Java数据结构与算法解析(十五)——左式堆

2022-06-23 13:58:25 浏览数 (2)

左式堆概述

左式堆(leftist tree 或 leftist heap),又被成为左偏树、左倾堆,最左堆等。 它和二叉堆一样,都是优先队列实现方式。当优先队列中涉及到”对两个优先队列进行合并”的问题时,二叉堆的效率就无法令人满意了,而本文介绍的左式堆,则可以很好地解决这类问题。

上图是一颗左倾树,它的节点除了和二叉树的节点一样具有左右子树指针外,还有两个属性:键值和零距离。 (1) 键值的作用是来比较节点的大小,从而对节点进行排序。 (2) 零距离(英文名NPL,即Null Path Length)则是从一个节点到一个”最近的不满节点”的路径长度。不满节点是指该该节点的左右孩子至少有有一个为NULL。叶节点的NPL为0,NULL节点的NPL为-1。

左式堆有以下几个基本性质: [性质1] 节点的键值小于或等于它的左右子节点的键值。 [性质2] 节点的左孩子的NPL >= 右孩子的NPL。 [性质3] 节点的NPL = 它的右孩子的NPL 1。

左式堆的实现

合并操作是左倾堆的重点。合并两个左倾堆的基本思想如下: (01) 如果一个空左倾堆与一个非空左倾堆合并,返回非空左倾堆。 (02) 如果两个左倾堆都非空,那么比较两个根节点,取较小堆的根节点为新的根节点。将”较小堆的根节点的右孩子”和”较大堆”进行合并。 (03) 如果新堆的右孩子的NPL > 左孩子的NPL,则交换左右孩子。 (04) 设置新堆的根节点的NPL = 右子堆NPL 1

提示:这两个堆的合并过程和测试程序相对应。

第1步:将”较小堆(根为10)的右孩子”和”较大堆(根为11)”进行合并。 合并的结果,相当于将”较大堆”设置”较小堆”的右孩子

第2步:将上一步得到的”根11的右子树”和”根为12的树”进行合并,得到的结果如下:

第3步:将上一步得到的”根12的右子树”和”根为13的树”进行合并,得到的结果如下:

第4步:将上一步得到的”根13的右子树”和”根为16的树”进行合并,得到的结果如下:

第5步:将上一步得到的”根16的右子树”和”根为23的树”进行合并,得到的结果如下:

至此,已经成功的将两棵树合并成为一棵树了。接下来,对新生成的树进行调节。

第6步:上一步得到的”树16的右孩子的NPL > 左孩子的NPL”,因此交换左右孩子。

第7步:上一步得到的”树12的右孩子的NPL > 左孩子的NPL”,因此交换左右孩子。

第8步:上一步得到的”树10的右孩子的NPL > 左孩子的NPL”,因此交换左右孩子。

代码实现

1. 基本定义

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public class LeftistHeap<T extends Comparable<T>> {

    private LeftistNode<T> mRoot;    // 根结点
    private class LeftistNode<T extends Comparable<T>> {
        T key;                    // 关键字(键值)
        int npl;                // 零路经长度(Null Path Length)
        LeftistNode<T> left;    // 左孩子
        LeftistNode<T> right;    // 右孩子

        public LeftistNode(T key, LeftistNode<T> left, LeftistNode<T> right) {
            this.key = key;
            this.npl = 0;
            this.left = left;
            this.right = right;
        }

        public String toString() {
            return "key:" key;
        }
    }
}

LeftistNode是左倾堆对应的节点类。 LeftistHeap是左倾堆类,它包含了左倾堆的根节点,以及左倾堆的操作。

2. 合并

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/*
 * 合并"左倾堆x"和"左倾堆y"
 */
private LeftistNode<T> merge(LeftistNode<T> x, LeftistNode<T> y) {
    if(x == null) return y;
    if(y == null) return x;

    // 合并x和y时,将x作为合并后的树的根;
    // 这里的操作是保证: x的key < y的key
    if(x.key.compareTo(y.key) > 0) {
        LeftistNode<T> tmp = x;
        x = y;
        y = tmp;
    }

