;
• }
• this.data.splice(index, 1);
• this.size--;
• if (this.isHeap()) {
• return;
• }
• this.rebuildHeap();
• }

完整代码

• /**
• * 最大堆
• */
• function left(i) {
• return (i * 2) + 1;
• }
• function right(i) {
• return (i * 2) + 2;
• }
• function swap(A, i, j) {
• const t = A[i];
• A[i] = A[j];
• A[j] = t;
• }
• class Heap {
• constructor(arr) {
• this.data = [...arr];
• this.size = this.data.length;
• this.rebuildHeap = this.rebuildHeap.bind(this);
• this.isHeap = this.isHeap.bind(this);
• this.sort = this.sort.bind(this);
• this.insert = this.insert.bind(this);
• this.delete = this.delete.bind(this);
• this.maxHeapify = this.maxHeapify.bind(this);
• }
• /**
• * 重构堆，造成最大堆
• */
• rebuildHeap() {
• const L = Math.floor(this.size / 2);
• for (let i = L - 1; i >= 0; i--) {
• this.maxHeapify(i);
• }
• }
• isHeap() {
• const L = Math.floor(this.size / 2);
• for (let i = L - 1; i >= 0; i--) {
• const l = this.data[left(i)] || Number.MIN_SAFE_INTEGER;
• const r = this.data[right(i)] || Number.MIN_SAFE_INTEGER;
• const max = Math.max(this.data[i], l, r);
• if (max !== this.data[i]) {
• return false;
• }
• return true;
• }
• }
• sort() {
• for (let i = this.size - 1; i > 0; i--) {
• swap(this.data, 0, i);
• this.size--;
• this.maxHeapify(0);
• }
• }
• insert(key) {
• this.data[this.size++] = key;
• if (this.isHeap()) {
• return;
• }
• this.rebuildHeap();
• }
• delete(index) {
• if (index >= this.size) {
• return;
• }
• this.data.splice(index, 1);
• this.size--;
• if (this.isHeap()) {
• return;
• }
• this.rebuildHeap();
• }
• /**
• * 交换父子节点位置，符合最大堆特征
• * @param {*} i
• */
• maxHeapify(i) {
• let max = i;
• if (i >= this.size) {
• return;
• }
• // 求左右节点中较大的序号
• const l = left(i);
• const r = right(i);
• if (l < this.size && this.data[l] > this.data[max]) {
• max = l;
• }
• if (r < this.size && this.data[r] > this.data[max]) {
• max = r;
• }
• // 若是当前节点最大，已是最大堆
• if (max === i) {
• return;
• }
• swap(this.data, i, max);
• // 递归向下继续执行
• return this.maxHeapify(max);
• }
• }
• module.exports = Heap;

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示例

相信经过上面的讲述你们对最大堆的实现已经有了必定的理解，咱们能够利用这个来进行排序。

• const arr = [15, 12, 8, 2, 5, 2, 3, 4, 7];
• const fun = new Heap(arr);
• fun.rebuildHeap(); // 造成最大堆的结构
• fun.sort();// 经过排序，生成一个升序的数组
• console.log(fun.data) // [2, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 12, 15]

 

总结

文章中主要讲述了二叉树、二叉堆的概念，而后经过代码实现二叉堆。咱们能够经过二叉堆来作排序和优先级队列等。