索引堆的实现与优化

字数统计: 2.1k字   |   阅读时长≈ 9分

在之前文章中记述了堆的实现（插入方式建堆、heapify方式建堆以及堆排序）《 堆的实现及其应用 》。今天来看看索引堆是个什么东西，对于我们所关心的这个数组而言，数组中的元素位置发生了改变。正是因为这些元素的位置发生了改变，我们才能将其构建为最大堆。 如果元素十分复杂的话，比如像每个位置上存的是一篇上万字的文章。那么交换它们之间的位置将产生大量的时间消耗。并且由于数组元素的位置在构建成堆之后发生了改变，那么我们就很难索引到它，很难去改变它。可以在每一个元素上再加上一个属性来表示原来的位置可以解决，但是这样的话，必须将这个数组遍历一下才能解决。针对以上问题，我们就需要引入索引堆（Index Heap）的概念。

索引堆基本实现

对于索引堆来说，我们将数据和索引这两部分分开存储。真正表征堆的这个数组是由索引这个数组构建成的。

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而在构建堆（以最大索引堆为例）的时候，比较的是data中的值（即原来数组中对应索引所存的值），构建成堆的却是index域。而构建完之后，data域并没有发生改变，位置改变的是index域。

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那么现在这个最大堆该怎么解读呢？例如，堆顶元素为Index=10代表的就是索引为10的data域的值，即62。这时我们来看，构建堆的过程就是简单地索引之间的交换，索引就是简单的int型。效率很高。

现在如果我们想对这个数组进行一些改变，比如我们想将索引为7的元素值改为100，那我们需要做的就是将索引7所对应data域的28改为100。时间复杂度为O(1)。当然改完之后，我们还需要进行一些操作来维持最大堆的性质。不过调整的过程改变的依旧是index域的内容。

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package imooc.heap;

public class MaxIndexHeap {
    protected int[] data;
    protected int[] indexes;

    //堆里有多少元素
    protected int count;

    //堆的容量
    protected int capacity;

    //因为0号位置不使用，所以capacity + 1
    public MaxIndexHeap(int capacity) {
        data = new int[capacity + 1];
        indexes = new int[capacity + 1];
        count = 0;
        this.capacity = capacity;
    }

    public MaxIndexHeap(int[] arr){
        data = new int[arr.length + 1];
        capacity = arr.length + 1;
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            data[i + 1] = arr[i];
        }
        count = arr.length;
        //从第一个不是叶子节点的位置开始
        for (int i = count / 2; i >= 1; i--) {
            shiftDown(i);
        }
    }

    //获取现存元素个数
    public int size(){
        return count;
    }

    //判断是否为空
    public boolean isEmpty(){
        return count == 0;
    }

    //插入数据(传入的i对于用户而言，是从0开始索引的)
    public void insert(int i, int item){
        assert i + 1 >= 1;
        i++; //i += 1
        //判断容量知否超出
        if(count + 1 >= capacity){
            //开始扩容
            resize();
        }
        //先存储到末尾
        data[i] = item;
        indexes[count + 1] = i;
        count++;
        //开始向上调堆
        shiftUp(count);
    }

    //取出数据的索引
    public int extractIndexMax(){
        if(count == 0) throw new RuntimeException("Heap is null");
        int ret = indexes[1] - 1;
        swapIndexes(1, count);
        count--;
        //开始向下调堆
        shiftDown(1);
        return ret;
    }

    //根据索引获得元素
    public int getItemByIndex(int index){
        return data[index];
    }

    //根据索引修改某个元素
    public void changeItem(int index, int newValue){
        index++;
        data[index] = newValue;
        //找到indexes[j] = index; j表示data[index]在堆中的位置
        //找到shiftUp(j)，再shiftDown(j)
        for (int j = 1; j <= count; j++) {
            if(indexes[j] == index){
                shiftUp(j);
                shiftDown(j);
                return;
            }
        }
    }

    //向下调堆
    private void shiftDown(int k) {
        while (2 * k <= count){
            int j = 2 * k;
            if(j + 1 <= count && data[indexes[j+1]] > data[indexes[j]]){
                j++;
            }
            if(data[indexes[k]] >= data[indexes[j]]){
                break;
            }
            swapIndexes(k, j);
            k = j;
        }
    }

    //向上调堆
    private void shiftUp(int k) {
        while(k > 1 && data[indexes[k / 2]] < data[indexes[k]]){
            swapIndexes(k/2, k);
            k /= 2;
        }
    }

    //交换对应两个位置的值(这是其实是交换索引的位置)
    private void swapIndexes(int i, int j){
        int tmp = indexes[i];
        indexes[i] = indexes[j];
        indexes[j] = tmp;
    }

    //扩充容量
    private void resize() {
        int[] newData = new int[capacity * 2];
        System.arraycopy(data, 0, newData, 0, count);
        data = newData;
        capacity *= 2;

        int[] newIndexes = new int[capacity * 2];
        System.arraycopy(indexes, 0, newIndexes, 0, count);
        indexes = newIndexes;
    }
}

索引堆的优化：反向查找

如何优化呢？ 反向查找：再建立一个数组，这个数组的下标和原始数据数组的下标的意思是一样的，就是索引的意思。而数组中存储的元素则是索引在索引堆数组中的位置。

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对反向查找表的维护就是，将索引堆中的值取出来（值就是索引值），这个值就是方向查找表的下标，那这个下标应该对应的元素就是索引堆中的位置。