    // 将x的右孩子和y合并,"合并后的树的根"是x的右孩子。
    x.right = merge(x.right, y);

    // 如果"x的左孩子为空" 或者 "x的左孩子的npl<右孩子的npl"
    // 则,交换x和y
    if (x.left == null || x.left.npl < x.right.npl) {
        LeftistNode<T> tmp = x.left;
        x.left = x.right;
        x.right = tmp;
    }
    if (x.right == null || x.left == null)
        x.npl = 0;
    else
        x.npl = (x.left.npl > x.right.npl) ? (x.right.npl   1) : (x.left.npl   1);

    return x;
}

public void merge(LeftistHeap<T> other) {
    this.mRoot = merge(this.mRoot, other.mRoot);
}

merge(x, y)是内部接口,作用是合并x和y这两个左倾堆,并返回得到的新堆的根节点。 merge(other)是外部接口,作用是将other合并到当前堆中。

3. 添加

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/* 
 * 新建结点(key),并将其插入到左倾堆中
 *
 * 参数说明:
 *     key 插入结点的键值
 */
public void insert(T key) {
    LeftistNode<T> node = new LeftistNode<T>(key,null,null);

    // 如果新建结点失败,则返回。
    if (node != null)
        this.mRoot = merge(this.mRoot, node);
}

insert(key)的作用是新建键值为key的节点,并将其加入到当前左倾堆中。

4. 删除

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/* 
 * 删除根结点
 * 
 * 返回值:
 *     返回被删除的节点的键值
 */
public T remove() {
    if (this.mRoot == null)
        return null;

    T key = this.mRoot.key;
    LeftistNode<T> l = this.mRoot.left;
    LeftistNode<T> r = this.mRoot.right;

    this.mRoot = null;          // 删除根节点
    this.mRoot = merge(l, r);   // 合并左右子树

    return key;
}

remove()的作用是删除左倾堆的最小节点。

完整代码实现

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public class LeftistHeap<T extends Comparable<T>> {

    private LeftistNode<T> mRoot;    // 根结点

    private class LeftistNode<T extends Comparable<T>> {
        T key;                    // 关键字(键值)
        int npl;                // 零路经长度(Null Path Length)
        LeftistNode<T> left;    // 左孩子
        LeftistNode<T> right;    // 右孩子

        public LeftistNode(T key, LeftistNode<T> left, LeftistNode<T> right) {
            this.key = key;
            this.npl = 0;
            this.left = left;
            this.right = right;
        }

        public String toString() {
            return "key:" key;
        }
    }

    public LeftistHeap() {
        mRoot = null;
    }

    /*
     * 前序遍历"左倾堆"
     */
    private void preOrder(LeftistNode<T> heap) {
        if(heap != null) {
            System.out.print(heap.key " ");
            preOrder(heap.left);
            preOrder(heap.right);
        }
    }

    public void preOrder() {
        preOrder(mRoot);
    }

    /*
     * 中序遍历"左倾堆"
     */
    private void inOrder(LeftistNode<T> heap) {
        if(heap != null) {
            inOrder(heap.left);
            System.out.print(heap.key " ");
            inOrder(heap.right);
        }
    }

    public void inOrder() {
        inOrder(mRoot);
    }

    /*
     * 后序遍历"左倾堆"
     */
    private void postOrder(LeftistNode<T> heap) {
        if(heap != null)
        {
            postOrder(heap.left);
            postOrder(heap.right);
            System.out.print(heap.key " ");
        }
    }

    public void postOrder() {
        postOrder(mRoot);
    }

    /*
     * 合并"左倾堆x"和"左倾堆y"
     */
    private LeftistNode<T> merge(LeftistNode<T> x, LeftistNode<T> y) {
        if(x == null) return y;
        if(y == null) return x;

        // 合并x和y时,将x作为合并后的树的根;
        // 这里的操作是保证: x的key < y的key
        if(x.key.compareTo(y.key) > 0) {
            LeftistNode<T> tmp = x;
            x = y;
            y = tmp;
        }

