使用数组来实现最大堆

堆是平衡二叉树

import Date_pacage.Array;

public class MaxHeap<E extends Comparable <E>> {
private Array<E> data;
public MaxHeap(int capacity) {
data = new Array<>(capacity);
}
public MaxHeap() {
data = new Array<>();
}
//heapify:讲任意数组整理成堆的形状 O(n)
public MaxHeap(E[] arr) {
data = new Array<>(arr);
//从最后一个非叶子节点开始,逐个siftDown
for(int i = parent(arr.length - 1) ; i >= 0 ; i-- ) {
siftDown(i);
}
}
public int size() {
return data.getSize();
}
public boolean isEmpty() {
return data.isEmpty();
}
//返回完全二叉树的数组(索引从0 开始)表示中,一个索引所表示的元素的父亲节点的索引
private int parent(int index) {
if(index == 0)
throw new IllegalArgumentException("index-0 doesn't have parent.");
return (index - 1) / 2;
} private int leftChild(int index) {
return index * 2 +1;
}
private int rightChild(int index) {
return index * 2 + 2;
}
//向堆中添加元素
public void add(E e) {
data.addLast(e);
siftUp(data.getSize() - 1);
}
private void siftUp(int k) {
while(k > 0 && data.get(parent(k)).compareTo(data.get(k)) < 0){
data.swap(k, parent(k));
k = parent(k);
}
}
//看堆中最大元素
public E findMax() {
if(data.getSize() == 0)
throw new IllegalArgumentException("Can not findMax when heap is empty");
return data.get(0);
}
//取出元素,只能取出最大的那个元素
public E extractMax(){
E ret = findMax(); data.swap(0, data.getSize() - 1);
data.removeLast();
siftDown(0);
return ret;
}
private void siftDown(int k) {
while(leftChild(k) < data.getSize()) {
int j = leftChild(k);
if(j + 1 < data.getSize() &&
data.get(j + 1).compareTo(data.get(j)) > 0) {
j ++;
}
if(data.get(k).compareTo(data.get(j)) >= 0)
break;
data.swap(k, j);
k = j;
}
}
// 取出堆中最大的元素,并且替换成元素e
public E replace(E e) {
E ret = findMax();
data.set(0, e);
siftDown(0);
return ret;
} }

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