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1.堆的概念

堆是一种非线性结构，是特殊的完全二叉树，所以适合用数组存储；

2.堆的分类：

小堆（小根堆）：树中任意父亲的值都小于等于其孩子；

大堆（大根堆）：树中任意父亲的值都大于等于其孩子；

如下图：

（三）、堆的实现（顺序存储）

一般堆我们用顺序存储的方式实现，即用一维数组，所以定义与顺序表差不多，只是实现逻辑不一样，所以基本定义与销毁等操作就大致讲解。

1.堆的定义：

typedef int HPDatatype;
typedef struct Heap
{HPDatatype* a;//一维数组int size;//现有元素个数int capacity;//当前结构最大空间
}HP;

2.堆的初始化：

//初始化
void HPinit(HP* php)
{assert(php);php->size = 0;php->capacity = 0;php->a = NULL;
}

3.堆的销毁

//销毁
void HPDestroy(HP* php)
{assert(php);free(php->a);php->a = NULL;php->size = 0;php->capacity = 0;
}

4.堆的打印：

//打印
void HPprint(HP* php)
{assert(php);for (int i = 0; i < php->size; i++){printf("%d ", php->a[i]);}printf("\n");
}

5.插入数据：

因为堆是特殊的完全二叉树，所以插入算法与顺序表完全不同；

我们以实现小堆为例：

①：首先我们应该考虑是否堆满，根据我们定义所示，当size==capacity时即为堆满，此时我们需要进行扩容方式，因为只有此处可能进行扩容，所以不用单独分装成一个函数，扩容方式与之前的顺序表等等结构相似，所以小编不做多余讲解；

②：根据完全二叉树的顺序存储结构来看，我们知道数组的尾元素即为完全二叉树的尾元素，所以我们插入数据只需在数组的尾部进行插入，又因为堆是特殊的完全二叉树，小堆即双亲结点的值比其所有孩子的值要小，所以当数据插入后，还要将数据与其双亲进行比较，若不满足条件，我们要进行数据的交换，而且我们需要循环进行此操作，直到比较完根节点，又因为我们是不断在找双亲，所以我们称这种方法为“向上调整”，向上调整的前提是前面的结构已经是堆结构了。

③：我们既然要找双亲，所以我们需要牢记双亲结点与孩子结点之前的位置关系，即为上述的几条完全二叉树的性质，向上调整具体算法如下图：

④：时间复杂度为O(log以2为底的n),因为插入元素的时间复杂度为O(1),向上调整的最坏情况为调整至根结点，即完全二叉树的高度，为log以2为底的n；

⑤,源代码 

//交换函数
void Swap(HPDatatype* p1, HPDatatype* p2)
{HPDatatype tmp = *p1;*p1 = *p2;*p2 = tmp;
}//向上调整
void AdjustUp(HPDatatype* a, int child)
{int parent = (child - 1) / 2;while (child > 0){//以小堆为例插入数据if (a[parent] > a[child]){//交换位置Swap(&a[parent],&a[child]);//比较完一组后重定位，向上调整child = parent;parent = (parent - 1) / 2;}else{//插入结束break;}}
}//插入元素
void HPPush(HP* php, HPDatatype x)
{assert(php);//扩容if (php->size == php->capacity){php->capacity = (php->capacity == 0 ? 4 : php->capacity * 2);HPDatatype* tmp = (HPDatatype*)realloc(php->a, sizeof(HPDatatype) * php->capacity);//检查扩容if (tmp == NULL){perror("realloc");return;}php->a = tmp;}//插入元素php->a[php->size] = x;//检查是否需要向上调整AdjustUp(php->a, php->size);php->size++;
}

6.删除数据：

首先我们考虑一个问题，删除哪个元素有意义呐？

很明显，删除根节点最有意义，因为在大堆中，根节点是最大值；在小堆中，根节点是最小值；所以删除根节点比较有意义一些；

很多小伙伴可能会想，“删除根结点无非就是将数组元素挪动直接覆盖嘛”，答案是不行的，因为我们要清楚一点，堆结构只是孩子与双亲有关系，但孩子之间和兄弟之间是没有关系的，所以挪动数据覆盖元素可能会导致孩子或者兄弟错位，从而覆盖后可能就不是堆结构了；

下面介绍一种思路：上面插入数据用到“向上调整”，现在我们删除数据就用到“向下调整”；

向下调整思路（以小堆结构为例）：

①：先交换根结点和尾结点的值；

②：删除尾结点（数组总元素size减1）

③：再找出根结点的两个孩子中较小的孩子,然后交换双亲与较小孩子的值；

④：接着对双亲和孩子重定位，依次向下调整；

注意：其中很多细节应当尤其注意，如可能有些情况没有右孩子等等，具体思路看注释；

//向下调整
void AdjustDown(HPDatatype* a, int n, int parent)
{int child = parent * 2 + 1;while (child<n){//找出小孩子,同时要注意有没有右孩子，防止child+1越界if (a[child] > a[child + 1]&&child+1<n){child++;}//交换if (a[child] < a[parent]){Swap(&a[child], &a[parent]);//继续向下调整parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{break;}}
}//删除元素
void HPPop(HP* php)
{assert(php);//判断堆空assert(php->size > 0);//交换首尾结点Swap(&php->a[0], &php->a[php->size - 1]);//删除尾结点,因为是数组，所以直接将现有元素size-1不访问即可--php->size;//向下调整AdjustDown(php->a, php->size, 0);
}

7.取堆顶元素（取根节点）

//取堆顶(取根结点)
HPDatatype HPTop(HP* php)
{assert(php);//判断是否为堆空assert(php->size > 0);return php->a[0];
}

8.判空

//判空
bool HPEmpty(HP* php)
{assert(php);return php->size == 0;
}

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