C语言实现数据结构的堆(Heap)_heap伪代码 c

希望这篇文章对你有益，如果你发现哪里有问题，希望您能不吝赐教。

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前言

例如：堆的逻辑结构是完全二叉树，看后面的知识需要你有一点点二叉树的概念，你需要知道父子结点，二叉树的结构，以及顺序表的基本知识！

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一、数据结构的堆是什么？

  数据结构的堆物理结构是数组，逻辑结构是完全二叉树（这里可以联想链表的物理、逻辑结构的不同），这里引入一个问题就是：如何让数组变成二叉树，也就是说一个数据如何与另外两个数据产生联系？带着这个问题，我们往下看。

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二、逻辑结构的堆

给一个数组{9,7,2,6,3,5,1,4,8}，他的逻辑结构：

0->1、0->2、1->3、1->4 反过来列举我们可以通过下标找到数据查找关系

把9当作parent,把7，2当作child1和child2,那么我们总结可知 :

child1=parent*2+1;

child2=parent*2+2;

parent=(child-1)/2;

由这两个不同角度的重要结论，我们可以由此实现物理->逻辑的联系，下面来实现建堆！

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三、建堆

  堆分为小堆和大堆，小堆是所有的双亲结点要小于自己的字结点，大堆就是双亲结点要大于自己的子节点。建堆就是将堆建成小堆或者大堆。

下面上代码教你如何建堆~

1.堆的基本框架（顺序表）

typedef int HeapDataType;
typedef struct Heap
{
	HeapDataType* a;
	int size;
	int capacity;
}Heap;

2.堆的初始化

void HeapInit(Heap* php)
{
	php->a = (HeapDataType*)malloc(sizeof(HeapDataType) * 8);
	php->capacity = 8;
	php->size = 0;
}

3.建堆（以大堆为例）

Way1:向上调整法

//向上排序法（孩子找父亲） 时间复杂度0（N*logN)
void AdjustUp(HeapDataType* a, int child)
{
    //1.找父亲
	int parent = (child - 1) / 2;
	while (child > 0)
	{
        //2.比较父子结点
		if (a[child] > a[parent])
		{
            //交换
			swap(&a[child], &a[parent]);
            //迭代
			child = parent;
			parent = (child - 1) / 2;
		}
		else {
			break;
		}
	}
}
//建堆
void HeapCreate(Heap* php, HeapDataType* a, int size)
{
	for (int i = 0;i < size;i++)
	{
		HeapPush(php, a[i]);
	}
}

方法：通过子节点找到父结点，比较父与子结点大小，子节点大于父结点那么就交换，否则不交换。不交换说明这对父子结点已满足大堆条件，不需要动它们；交换则迭代执行下一次比较！

计算时间复杂度：

Way2:向下调整法（大堆为例）

思路：从第一个非叶结点开始，从子结点中找出最大的结点，比较父子结点的大小，如果子结点大于父节点则交换，然后迭代，否则说明已满足大堆条件，直接结束调整。

//利用向下调整法建大堆 时间复杂度0(N)
    int arr[] = { 9,7,2,6,3,5,1,4,8 };
    //这里i起始应该是第一个非叶子结点 最后一个结点时n-1,parent=(n-1-1)/2
	for (int i = (n-2)/2;i>=0;i--)
	{
		AdjustDown(a, n, i);
	}
void AdjustDown(HeapDataType* a, int size,int parent)
{
    1.父亲找孩子
	int minchild = parent * 2 + 1;
	while (minchild < size )
	{
        //2.找出“长子”
		if (minchild + 1 < size && a[minchild+1] > a[minchild])
		{
			minchild = minchild + 1;
		}
        //3.比较父子
		if (a[minchild] > a[parent])
		{
            //子节点>父节点，交换
			swap(&a[minchild], &a[parent]);
            //迭代
			parent = minchild;
			minchild = parent * 2 + 1;
		}
		else {
			break;
		}
	}
}

计算时间复杂度：

理解了建堆的方法，我们就可以考虑堆的应用->堆排序

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四、堆排序

我们直到大堆，小堆的特性以后可以隐约地感觉这种结构可以发挥数据的选择，排序就是一种数据有序的要求，这里强调的是大堆小堆并未完全实现数组有序，由上面的例子可以看出大小堆并非有序，但堆顶元素具有Max，Min的性质！