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public class MaxIndexHeapOptimize {
    protected int[] data;
    protected int[] indexes;
    protected int[] reverse;

    //堆里有多少元素
    protected int count;

    //堆的容量
    protected int capacity;

    //因为0号位置不使用，所以capacity + 1
    public MaxIndexHeapOptimize(int capacity) {
        data = new int[capacity + 1];
        indexes = new int[capacity + 1];
        reverse = new int[capacity + 1];
        count = 0;
        for (int i = 0; i <= capacity ; i++) {
            reverse[i] = 0;
        }
        this.capacity = capacity;
    }

    public MaxIndexHeapOptimize(int[] arr){
        data = new int[arr.length + 1];
        capacity = arr.length + 1;
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            data[i + 1] = arr[i];
        }
        count = arr.length;
        //从第一个不是叶子节点的位置开始
        for (int i = count / 2; i >= 1; i--) {
            shiftDown(i);
        }
    }

    //获取现存元素个数
    public int size(){
        return count;
    }


    //判断是否为空
    public boolean isEmpty(){
        return count == 0;
    }

    //插入数据(传入的i对于用户而言，是从0开始索引的)
    public void insert(int i, int item){
        assert i + 1 >= 1;
        i++; //i += 1
        //判断容量知否超出
        if(count + 1 >= capacity){
            //开始扩容
            resize();
        }
        //先存储到末尾
        data[i] = item;
        indexes[count + 1] = i;
        reverse[i] = count + 1;
        count++;
        //开始向上调堆
        shiftUp(count);
    }

    //取出数据的索引
    public int extractIndexMax(){
        if(count == 0) throw new RuntimeException("Heap is null");
        int ret = indexes[1] - 1;
        swapIndexes(1, count);
        reverse[indexes[1]] = 1;
        reverse[indexes[count]] = 0;
        count--;
        //开始向下调堆
        shiftDown(1);
        return ret;
    }

    //取出数据的索引
    public int extractMax(){
        if(count == 0) throw new RuntimeException("Heap is null");
        int ret = data[indexes[1]];
        swapIndexes(1, count);
        reverse[indexes[1]] = 1;
        reverse[indexes[count]] = 0;
        count--;
        //开始向下调堆
        shiftDown(1);
        return ret;
    }

    //根据索引获得元素
    public int getItemByIndex(int index){
        if(contain(index)){
            throw new RuntimeException("This index is not in heap!");
        }
        return data[index];
    }

    //根据索引修改某个元素
    public void changeItemOld(int index, int newValue){
        index++;
        data[index] = newValue;
        //找到indexes[j] = index; j表示data[index]在堆中的位置
        //找到shiftUp(j)，再shiftDown(j)
        for (int j = 1; j <= count; j++) {
            if(indexes[j] == index){
                shiftUp(j);
                shiftDown(j);
                return;
            }
        }
    }

    //根据索引修改某个元素
    public void changeItem(int index, int newValue){
        if(contain(index)){
            throw new RuntimeException("This index is not in heap!");
        }
        index++;
        data[index] = newValue;
        //找到indexes[j] = index; j表示data[index]在堆中的位置
        int j = reverse[index]; //O(1)的时间复杂度
        shiftUp(j);
        shiftDown(j);
    }

    private boolean contain(int index) {
        if(!(index + 1 >= 0 && index + 1 <= capacity)){
            throw new RuntimeException("This index is illegal");
        }
        return reverse[index + 1] == 0;
    }

    //向下调堆
    private void shiftDown(int k) {
        while (2 * k <= count){
            int j = 2 * k;
            if(j + 1 <= count && data[indexes[j+1]] > data[indexes[j]]){
                j++;
            }
            if(data[indexes[k]] >= data[indexes[j]]){
                break;
            }
            swapIndexes(k, j);
            reverse[indexes[k]] = k;
            reverse[indexes[j]] = j;
            k = j;
        }
    }

    //向上调堆
    private void shiftUp(int k) {
        while(k > 1 && data[indexes[k / 2]] < data[indexes[k]]){
            swapIndexes(k/2, k);
            reverse[indexes[k/2]] = k/2;
            reverse[indexes[k]] = k;
            k /= 2;
        }
    }

    //交换对应两个位置的值(这是其实是交换索引的位置)
    private void swapIndexes(int i, int j){
        int tmp = indexes[i];
        indexes[i] = indexes[j];
        indexes[j] = tmp;
    }

    //扩充容量
    private void resize() {
        int[] newData = new int[capacity * 2];
        System.arraycopy(data, 0, newData, 0, count);
        data = newData;
        capacity *= 2;

        int[] newIndexes = new int[capacity * 2];
        System.arraycopy(indexes, 0, newIndexes, 0, count);
        indexes = newIndexes;
    }
}

其他和堆相关的问题

1、使用堆来实现优先队列

动态选择优先级最高的任务执行

2、实现多路归并排序

将整个数组分成n个子数组，子数组排完序之后，将每个子数组中最小的元素取出，放到一个最小堆里面，每次从最小堆里取出最小值放到归并结束的数组中，被取走的元素属于哪个子数组，就从哪个子数组中再取出一个补充到最小堆里面，如此循环，直到所有子数组归并到一个数组中。

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia-plus根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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