        // 将x的右孩子和y合并,"合并后的树的根"是x的右孩子。
        x.right = merge(x.right, y);

        // 如果"x的左孩子为空" 或者 "x的左孩子的npl<右孩子的npl"
        // 则,交换x和y
        if (x.left == null || x.left.npl < x.right.npl) {
            LeftistNode<T> tmp = x.left;
            x.left = x.right;
            x.right = tmp;
        }
        if (x.right == null || x.left == null)
            x.npl = 0;
        else
            x.npl = (x.left.npl > x.right.npl) ? (x.right.npl   1) : (x.left.npl   1);

        return x;
    }

    public void merge(LeftistHeap<T> other) {
        this.mRoot = merge(this.mRoot, other.mRoot);
    }

    /* 
     * 新建结点(key),并将其插入到左倾堆中
     *
     * 参数说明:
     *     key 插入结点的键值
     */
    public void insert(T key) {
        LeftistNode<T> node = new LeftistNode<T>(key,null,null);

        // 如果新建结点失败,则返回。
        if (node != null)
            this.mRoot = merge(this.mRoot, node);
    }

    /* 
     * 删除根结点
     * 
     * 返回值:
     *     返回被删除的节点的键值
     */
    public T remove() {
        if (this.mRoot == null)
            return null;

        T key = this.mRoot.key;
        LeftistNode<T> l = this.mRoot.left;
        LeftistNode<T> r = this.mRoot.right;

        this.mRoot = null;          // 删除根节点
        this.mRoot = merge(l, r);   // 合并左右子树

        return key;
    }

    /*
     * 销毁左倾堆
     */
    private void destroy(LeftistNode<T> heap) {
        if (heap==null)
            return ;

        if (heap.left != null)
            destroy(heap.left);
        if (heap.right != null)
            destroy(heap.right);

        heap=null;
    }

    public void clear() {
        destroy(mRoot);
        mRoot = null;
    }

    /*
     * 打印"左倾堆"
     *
     * key        -- 节点的键值 
     * direction  --  0,表示该节点是根节点;
     *               -1,表示该节点是它的父结点的左孩子;
     *                1,表示该节点是它的父结点的右孩子。
     */
    private void print(LeftistNode<T> heap, T key, int direction) {

        if(heap != null) {

            if(direction==0)    // heap是根节点
                System.out.printf("-(%d) is rootn", heap.key, heap.npl);
            else                // heap是分支节点
                System.out.printf("-(%d) is -'s %6s childn", heap.key, heap.npl, key, direction==1?"right" : "left");

            print(heap.left, heap.key, -1);
            print(heap.right,heap.key,  1);
        }
    }

    public void print() {
        if (mRoot != null)
            print(mRoot, mRoot.key, 0);
    }
}

测试程序代码:

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public class LeftistHeapTest {

    public static void main(String[] args) {
        int a[]= {10,40,24,30,36,20,12,16};
        int b[]= {17,13,11,15,19,21,23};
        LeftistHeap<Integer> ha=new LeftistHeap<Integer>();
        LeftistHeap<Integer> hb=new LeftistHeap<Integer>();

        System.out.printf("== 左倾堆(ha)中依次添加: ");
        for(int i=0; i<a.length; i  ) {
            System.out.printf("%d ", a[i]);
            ha.insert(a[i]);
        }
        System.out.printf("n== 左倾堆(ha)的详细信息: n");
        ha.print();


        System.out.printf("n== 左倾堆(hb)中依次添加: ");
        for(int i=0; i<b.length; i  ) {
            System.out.printf("%d ", b[i]);
            hb.insert(b[i]);
        }
        System.out.printf("n== 左倾堆(hb)的详细信息: n");
        hb.print();

        // 将"左倾堆hb"合并到"左倾堆ha"中。
        ha.merge(hb);
        System.out.printf("n== 合并ha和hb后的详细信息: n");
        ha.print();
    }
}

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