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数据结构

索引堆及其优化

一、概念及其介绍

索引堆是对堆这个数据结构的优化。

索引堆使用了一个新的 int 类型的数组，用于存放索引信息。

相较于堆，优点如下：

  • 优化了交换元素的消耗。
  • 加入的数据位置固定，方便寻找。

二、适用说明

如果堆中存储的元素较大，那么进行交换就要消耗大量的时间，这个时候可以用索引堆的数据结构进行替代，堆中存储的是数组的索引，我们相应操作的是索引。

三、结构图示

我们需要对之前堆的代码实现进行改造，换成直接操作索引的思维。首先构造函数添加索引数组属性 indexes。

protected T[] data;      // 最大索引堆中的数据
protected int[] indexes;    // 最大索引堆中的索引
protected int count;
protected int capacity;

相应构造函数调整为，添加初始化索引数组。

...
public IndexMaxHeap(int capacity){
    data = (T[])new Comparable[capacity+1];
    indexes = new int[capacity+1];
    count = 0;
    this.capacity = capacity;
}
...

调整插入操作，indexes 数组中添加的元素是真实 data 数组的索引 indexes[count+1] = i。

...
// 向最大索引堆中插入一个新的元素, 新元素的索引为i, 元素为item
// 传入的i对用户而言,是从0索引的
public void insert(int i, Item item){
    assert count + 1 <= capacity;
    assert i + 1 >= 1 && i + 1 <= capacity;
    i += 1;
    data[i] = item;
    indexes[count+1] = i;
    count ++;
    shiftUp(count);
}
...

调整 shift up 操作：比较的是 data 数组中父节点数据的大小，所以需要表示为 data[index[k/2]] < data[indexs[k]]，交换 index 数组的索引，对 data 数组不产生任何变动，shift down 同理。

...
//k是堆的索引
// 索引堆中, 数据之间的比较根据data的大小进行比较, 但实际操作的是索引
private void shiftUp(int k){

    while( k > 1 && data[indexes[k/2]].compareTo(data[indexes[k]]) < 0 ){
        swapIndexes(k, k/2);
        k /= 2;
    }
}
...

从索引堆中取出元素，对大元素为根元素 data[index[1]] 中的数据，然后再交换索引位置进行 shift down 操作。

...
public T extractMax(){
    assert count > 0;
    T ret = data[indexes[1]];
    swapIndexes( 1 , count );
    count --;
    shiftDown(1);
    return ret;
}
...

也可以直接取出最大值的 data 数组索引值

...
// 从最大索引堆中取出堆顶元素的索引
public int extractMaxIndex(){
    assert count > 0;
    int ret = indexes[1] - 1;
    swapIndexes( 1 , count );
    count --;
    shiftDown(1);
    return ret;
}
...

修改索引位置数据

...
// 将最大索引堆中索引为i的元素修改为newItem
public void change( int i , Item newItem ){
    i += 1;
    data[i] = newItem;
    // 找到indexes[j] = i, j表示data[i]在堆中的位置
    // 之后shiftUp(j), 再shiftDown(j)
    for( int j = 1 ; j <= count ; j ++ )
        if( indexes[j] == i ){
            shiftUp(j);
            shiftDown(j);
            return;
        }
}
...

四、Java 实例代码

src/runoops/heap/IndexMaxHeap.java 文件代码：

实例

package runoops.heap;

import java.util.Arrays;

/**
 * 索引堆
 */
// 最大索引堆，思路：元素比较的是data数据,元素交换的是索引
public class IndexMaxHeap<T extends Comparable> {

    protected T[] data;      // 最大索引堆中的数据
    protected int[] indexes;    // 最大索引堆中的索引
    protected int count;
    protected int capacity;

    // 构造函数, 构造一个空堆, 可容纳capacity个元素
    public IndexMaxHeap(int capacity){
        data = (T[])new Comparable[capacity+1];
        indexes = new int[capacity+1];
        count = 0;
        this.capacity = capacity;
    }

