1. 概述
堆（也叫优先队列），是一棵完全二叉树，它的特点是父节点的值大于（小于）两个子节点的值（分别称为大顶堆和小顶堆）。它常用于管理算法执行过程中的信息，应用场景包括堆排序，优先队列等。
2. 堆的基本操作
堆是一棵完全二叉树，高度为O（lg n），其基本操作至多与树的高度成正比。在介绍堆的基本操作之前，先介绍几个基本术语：
A：用于表示堆的数组，下标从1开始，一直到n
PARENT(t)：节点t的父节点，即floor(t/2)
RIGHT(t)：节点t的左孩子节点，即:2*t
LEFT(t)：节点t的右孩子节点，即:2*t+1
HEAP_SIZE(A)：堆A当前的元素数目
下面给出其主要的四个操作（以大顶堆为例）：
2.1 Heapify(A,n,t)
该操作主要用于维持堆的基本性质。假定以RIGHT(t)和LEFT(t)为根的子树都已经是堆，然后调整以t为根的子树，使之成为堆。
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|
void
Heapify(
int
A[],
n,monospace!important; font-size:1em!important; direction:ltr!important; display:inline!important; background:none!important"> t)
?
{
?
??
left = LEFT(t);
?
right = RIGHT(t);
?
max = t;
?
??
if
(left <= n)???? max = A[left] > A[max] ? left : max;
?
(right <= n)???? max = A[right] > A[max] ? right : max;
?
(max != A[t])
?
??
{
?
????
swap(A,max,t);
?
Heapify(A,max);
?
}
?
}
|
2.2? BuildHeap(A,n)
该操作主要是将数组A转化成一个大顶堆。思想是，先找到堆的最后一个非叶子节点（即为第n/2个节点），然后从该节点开始，从后往前逐个调整每个子树，使之称为堆，最终整个数组便是一个堆。
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BuildHeap(
n)
?
i;
?
for
(i = n/2; i<=n; i++)
?
?
2.3 GetMaximum(A,237)"> 该操作主要是获取堆中最大的元素，同时保持堆的基本性质。堆的最大元素即为第一个元素，将其保存下来，同时将最后一个元素放到A[1]位置，之后从上往下调整A，使之成为一个堆。
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GetMaximum(
max = A[1];
?
A[1] = A[n];
?
n--;
?
?
return
max;
?
2.4? Insert(A,237)"> 向堆中添加一个元素t，同时保持堆的性质。算法思想是，将t放到A的最后，然后从该元素开始，自下向上调整，直至A成为一个大顶堆。
Insert(
n++;
?
A[n] = t;
?
p = n;
?
while
(p >1 && A[PARENT(p)] < t)
?
{
?
A[p] = A[PARENT(p)];
?
p = PARENT(p);
?
}
?
A[p] = t;
?
max;
?
3.? 堆的应用
3.1? 堆排序
堆的最常见应用是堆排序，时间复杂度为O(N lg N)。如果是从小到大排序，用大顶堆；从大到小排序，用小顶堆。
3.2? 在O(n lg k)时间内，将k个排序表合并成一个排序表，n为所有有序表中元素个数。
【解析】取前100 万个整数，构造成了一棵数组方式存储的具有小顶堆，然后接着依次取下一个整数，如果它大于最小元素亦即堆顶元素，则将其赋予堆顶元素，然后用Heapify调整整个堆，如此下去，则最后留在堆中的100万个整数即为所求 100万个数字。该方法可大大节约内存。
3.3 一个文件中包含了1亿个随机整数，如何快速的找到最大(小)的100万个数字?（时间复杂度：O（n lg k））
4. 总结
堆是一种非常基础但很实用的数据结构，很多复杂算法或者数据结构的基础就是堆，因而，了解和掌握堆这种数据结构显得尤为重要。
（编辑：李大同）
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