现在问一个问题：排升序是建大堆，还是小堆？排降序呢？停下来自己思考一下！

很多人会不暇思索地回答：“小堆！”，原因是小堆堆顶正好是最小的！现上图来帮你分析一下为啥小堆排升序是效率很低的。

 现在上代码~

void HeapSort(int*a,int n)
{
	//利用向下调整法建大堆 时间复杂度0(N)
	for (int i = (n-2)/2;i>=0;i--)
	{
		AdjustDown(a, n, i);
	}
	//排序 时间复杂度0（N*logN)
	for (int i = 1;i < n;i++)
	{
		swap(&a[0], &a[n-i]);
		//再向下建大堆
		AdjustDown(a, n-i, 0);
	}
}
void TestHeapSort()
{
	int arr[] = { 9,7,2,6,3,5,1,4,8 };
	HeapSort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));
	for (int i = 0;i < sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);i++)
	{
		printf("%d ", arr[i]);
	}
}

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五、TopK问题

 TopK问题：找出N个数里面最大/最小的前K个问题。
 比如：未央区排名前10的泡馍，西安交通大学王者荣耀排名前10的韩信，全国排名前10的李白。等等问题都是Topk问题。

方法1：直接堆排序 时间复杂度O(N*logN)

方法二:建大堆，取堆顶，与最后一个值交换然后继续建堆 时间复杂度O（N+K*logN) 该方法适用于N较小时，当N很大该方法效率不如方法三

方法三:对前K个数建小堆，然后遍历后N-K个数，如果该数比小堆堆顶大就替换，替换完之后重新建小堆，重复直到遍历结束。 时间复杂度O（K+(N-K)*logK) 适用于N很大的情况下

现上法二、方法三代码~

方法二：

void PrintTopK1(int* a, int n, int k)
{
	assert(k < n&& k>0);
    //建大堆
	for (int i = (n - 2) / 2;i >= 0;i--)
	{
		AdjustDown(a, n, i);
	}
    //取TopK
	int i = 1;
	while (i<=k)
	{
		printf("%d ", a[0]);
		swap(&a[0], &a[n - i]);
		AdjustDown(a, n - i, 0);
		i++;
	}
}
void TestTopk()
{
	int arr[] = { 9,7,2,6,3,5,1,4,8 };
	PrintTopK1(arr, sizeof(arr) / sizeof(int), 3);//建大堆 N较小情况下选择
}

方法三：

//随机生成N个随机数 控制随机数数值范围，然后把文件中几个值手动修改中成几个>随机数最大值的值
void CreateData(int N)
{
	srand((unsigned int)time(NULL));
	FILE* fout = fopen("Heap.txt", "w");
	if (fout == NULL)
	{
		perror("fopen failed");
		exit(-1);
	}
	for (int i = 0;i < N;i++)
	{
		fprintf(fout, "%d ", rand()%1000);
	}
	fclose(fout);
}
void PrintTopK2(const char*filename, int N, int k)
{
	FILE* fout = fopen(filename, "r");
	//读取k个数据 空间复杂度0（k)
	int* a = (int*)malloc(sizeof(int) * k);
	for (int i = 0;i < k;i++)
	{
		fscanf(fout, "%d", &a[i]);
	}
	//向下调整法建立小堆 时间复杂度0(k)
	for (int i = (k - 2) / 2;i >= 0;i--)
	{
		AdjustDown(a, k, i);
	}
	//继续读取，寻找大值，然后重新建堆 时间复杂度（N-k)*logk
	int val;
	while (fscanf(fout, "%d", &val) != EOF)
	{
		if (val > a[0]) {
			a[0] = val;
			AdjustDown(a, k, 0);
		}
	}
	for (int i = 0;i < k;i++)
	{
		printf("%d ", a[i]);
	}
	free(a);
	fclose(fout);
}
 
void TestTopk()
{
	
	int N = 1000;
	CreateData(N);
	PrintTopK2("Heap.txt", N, 10);//建小堆 适合N数据比较大的情况
}

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总结

  堆是数据结构中比较重要的一部分，它可以应用到排序的算法中。对于堆，我们一定要掌握其建堆的核心思想，这是重中之重！最后，希望这篇文章对你有益，如果你发现哪里有问题，希望您能不吝赐教。