    // 返回索引堆中的元素个数
    public int size(){
        return count;
    }

    // 返回一个布尔值, 表示索引堆中是否为空
    public boolean isEmpty(){
        return count == 0;
    }

    // 向最大索引堆中插入一个新的元素, 新元素的索引为i, 元素为item
    // 传入的i对用户而言,是从0索引的
    public void insert(int i, T item){

        assert count + 1 <= capacity;
        assert i + 1 >= 1 && i + 1 <= capacity;

        i += 1;
        data[i] = item;
        indexes[count+1] = i;
        count ++;



        shiftUp(count);
    }

    // 从最大索引堆中取出堆顶元素, 即索引堆中所存储的最大数据
    public T extractMax(){
        assert count > 0;

        T ret = data[indexes[1]];
        swapIndexes( 1 , count );
        count --;
        shiftDown(1);

        return ret;
    }

    // 从最大索引堆中取出堆顶元素的索引
    public int extractMaxIndex(){
        assert count > 0;

        int ret = indexes[1] - 1;
        swapIndexes( 1 , count );
        count --;
        shiftDown(1);

        return ret;
    }

    // 获取最大索引堆中的堆顶元素
    public T getMax(){
        assert count > 0;
        return data[indexes[1]];
    }

    // 获取最大索引堆中的堆顶元素的索引
    public int getMaxIndex(){
        assert count > 0;
        return indexes[1]-1;
    }

    // 获取最大索引堆中索引为i的元素
    public T getItem( int i ){
        assert i + 1 >= 1 && i + 1 <= capacity;
        return data[i+1];
    }

    // 将最大索引堆中索引为i的元素修改为newItem
    public void change( int i , T newItem ){
        i += 1;
        data[i] = newItem;
        // 找到indexes[j] = i, j表示data[i]在堆中的位置
        // 之后shiftUp(j), 再shiftDown(j)
        for( int j = 1 ; j <= count ; j ++ )
            if( indexes[j] == i ){
                shiftUp(j);
                shiftDown(j);
                return;
            }
    }

    // 交换索引堆中的索引i和j
    private void swapIndexes(int i, int j){
        int t = indexes[i];
        indexes[i] = indexes[j];
        indexes[j] = t;
    }

    //********************
    //* 最大索引堆核心辅助函数
    //********************
    //k是堆的索引
    // 索引堆中, 数据之间的比较根据data的大小进行比较, 但实际操作的是索引
    private void shiftUp(int k){

        while( k > 1 && data[indexes[k/2]].compareTo(data[indexes[k]]) < 0 ){
            swapIndexes(k, k/2);
            k /= 2;
        }
    }

    // 索引堆中, 数据之间的比较根据data的大小进行比较, 但实际操作的是索引
    private void shiftDown(int k){

        while( 2*k <= count ){
            int j = 2*k;
            if( j+1 <= count && data[indexes[j+1]].compareTo(data[indexes[j]]) > 0 )
                j ++;

            if( data[indexes[k]].compareTo(data[indexes[j]]) >= 0 )
                break;

            swapIndexes(k, j);
            k = j;
        }
    }

    // 测试 IndexMaxHeap
    public static void main(String[] args) {

        int N = 1000000;
        IndexMaxHeap<Integer> indexMaxHeap = new IndexMaxHeap<Integer>(N);
        for( int i = 0 ; i < N ; i ++ )
            indexMaxHeap.insert( i , (int)(Math.random()*N) );
 
    }
}

上述修改索引位置在查找索引位置我们使用了遍历，效率不高。我们还可以再优化一遍，维护一组 reverse[i] 数组，表示索引 i 在 indexes(堆) 中的位置，把查找的时间复杂度降为 O(1)。

有如下性质：

indexes[i] = j
reverse[j] = i

indexes[reverse[i]] = i
reverse[indexes[i]] = i
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