Java数据结构与算法解析(十五)——左式堆

╰+攻爆jí腚メ 2022-05-29 06:14 197阅读 0赞

#                         Java数据结构与算法解析(十五)——左式堆 #

# 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。

![这里写图片描述][SouthEast]

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

![这里写图片描述][SouthEast 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

![这里写图片描述][SouthEast 2]

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：   
![这里写图片描述][SouthEast 3]

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：   
![这里写图片描述][SouthEast 4]

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：   
![这里写图片描述][SouthEast 5]

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：   
![这里写图片描述][SouthEast 6]

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。   
![这里写图片描述][SouthEast 7]

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。   
![这里写图片描述][SouthEast 8]

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。   
![这里写图片描述][SouthEast 9]

## 代码实现 ##

1. 基本定义

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

/* * 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);
    }
      
       
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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

/* * 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);
    }
      
       
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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

/* * 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;
    }
      
       
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remove()的作用是删除左倾堆的最小节点。

## 完整代码实现 ##

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("%2d(%d) is root\n", heap.key, heap.npl);
                else                // heap是分支节点
                    System.out.printf("%2d(%d) is %2d's %6s child\n", 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);
        }
    }
      
       
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        190

测试程序代码：

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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